Google Data Studio: Основы использования

Данная статья задумана как своеобразное введение в функционал Google Data Studio. Ожидаемый уровень подготовки читателя — условный junior, то есть человек, который не работает на постоянной основе не только с BI-системами, но и с Google Analytics. Как следствие, многие пункты излишне разжевываются, а многие, наоборот, приводятся без пространных объяснений, дабы не отпугнуть раньше времени человека, только начинающего работать с данным сервисом.
Автору настоящей статьи представляется логичным построить статью по следующей схеме:

1. Краткая справка о том, зачем нужен данный сервис в связке с Гугл Аналитикс
2. Подготовка табличного отчета в разрезе CPC-источников (еком)
3. Подготовка табличного отчета в разрезе CPC-кампаний
4. Отчет вида: Запрос-Страница входа
5. Кастомизированный отчет популярные товары по страницам входа
6. Построение графиков в Data Studio

Как следует из сказанного выше, все примеры основаны на связке Google Data Studio и GA, без подключения иных коннекторов. Учитывая то, что статья рассчитана на начальный уровень, то многий функционал остался «за бортом», но, вероятно, будет рассмотрен в следующих статьях, посвященных работе с данной системой.

1. Чем может быть полезна Data Studio неспециалисту? 

При попытке ответить на данный вопрос, на ум сразу приходит несколько практических ситуаций, где можно использовать, вместо GA:

• Регулярные отчеты в виде таблиц, где выведены необходимые показатели. Очевидно, что разбивка, как и в GA может быть на разных уровнях: Источник; Кампания; Ключевое слово и т.д.
• Ситуация, когда нужен регулярный отчет доступный по ссылке, которым можно поделиться во вне, не давая доступа в GA.
• Отчеты с расчетными показателями, которые являются ключевыми для проекта (ROI/ROAS, ДРР, COS)
• Когда требуется объединить данные из разных источников. Например, свести данные из GA и статусы заказов из CMS/CRM. Данный блок работ не рассматривается в данной статье, ввиду сравнительной сложности процесса.

В целом, для неспециалиста, Data Studio проще, так как пользователю нет нужды искать данные внутри GA, запоминая, где и что хранится.

2. Подготовка табличного отчета в разрезе источников (еком)

Первым делом, при создании нового отчета в Дата Студио, нужно добавить источник данных. В данном случае — это Google Analytics:

Нужно будет выбрать необходимый аккаунт, ресурс и представление. Если вам нужно подгружать данные из ecom’а гугла, то убедитесь, что в необходимом представлении собираются эти данные.

После добавления источника данных появилась тестовая таблица. При клике на неё, справа появится конфигуратор данного отчета:

• Поле «Источник данных» трогать не нужно, GA уже подключен, из него подтягиваются данные.
• В поле «Параметр» стоит выбрать «Источник или канал»:
•  В поле «Показатель» были выбраны следующие величины:Небольшая справка для незнакомых с терминологией: «Транзакции» — это кол-во оформленных заказов на сайте; «Стоимость» — это расходы, если они подгружаются в ГА; «Доход» — это сумма оформленных на сайте заказов.
• Прочие поля трогать не нужно, следует спуститься к настройке поля «фильтр»:
  Учитывая то, что в рамках данного примера, на выходе должен получиться отчет по cpc-источников, то фильтр нужно настроить следующим образом:
  

Добавив фильтр, вы увидите, что отчет уже приобрел читабельный вид и отображает какие-то данные. Осталось последнее: Добавить возможность выбора диапазона дат в данном отчете. Для этого нужно кликнуть по кнопке «Добавить элемент управления» в шапке рабочей области и выбрать пункт «диапазон дат» и разместить его на листе:

В целом, отчет готов. Можно нажать кнопку «Открыть» в правом верхнем углу и попасть на рабочий дашборд, где выбрав диапазон дат, можно получить рабочий отчет. В данном случае, следующего вида:

3. Подготовка табличного отчета в разрезе CPC-кампаний

Для подготовки отчета в разрезе CPC-кампаний нужно проделать те же самые шаги, что и в предыдущем примере, за исключением следующих:

1. В поле «Параметр» стоит выбрать «Кампания»:
2. «Фильтр» настроить следующим образом (Пример для кампаний Яндекса):
   * Фильтр по (not set) — это лишь дополнительный уровень проверки. Он не обязательный.

