Нам довіряють
Кому підійде
Курс підійде тобі, якщо ти:
- Втомився від постійних обмежень в інтерфейсі GA4: семплінг, порогові значення, відсутність можливості вибрати дані в кастомних звітах більше ніж за 14 місяців і т.д.
- Хочеш почати використовувати сирі дані з маркетингових систем для прийняття бізнес рішень
- Хочеш навчитися поєднувати сирі дані з різних систем в один звіт
- Прекрасно знаєш SQL, але не розумієш бізнес контексту даних GA4 та Google Ads
- Знаєш все, що є в програмі, але не хочеш писати SQL запити з 0 і шукаєш готові рішення з детальними поясненнями, що і як працює, і як це можна кастомізувати
Курс НЕ підійде тобі, якщо ти:
- Не знаєш азів SQL. Так, на жаль, цей курс розрахований на людей, які вже знають базові оператори SQL, і знають як налаштувати експорт даних GA4 до BigQuery. Якщо ти теж хочеш підтягнути свій рівень до потрібного, ти можеш пройти курс PRO ANALYTICS, або напиши нам в телеграм і ми підкажемо, як ти можеш підтягнути свій рівень знань на безкоштовних ресурсах
Формат навчання
- 01
ВІДЕОЛЕКЦІЇ
10 лекцій з усією теорією. Доступ до матеріалів курсу, а також ОНОВЛЕНЬ, залишається в тебе назавжди.
- 02
ТЕСТОВІ ЗАВДАННЯ
Більше 40 тестових завдань для самостійної перевірки теоретичних знань.
- 03
ПРАКТИЧНІ ЗАВДАННЯ
20+ домашніх завдань на тестовому аккаунті Google BigQuery, які дозволять закріпити отримані знання не лише в теорії, але й дозволять отримати практичний досвід.
- 04
СЕРТИФІКАТ
Після проходження щонайменше 60% курсу ти отримаєш сертифікат від PROANALYTICS.ACADEMY, який зможеш додати до свого резюме або профілю в LinkedIn.
Програма навчання
Лекція 1. Побудова стандартних звітів GA4 на основі сирих даних
- Причини навіщо потрібно будувати стандартні звіти в BigQuery
- Побудова звіту Pages and Screens
- Робота з оператором UNNEST
- Чому результати в BigQuery не збігаються зі звітами Google Analytics 4
- Побудова звіту User Acquisition
- Особливості підрахунку кількості сеансів та користувачів
- Знайомство з віконними функціями в BQ
- Чому важливо використовувати _table_suffix
- Робота з Saved Queries
Оскільки цей курс розрахований на тих, хто вже знає ази SQL ми не будемо відкладати і одразу розпочнемо з практичних задач. В цій лекції ти навчишся будувати звіти Pages and Screens та User Acquisition на основі сирих даних експорту GA4 до BigQuery і дізнаєшся про важливі нюанси роботи з цими даними
Лекція 2. Побудова звіту по джерелам трафіку в атрибуції Last Non-Direct
- Чому не варто працювати напряму з даними з експорту GA4
- Чому дані по джерелам не беремо з рівня події
- Підготовка таблиці з джерелами трафіку на рівні кожної сесії
- Моделі атрибуції Last Click VS Last Non-direct Click
- Нюанси роботи моделі атрибуції Last Non-direct Click
- Побудова звіту по джерелам трафіку Traffic Acquisition в атрибуції Last Non-Direct Click
- Вирішення проблеми з GCLID
- Запит для перевірки коректності UTM-розмітки
- Використання функцій bq_util для роботи з URL
- Створення кастомних функцій в BQ
- Побудова звіту Landing Page
- Нюанси з джерелами трафіку, якщо в рамках сеансу було декілька джерел
- Збереження результатів запитів в BigQuery - View vs Table
- Заплановані запити (Scheduled query). В чому перевага і як налаштовувати
Після перегляду лекції ти навчишся будувати звіти Traffic Acquisition в атрибуції Last Non-Direct Click та Landing Page ну і звісно дізнаєшся, що потрібно врахувати, при їх побудові.
Лекція 3. Побудова запиту по багатоканальним послідовностям
- Чому важливо аналізувати весь шлях користувача до конверсії
- Побудова запиту по багатоканальним послідовностям (ланцюжки конверсії)
- Розбираємось з віконними функціями LAG та ROW_NUMBER. Віконні діапазони (frame)
- Побудова лінійної моделі атрибуції на основі сирих даних
- Побудова атрибуції на основі позицій
- Робота з масивами в BQ
Після перегляду лекції ти зрозумієш, чому важливо аналізувати не тільки останню взаємодію користувача перед конверсією, але й весь ланцюжок сесій від першого заходу відвідувача на сайт. Ну і звісно дізнаєшся, як саме потрібно аналізувати цей ланцюжок багатоканальних послідовностей.
Лекція 4. Побудова звітів Ecommerce на основі сирих даних
- Відмінності подій Ecommerce від інших
- Що таке Nested та Repeated fields та як з ними працювати
- Як правильно рахувати Purchase Revenue при роботі з сирими даними
- Побудова стандартного звіту по транзакціям
- Побудова стандартного звіту по товарам
- Кастомні звіти по Ecommerce в BigQuery
- Використання змінних при написанні запитів
- Як BigQuery може допомогти з аналізом даних по Ecommerce
- Як порахувати коефіцієнт переходу з етапу на етап в BQ
В цій лекції ти навчишся будувати звіт Ecommerce purchases, дізнаєшся як працювати з даними єкомерс, які доступні в експорті GA4 та зрозумієш як можна покращити стандартні звіти доступні в колекції Monetization якщо працювати з сирими даними, а не в інтерфейсі GA4.
