Аналитика в Google Data Studio: подробное руководство

Google Data Studio — это инструмент для сбора и обработки данных, отслеживания показателей эффективности и создания удобных отчетов.

Не так давно мы опубликовали статью об отслеживании рекламных кампаний с помощью инструмента Data Studio. В отзывах нам писали, что материал сложный, да и многие вообще не знают, как выглядит Data Studio (см. скриншот) 🙂 Поэтому в данной статье мы разберем сервис с самого начала и составим небольшой гайд для новичков. Не нужно бояться Google Data Studio, в нем нет ничего сложного, и научиться пользоваться этим инструментом можно за несколько дней.

Зачем нужно использовать сервис Google Data Studio?

Инструмент позволяет объединять данные из различных источников и визуализировать их все на одной странице. Не нужно заходить в другие сервисы, вручную собирать и обрабатывать информацию — встроенные коннекторы обеспечивают передачу потока данных в Data Studio.

Инструмент помогает настраивать аналитику под свои задачи и процессы. Google Data Studio прост и удобен в использовании, данные обновляются автоматически, специалист не тратит время на создание отчетов — он делает это единоразово, в дальнейшем лишь корректирует дашборды (при необходимости), а клиент не задает дополнительные вопросы, потому что все собрано в одном месте.

Старт работы с инструментом

Для начала работы с Google Data Studio вам необходимо авторизоваться в аккаунте Gmail. После авторизации вы попадаете в главное меню, в котором находятся все ваши отчеты. На этом же шаге вы можете выбрать шаблон будущего отчета или нажать на “Пустой отчет” для создания нового дашборда.

После нажатия на “Пустой отчет” вы сразу переходите на страницу с источниками, которые можете выбрать для подключения.

Настройка передачи потока данных

Для получения данных из других источников вам необходимо настроить их передачу, в чем поможет встроенный коннектор. Например, если вы хотите получать данные из Google Analytics (трафик, конверсии, время на сайте и т. д.), то выбираете коннектор Google Analytics, а коннектор Google Таблицы передает все данные из таблицы, которую вы подключите.

Google Data Studio может выгружать данные не только через коннекторы Google, но и через другие источники (платные и бесплатные).

Один из самых полезных бесплатных источников для построения отчета по интернет-маркетингу — Datafan.pro, который позволяет передавать данные из социальных сетей (Facebook, Instagram).

Есть также платные коннекторы, например, можно выделить интересные варианты от партнеров Data Studio Supermetrics, которые передают данные из сервисов Яндекса (Метрика, Директ) и других инструментов:

Подключить данные можно не только в начале разработки отчета, но и добавив их к уже созданному отчету. Для этого кликните на “Добавить данные” в верхнем меню:

Дизайн макета и выбор темы

Стандартный макет отчета Google Data Studio составляет 1200х900 пикселей. Вы можете самостоятельно редактировать ширину и высоту макета. Для этого следует перейти в раздел “Тема и шаблон”, выбрать “Макет” и внести изменения:

Длина и ширина макета не может превышать 10000 пикселей. Во вкладке “Тема” вы выбираете шаблон в зависимости от того цвета, который вам нравится.

Вы также можете самостоятельно настроить макет, размер шрифтов, тени и прочие элементы, нажав на кнопку “Настроить”:

Использование диаграмм и таблиц

Если брать общую статистику, то большинство отчетов имеют диапазоны дат. Дальше мы уже сами выбираем, за какой период отобразить статистику. Поэтому для получения данных в Google Data Studio за конкретную дату необходимо добавить в отчет диапазон дат:

В Google Data Studio доступно большое количество визуальных элементов, которые можно найти в разделе “Вставить”:

Для добавления диаграммы нажмите в верхнем меню “Добавить диаграмму”:

После выбора элемента появится окно, в котором вы можете выбрать:

• источник данных (Google Analytics, Google Таблица и т. д.);
• параметр (по какому параметру отображать информацию);
• показатель (числовые значения для отображения на графике, таблицы);
• сортировку (по какому показателю сортировать);
• фильтр (позволяет исключить/включить поля для отображения на графике, таблицы).

