Lucie Mifková: Analýza a vyhodnocení firemních webových stránek a PPC kampaní

-

Třítýdenní maraton s GAčkama, APIčkem a Power BI...


 V tomto příspěvku vám představím svůj závěrečný projekt. Ráda bych se podělila nejen o samotný pracovní postup, ale také o poznatky, domněnky a zkušenosti, které jsem při jeho vypracováváni nabyla. Zároveň budu ráda, když tato práce bude sloužit také jako návod pro začátečníka, jak vytvořit report v Power BI z dat z Google Analytics (GA). 
Jak to celé začalo. Chtěla jsem pracovat na něčem, co bude mít smysl nejen pro mě, ale najde využití i do budoucna. Díky mému mentorovi jsem získala jasné zadání. Vytvořit v Power BI dashboard, který bude obsahovat nejdůležitější údaje z firemního GA a bude dále sloužit firmě pro jejich potřeby, a také jako předloha v případě potřeby implementovat prvky z GA do zakázkových reportů, dashboardů. 
Zadání projektu se mi zdálo příliš snadné a trochu jsem byla zklamaná, že má prosba vytvořit nějaký sofistikovaný datový sklad nebyla vyslyšena (děkuji mému zkušenému mentorovi, že měl rozum 😊). 
Na vypracování celého projektu jsem měla tři týdny.
Windows. Power BI je produkt Microsoftu a nemá verzi pro jablíčka. První úkol, se kterým jsem se musela vypořádat byla instalace Windows do mého macbooku. Naštěstí firma Parallels měla zrovna narozeniny - a tudíž slevu na Parallels Desktop. 
Google Analytics. Můj mentor mi nastavil přístup k firemnímu účtu GA a AdWords. Po přihlášení jsem zjistila, že většina pojmů, zkratek a uvedených hodnot jsou mi cizí. Dalším logickým krokem tedy bylo porozumět GA, trochu i Google AdWords a naučit se v nich vyhledat, co potřebuji. Nastudovala jsem mnoho materiálů, absolvovala Google Analytics Akademii a Digitální garáž. Díky těmto kurzům jsem se začala v prostředí GA orientovat a chápat souvislosti. Mohla jsem se tedy pustit do samotného projektu. 
Google Analytics Core Reporting API. Do Power BI můžeme načítat data z GA přes Core Reporting API a pro začátečníka není vůbec jednoduché se v něm zorientovat. 

Obr 1. Connector Power BI    

Metriky a dimenze jsou rozděleny do několika sekcí. Metriky jsou označeny symbolem a dimenze  . 
Pro práci s Core Reporting API jsou stěžejní zejména dva následující zdroje. Jedním je dokument, který toto API popisuje. V sekci Dimensions and Metrics Explorer vyhledáte všechny dimenze, metriky a k nim legendu. Druhým zdrojem je pak https://ga-dev-tools.appspot.com, kde v části Query Explorer můžete zjistit, jaké vám API po nastavení požadovaných údajů vrací hodnoty. 
Datový model. S mentorem jsme probrali, které reporty chceme ve výsledném dashboardu mít a co bychom z nich rádi vyčetli. Probrali jsme typy datových modelů a jako nejlepší řešení jsme zvolili vytvořit jednu tabulku Datum a přes ni propojit všechny ostatní. Celý tento dashboard totiž chci filtrovat přes datum, tak jako to nabízejí GA. 
Tabulky. Tabulku, která bude obsahovat datum, lze vytvořit pomoci kódu v Advanced Editoru v Edit Queries. Ten si buď vytvoříte nebo najdete na internetu, kde jich je několik a při jeho výběru záleží na vašich požadavcích. Obecně je ale lepší, když je ve výsledné tabulce hodnot více a vy ji pak jen lehce pročistíte. 

