Привіт 🙌
Сьогодні в мене для тебе дві великі новини від академії, новий кейс від нашої команди й багато оновлень від сервісів, якими ми з тобою користуємося щодня.
Зазвичай я спочатку розповідаю, що буде в розсилці. Але цього разу новини від академії такі, що хочу почати одразу з них.
🔥 Курс з аналітики мобільних застосунків чекає тебе
Так, тобі не здалося. Цей момент нарешті настав!
Кілька тижнів тому я вже розповідав, що ми готуємо курс з аналітики мобільних застосунків. І от тепер я оголошую одночасно і старт продажів для ранніх пташок, і старт навчання.
Як працюватиме Early Birds?
📅 У понеділок, 9 листопада, відкриється ранній доступ до курсу. Одразу будуть доступні перші три лекції, а далі щопонеділка відкриватиметься ще по одній.
Значну частину курсу я вже записав, і зараз ці лекції монтуються. А деякі, якщо чесно, ще навіть не записані, але я стараюсь ;)) Загалом у курсі планую 15+ лекцій і 25+ годин відеоматеріалів.
Тема аналітики мобільних застосунків дуже обширна, і значна частина часу йде саме на визначення того, що варто включити, а де все ж таки зупинитись і не заглиблюватись.
Ну і, звісно, на тести різних рішень теж багато часу йде. Довелось навіть рекламу запустити на застосунки Академії, щоб глибше дослідити деякі моменти і підготувати найактуальніші матеріали.
Офіційний анонс буде завтра, але тобі як підписнику вже додаю лінк на програму: дивитись тут.
Вона дає хороше уявлення про те, що буде на курсі, але одразу попереджу: теми останніх лекцій поки орієнтовні. Створення курсу — досить креативний процес постійного пошуку кращих рішень, тому я ще можу змінити порядок тем або глибину їх наповнення. Та й запитання студентів по ходу навчання теж можуть вплинути на те, що я детальніше розберу в останніх лекціях.
Щойно всі лекції будуть готові, найближчого понеділка я відкрию всю решту одним махом. Повний курс буде точно доступний цього року, щоб ти (і я) могли нарешті закрити для себе питання мобільної аналітики й не переносити його на наступний :)
🎙️ І ще дещо тільки для учасників Early Birds. Попередньо на п’ятницю, 15 січня, планую окремий закритий вебінар. Зберемося після свят, поговоримо про мобільну аналітику й розберемо запитання, які виникнуть у тебе під час навчання і на які буде складно дати текстову відповідь у Telegram (так, привіт ще одна група)). Ну і просто поспілкуємося, звісно.
Early Birds завершиться, щойно я запишу всі лекції і вони будуть розміщені на платформі. Коли саме це станеться, поки навіть я не знаю. Тож якщо хочеш долучитися в цьому форматі, раджу не відкладати.
Долучитись до навчання на курсі Mobile App Analytics.
Ну а на цьому наші новини тільки починаються.
🤝 У PROANALYTICS ACADEMY з’явилася реферальна програма
Мене вже не раз запитували, чи є в нас реферальна програма. Ми давно збиралися її запустити, але все якось не доходили руки 🙂
А тут якраз виходить курс з аналітики мобільних застосунків, і в мене вже є кілька тем для майбутніх практичних вебінарів.
(З деталями по останніх повернуся, щойно дороблю курс. Можливо, ще цього року, якщо встигну, або вже на початку наступного)
Тож вирішили, що зараз саме час. Ідея проста. Ти рекомендуєш академію друзям чи колегам, вони отримують знижку, а ти накопичуєш бонуси на своє навчання.
Як це працює?
- Знайди своє посилання. На дашборді академії з’явилося вікно з анонсом реферальної програми. Натисни «Дізнатися більше», щоб перейти до розділу «Реферальна програма» в особистому кабінеті. Там є повні правила й твій реферальний промокод.
