Data-driven атрибуція — для багатьох одночасно загадка і чарівна паличка. Але мало хто насправді розуміє, що ховається за ширмою цього підходу.

А ми в команді proanalytics.team любимо закопуватися в деталі й розуміти контекст. Бо в аналітиці контекст — це завжди ключове. На відміну від data-driven атрибуції в GA4, яка далеко не завжди варта вашої уваги.

Моя колега, Наташа Федоренко, підготувала детальний матеріал про те, що таке data-driven підхід в атрибуції загалом, які існують моделі та підходи, і які нюанси важливо враховувати при їх використанні.

Так, матеріал доволі технічний. Але, на мою думку, його варто прочитати всім, хто дотичний до інтернет-маркетингу — включно з власниками бізнесів, які працюють онлайн.

Приємного читання!

Читати >>

P.S. Я рідко про це тут нагадую, але якщо вам потрібна допомога з налаштуванням аналітики — веб, продуктової, мобільної чи будь-якої іншої — наша команда з радістю допоможе. Просто напишіть мені в особисті про ваші потреби.

В продовження теми дата-дрівен @roman_murtazin в нашій закритій групі студентів поділився мемом

У кого ще такий дата-дрівен в компанії?)

В мене ж кожного тижня купа питань на вебінарах зі студентами. І багато з них мені здається будуть цікаві не тільки тим, хто їх задає. Тому вирішив потестити нову рубрику "Питання-Відповідь".

Поки що потестую на 5 питаннях і буду дивитись на ваші реакції і коменти, тому не скупіться на них)

Почнемо

Чи виконує GA4 автоматичну дедуплікацію транзакцій при відправці через gtag і Measurement Protocol?

Ні, GA4 не буде гарантовано дедуплікувати події лише тому, що в них однаковий transaction_id. Якщо ми відправимо purchase через gtag і окремо через Measurement Protocol — отримаємо дубль.

Тепер детальніше:

GA4 — це event-based система. Її базова логіка дуже проста: якщо подія прийшла і пройшла валідацію — вона записується. GA4 не робить “розумного злиття” подій між різними способами відправки.

GA4 практично ніколи не “видаляє” події після збору. Система створена для запису, а не для очищення.

Чому інколи здається, що дублів немає:

Нещодавно я мав питання на консультації, клієнт вірив, що дублів немає, оскільки в звіті Monetization -> Transactions не було повторюваних Transaction ID. Але дані показників в GA4 агрегуються по параметрах.

Це умовний GROUP BY як у SQL. У таблиці ми можемо не бачити повторів ID, але це не означає, що події не продубльовані.

Якщо перевірити експорт у BigQuery — там ми побачимо кожен рядок події.

Якщо відправляти з браузера і через Measurement Protocol - потрібна свідома архітектура.

Безпечніший підхід:

- З браузера — подія типу “order created”.
- З бекенду — фінальна purchase через Measurement Protocol.

Важливо:

- Measurement Protocol подія повинна містити правильний client_id або app_instance_id + session_id + timestamp_micros.
- Вона має бути відправлена протягом 72 годин з моменту взаємодії користувача.

В продовження повідомлення вище, але скоро все може змінитись...

@roman_murtazin поділився ось такою новиною в нашому чаті PRO курсів
далі цитата

дивіться яка крута штука з'явилась в гугл едз — тепер можна пушити в онлайн конверсію покупки дані з офлайну! (дедуплікація буде по transaction_id).

тобто, тепер можна не робити окрему офлайн конверсію, а пушити ці дані до вже існуюючої (оптимізованої для існуючих кампаній) конверсії!

це ж круть!

p.s. я так поняв, можна це зробити для будь-якої веб-конверсії, але поки рекомендується тестувати на покупці

p.p.s. це БЕТА-фіча

🚀 Мої знайомі шукають Senior Analyst до себе в команду.

Zeeks — міжнародна IT-компанія з українським корінням та 13-річною експертизою в affiliate-маркетингу. Зараз будують портфель власних технологічних продуктів для iGaming-ринку (Tier-1).

Шукають Senior Analyst, який стане першим аналітиком у команді та допоможе побудувати аналітичну функцію з нуля.

Що важливо:
• 5+ років досвіду в аналітиці (product analytics)
• сильний SQL
• досвід роботи з Python
• робота з BI (Tableau / Power BI / Looker)
• розуміння DWH, ETL, data pipelines
• досвід аналізу поведінки користувачів, воронок та A/B тестів

Що пропонують:
• можливість побудувати аналітику з нуля
• перспектива очолити Analytics & Data Engineering напрям
• гнучкий формат роботи (remote / office Kyiv)
• компенсація у валюті
• навчальний бюджет + wellbeing deposit
• 18 днів відпустки + додаткові days off
• можливість бронювання

📄 Деталі вакансії:
https://zeeks.co/vacancies/senior-analyst/

💬 Якщо вас зацікавила роль — пишіть у дірект @zeeks_co

🤝 Також будемо вдячні за рекомендації — є бонус за реферал.

