ݺߣ

ݺߣShare a Scribd company logo
Автоматизация отчетов: как оперативно обновлять данные и отслеживать важные показатели
1. Внедряем Google Analytics 360 Suite и Google BigQuery
В проектах наших клиентов более 2 млн транзакций в неделю
2. Разрабатываем сервисы OWOX BI
Работают в Google Cloud Platform и им доверяют более 5000 компаний во всем мире
3. Организуем профессиональные мероприятия
4. НЕ продаем рекламу
1. Типы отчетов и важность автоматизации
2. Оптимизация работы с отчетами Google Analytics
3. Автоматизация отчетов в Google Sheets
4. Отчеты в Data Studio
5. BigQuery + Google Sheets
6. BigQuery + App Script + Data Studio
Сегодня в программе
Типы отчетов и важность
автоматизации
Типы отчетов
РЕГУЛЯРНЫЕ
НЕРЕГУЛЯРНЫЕ
ДИНАМИЧЕСКИЕ
1. Предоставить ответ на внезапно возникший вопрос
Предоставить данные за период Х по конверсии и трафику определенного сегмента
пользователей; сравнить показатели текущего периода с предыдущими и т.д.
1. Найти причину возникшей проблемы и комплексно исследовать вопрос
Почему в прошлом месяце просел показатель конверсии по устройствам Х? Чем вызван рост
CPA по платным источникам? И т.д.
1. Найти неочевидную взаимосвязь / инсайты на основе имеющихся
данных
Объединить данные из различных источников; найти зависимости в изменении KPI сайта в
привязке к ключевым изменениям настройки кампаний в рекламных сервисах и т.д.
Нерегулярные отчеты: примеры
Отправка оповещений о критических изменений по ключевым показателям
Не требуют постоянного мониторинга, но требуют своевременного реагирования в случае
критических изменений в динамике показателей
Регулярные отчеты
Ежедневные / еженедельные / ежемесячные отчеты по ключевым
показателям сайта
Не требуют постоянных изменений в структуре отчета. Призваны предоставить срез по ключевым
показателям проекта, динамике KPI и т.д.
Динамические отчеты
Зависимость ценности решения от времени
Время
Ценность верного решения
Важность автоматизации
Оптимизация работы с
отчетами Google Analytics
Преимущества работы с отчетами Google Analytics
● Самая популярная, доступная, простая во внедрении и
удобная в использовании систем аналитики
● Имеет множество доступных по умолчанию отчетов
● Имеет широкие возможности в кастомизации отчетов под
индивидуальные потребности бизнеса
● В открытом доступе множество сопутствующих
инструментов визуализации, расширенного анализа,
инструментов для дополнительного сбора данных
(Measurement Protocol, Data Import, BI Pipeline etc.) и т.д.
При настройке регулярной отправки Google Analytics отчетов по email
необходимо заполнить следующие поля:
● Список email-ов, на которые будут отправляться отчеты
● Название отчета (т.е. тема рассылки)
● Формат, в котором отчет придет по email (PDF, CSV, Excel)
● Периодичность отправки отчета по email (разово, ежедневно,
еженедельно, ежемесячно, поквартально)
● Период действия рассылки (по умолчанию - пол года)
Обратите внимание! Тело письма рассылки нельзя оставлять пустым
Регулярная отправка стандартных отчетов на email
Регулярная отправка стандартных отчетов на email
Demo: Example.com
Отправка специальных отчетов и сводок на email
● Резервные копии специальных отчетов. Эта функция
доступна только в аккаунтах Google Analytics 360
● Для каждого пользователя число запланированных
отчетов, отправляемых по электронной почте, не может
превышать 400 в рамках одного представления
Дополнительные возможности и ограничения
Настройка автоматических оповещений на email
Автоматизация отчетов в
Google Sheets
Работа с Google Analytics Sheets Add-on
Установить Google Analytics Sheets Add-on
Настройка автообновления отчета в Google Sheets
https://developers.google.com/analytics/solutions/google-analytics-spreadsheet-add-on
Отправка отчета на email с помощью Google App Script
Отправка отчета на email с помощью Google App Script
// Send an email with two attachments: a file from Google Drive (as a PDF) and an HTML file.
