Курс Веб-аналітика: Pro

Курс розрахований на поглиблення знань і навичок в зборі, обробці та аналізі даних. На заняттях дізнаєтесь, як налаштувати Measurement Protocol, працювати з API та проводити RFM-аналіз, вивчите нові можливості використання сервісів і скриптів для автоматизації роботи.

Програма курсу

Розширена вступна лекція. Підвищення рівня аналітичних навичок для професійного зростання

• Data literacy і її вплив на ефективність компаній
• Професійні характеристики веб-аналітика на рівні експерта
• Ключові вимоги до доступів та ресурсів для успішної аналітичної роботи
• Основи збору та аналізу первинних і вторинних маркетингових даних
• Аналіз шляху клієнта: інструментарій та стратегії
• Створення ефективного брифу проєкту для досягнення бажаних результатів

Основи роботи з Google таблицями: Вивчення і застосування розрахунків та функцій

• Розгляд створення та ефективного використання функцій у Google таблицях для автоматизації розрахунків та оптимізації робочого процесу
• Дослідження поняття pivot таблиць та їх використання для організації та аналізу даних у зручному форматі
• Вивчення різних функцій, таких як VLOOKUP, HLOOKUP, IF, SUMIF, та їхнє використання для пошуку, фільтрації та обробки даних у Google таблицях
• Дослідження можливостей функцій для автоматизації розрахунків та виконання рутинних завдань в Google таблицях
• Практичні приклади використання різних функцій для вирішення реальних завдань у роботі з даними

Оптимізація структури сайту та ефективний обмін даними

• Налаштування Client ID через Google Tag Manager (GTM) для забезпечення точної ідентифікації користувачів та збору відповідної інформації.
• Налаштування User ID через Google Tag Manager (GTM) для створення повноцінних профілів користувачів та вдосконалення персоналізованого взаємодії з ними
• Розгляд архітектури сайту з точки зору оптимізації для пошукових систем, а також забезпечення зручності користувачів
• Вивчення стратегій передачі даних між різними сторінками сайту та іншими джерелами, з фокусом на забезпеченні безперервності та точності інформації

Передача подій у Facebook Pixel через серверне відстеження

• Вивчення і налаштування серверного відстеження для ефективної передачі подій у Facebook Pixel
• Розгляд процесу передачі даних з dataLayer у Facebook Pixel через серверне відстеження

Розширені можливості налаштування Google Analytics 4

• Розгляд рекомендованих та спеціальних подій в Google Analytics 4 і їх налаштування
• Вивчення спеціальних параметрів та показників, а також їх використання для збору додаткових даних
• Практичні приклади налаштування кастомних звітів, когорт та складових цілей воронки в Google Analytics 4
• Огляд використання Measurement Protocol і його налаштування для розширення функціональності Google Analytics 4

Відстеження подій через GTM

• Навчання відстеження повзунка та скопійованого тексту за допомогою Google Tag Manager
• Подання кейсу "пролонгованої авторизації" та методів відстеження в Google Tag Manager
• Кейс "пролонгована авторизація"

Налаштування кастомних звітів та складових цілей воронки в Google Analytics

• Дослідження когорт та їхнє використання для аналізу даних у Google Analytics
• Навчання налаштування складових цілей воронки та їх використання для вимірювання конверсій

Експорт даних у таблиці та робота з Google Analytics Edge

• Огляд роботи з Google Analytics Edge та можливостей експорту даних у таблиці
• Навчання використання додатків для Google Sheets для роботи з даними з Google Analytics

Основи Python та робота з таблицями

• Вивчення базового синтаксису мови Python та його застосування для роботи з таблицями
• Використання бібліотеки pandas для роботи з даними у форматі таблиць, включаючи завантаження даних та їх обробку

Введення в R, встановлення середовища розробки RStudio

• Ознайомлення з базовим синтаксисом мови R та засвоєння його основних концепцій
• Практичні навички роботи з табличними даними та рядками у мові R з використанням середовища розробки RStudio

Робота з табличними даними мовою R

Робота з табличними даними в R за допомогою бібліотеки пакетів tidyverse.

Мова R для веб-аналітика та взаємодія з API: типи, застосування та налаштування

• Скрипти та пакети мовою R
• Запит даних API Google Analytics, Google Ads та Facebook Marketing у R
• Розгляд методів авторизації, які використовуються для доступу до API та забезпечення безпеки даних
• Компонування HTTP запитів до API та їх складові, включаючи типи запитів, шляхи та параметри
• Аналіз форматів відповідів, які надаються API, та їх парсинг для отримання корисної інформації

Аналіз веб-сторінок: Основи та методи парсингу

• Розгляд основ HTML та їх структури, які використовуються для побудови веб-сторінок
• Дослідження методів навігації та вибору елементів на веб-сторінці за допомогою CSS селекторів та XPath локаторів
• Ознайомлення з мовами навігації за XML конструкціями для ефективного взаємодії з веб-сторінками та їх елементами

Візуалізація даних за допомогою мови R (у записі)

• Розібратися з принципом граматики графіки
• Ознайомтеся з найпростішим використанням пакету ggplot2 для побудови графіки
• Навчитися будувати графіки шарами

Як поділитись даними за допомогою мови R

Розібратися з технологією rmarkdown, що дозволяє генерувати звіти у різних форматах (html, pdf тощо).