Пройшло близько двох років, як в нашої команди proanalytics.team з'явився власний сайт.

За цей час ми встигли опублікувати 10 практичних матеріалів на блозі і оформити два кейси. Але весь цей час в нас не було жодної сторінки послуг.

Бо ділитись досвідом в матеріалах і кейсах це цікаво, і ми таке любимо.

А писати текст для сторінки послуг - це напряжно, це треба наче як щось на "продажному", а ми ж більше технарі.

Можна було б замовити сторінки послуг на аутсорсі, але це якось не те. Філософія нашої команди в тому, що між замовником і виконавцем задачі не має бути проміжних ланок. В нас не має звичних багатьом акаунт-менеджерів чи продавців. Вся комунікація одразу зі спеціалістом, щоб не втрачалась бізнес і технічна суть при передачі. І на сторінці послуг її теж втрачати не хотілось.

Тому перша сторінка послуг з'явилась тільки ось зараз, через два роки. Коли на неї з'явилось натхнення. І вийшла вона не зовсім класичною, а як сказали мені колеги, коли я перший раз її презентував

"Це більше схоже на Чеклист з налаштування GA4 ніж на сторінку Послуги з налаштування Google Analytics 4"

Але що поробиш, я ж більше в технічку, ніж в продажі, хоч і люблю маркетинг. Тому вже вийшло як вийшло.

Зате тепер ви можете приходити на цю сторінку, коли треба налаштувати GA4 і звірятись з нашим чеклистом, чи нічого не забули.

Можна по цьому чеклисту також перевірити й вашу поточну GA4, чи все у вас налаштовано.

Ну а якщо треба наша допомога - то там є кнопка "Замовити налаштування". Ми завжди раді допомогти)

Подивитись як воно вийшло, можна тут: https://proanalytics.team/uk/service/google-analytics-4-setup

Якщо помітите баги - прошу повідомити в коментах чи особисті.

Цікаво, всі тут думають, що це не дуже схоже на сторінку послуг і треба було більше продавати на ній?

🔥 - Так, сторінка послуг має продавати, а не оці твої чеклисти
❤️ - Сторінка послуг має відображати філософію команди, і не обов'язково продавати

Продовжу свою рубрику з кодовою назвою "Питання від студентів, які можуть бути цікаві всім"

Як точніше розрахувати ROAS у GA4?

Загалом, коли йдеться про точність ROAS, є два основні моменти: дохід і витрати.

Почнемо з витрат. За замовчуванням GA4 підтягує дані з Google Ads, і це добре працює для цього джерела. Але якщо у вас є витрати в інших системах — Facebook, TikTok, SEO тощо — GA4 їх не бачить. Підвищити точність можна, імпортувавши витрати з цих зовнішніх джерел у GA4.

Офіційна документація про це тут >>>

Другий момент — це дохід. Проблема в тому, що реальні продажі не завжди коректно фіксуються на фронтенді. Наприклад:

- в e-commerce користувач може оформити замовлення, але не оплатити його або не забрати;
- у SaaS оплата може відбутися через кілька днів або навіть через місяць після дії користувача.

Якщо дані про реальний дохід стають точними приблизно протягом 72 годин після дії користувача, можна використати Measurement Protocol, щоб передати фактичні дані про дохід у GA4.

Офіційна документація тут >>>

Якщо ваш бізнес-процес перевищує 72 години (що часто буває у SaaS), то підвищення точності GA4 через Measurement Protocol стає складнішим і може мати побічні ефекти. У таких випадках типовий підхід — експортувати всі маркетингові й аналітичні дані в централізоване сховище даних, наприклад Google BigQuery.

Там можна об’єднати дані з GA4, CRM і рекламних систем і побудувати власний звіт для аналізу ROAS.

Ще як варіант можна експортувати дані GA4 і поєднати їх з іншими джерелами за допомогою transaction_id або user_id у Google Sheets, якщо по якісь причині ви боїтесь використовувати BigQuery.


Якщо рубрика подобається - не забувай ставити лайк 👍.

Ну і можна писати свої пиитання в коментах, по найцікавіших я розпишу відповідь і теж зроблю пост

Перше відео з серії "Як розширення PROANALYTICS може допомогти вам в роботі"

Як швидко зрозуміти під час порівняння періодів, що стало працювати краще, а що гірше і на що потрібно звернути увагу

https://www.loom.com/share/de658c7ada254a5799ab813a8d9bf243

Якщо сподобався цей функціонал - не забудьте поставити лайк і пошерити колегам.

Якщо у вас ще не має цього розширення - скачати можна тут.

До зустрічі завтра)

Вчора був дуже насичений день, і я не встиг вчасно опублікувати, тому сьогодні буде одразу два відео з серії "Як розширення PROANALYTICS може допомогти вам в роботі"

- Додавайте до 10 параметрів у стандартних звітах >>

- Обирайте ключові події одразу для всіх метрик >>

Скачати розширення можна по лінку

#PROANALYTICS_Magic