Блог Яндекс.Метрики

ноябрь 2016
Яндекс.Метрика на iMetrics-2016: большой мастер-класс по серьёзной работе с данными
11 ноября 2016, 12:20

Для конференции iMetrics, которая пройдёт в Москве 17-18 ноября, мы подготовили сразу два доклада о новинках в Метрике и полезный мастер-класс от экспертов по работе с данными. Вы сможете попрактиковаться в работе с СУБД ClickHouse, освоите приёмы анализа данных в Power BI и поймёте, как на данных из Метрики строить собственные модели атрибуции и воронки продаж.

Обо всём по порядку:

17 ноября Александра Кулачикова выступит с докладом о развитии user-centric опций в Метрике. А 18 ноября Евгений Куршев расскажет о новых возможностях Метрики и о том, как сочетание «API+ClickHouse» позволит вам более гибко работать с данными и создавать собственные аналитические решения.  

Мастер-класс пройдёт 18 ноября с 11:00 до 14:30. Максим Уваров, сооснователь сервиса автоматизации контекстной рекламы K50 и преподаватель программ NeedForData, на практических примерах продемонстрирует методы обработки данных из Метрики в Power BI. Борис Обморошев, старший аналитик Яндекс.Такси, разберёт кейс по оценке влияния ТВ-рекламы на установки приложения. А аналитик Яндекс.Метрики Мария Мансурова на примере данных интернет-магазина 220 Вольт научит строить собственные модели атрибуции.

Предварительной записи на мастер-класс по Метрике нет, поэтому советуем приходить пораньше, чтобы успеть занять место. Мастер-класс включен в стоимость входного билета на конференцию — а его можно приобрести со скидкой 15%. Для этого укажите кодовое слово YANDEX в поле для комментариев при регистрации.

До встречи на iMetrics!

Нет комментариев
iMetrics,события
Выгружайте сырые данные из Метрики через Logs API
18 ноября 2016, 12:36

Мы всегда старались сделать веб-аналитику как можно более гибкой — поэтому в Метрику можно передавать неограниченный объём данных и при этом управлять семплированием. А с сегодняшнего дня вы можете ещё и забирать из Метрики сырые данные за любой период — и распоряжаться ими по своему усмотрению: решать сложные аналитические задачи или импортировать в другие системы аналитики. Выгрузку сырых данных обеспечивает новый программный интерфейс — Logs API.


Чем сырые данные отличаются от агрегированных

Агрегированные, или обобщённые данные, которые вы видите в интерфейсе Метрики или выгружаете через API отчётов, рассчитываются для определённой группы визитов. Например, метрика «время на сайте» вычисляется для всех переходов из какого-либо источника трафика, всех визитов от посетителей мужского пола или всех визитов с планшетов.

А основой для этих расчётов служат сырые данные — записи об отдельных визитах или просмотрах. Таблица с этими записями и передаётся через Logs API, при этом каждая запись дополнена полезными сведениями из Метрики. Это подробные данные по Директу и по электронной коммерции, страна и город посетителя, а ещё — различная техническая информация о визите: например, браузер и модель мобильного телефона.


Зачем нужны сырые данные

С агрегированными данными удобно работать: они уже собраны в готовые показатели эффективности, и вам остаётся только сделать выводы. А сырые данные необходимы, чтобы получить новую статистику помимо той, что доступна в отчётах. 

Вот несколько примеров использования неагрегированных данных:
 

Сложные воронки продаж 

Чтобы детально изучать пути к покупке, вы можете отслеживать историю переходов на ваш сайт для каждого посетителя в отдельности — и выделять закономерности, важные для вашего бизнеса. Скажем, исследовать, как разнесены по времени визиты, в которых посетитель совершает целевые действия, и какие каналы обычно приводят клиентов на каждом шаге воронки.


Собственные модели атрибуции

В Метрике есть три готовых модели атрибуции: по первому, последнему и последнему значимому переходу. Работая с сырыми данными, вы сможете создавать любые другие модели и подробно анализировать вклад разных маркетинговых каналов в конверсии. Например, отслеживать, как влияет на продажи медийная реклама в том случае, если она хотя бы один раз приводила посетителя на сайт — но при этом не была первым или последним источником перехода. 


Объединение данных из разных источников

Сырые данные из Метрики можно добавлять к вашим данным из других систем — например, чтобы собирать в одной точке всю статистику по рекламным расходам. Или на своей стороне связывать данные из Метрики с данными в вашей CRM.


Контроль над расхождениями в статистике

Бывает, что цифры в других системах аналитики не сходятся с цифрами в Метрике. Обычно такие нестыковки связаны с разными принципами подсчёта: анализируя сырые логи, вы сможете понять, как каждая система обрабатывает данные — и выбрать для себя тот подход, который лучше отвечает вашим задачам. 


Как работать с Logs API

Сырые данные передаются в стандартном формате tsv — такой файл можно легко импортировать в большинство систем управления базами данных. В их числе — ClickHouse, бесплатное открытое решение, на котором работает и сама Метрика. ClickHouse умеет обрабатывать сложные запросы в реальном времени, легко настраивается и не требует больших вычислительных ресурсов. А автоматически подгружать свежие данные в ClickHouse можно с помощью скрипта, подготовленного командой Метрики. 

Документация по Logs API, подробное описание схемы данных и скрипт выгрузки в ClickHouse доступны на сайте технологий.
 

12 комментариев
Logs API,сырые данные,ClickHouse
Продвинутые аналитические решения своими руками: хакатон по Яндекс.Метрике и Power BI
25 ноября 2016, 15:48

2-3 декабря в московском офисе Яндекса пройдёт совместный хакатон Метрики, Microsoft и образовательного проекта Максима Уварова NeedForData. Будем подробно говорить о серьёзной работе с данными, обмениваться опытом — и, конечно, много кодить.

Чем займёмся:

— сделаем собственный дашборд, с помощью которого можно отслеживать специфические  бизнес-показатели и данные веб-аналитики;

— разработаем аналитический инструмент для работы с данными из Метрики и других источников: будем создавать собственные метрики и применять их для анализа рекламы и других данных;

— будем экспериментировать с геймификацией — придумывать ачивки и рейтинги для пользователей системы аналитики.

В первый день хакатона мы обсудим возможности Метрики и Power BI, подумаем о способах решить поставленные задачи и возьмёмся за работу. В лекционном блоке выступит менеджер проектов Метрики Евгений Куршев: он расскажет о возможностях API Метрики и СУБД ClickHouse. А во второй день разберём проекты участников и назовём победителей. Полная программа и подробности — на сайте мероприятия.

Если вы хотите попробовать свои силы в разработке аналитических продуктов, заполните заявку на участие.

Удачи — и до встречи на хакатоне! 

5 комментариев
Power BI,события,ClickHouse