Obr 2. Advanced Editor v Edit Queries    

Dalším krokem bylo vytvořit faktové a dimenzionální tabulky složené z vybraných hodnot. Do každé tabulky jsem jako primární klíč načetla hodnotu datum. 
Problém, na který jsem při vytváření těchto tabulek narazila: Core Reporting API vám nedovolí vytvořit jen dimenzionální tabulku a vždy musíte přidat aspoň jednu metriku. Stejně tak vám nedovolí poskládat tabulku z vybraných hodnot, jak se vám líbí. Je potřeba dodržovat jistá pravidla, na které jsem postupně přicházela. 
Reporty. Power BI v tomto směru nabízí hodně možností a můžete popustit uzdu fantazii. Samozřejmě i zde jsou určitá pravidla, které je potřeba dodržovat. Některé grafy se hodí k danému reportu více než jiné atd. Vysvětlení k jednotlivým grafům naleznete zde. Spoustu dalších lze do Power BI importovat ze stránky store.office.com.
Vytvořila jsem tedy několik reportů a zkusila si získané hodnoty zkontrolovat s GA. Nepříjemným zjištěním bylo, že některé hodnoty vůbec neseděly. Ve stejném časovém úseku mi report v Power BI ukazoval naprosto rozdílné hodnoty, než byly v GA. Musela jsem zjistit, proč tomu tak je. Na internetu jsem našla několik diskuzí na toto téma a zjistila jsem, že nejsem jediná s tímto problémem. Řešení však bylo pramálo. Začala jsem proto vytvářet nové tabulky, předělávat ty již vytvořené a znovu ověřovat získané hodnoty. 
Zjištění. Vytvořit vlastní dataset z GA není vůbec jednoduché. Při návrhu datového modelu se musíme držet určitých pravidel a velkou roli hraje i samotné nastavení webu. 
  • Pro získání přesných výsledků je nutné nekombinovat metriky a dimenze z různách scopů (rozsahů platnosti - User data, Sessions data, Hits data, Product data (ecommerce)). A pokud tyto hodnoty kombinovat potřebujete, je nutné nad jejich kombinací opravdu přemýšlet.
  • Veškeré předvypočítané metriky, které Core Reporting API nabízí, je lepší si vypočítat sám za pomocí DAXu ze základních hodnot. 
  • Pohlídat si v datovém modelu propojení mezi tabulkami (left, right join). 
  • Data si pročistit v Edit Queries a vyfiltrovat dle potřeby. 
  • Brát v úvahu samplování dat v GA.
Díky dodržení těchto pravidel jsem sestavila datový model, který umožnil vytvořit přesné reporty.

Obr 3. Datový model   

 Některé hodnoty se mi přese všechno nezobrazují shodně s GA. Např. hodnota Users v daném časovém úseku nesedí. Zkoušela jsem různé kombinace načtení a filtrování dat, ale správnou hodnotu jsem nezískala a neumím říci, kde je problém.
Obr 4. Údaj z GA (vlevo nahoře), Query Exploreru (vlevo dole) a Power BI (vplavo) za stejné časové období

Grafická úprava už je opravdu jen třešnička na dortu. Na závěr bylo potřeba dashboard obléci do hezkého kabátu. Na stáži jsem získala několik návodů (triků) pro finální úpravu. Dozvěděla jsem se, že lze vytvořit vlastní paletu barev z firemního webu a pak tuto paletu použít v Power BI. Naučila jsem se různě modifikovat filtry tak, aby vypadaly dle mých představ, a mnoho dalšího. 

Obr 5. Jedna strana z finálního dashboardu    


Vyhodnocení reportů. Firemní web slouží pouze k prezentaci firmy, využívá však ke své propagaci PPC kampaně. Prostudovala jsem mnoho materiálů, jak lze u takového typu webu kampaně vyhodnocovat, co můžeme v GA a AdWords nastavit, abychom kampaně vyhodnotili dobře. Zjistila jsem, že zde má web jisté rezervy. A výsledné reporty jsem probrala s mentorem. 
Přínos celého projektu. Nastavené cíle projektu byly splněny a konečný dashboard bude používat management firmy k rychlému přehledu úspěšnosti webu a kampaní. Zároveň bude sloužit jako předloha v případě požadavku zákazníka mít v reportu i nějaké údaje z GA. 
Díky tomuto projektu jsem získala spoustu informací a vyzkoušela si mnoho nových věcí. Zkusila jsem si, co obnáší práce datového analytika, jaký je postup od zadání projektu až pro finální prezentaci. 
Nejdůležitější zjištění: To, co se na začátku zdá jako jednoduché, může ve výsledku skrývat mnoho nečekaných úskalí. 
Na data je potřeba se dívat v souvislostech, umět je správně interpretovat. Ještě předtím, než se na data zaměřím, musím vědět, co v nich chci hledat. A vůbec nejdůležitější ze všeho je mít tu správnou otázku. 
Nejvýznamnějším zjištěním však bylo, že jsem našla obor, pro který jsem se nadchla, ve kterém bych se chtěla dále vzdělávat a věnovat se mu. 
Vize do budoucna: Do konce srpna bych ráda získala Individuální kvalifikaci (IQ) Google Analytics a časem certifikát z Google AdWords. Dále bych ráda vytvořila report v Power BI z GA přes Scitylanu a porovnala postup práce a chybovost.



Stěžejní reference:

GA
Curtoni J., 2014: Hits, Sessions & Users: Understanding Digital Analytics Data. URL: http://cutroni.com/blog/2014/02/05/understanding-digital-analytics-data/
Rosche E., 2016: Understanding Scope in Google Analytics Reporting. URL: http://www.lunametrics.com/blog/2016/11/30/understanding-scope-google-analytics-reporting/

Google AdWords
Domes M., 2012: Google Adwords jednoduše. Computer press. Brno.