На выходе получится примерно следующий отчет:

4. Отчет вида: Запрос-Страница входа

В данном примере рассматривается построение табличного отчета вида «Поисковый запрос» — «Страница входа». В целом, процесс схож с предыдущими примерами и даже несколько проще. Настройки для данного отчета будут выглядеть следующим образом:

Показатель «Пользователи» здесь свидетельствует лишь о популярности той, или иной страницы входа, но, конечно, можно выбрать и иной показатель. Настраивать фильтры в данном отчете нужно по ситуации. Автор настоящей статьи, к слову, исключил из отчета показатели «(not set)» в поисковых запросах и целевых URL.

На выходе получится следующий отчет:

5. Кастомизированный отчет популярные товары по страницам входа

Данный учебный отчет призван показать работу со встроенными функциями в Google Data Studio. Сами функции, в целом, повторяют аналогичные функции в SQL и Excel’е.

Несколько примеров функций:

Функция	Значение
AVG()	Среднее значение всех значений
COUNT()	Подсчет количества значений
COUNT_DISTINCT()	Подсчет количества уникальных значений
REPLACE(X, Y, Z)	Обработка строки X с заменой фрагмента Y на Z
TRIM()	Возвращает строку с удаленными начальными и конечными пробелами

 

Конечно, это не все функции, что есть в Дата Студио. Более подробно со списком функций можно ознакомится в справке Гугла. В рамках данного примера будет показана работа с функцией обработки строк Replace();

На первом шаге нужно построить табличный отчет со следующими параметрами (В фильтрации настроена фильтрация по детальным страницам товара. Это индивидуально для каждого проекта. Но, зачастую, это либо detail, либо html в конце адреса страницы.):

На следующем шаге нужно очистить показатель «Название страницы» от шаблонов для title. Для этого нужно провести следующие манипуляции:

• Создать поле в параметрах:
  
• Дать название данному полю. «Товар» в данном примере.
• Использовать функцию Replace() для модификации строки. Автору настоящей статьи пришлось даже использовать данную функцию дважды, для очистки строки. Как вариант, можно было использовать функцию REGEXP_REPLACE(), что основана на регулярных выражениях:
  
• Далее следует удалить из параметров «Название страницы», т.к. оно больше неактуально:

На выходе получится отчет следующего вида:

6. Построение графиков в Data Studio

Помимо табличных отчетов, в Data Studio есть достаточно богатый функционал по визуализации данных. В частности, по построению графиков. В рамках данной статьи будет рассмотрен совсем примитивный пример: Недельный отчет «заходы с устройств» в разбивке по дням.

Данный отчет, как и прочие, строится в несколько шагов:

1. Из возможных вариантов графиков была выбрана Гистограмма:
   
2. В конфигурацию отчета были добавлены следующие параметры:
3. Диапазон дат по умолчанию был задан «7 дней»:

Данный отчет должен получится таким:

Данная статья, которая была задумана как, своего рода, ознакомительная, подходит к концу. Конечно, Data Studio имеет очень богатый функционал и работа с данными из одного представления GA — это лишь маленькая часть возможностей данной платформы. По ходу написания настоящей статьи, автор сделал много пометок по функционалу, которые не были охвачены здесь, но будут рассмотрены в будущих статьях, посвященных данной системе. В частности, это вопросы объединения данных из разных представлений GA, связка данных из GA и SQL (на примере битрикса) и некоторые другие.

К слову, если у вас возникли какие-либо пожелания темам, связанным с Data Studio (или иным, представленным на данном сайте), вы можете добавиться ко мне в ФБ и задать свой вопрос.