- Поділися посиланням із другом чи колегою. За ним діє знижка 5% на всі курси та вебінари. (знижка не поширюється тільки на щойно анонсований курс Mobile App Analytics)
- Накопичуй бонуси. Коли хтось за твоєю рекомендацією купує курс зі знижкою, сума цієї знижки зараховується на твій бонусний рахунок. Наприклад, якщо один друг купить курс, який коштує $100 до знижки, ти отримаєш $5. Якщо інший купить курс за $600 - до знижки, додасться ще $30. Разом це $35 знижки на твою майбутню покупку.
🎁 Звісно, бонусами можна оплатити й новий курс з аналітики мобільних застосунків. І так, якщо назбираєш достатньо бонусів, зможеш покрити навіть всю вартість курсу ;)
Переглянути правила й отримати свій промокод >>>
До речі, раз уже зайшла мова про особистий кабінет. Сьогодні ми оновили весь навчальний розділ платформи.
Тож коли зайдеш до свого кабінету, можеш помітити зміни і в оформленні, і в тому, як працюють деякі функції. Сподіваюся, тепер навчатися буде ще зручніше й приємніше.
А якщо раптом натрапиш на баг, напиши мені. Обов’язково виправимо.
📊 Як ми побудували аналітичну систему для NetHunt CRM.
Ну але не курсами єдиними. Минулого тижня ми опублікували новий кейс про роботу з NetHunt CRM, українською компанією, про яку ти, можливо, вже знаєш.
Що ми зробили:
- Налагодили збір даних із сайту та бекенду.
- Налаштували визначення й збереження джерел трафіку в CRM.
- Об’єднали дані в BigQuery та побудували три звіти в Power BI.
Revenue Report показує, як змінюється MRR за різними типами робочих просторів.
У звіті End-to-End Funnel можна простежити шлях від першого візиту до платної підписки й подивитися відповіді на опитування під час онбордингу.
А у звіті Marketing Attribution можна порівняти, як три моделі атрибуції розподіляють внесок між кампаніями.
У кейсі, як завжди, є приклади звітів і деталі того, як ми все це налаштовували.
А якщо хочеш так само налагодити аналітику у своєму проєкті, пиши мені в особисті або залишай заявку на сайті: підберемо тобі курс або допоможемо з впровадженням.
📝 У розширенні PROANALYTICS тепер можна створювати анотації в GA4 прямо з GTM
На прохання користувачів розширення PROANALYTICS я додав можливість створювати анотації в GA4 прямо з екрана публікації нової версії контейнера в GTM. Тепер під час аналізу даних в GA4 буде простіше пов'язати зміни в даних зі змінами в трекінгу.
Щоб скористатися цією функцією, у блоці New Features (Нові функції) увімкни GTM versions as GA4 annotations (Версії GTM як анотації в GA4). Потім увійди в акаунт у блоці Settings (Налаштування).
І ще, якщо ввімкнеш Offer an annotation after every publish (Пропонувати анотацію після кожної публікації), після кожної публікації вікно анотації відкриватиметься автоматично.
Розширення вже підставить номер, назву й опис версії. Залишиться перевірити текст і натиснути Create. Якщо під час створення анотації виникне помилка, перевір, чи не задовгі назва й опис, і за потреби скороти їх. (Через обмеження GA4 може бути до 60 символів у назві та до 150 в описі)
А якщо хочеш занотувати зміни, які вже опублікував, відкрий вкладку Versions (Версії) у GTM і створи анотацію для потрібної версії.
На цьому з нашими новинами все. Ось що ще я зібрав для тебе в цьому випуску 👇
- Новини Google Analytics
🔹 User Groups Admin API для керування доступом груп користувачів - Новини Google Tag Manager
🔹 У GTM змінився код встановлення
🔹 Теги Destination і швидкість сайту: наші заміри в Lighthouse
🔹 У GTM Preview з’явилися детальні логи - Новини Google BigQuery
🔹 Lakehouse й Apache Iceberg. Що це таке і чому це важливо?