Google Core Reporting API
Google Analytics Demos & Tools: https://ga-dev-tools.appspot.com

Power BI



Komentáře

  1. Tynka_12516. října 2020 v 22:50

    Tyto věci jdou úplně mimo mě. Podnikám s oblečením, tomu rozumím, ale internetu a reklamě vůbec ne :-D . Bez webových stránek se ale ani já neobejdu, proto jsem si zaplatila web na míru . Já sama bych si ho vytvořit nedokázala, proto jsem si ho nechala udělat a spokojení jsou všichni :-) .

    OdpovědětVymazat

Okomentovat

Populární příspěvky z tohoto blogu

Barbora Junová: Podpora začínajícího podnikání zaměřeného na prodej výrobků a poskytování služeb

-
Obrázek
Podpora začínajícího p odnikání zaměřeného na prodej výrobků a poskytování služeb Barbora Junová Úvod Rozhodnout se na začátku Digitální akademie, čeho se bude týkat můj projekt, bylo velmi těžké. Vůbec jsem tehdy totiž netušila, co všechno se za ty necelé dva měsíce zvládnu naučit a jaké budu ovládat nástroje ke zpracování dat. Jelikož jsem nechtěla mít svoji závěrečnou práci pouze na teoretické bázi, jako to bylo u většiny úkolů na vysoké škole, mým nejvýznamnějším kritériem byla praktičnost celé této věci. Po hlubokém zamyšlení konečně přišel on – ten NÁPAD. Ze všech stran jsem na přednáškách slyšela, jak moc je důležité pracovat v jakémkoliv odvětví s daty, ze kterých lze vyčíst téměř cokoliv. Vzpomněla jsem si na kamaráda, který právě rozjížděl svou vlastní firmu a napadlo mě, mu s jeho záměrem pomoct a zároveň tak vyřešit i téma této závěrečné práce. Jak už jsem zmínila, ze...
Další informace

Gabriela Kubová, Lucie Čuprová: Analýza ruských e-shopů pomocí srovnávače cen Yandex

-
Obrázek
Úvodní slovo Do projektu Digitální akademie jsme se každá přihlásily z trošku jiného důvodu, i když základní pohnutka u nás obou byla stejná, naučit se efektivně pracovat s velkými objemy dat. Ani jedna z nás neměla dřívější zkušenosti s oborem IT, ale stejně jako každý jiný člověk, který v dnešní době pracuje v kanceláři, jsme se denně potkávaly s jednotlivými programy především z balíčku Microsoft Office. Na začátku Akademie jsme neměly ani tušení, jaké množství informací získáme a do jakých oblastí zvládneme v opravdu krátkém čase tří měsíců nakouknout. A to je hlavně to, o co v Digitální akademii podle nás jde. Rozšířit si obzory, možná i změnit přístup k řešení zadaných úkolů a hlavně si vyzkoušet v praxi, že IT se naučit jde, jen to chce mít pro danou věc zápal. Při vybírání dvojičky, tématu projektu a mentora jsme obě chtěly využít některé naše dřívější zkušenosti, proto bylo hrozně důležité, že jsme se na začátku Digitální akademie při seznamování všichni navzájem bavily...
Další informace

Kateřina Kolouchová & Lenka Tomešová: Vliv počasí na kriminalitu v New Yorku a Brně

-
Obrázek
Jak vznikla naše spolupráce Daly jsme se do řeči hned na první lekci Digitální akademie, Excelu, kam jsme přišly zvědavé a lehce nervózní z toho, jak budou celé tři měsíce probíhat. Od té doby jsme si většinou sedaly vedle sebe a postupně jsme zjistily, že máme obdobné priority ohledně budoucí práce a spojují nás i zájmy o společenské dění, takže spolupráce na projektu byla jasná volba 😊 Poděkování Ještě než se pustíme do samotného popisování projektu, rády bychom obě poděkovaly našemu mentorovi Vráťovi za počáteční nakopnutí a pozitivní přístup k řešení problémů, Milošovi za pomoc se sdílením databáze přes Azure, Matějovi za rady se statistikou a R, Zdendovi za teoretické konzultace a psychickou podporu, Klárce a Ondráškovi za to, že to doma bez maminky zvládli. Naše díky patří i všem lektorům a lektorkám a celému týmu Czechitas za organizaci jedinečného kurzu, který nám rozšířil obzory ve světě datové analýzy. A taky díky všem holkám, které do toho s námi šly, za tu vzáj...
Další informace