HackForData#3:
Команда, занявшая III место — Team Z
Команда, занявшая III место — Team Z
HackForData #3 — команда, занявшая 3 место — Team Z
Участники команды:
В начале практической части хакатона было столько эмоций и желания что-то пощупать, что первые 3-4 часа мы продумывали и делали всякие штуки для интереса.
Ближе к ночи мы поняли 2 вещи:
1. Хорошо поигрались с разными инструментами, и нужно сделать что-то, что все-таки будет работать и может быть полезно для широкой аудитории;
2. Если мы хотим сделать BI-систему, которую будет не стыдно презентовать — нужно работать всю ночь
В итоге мы поставили задачу сделать полезную, универсальную и простую в эксплуатации BI-систему для пользователей, которые пока не обладают знаниями, чтобы делать собственные BI-системы. Сделать что-то несложное и полезное, что может вдохновлять пользователей разбираться в Power BI и делать свои системы.
Для начала мы решили еще упростить отличное и удобное решение Максима Уварова по подключению Метрики к нашей BI-системе. Теперь достаточно сделать токен и вписать номер счетчика и токена в соответствующие поля:
Участники команды:
- Астахов Антон
- Фалин Алексей
- Бондаренко Иван
В начале практической части хакатона было столько эмоций и желания что-то пощупать, что первые 3-4 часа мы продумывали и делали всякие штуки для интереса.
Ближе к ночи мы поняли 2 вещи:
1. Хорошо поигрались с разными инструментами, и нужно сделать что-то, что все-таки будет работать и может быть полезно для широкой аудитории;
2. Если мы хотим сделать BI-систему, которую будет не стыдно презентовать — нужно работать всю ночь
В итоге мы поставили задачу сделать полезную, универсальную и простую в эксплуатации BI-систему для пользователей, которые пока не обладают знаниями, чтобы делать собственные BI-системы. Сделать что-то несложное и полезное, что может вдохновлять пользователей разбираться в Power BI и делать свои системы.
Для начала мы решили еще упростить отличное и удобное решение Максима Уварова по подключению Метрики к нашей BI-системе. Теперь достаточно сделать токен и вписать номер счетчика и токена в соответствующие поля:
Сама BI-система сделана так, что она без проблем подключится к вашему аккаунту Яндекс.Метрики, и вам не придется делать дополнительных настроек.
Уточняем целевую аудиторию:
1. Построение отчетов год к году / месяц к месяцу по 2-ум показателям — тип источника трафика и тип мобильного устройства
Суть проблемы:
Постройка такого кастомного отчета в Google Analytics практически невозможна, так как с большой вероятностью проект попадет под сэмплирование. Постройка такого кастомного отчета в Метрике возможна, но на выходе получается отчет не очень удобный для изучения (график не показывает абсолютное расхождение показателей / для каждого типа устройства нужно делать либо свой кастомный отчет / сегмент, что затрудняет быстрое переключение между отчетами)
2. Анализ трафика в выходные дни
Суть проблемы:
Выходные дни — это не только суббота, но еще и большое количество праздников, в этом году 12% от всех праздничных дней пришлись на обычные дни недели. Интереснее всего понять, как изменяется структура трафика по типам устройств и пользователям.
3. Простой и функциональный отчет для SEO-специалиста
Суть проблемы:
Случаются колебания трафика с органической выдачи. Задача специалиста как можно быстрее определить проблему. Для этого он должен проанализировать поисковые системы Яндекс и Google отдельно друг от друга, чтобы понять: проблемы в обеих системах или только в одной. Далее он должен изучить список посадочных страниц, чтобы понять почему просел трафик и принять меры.
