БИБЛИОТЕКА АНАЛИТИКА
Обучение
Понятные объяснения и практические примеры. Выберите тему — внутри опубликованные статьи и анонсы новых материалов.
Веб-аналитикаСобытия, сбор данных и проверка настроек5 статей
- 01Кликнули — ещё не значит отправилиКак связать событие с подтверждённой заявкой, передать параметры через dataLayer и проверить результат в GTM и GA4.
- 02Событие новое. Почему данные старые?Как параметры предыдущего действия попадают в новое событие. Версии переменных, пример ошибки и проверки, которые помогают её найти.
- 03Заявки есть. Какие именно?Как передавать параметры форм и услуг, проверять цели и сравнивать результаты без поспешных выводов.
- 04Посетитель вернулся. Что это нам говорит?Как определить возврат, выбрать данные и сравнить группы с одинаковым временем наблюдения.
- 05Когда отчётов Метрики уже недостаточноКак организовать регулярную загрузку в хранилище, избежать дублей и проверить полноту данных и расчётов.
Продуктовая аналитикаОт выбора метрик до решения о запуске6 статей · 1 кейс
- 01Метрик много. Какие действительно важны?Как связать пользу для пользователя, цель бизнеса и показатели. Дерево метрик и пример, в котором рост записей скрывает проблему.
- 02Пользователь зарегистрировался. А пользу получил?Как выбрать первое значимое действие, рассчитать активацию и проверить связь с дальнейшим использованием.
- 03Где теряются пользователи — и всегда ли это проблема?Шаги и правила воронки, повторные попытки и альтернативные пути. Как найти причину потерь и выбрать приоритет.
- 04Удержание снизилось. Продукт стал хуже?Как выбрать правило возврата, сравнить зрелые когорты и увидеть влияние состава аудитории.
- 05Функцией пользуются чаще. Значит, она полезна?Как отличить рост запусков от пользы, выбрать знаменатель и проверить влияние функции.
- 06Метрика выросла. Можно выкатывать изменение?Как оценить эффект A/B-теста, проверить побочные потери и принять решение о запуске.
- КейсПользователей больше. Почему удержание ниже?Когорты, зрелость периодов и состав аудитории. Уже опубликованный разбор с интерактивной таблицей и SQL.
ДашбордыКак сделать данные понятными, а оформление — аккуратнымСтатьи готовятся
Здесь будем разбирать, как строить красивые и полезные дашборды: выбирать графики, расставлять акценты и помогать читателю быстро находить главное.
О чём будут первые материалы
- С чего начать дашборд. Для кого он нужен, на какие вопросы отвечает и какие показатели стоит вынести на первый экран.
- Композиция и порядок. Как расположить блоки, использовать отступы и не перегружать страницу.
- Выбор графиков. Как показать сравнение, динамику и структуру так, чтобы их было легко прочитать.
- Цвет, шрифты и подписи. Как выделить важное и собрать единый стиль без лишнего декора.
- До и после. Разбор перегруженного дашборда и пошаговое улучшение его оформления.
Материалы будем добавлять постепенно. Первых опубликованных статей в этом разделе пока нет.
SQL и Python для аналитикиОт вопроса к данным — через понятный код и проверку результатовСтатьи готовятся
Здесь будем собирать практические статьи и рассуждения о работе с данными: как переводить вопросы бизнеса в расчёты, писать понятный код и проверять, что результату можно доверять.
О чём будут первые материалы
- SQL без незаметных ошибок. Объединения таблиц, дубли, пропуски и причины, по которым один запрос может завысить выручку.
- Оконные функции на понятных задачах. Предыдущее действие пользователя, накопительные показатели и сравнение периодов.
- Python для исследования данных. Как разобраться в незнакомой таблице, проверить типы и пропуски, подготовить данные к анализу.
- Проверка расчётов. Контрольные примеры, сверка итогов и поиск расхождений между SQL и Python.
- Автоматизация без лишней сложности. Как превратить повторяющийся анализ в воспроизводимый процесс с понятными проверками.
- Какой инструмент выбрать. Когда достаточно SQL, когда полезен Python и как сделать работу понятной следующему аналитику.
Материалы будем добавлять постепенно. Первых опубликованных статей в этом разделе пока нет.