🔹 Три нові AI-функції BigQuery - Новини Power BI
🔹 У Power BI з’явилася вбудована діаграма Ганта (Preview)
🔹 У List slicer з’явився розкривний список (Preview)
🔹 Скіл для створення звітів Power BI тепер підтримує кастомні віжуали (GA)
👉 Новини Google Analytics
З офіційних оновлень GA4 є тільки поява User Groups Admin API для керування доступом груп користувачів. Google анонсував його 5 жовтня. Думаю, така можливість знадобиться небагатьом, тож просто залишу посилання на анонс для тих, кому це потрібно.
👉 Новини Google Tag Manager
Сподіваюся, ти вже бачив великий апдейт GTM, про який я писав минулого разу, і потроху переходиш на теги Destination. Сьогодні хочу повернутися до цього оновлення. Є ще одна деталь про встановлення GTM, яку я минулого разу не згадав, і вже є перші заміри після переходу на нові теги.
🚩 У GTM змінився код встановлення.
Першою мою увагу на це звернула Юля Коптєва в нашому чаті курсу PRO GTM. Зараз це вже наче має бути у всіх.
Цього тижня я бачив у LinkedIn кілька постів, де описують результати перевірок, чи став сайт швидшим після заміни коду встановлення GTM. Помітної різниці в цих замірах не побачили. І, чесно кажучи, я б її тут і не очікував. Змінився спосіб підключення контейнера, а браузер, як і раніше, завантажує gtm.js. Тому ця зміна більше косметична, ніж функціональна.
А от в іншій частині апдейту, про який я писав минулого разу, якраз є звідки взятися виграшу у швидкості. Йдеться про перехід на теги Destination.
Так, різниця невелика. Але якщо врахувати, що це тільки через зміну одного тега - це, як на мене, хороший результат 🙂
Якщо копнути більш технічно, то у вкладці Network видно, що до переходу сайт завантажував два скрипти, пов’язані з цим налаштуванням,
а після переходу — один.
Тож якщо ти працюєш над швидкістю сайту, я б радив перейти на Destination і зробити свої заміри до та після.
P.S. На цьому проєкті вже був серверний GTM, тому заміна стосувалась тільки одного тегу. На сайтах зі звичайним GTM виграш може бути більшим.
Перечитати про великий апдейт GTM у минулому випуску >>>
Переглянути інструкцію Google з оптимізації контейнера GTM >>>
🚩 У GTM Preview з’явилися детальні логи.
І ще одне оновлення, яке стане в пригоді, коли дебажиш складні налаштування GTM. Тепер під час запуску Preview можна поставити галочку Enable verbose logging (Увімкнути детальне логування).
Після підключення відкрий вкладку Console у Tag Assistant. Там можна крок за кроком простежити, що відбувалося в контейнері. Наприклад, який тег спрацював, як GTM обробив команду gtag() і які дані надійшли в dataLayer. Зручно, коли треба зрозуміти, на якому саме кроці щось пішло не так.
👉 Новини Google BigQuery
Від команди BigQuery цього разу багато оновлень. Значна частина з них стосується функцій, про які я вже писав і які тепер стали загальнодоступними.
Тому я зупинюся лише на двох темах. Спочатку детальніше розповім про Lakehouse й Apache Iceberg. Я давно оминав цю тему в розсилці, але, думаю, настав час пояснити, чому вона важлива.
А потім покажу три AI-функції, які стали загальнодоступними, і розповім, де вони можуть стати в пригоді.
🚩 Lakehouse й Apache Iceberg. Що це і чому про це варто знати?
Якщо спростити, то раніше основна логіка була такою:
Завантажте дані в BigQuery, і ми допоможемо їх аналізувати.
Тепер Google рухається до іншого підходу:
Зберігайте дані в сумісному відкритому форматі, а для їх обробки використовуйте BigQuery або будь-які інші відповідні системи.
Що тут змінює Apache Iceberg?
