Построение отчётности - модуль 2

На прошлом шаге мы определились с типом визуального представления данных и что будем выгружать из кабинетов.

Теперь самое время получить все необходимые данные.

Идеально было бы по API отправлять все необходимые данные на сервер для обработки, но не у всех есть такая возможность и нужные компентенции.

Поэтому настройте выгрузку так, как умеете.

Если используешь Marilyn, сформируй отчёты внутри системы. Хорошо, когда клиент юзает Google Analytics, ведь это сильно упростит тебе жизнь на следующем шаге. Так как не потребуется писать мэтчинг данных между рекламными кабинетами и аналитикой.

Плюс, в выгрузке Мэри можно сразу увидеть, сэмплированы* ли данные. А то мало ли для корректной аналитики вам потребуется выгружать сырые данные специальным сервисом?

Если на проекте пользуетесь Adobe Analytics — настройте Report Builder. По нему я записал короткий скринкаст, который должен закрыть все вопросы:

Домашнее задание

Формат сдачи задания:

1. Имя и фамилия
2. Выгрузки прикрепляю (или вставь ссылку на место, где собрал данные).

Задание отправь в личку в Телеграм @nstebunoff.

Дедлайн: 07.09.2020 — 18:00 по Мск.
За невыполнение задания — вылет из чата.

Примечания

*Сэмплирование
Объясню на пальцах, чтобы было понятно, что это. Приходишь ты на рынок и просишь продавщицу положить тебе кило красных перцев. Она лезет под прилавок и набирает тебе пакет свежих овощей. Ты рассчитываешься и смотришь, что тебе положили: а там один из перцев зелёный. Ты с возмущением спрашиваешь обманщицу:
— "Что за дела?"
— "Так сэмплирование, милок", — отвечает она.

Результат о том, что перцы красные, был сделан на основе выборки из коробки, а не проверки каждого перца по цвету.

Особенно внимательным нужно быть при выгрузке конверсий и дохода, так как тут расхождения недопустимы.

Выгружать данные лучше без сэмплирования, что позволяет сделать Google Analytics 360 (он же "Premium", то есть, платный). Или приходится делать доп. усилия в виде использования самописных скриптов или сервисов.