До этого времени российские компании покупали систему Premium у официального реселлера - компании ОВОКС, российского представительства украинской компании OWOX.
Владислав Флакс, основатель и директор компании OWOX – первого сертифицированного партнера Google Analytics в Украине и первого в СНГ авторизованного реселлера Google Analytics Premium, уверен, что Google Analytics Premium нужен не всем. Это недешевое решение, ориентированное именно на крупные компании, однако, применение таких инструментов, как Google BigQuery для не Premium клиентов Google Analytics и Enhanced Ecommerce в крупных e-commerce проектах специалист считает необходимым. Компания OWOX даже проводит специальный мастер-класс по аналитике, посвященный использованию именно этих инструментов для увеличения дохода с посетителя и уменьшения стоимости привлеченного клиента.
Редакция обратилась к Владиславу с просьбой рассказать о том, зачем нужен новый модуль Enhanced Ecommerce в Google Analytics, как и кому можно использовать сервис Google BigQuery, и почему уже недостаточно просто одного Google Analytics.
SE: Зачем онлайн-бизнес развивает аналитику? Почти у всех уже установлен Google Analytics, почему его может быть недостаточно?
В общем случае аналитика помогает бизнесу принимать правильные решения. Обычно в области повышения эффективности маркетинга (больше аудитории по меньшей цене) или увеличения эффективности сайта (увеличение конверсии и дохода с посетителя). В решении этих задач важны детали - на каком именно шаге в оформлении воронки заказа уходят пользователи, с какого источника приходят покупатели с максимальным LTV? Чтобы ответить на эти вопросы необходимо «рассказать» Google Analytics о специфике своего бизнеса. Тогда можно получить отчеты, действенные и полезные именно для вас.
SE: Зачем нужен новый модуль Enhanced Ecommerce в Google Analytics? Какие преимущества он дает по сравнению с обычным Ecommerce-модулем?
Технически, в Enhanced Ecommerce появились две новых сущности: товары и внутренние промо-баннеры. Для каждого их них теперь можно отслеживать показы и клики. Благодаря этому анализ воронки заказа можно проводить не начиная с добавления в корзину, как раньше, а с первого просмотра:
Просмотр товара (на главной странице в конкретном блоке) → Переход на карточку товара → Просмотр карточки товара → Добавление в корзину → Каждый из шагов оформления заказа.
При этом воронку можно удобно сегментировать по продуктам, источникам трафика или географии пользователей.
Кроме этого, теперь автоматически рассчитывается CTR товаров и баннеров, выручка с блоков на сайте и т.п.
SE: Что такое Google BigQuery? Зачем нужен этот сервис, если есть Google Analytics?
Google BigQuery — это сервис для анализа больших объемов данных. Любой сервис аналитики, в том числе Google Analytics, ограничен возможностями интерфейса. У бизнеса всегда найдутся вопросы, для которых не подойдут стандартные отчеты. Если вам необходимо обрабатывать данные без семплирования и ограничений на структуру запросов — Google BigQuery отличный вариант. В него легко загрузить данные (причем не только из Google Analytics), легко выгрузить и очень удобно анализировать. Все вычисления происходят в облаке Google, и терабайты данных обрабатываются за секунды. Распространенное заблуждение, что Google BigQuery доступен только Premium клиентам Google Analytics. Это не так. Сервис доступен всем желающим и на мастер-классе мы покажем, как любой проект может собирать данные Google Analytics в Google BigQuery в режиме реального времени.
SE: Можете ли вы привести примеры задач, которые решают в Google BigQuery?
В первую очередь это углубленные отчеты, с которыми не может справиться Google Analytics.
Например: — как часто пользователь приходит на товары из одной категории, а покупает из другой? — сколько времени проходит между началом выбора товара и заказом? — как меняется доля расходов на рекламу в обороте товаров определенной категории?
Кроме этого мультиканальные ритейлеры используют Google BigQuery для объединения покупательского опыта и оценки влияния онлайн-рекламы на продажи в физической рознице.
SE: Насколько сложно это внедрить, о каких суммах и каких бюджетах может идти речь?
Google BigQuery не требует покупки оборудования или лицензий. Стоимость зависит от объема обработанных и хранимых в нем данных. Поэтому загрузить в Google BigQuery данные и начать их обрабатывать несложно. Выполнять запросы к Google BigQuery может любой специалист, знакомый с SQL. Но для построения правильной схемы обмена данными обычно привлекают специализированные компании. В целом ничего не мешает получить знания не только на мастер-классе, но и в открытой документации. В любом случае расширение кругозора и использование новых инструментов позволяет повысить информационную эффективность бизнеса. Особенно, если вы уже знаете, какую пользу вам могут принести ваши данные, но вам не хватает правильных инфраструктурных решений.