Iceberg — це відкритий формат аналітичних таблиць. Якщо спростити, він описує, з яких файлів складається таблиця, які в ній колонки та яка версія даних актуальна. Файли лежать у сховищі, а сумісний рушій читає цей опис і виконує запит. Тобто одну й ту саму таблицю можуть читати різні рушії. Lakehouse — ширший підхід до того, як організувати таку роботу з даними.
Переглянути офіційну специфікацію Apache Iceberg >>>
Чому ринок рухається в цей бік?
- Менше копій даних. Уяви, що дані GA4 і Google Ads уже в BigQuery, а дані CRM лежать в AWS або Microsoft Fabric. Щоб зібрати наскрізну аналітику, ми зазвичай вирішуємо, куди все переносити. Але якщо частину таблиць можна прочитати там, де вони вже лежать, окрема копія цих даних може бути зайвою. Враховуючи, що кожна копія — це додаткові витрати на зберігання й оновлення - є сенс задатись питанням, чи дійсно нам потрібно копіювати дані, чи, можливо, краще просто підключитись до них з іншого місця одразу для обробки.
- Менша залежність від одного постачальника. Якщо зберігання й обробка зав’язані на одну платформу, під час переїзду доводиться переносити і дані, і процеси навколо них. Коли таблиці у відкритому форматі, можна залишити сховище і замінити тільки сервіс обробки. Ну або навпаки.
- Конкуренція між хмарними платформами. На перший погляд, дивно, що Google спрощує роботу з даними в іншій хмарі. Але уяви компанію, яка вже зберігає Iceberg-таблиці в Amazon S3. Тепер вона може спробувати BigQueryML без попередньої міграції всього сховища. Для Google це можливість залучити компанію, яка раніше навіть не розглядала б переїзд.
І це історія ширша за BigQuery. Підтримку Iceberg розвивають Google Cloud, AWS, Microsoft Fabric, Snowflake і Databricks - іншими словами всі великі гравці на ринку рухаються в цю сторону.
Зараз це все ще не технологія на кожен день для більшості компаній, тому писатиму я про неї не щоразу, але про важливі апдейти триматиму тебе в курсі.
🚩 Три AI-функції BigQuery стали загальнодоступними.
У кожної з них є своє практичне застосування.
- AI.TRANSLATE перекладає текст прямо в BigQuery. Наприклад, якщо твоя команда працює кількома мовами, можна одразу підготувати переклад короткого підсумку звіту, а потім надіслати його в Slack.
- AI.COUNT_TOKENS оцінює кількість токенів у вхідному тексті. Зручно, якщо хочеш прикинути витрати перед тим, як передати багато даних на обробку AI-функції.
- AI.PARSE_DOCUMENT витягує з документів назви, заголовки, абзаци, списки, таблиці й зображення та повертає результат у структурованому JSON. Наприклад, можна витягти таблиці з PDF-звітів і далі працювати з ними в BigQuery. З огляду на те, скільки даних у нас досі живе в документах, як на мене, це дуже корисна штука.
👉 Новини Power BI
Жовтневий апдейт Power BI пройшов так тихо, що я його, чесно кажучи, прогавив. Згадав про нього вже тоді, коли сів готувати цю розсилку 🙂 Але три оновлення я б усе-таки виділив.
🚩 У Power BI з’явилася вбудована діаграма Ганта (Preview).
Діаграма Ганта вже давно стала стандартом для планування проєктів. На ній одразу видно, коли починається кожен етап, скільки він триває і які завдання йдуть паралельно. Раніше для цього в Power BI зазвичай доводилося шукати кастомний візуал. Тепер діаграма Ганта є серед вбудованих візуалів. Поки що в Preview.
🚩 У List slicer з’явився розкривний список (Preview).
List slicer цього разу добре допрацювали. І це той випадок, коли краще один раз побачити, ніж читати:
Будь в курсі актуальних новин зі світу аналітики!