Пример системы в облаке:
Файл pbix для скачивания
Уточняем целевую аудиторию:
- Интернет-маркетологи, решающие задачу оценки всего трафика на сайте
- SEO-специалисты, решающие задачу поиска причин снижения /повышения трафика
1. Построение отчетов год к году / месяц к месяцу по 2-ум показателям — тип источника трафика и тип мобильного устройства
Суть проблемы:
Постройка такого кастомного отчета в Google Analytics практически невозможна, так как с большой вероятностью проект попадет под сэмплирование. Постройка такого кастомного отчета в Метрике возможна, но на выходе получается отчет не очень удобный для изучения (график не показывает абсолютное расхождение показателей / для каждого типа устройства нужно делать либо свой кастомный отчет / сегмент, что затрудняет быстрое переключение между отчетами)
2. Анализ трафика в выходные дни
Суть проблемы:
Выходные дни — это не только суббота, но еще и большое количество праздников, в этом году 12% от всех праздничных дней пришлись на обычные дни недели. Интереснее всего понять, как изменяется структура трафика по типам устройств и пользователям.
3. Простой и функциональный отчет для SEO-специалиста
Суть проблемы:
Случаются колебания трафика с органической выдачи. Задача специалиста как можно быстрее определить проблему. Для этого он должен проанализировать поисковые системы Яндекс и Google отдельно друг от друга, чтобы понять: проблемы в обеих системах или только в одной. Далее он должен изучить список посадочных страниц, чтобы понять почему просел трафик и принять меры.
Пример системы в облаке:
Файл pbix для скачивания
Придуманные метрики:
Если происходит просадка трафика из органики, то в случае Яндекса еще можно как-то понять, в чем дело, а вот в случае с Google можно пытаться установить проблему, анализируя изменение количества трафика на посадочные страницы. Это одна сторона медали.
Другая ее сторона заключается в том, что при наращивании семантики SEO-специалисты ставят задание на публикацию новых страниц / разделов сайта. Ради этих работ клиенты переделывают сайты, покупают тексты — в общем, тратят деньги, порой серьезные. SEO-специалист оказывается в ситуации, когда, с одной стороны, ему нужно четко понимать, что происходит с трафиком (анализировать страницы входа), с другой стороны, специалист ставит задачи на создание новых страниц, разделов и должен видеть отдачу от этих работ.
Для того, чтобы следить сразу за 2-мя задачами, мы предлагаем использовать на одной диаграмме 2 значения:
1. Трафик с поисковых систем: помесячно;
2. Количество посадочных страниц, на которые были переходы из органики: помесячно.
Придуманные типы анализа данных:
Сразу хочу предупредить, видео записывались с утра после бессонной ночи, недалеко от моего компьютера (во время записи) спал человек, возможно, кто-то это сможет даже услышать :)
- Среднее количество визитов в рабочий / выходной дни — показывает, сколько в среднем приходится визитов на конкретный день недели. Помогает определить дни с наибольшим и наименьшим количеством посетителей на сайте. Может помочь при построении маркетинговой активности (например, внедрение скидки)
- Количество уникальных страниц, по которым были клики из органики
Если происходит просадка трафика из органики, то в случае Яндекса еще можно как-то понять, в чем дело, а вот в случае с Google можно пытаться установить проблему, анализируя изменение количества трафика на посадочные страницы. Это одна сторона медали.
Другая ее сторона заключается в том, что при наращивании семантики SEO-специалисты ставят задание на публикацию новых страниц / разделов сайта. Ради этих работ клиенты переделывают сайты, покупают тексты — в общем, тратят деньги, порой серьезные. SEO-специалист оказывается в ситуации, когда, с одной стороны, ему нужно четко понимать, что происходит с трафиком (анализировать страницы входа), с другой стороны, специалист ставит задачи на создание новых страниц, разделов и должен видеть отдачу от этих работ.
Для того, чтобы следить сразу за 2-мя задачами, мы предлагаем использовать на одной диаграмме 2 значения:
1. Трафик с поисковых систем: помесячно;
2. Количество посадочных страниц, на которые были переходы из органики: помесячно.
Придуманные типы анализа данных:
Сразу хочу предупредить, видео записывались с утра после бессонной ночи, недалеко от моего компьютера (во время записи) спал человек, возможно, кто-то это сможет даже услышать :)
- Анализ трафика на сайте
Рассматриваем изменение структуры трафика по типам устройств и пользователям.
Видео с описанием BI-системы
Фотки:
- Анализ SEO-трафика