В качестве примера ниже проиллюстрируем:

1. Добавление источника Google Analytics.
2. Создание таблицы по трафику (источник/канал) и количеству привлеченных пользователей.

Например, для отображения динамики по трафику надо добавить диаграмму динамических рядов, справа будет параметр — дата, показатель — пользователи:

Для более удобного понимания и отображения трафика по каналам добавьте фильтр с параметром “Канал”. Теперь при нажатии на фильтр вы можете выбирать источник привлечения целевой аудитории и смотреть данные на графике.

Для получения данных по трафику в процентах можно воспользоваться круговой диаграммой. Для этого необходимо нажать “Вставить → Круговая диаграмма”.

Справа также выберите параметр “Канал”.

Если вы хотите изменить визуализацию, то для этого достаточно нажать на график/диаграмму и справа вверху выбрать другой тип:

Таким образом, с помощью простых шагов вы можете полностью визуализировать ситуацию по трафику из Google Analytics. Для получения данных из Google Таблиц или других источников алгоритм такой же, только надо выбрать соответствующий коннектор.

Работа с контентом в Google Data Studio (изображения, текст, фигуры)

Для более удобной визуализации можно применить различные графические элементы:

• текст;
• фигуры (стрелки, круг, прямоугольник);
• изображения.

Все графические элементы находятся на верхней панели:

Детально разбирать данный блок нет особого смысла, потому что все интуитивно понятно и похоже на другие инструменты.

Создание собственных полей, использование формул

Необязательно пользоваться стандартным функционалом Google Data Studio, можно самостоятельно внедрить те формулы, которые вам нужно отображать в отчете.

Для примера разберем подсчет показателей:

• CPC (стоимость перехода посетителя).

• CPL (стоимость лида).

Подсчет этих показателей лучше всего отображать в таблице, а для этого вам необходимо:

1. В разделе “Показатель” нажать “Добавить показатель → Создать поле”.
2. Ввести название поля, например, “CPC”.
3. Ввести формулу, указанную выше, условно возьмем бюджет в 10 000 грн.
4. Выбрать тип данных (валюта).

Чтобы рассчитать показатель CPL, у вас должны быть настроены цели в Google Analytics.

Для расчета показателя в этом представлении мы делаем то же самое, что и для расчета CPC, но в формуле указываем уже не “Пользователи”, а “Название цели” (Goal [номер цели] Completions). В нашем случае финальная цель называлась “Подтверждение заказа (Goal 3 Completions)”.

Таким образом, вы можете создавать собственные поля, вводить различные формулы, используя данные из доступных полей.

Регулярные выражения в Google Data Studio

В Google Data Studio можно использовать регулярные выражения в таких функциях:

• REGEXP_MATCH — возвращение true при равенстве значения поля регулярному выражению, в противном случае false.
• REGEXP_EXTRACT — извлечение значения из поля;
• REGEXP_REPLACE — замена всех значений в поле на указанное в функции.

Например, вы можете переименовать источники трафика из Google Analytics на понятные названия. Возьмем “Источник или канал” direct/none и переименуем его в “Прямые заходы”. Для этого:

1. В параметрах нажимаем “Добавить параметр”.
2. Нажимаем “Создать поле”.
3. Называем его “Тип трафика”.
4. В формулу вводим: REGEXP_REPLACE(Источник или канал, ‘.*direct.*’, ‘Прямые заходы’).
5. Нажимаем “Сохранить”.

Оператор CASE в Google Data Studio

Этот оператор позволяет сделать выбор из уже имеющихся данных.

Синтаксис оператора CASE:

CASE WHEN условие THEN результат
WHEN условие THEN результат    …
ELSE результат END

В операторе CASE можно использовать функции, указанные выше.