var file = DriveApp.getFileById('1234567890abcdefghijklmnopqrstuvwxyz');
var blob = Utilities.newBlob('Insert any HTML content here', 'text/html', 'my_document.html');
MailApp.sendEmail('mike@example.com', 'Attachment example', 'Two files are attached.', {
name: 'Automatic Emailer Script',
attachments: [file.getAs(MimeType.PDF), blob]
});
Документация Google App Script: sendEmail method
Отчеты в Data Studio
Data Studio: как это работает
Преимущества
1. Бесплатно
2. Множество коннекторов, просто интегрируется
3. Можно использовать данные из нескольких источников на одном дашборде
4. Удобно делиться
Полезные ссылки
1. Guide from GCP
2. Webinar by OWOX
3. Blog post by OWOX
Google Data Studio - https://datastudio.google.com
Google Data Studio
Отчеты в Google Data Studio
Источники данных Data Studio
+ Data Studio Community Connectors Gallery
Источники данных Data Studio
Пример отчета в Data Studio
BigQuery + Google Sheets
1. Скорость
Террабайты обрабатываются за секунды
2. Экономически эффективен
Легко масштабируется. Не требует серверов,
резервирования мощностей и обслуживания
3. Гибкость в обработке данных
SQL-like синтаксис + UDF JS
1. Удобная интеграция с внешними сервисами
Большое количество готовых библиотек
2. Надежный и безопасный
99.9% uptime, PCI DSS, ISO 27001, SOC 2 & SOC 3 Type II
Всегда в наличии дополнительные мощности
Google BigQuery — Cloud Data Warehouse
1. Rest API
2. Third Party Tools
3. SDK
4. JDBC
5. ODBC
6. Command-Line
7. OWOX BI Pipeline
Легко автоматизировать обмен данными
BigQuery Data Transfer Service
Поддерживаемые источники данных
● Google AdWords
● DoubleClick Campaign Manager
● DoubleClick for Publishers
● YouTube
Автоматизация доставки данных из рекламных
сервисов Google в BigQuery
Google BigQuery
Google AnalyticsВеб-сайт
Рекламные сервисы
1
3
4
5
Google Sheets
Google Sheets
2
CRM / ERP / BI
6
7
Call-Tracking
Email-Marketing
8
9
Data Transfer Service
Объединение данных в BigQuery
Работа с BigQuery Reports Add-on
Подробнее о BigQuery Reports Add-on
Настройка автообновления отчета на данных BigQuery
Подробнее о BigQuery Reports Add-on
Отправка отчета на email с помощью Google App Script
Отправка отчета на email с помощью Google App Script
// Send an email with two attachments: a file from Google Drive (as a PDF) and an HTML file.
var file = DriveApp.getFileById('1234567890abcdefghijklmnopqrstuvwxyz');
var blob = Utilities.newBlob('Insert any HTML content here', 'text/html', 'my_document.html');
MailApp.sendEmail('mike@example.com', 'Attachment example', 'Two files are attached.', {
name: 'Automatic Emailer Script',
attachments: [file.getAs(MimeType.PDF), blob]
});
Документация Google App Script: sendEmail method
BigQuery + App Script + Data
Studio
Источники OWOX BI + Data Studio
Оптимизация ресурсов BigQuery при работе с Data Studio
Для экономии ресурсов BigQuery при работе с отчетами в Data Studio
рекомендуем применять следующий подход:
1. Создать запрос к данным BigQuery, который на выходе будет отдавать
таблицу с набором нужных параметров / метрик за необходимый
период
2. Сохранить результат в виде отдельной таблицы в BigQuery
3. Создать View, которое запрашивает данные в аналогичной структуре за
меньший период (к примеру, вчерашний день, прошедшую неделю и
т.д.)
