1. Устройство традиционных систем веб-аналитики, термины, определения, принятые международные стандарты.
- Общее представление об основных принципах работы популярных систем веб-аналитики. Поймём ограничение платформ и архитектур этих систем, а также особенности, влияющие на выбор системы веб-аналитики для вашего проекта.
- Как эволюционировали эти системы, как зарождались стандарты.
- Важность правильной интерпретации данных.
2. Разработка системы KPI для разных типов бизнеса по принципу DMMM, от бизнес задач к «целям» Google Analytics.
Практика: разработать такую систему для нескольких сайтов.
- Как разложить всю digital и оффлайн активность компании по полочкам.
- Как продуктовые изменения скажутся на бизнесе, по каким метрикам будет оцениваться успех или провал.
- На практике возьмем несколько максимально разных цифровых экосистем и поставим себя на место владельца бизнеса, на выходе получив понятную и прозрачную систему принятия решений или использования собираемых данных в различных областях.
3. Метрики и переменные, базовые методы отслеживания на сайте и в приложениях, хиты, сессии, пользователи.
Практика: описать методы и типы отслеживания для нескольких сайтов.
- Первое непосредственное погружение в характер собираемых данных.
- Обоснуем пользу от использования этих данных, продумаем как дальнейшие шаги, так и возможные варианты решения, в зависимости от того, что покажут фактические данные.
- Рассмотрим как собственные, так и любые third-party данные, и поймем каким образом их также можно использовать.
4. Основные компоненты анализа — трафик, поведение, ценность конверсий в разрезе сегментов аудитории и индивидуальных пользователей. Соответствующие отчеты и функционал Google Analytics, DataStudio 360.
Практика: построить кастомизированные отчеты для традиционных видов анализа трафика.
- В первый раз зайдем в интерфейсы систем веб-аналитики, рамочно познакомимся с их функционалом.
- Полезные примеры отчетов из разных типов бизнесов.
- Начнём чувствовать себя свободно в построении с нуля интересующих нас отчетов, поймем в каких случаях нам может понадобиться сложная визуализация, или, наоборот, интерпретация и преобразование данных в режиме реального времени.
5. Многоканальные последовательности, атрибуция, рентабельность инвестиций в маркетинг.
Практика: загрузить расходы на рекламные кампании вручную.
- Представим себя человеком, распоряжающимся маркетинговым бюджетом, и зададимся традиционными вопросами оценки рентабельности инвестиций в рекламу.
6. Расширение пользовательских данных, работа с Measurement Protocol.
Практика: отправить данные из внутренних систем компании по MP в привязке к client id. Загрузить дополнительную информацию о клиенте из CRM в Google Analytics.
- Поймем, что самые ценные данные содержатся во внутренних системах, а сигналы поступающие в результате оффлайн взаимодействий зачастую просто бесценны.
- Научимся организовывать двусторонние связи, вместе удивимся, почему не все это делают.
7. Google Tag Manager — общие принципы работы, быстрый старт.
- «Я маркетолог, мне не нужен javascript.» Представим, что это правда, и подумаем, как с этим жить дальше.
- Окей, вам все-таки нужно знать js. Попробуем вместе изучить необходимый минимум за пару часов.
8. Google Tag Manager — полноценное использование, много кастомизированного Javascript.
Практика: пример внедрения расширенной электронной торговли через GTM.
- Приглашенный гость, гуру кастомизированной разметки.
- Рассмотрим, как делать не нужно, и какие последствия с точки зрения жизненного цикла проекта могут нас ожидать.
9. Контентные эксперименты средствами Google Analytics Content Experiments API + GTM и Optimize 360 на сайтах и в мобильных приложениях.
Практика: запустить эксперимент на главной странице сайта.
- Разберемся в вопросах A/B тестирования.
- Разберемся во всех изменениях в продуктах, которые проходили через наши руки: от стадии гипотезы до получения достоверного результата и внедрения в продакшн.
10. Сдача экзамена GAIQ. Вы будете в состоянии сдать экзамен GAIQ за 20 минут, набрав не менее 90 баллов.
11. Методы качественных исследований и их интеграция с количественными данными: опросы, карточные сортировки, глубинные интервью, юзабилити-тестирования.
- Разберемся, когда вы вынуждены выйти в поля? Когда вы понимаете, что остается масса вопросов без ответов? Можно ли вообще найти ответ только в цифрах?
- Разберемся в стандартах проведения качественных исследований, и какой вообще от них потенциально может быть толк.
12. Практика, проекты на исследования: от инсайта до сплита. Пишем план, какие данные, что с ними делать, зачем, что ожидаем получить.
13. Внедрение через GTM на проекты-тренажеры.
Практика: разделимся на команды и будем работать с реальными компаниями, сайтами и их системами аналитики.
14. Имитация проведения качественных исследований.
- Научимся формировать план исследований
- Научимся готовить сопроводительную документацию
- Поймем возможности таких инструментов, как карточная сортировка, опросы, и других.
15. Сведение полученных данных, анализ, формирование отчета с рекомендациями, прототипами, механиками.
16. Подготовка и проведение контентного эксперимента, защита отчета перед клиентом.
Практика: непосредственно организовать эксперимент, основанный на данных, имеющий под собой что-то большее, чем просто чье-то мнение.