Лекція 5. Побудова воронок руху користувачів на основі сирих даних
- Для чого потрібно будувати воронки в BQ. Відкриті воронки VS Закриті воронки
- Побудова відкритих воронок в BQ
- Побудова закритих воронок в BQ
- Побудова воронок по подіям та користувачам
- Обмеження часу між подіями на різних етапах воронки
Тема лекції говорить сама за себе: ти навчишся будувати будь-які потрібні тобі типи фанелів на будь яких даних. Звісно що нюанси кожного типу ми теж розберемо і розберемо дуже детально, на практичних прикладах.
Лекція 6. Звіти по шляхам користувачів до конверсії в BQ
- Для чого потрібно будувати шлях користувачів до конверсії
- Шлях до попередньої та наступної сторінки
- Path Exploration на 5 кроків вперед і назад від конверсії по сторінкам
- Найрозповсюдженіші шляхи по яким рухаються користувачі в розрізі категорій сторінок
- Path Exploration на 5 кроків вперед і назад від конверсії по подіям
Ти дізнаєшся, як можна повторити техніку Path Exploration з блоку Дослідження на основі даних в BigQuery. Ну і звісно про те, як її можна покращити, працюючи з сирими даними.
Лекція 7. Побудова когорт в BigQuery
- Що таке когортний аналіз. Для чого потрібно. Обмеження в інтерфейсі
- Як працювати з user_id в BigQuery
- Побудова класичних когорт з першого заходу на сайт до покупки (до будь-якої конверсії)
- Побудова когорт по user_id
- Зіставлення ідентифікатора користувача user_id та ідентифікатора девайсу user_pseudo_id
- Вивантаження даних з BigQuery в Google Таблиці
Ти дізнаєшся все, що потрібно знати, про когортний аналіз на основі даних, що зберігаються в BigQuery. І в додаток до цього навчишся використовувати інтеграцію BigQuery з Google Spreadsheets, що дозводить тобі і розширити можливості роботи з даними, і автоматизувати репортинг.
Лекція 8. Робота з даними Google Ads
- Що таке трансфер даних до BigQuery
- Трансфер Google Ads. Як підвантажити історичні дані в BigQuery
- Побудова звіту по витратам по ідентифікаторам кампаній
- Як вивести витрати в розрізі останньої назви кампанії
- Деталізація даних до групи оголошень та ключових слів
- Нюанси кампаній без груп оголошень в BigQuery
- Робота з даними по гео
- Нюанси роботи з ідентифікаторами географічних локацій в BigQuery
Ти дізнаєшся все що потрібно про роботу з даними Google Ads в BigQuery: як налаштувати передачу цих даних до BigQuery, які дані ти можеш отримати і в якому виді, ну і звісно розберемо практичні приклади нюансів роботи з отриманими даними.
Лекція 9. Поєднання даних з різних систем
- Два способи поєднання даних в SQL - JOIN та UNION
- Поєднання даних GA4 та Google Ads для розшифровки gclid
- Поєднання даних з CRM і GA4. Приєднуємо до реальних покупок по client_id інформацію про ланцюжок каналів та шлях до покупки
- Поєднання даних колтрекінгу і CRM по номеру телефону
Працювати з даними однієї системи круто, але найбільше BigQuery розкривається коли ти почнеш поєднувати дані з різних систем у своїх звітах. Завдяки багатьом практичним прикладам саме цьому ти й навчишся на цій лекції.
Лекція 10. Додаткові поради
- Використання event_timestamp із місцевим часовим поясом замість event_date у BigQuery. Типи даних DATETIME та TIMESTAMP
- Швидко дізнаємося які івенти налаштовані на проекті, на яких сторінках вони відпрацьовують і які додаткові параметри з ними передаються
- Дані експорту і стрімінгу, як поєднувати і коли можна використовувати тільки стрімінг
- Журнал змін схеми експорту GA4 BigQuery
- Використання даних властивостей користувача з експорту GA4
- Системні таблиці в BigQuery. Приклад їх використання для оновлення звітів
- Створення автоматичних бекапів в BigQuery
- Timetraveling в BigQuery
- Інструменти для автогенерування запитів
Ця лекція збірник порад та лайфхаків, які допоможуть тобі писати запити та працювати з даними швидше та зручніше.
Створюй власні маркетингові звіти в Google BigQuery
До курсу входить
- 10 лекцій у 3 блоках
- 75+ завдань
- Практичні завдання в демоакаунті Google BigQuery
- ∞ часу на проходження курсу
- сертифікат проходження курсу
- доступ до ком'юніті випускників
- доступ до матеріалів після завершення
- усі майбутні оновлення курсу
@makshapchuk
/maks.hapchuk
Лектор в онлайн-школі цифрових професій Superludi
Лектор в академії інтернет-маркетингу WebpromoExperts
Лектор у Школі контекстної реклами Тетяни Михальченко
Хто наші студенти
Все ще не можеш наважитися?
Прямо зараз пройди тест драйв нашого курсу - переглядай безкоштовне пробне відео з курсу.
Хочу спробувати
Маєш питання щодо курсу?
Заповни форму — ми зв’яжемось із тобою та відповімо на всі запитання.