4. Создать Apps Script, который будет автоматически запускать View и
дописывать данные в таблицу BigQuery
5. В качестве источника данных для Data Studio выбрать таблицу с
финальными результатами
App Script для обновления таблицы в BigQuery
Примеры отчетов в Data Studio
Дополнительные примеры
автоматизации
Google Analytics
Real Time API
BigQuery
Rest API
Google
APPs Script
Slack Message
User Email
Система уведомлений об ошибках и изменениях
Пример App Script для отправки уведомлений в Slack
Пример уведомления в Slack о JS-ошибке
Приглашение
www.owox.com/c/1e2
https://www.owox.com/c/goanalytics_2018
Q&A
www.owox.ru | mail@owox.com

More Related Content

Автоматизация отчетов: как оперативно обновлять данные и отслеживать важные показатели

  • 2. 1. Внедряем Google Analytics 360 Suite и Google BigQuery В проектах наших клиентов более 2 млн транзакций в неделю 2. Разрабатываем сервисы OWOX BI Работают в Google Cloud Platform и им доверяют более 5000 компаний во всем мире 3. Организуем профессиональные мероприятия 4. НЕ продаем рекламу
  • 3. 1. Типы отчетов и важность автоматизации 2. Оптимизация работы с отчетами Google Analytics 3. Автоматизация отчетов в Google Sheets 4. Отчеты в Data Studio 5. BigQuery + Google Sheets 6. BigQuery + App Script + Data Studio Сегодня в программе
  • 4. Типы отчетов и важность автоматизации
  • 6. 1. Предоставить ответ на внезапно возникший вопрос Предоставить данные за период Х по конверсии и трафику определенного сегмента пользователей; сравнить показатели текущего периода с предыдущими и т.д. 1. Найти причину возникшей проблемы и комплексно исследовать вопрос Почему в прошлом месяце просел показатель конверсии по устройствам Х? Чем вызван рост CPA по платным источникам? И т.д. 1. Найти неочевидную взаимосвязь / инсайты на основе имеющихся данных Объединить данные из различных источников; найти зависимости в изменении KPI сайта в привязке к ключевым изменениям настройки кампаний в рекламных сервисах и т.д. Нерегулярные отчеты: примеры
  • 7. Отправка оповещений о критических изменений по ключевым показателям Не требуют постоянного мониторинга, но требуют своевременного реагирования в случае критических изменений в динамике показателей Регулярные отчеты Ежедневные / еженедельные / ежемесячные отчеты по ключевым показателям сайта Не требуют постоянных изменений в структуре отчета. Призваны предоставить срез по ключевым показателям проекта, динамике KPI и т.д. Динамические отчеты
  • 8. Зависимость ценности решения от времени Время Ценность верного решения
  • 11. Преимущества работы с отчетами Google Analytics ● Самая популярная, доступная, простая во внедрении и удобная в использовании систем аналитики ● Имеет множество доступных по умолчанию отчетов ● Имеет широкие возможности в кастомизации отчетов под индивидуальные потребности бизнеса ● В открытом доступе множество сопутствующих инструментов визуализации, расширенного анализа, инструментов для дополнительного сбора данных (Measurement Protocol, Data Import, BI Pipeline etc.) и т.д.
  • 12. При настройке регулярной отправки Google Analytics отчетов по email необходимо заполнить следующие поля: ● Список email-ов, на которые будут отправляться отчеты ● Название отчета (т.е. тема рассылки) ● Формат, в котором отчет придет по email (PDF, CSV, Excel) ● Периодичность отправки отчета по email (разово, ежедневно, еженедельно, ежемесячно, поквартально) ● Период действия рассылки (по умолчанию - пол года) Обратите внимание! Тело письма рассылки нельзя оставлять пустым Регулярная отправка стандартных отчетов на email
  • 13. Регулярная отправка стандартных отчетов на email Demo: Example.com
  • 15. ● Резервные копии специальных отчетов. Эта функция доступна только в аккаунтах Google Analytics 360 ● Для каждого пользователя число запланированных отчетов, отправляемых по электронной почте, не может превышать 400 в рамках одного представления Дополнительные возможности и ограничения
  • 18. Работа с Google Analytics Sheets Add-on Установить Google Analytics Sheets Add-on
  • 19. Настройка автообновления отчета в Google Sheets https://developers.google.com/analytics/solutions/google-analytics-spreadsheet-add-on