Робота та просунуті налаштування BigQuery

• Принцип роботи сервісу та його особливості
• Початок роботи в BigQuery, знайомство з інтерфейсом
• Створення проєкту в Google Cloud
• Партиціювання та кластеризація таблиць
• Робота з записами, що повторюються: UNNEST

Основи SQL: та робота з базами даних

• Ознайомлення з базовим синтаксисом мови SQL та його основними конструкціями для взаємодії з базами даних
• Дослідження структури запитів в SQL, включаючи типи даних, оператори та основні функції для обробки даних
• Розгляд методів з'єднання (joins) таблиць для отримання зв'язаних даних з різних джерел

Вступ до Power BI: Огляд сервісу та його функціональних можливостей

• Ознайомлення з основними принципами роботи сервісу Power BI та виокремлення його особливостей
• Дослідження компонентів Power BI, які дозволяють створювати, публікувати та спільно працювати над аналітичними звітами та дашбордами
• Розгляд стандартних блоків Power BI, таких як таблиці, графіки, фільтри, які дозволяють створювати зручні та інтерактивні візуалізації даних

SQL на рівні експерта: Розширений рівень взаємодії з базами даних

• Вивчення використання підзапитів у SQL для отримання складних та деталізованих даних з баз
• Огляд конструкції with у SQL та її використання для покращення читабельності та ефективності запитів
• Розгляд віконних функцій у SQL та їхнє використання для аналізу даних в контексті підготовки звітів та аналітики

Праця в Power BI: Вивчення інструменту та його можливостей

• Ознайомлення з інтерфейсом та функціоналом Power BI Desktop для розробки аналітичних звітів та дашбордів
• Дослідження служб Power BI, включаючи процес налаштування та публікації звітів у хмарному сервісі Power BI
• Огляд методів та процесу публікації звітів з Power BI Desktop до сервісу Power BI для спільної роботи та доступу до аналітичних даних

Звіти та візуалізація (у записі)

• Що таке Power Query та як його використовувати
• Як працювати з моделлю даних Power BI
• Перенесення даних у Power BI Desktop та створення панелей моніторингу
• Введення в мову DAX
• Публікація звітів у Power BI-сервісі та налаштування їх автоматичного оновлення

Аналіз мобільних додатків та їх вимірювання: Погляд на Firebase

• Вивчення особливостей та баз трекінгу в аналізі мобільних додатків та їх вплив на ефективність аналітики
• Огляд системи мобільної аналітики Firebase та її функціоналу для збору та аналізу даних з мобільних додатків
• Аналіз структури даних Firebase та її використання для розуміння поведінки користувачів та оптимізації додатку
• Порівняння Firebase Analytics та Google Analytics для визначення їхніх відмінностей та відповідності потребам аналізу мобільних додатків
• Розгляд ключових метрик та KPI для оцінки ефективності мобільних додатків та визначення стратегій їхнього вдосконалення

Аналіз даних: Вивчення методів та практичних випадків

• Розгляд методів та інструментів для проведення аналізу даних та їх використання в різноманітних контекстах
• Аналіз кейсів з використанням методів аналізу даних для вирішення конкретних завдань та виявлення трендів
• Вивчення форматів звітів та даних у них і їх впливу на зрозуміння та інтерпретацію результатів аналізу
• Розробка та використання технічних завдань (ТЗ) для забезпечення коректності та повноти звітності при аналізі даних

Використання RFM-аналізу з використанням Excel та OWOX BI

• Розгляд застосування RFM-аналізу та його принципів для визначення цільових груп клієнтів та оптимізації маркетингових стратегій
• Аналіз методів та інструментів, які можна використовувати для RFM-аналізу, включаючи Excel та OWOX BI, та їхніх переваг та обмежень
• Вивчення процесу аналізу даних RFM з використанням Excel та OWOX BI та способів використання знайдених висновків для покращення стратегій маркетингу та продажів
• Розгляд ключових висновків, які можна зробити після проведення RFM-аналізу, та їхнього впливу на подальші рішення та дії компанії

Microsoft Clarity(лекція у записі)

• Встановлення та налаштування
• Аналітика
• Інтеграція з Google Analytics

Розвиток веб-аналітичної команди: Керівництво та співпраця

• Оцінка інструментів для градації веб-аналітиків у команді та їхнє вплив на ефективність роботи
• Розгляд стратегій співпраці та комунікації з іншими спеціалістами в команді для досягнення спільних цілей та вирішення завдань
• Вивчення методів керівництва командою веб-аналітиків, включаючи стратегії мотивації, делегування завдань та вирішення конфліктів
• Аналіз практичних прикладів та кейсів успіху в управлінні веб-аналітичною командою для виявлення найкращих практик та підходів

Особливості курсу

• Лекції, презентації, додаткові матеріали в особистому кабінеті протягом 1 року
• Живі вебінари
• Навчання на практичних кейсах
• Зворотний зв'язок з куратором
• Сертифікат після закінчення навчання
• Закрите співтовариство веб-аналітиків
• Можливість повернення коштів протягом 14 днів після початку навчання

Викладачі курсу

• Анна Іванова - Senior Digital Analyst in DataLemon Ltd
• Ілля Сандирєв - Керівник агенції sandyriev.com
• Анна Шепелева - Head of Digital sales analytics MEGOGO
• Ігор Мірошниченко - Кандидат економічних наук, доцент, доцент кафедри математичного моделювання та статистики КНЕУ