Пример использования оператора CASE на информационном сайте

CASE

WHEN REGEXP_MATCH(Страница входа, ‘.*(/u-nas-reklama-rabotaet-a-u-vas/|/nesezon-v-kontekstnoj-reklame/|/zachem-nuzhna-reklama-po-sobstvennomu-brendu/|/reklama-mobilnyh-prilozhenij-v-yandeks-direkt-i-google-ads/).*’ )  THEN «Наталья Саранча»

WHEN REGEXP_MATCH(Страница входа, ‘.*(/kak-otslezhivat-effektivnost-reklamnyh-kampanij-google-data-studio/|/kak-oczenit-effektivnost-otdela-prodazh-i-kazhdogo-menedzhera-individualno/|/lichnyj-opyt-kak-stat-horoshim-rukovoditelem-oshibki-sovety-primery-iz-zhizni/).*’ )  THEN «Алексей Чеканов»

ELSE «Страница другого автора»

END

Таким образом, мы можем получать данные по каждому из авторов в блоге.

Использование фильтров в Google Data Studio

При подключенном коннекторе Google Analytics вы можете использовать фильтр выбора сегмента, где можно указать, например, применение только Organic Traffic (очень удобно для построения отчетов исключительно по каналу SEO):

Вы также можете нажать “Добавить фильтр”, после чего у вас появится меню по добавлению фильтра:

Например, мы хотим создать фильтр по отображению данных только с мобильных устройств, для этого мы:

1. Называем наш фильтр (как угодно).
2. Оставляем параметр “Включить”.
3. Выбираем “Тип устройства”.
4. Выбираем условие “Содержит”.
5. Вводим значение “mobile”.
6. Нажимаем “Сохранить”.

Вы можете включать/исключать разные значения из доступных полей в подключенном источнике. Это очень удобно для построения дашбордов, ведь какие-то значения вам не нужно отображать, и их можно исключить.

Предоставление доступов и выгрузка отчетов

Приглашение пользователей к отчету Google Data Studio

Предоставить доступ другим пользователям можно с помощью такого же алгоритма, как в Google Docs и Google Таблицы:

Рассылка по электронной почте

Есть возможность указать список получателей, добавить тему и текст письма, а также время рассылки с запланированным повтором: ежедневно, ежемесячно (период можно настроить и вручную).

Встраивание отчета на другом ресурсе

Это удобно, если у вас несколько проектов, и их все можно поместить, например, на один лендинг.

Экспорт отчета в PDF

Хороший вариант, чтобы передавать отчеты в режиме офлайн. Если у пользователя отсутствует интернет-соединение, ему можно отправить отчет в формате PDF.

Сравнение Google Data Studio и Microsoft Power BI

Google Data Studio и Microsoft Power BI — инструменты с похожим функционалом, у каждого из которых свои преимущества и недостатки. Все зависит от ваших задач и от того, какие данные вы хотите интегрировать и отображать.

Одно из преимуществ Power BI в том, что здесь намного больше коннекторов. Если вам необходимо собирать данные из Метрики или Директа, то в Power BI их можно интегрировать бесплатно через R Script, а в Data Studio это делается платно через коннектор Supermetrics.

Еще в Power BI есть мобильное приложение, что облегчает просмотр отчета со смартфонов. В Google Data Studio не всегда удобно анализировать данные на этих гаджетах.

Ниже — сравнительная таблица двух сервисов с основными параметрами.

Характеристика	Power BI	Google Data Studio
Стоимость	Бесплатный с 1 Гб в облаке Платный (PRO) с 10 Гб	Бесплатный
Формат	1. Графический редактор 2. Облачный сервис	Единая платформа
Количество коннекторов	Более 100	Более 50
Интеграция с Яндекс.Метрикой	Бесплатно (интеграция через язык R)	Платно (коннектор от Supermetrics)
Мобильное приложение	Да	Нет
Импорт/экспорт данных	Да	Нет

Вывод

Если вы еще не работали с Google Data Studio, то надеемся, эта статья поможет вам в настройке отчета. Функционал Дата Студио постоянно совершенствуется, добавляются новые инструменты и возможности для построения красивых отчетов. За всеми обновлениями можно следить здесь. Если же у вас возникли вопросы и сложности с настройкой вашего отчета, оставляйте комментарии под этой статьей, а мы с удовольствием на них ответим.