  • 20. Отправка отчета на email с помощью Google App Script
  • 21. Отправка отчета на email с помощью Google App Script // Send an email with two attachments: a file from Google Drive (as a PDF) and an HTML file. var file = DriveApp.getFileById('1234567890abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'); var blob = Utilities.newBlob('Insert any HTML content here', 'text/html', 'my_document.html'); MailApp.sendEmail('mike@example.com', 'Attachment example', 'Two files are attached.', { name: 'Automatic Emailer Script', attachments: [file.getAs(MimeType.PDF), blob] }); Документация Google App Script: sendEmail method
  • 23. Data Studio: как это работает
  • 24. Преимущества 1. Бесплатно 2. Множество коннекторов, просто интегрируется 3. Можно использовать данные из нескольких источников на одном дашборде 4. Удобно делиться Полезные ссылки 1. Guide from GCP 2. Webinar by OWOX 3. Blog post by OWOX Google Data Studio - https://datastudio.google.com Google Data Studio
  • 25. Отчеты в Google Data Studio
  • 26. Источники данных Data Studio + Data Studio Community Connectors Gallery
  • 30. 1. Скорость Террабайты обрабатываются за секунды 2. Экономически эффективен Легко масштабируется. Не требует серверов, резервирования мощностей и обслуживания 3. Гибкость в обработке данных SQL-like синтаксис + UDF JS 1. Удобная интеграция с внешними сервисами Большое количество готовых библиотек 2. Надежный и безопасный 99.9% uptime, PCI DSS, ISO 27001, SOC 2 & SOC 3 Type II Всегда в наличии дополнительные мощности Google BigQuery — Cloud Data Warehouse
  • 31. 1. Rest API 2. Third Party Tools 3. SDK 4. JDBC 5. ODBC 6. Command-Line 7. OWOX BI Pipeline Легко автоматизировать обмен данными
  • 32. BigQuery Data Transfer Service Поддерживаемые источники данных ● Google AdWords ● DoubleClick Campaign Manager ● DoubleClick for Publishers ● YouTube Автоматизация доставки данных из рекламных сервисов Google в BigQuery
  • 33. Google BigQuery Google AnalyticsВеб-сайт Рекламные сервисы 1 3 4 5 Google Sheets Google Sheets 2 CRM / ERP / BI 6 7 Call-Tracking Email-Marketing 8 9 Data Transfer Service Объединение данных в BigQuery
  • 34. Работа с BigQuery Reports Add-on Подробнее о BigQuery Reports Add-on
  • 35. Настройка автообновления отчета на данных BigQuery Подробнее о BigQuery Reports Add-on
  • 36. Отправка отчета на email с помощью Google App Script
  • 37. Отправка отчета на email с помощью Google App Script // Send an email with two attachments: a file from Google Drive (as a PDF) and an HTML file. var file = DriveApp.getFileById('1234567890abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'); var blob = Utilities.newBlob('Insert any HTML content here', 'text/html', 'my_document.html'); MailApp.sendEmail('mike@example.com', 'Attachment example', 'Two files are attached.', { name: 'Automatic Emailer Script', attachments: [file.getAs(MimeType.PDF), blob] }); Документация Google App Script: sendEmail method
  • 38. BigQuery + App Script + Data Studio
  • 39. Источники OWOX BI + Data Studio
  • 40. Оптимизация ресурсов BigQuery при работе с Data Studio Для экономии ресурсов BigQuery при работе с отчетами в Data Studio рекомендуем применять следующий подход: 1. Создать запрос к данным BigQuery, который на выходе будет отдавать таблицу с набором нужных параметров / метрик за необходимый период 2. Сохранить результат в виде отдельной таблицы в BigQuery 3. Создать View, которое запрашивает данные в аналогичной структуре за меньший период (к примеру, вчерашний день, прошедшую неделю и т.д.) 4. Создать Apps Script, который будет автоматически запускать View и дописывать данные в таблицу BigQuery 5. В качестве источника данных для Data Studio выбрать таблицу с финальными результатами
  • 41. App Script для обновления таблицы в BigQuery
  • 44. Google Analytics Real Time API BigQuery Rest API Google APPs Script Slack Message User Email Система уведомлений об ошибках и изменениях
  • 45. Пример App Script для отправки уведомлений в Slack
  • 46. Пример уведомления в Slack о JS-ошибке