...

Bigdata w serwisach e-commerce z wykorzystaniem narzędzi Google

by michal-brys

on

Report

Download: 0

Comment: 0

582

views

Comments

Description

Download Bigdata w serwisach e-commerce z wykorzystaniem narzędzi Google

Transcript

  • 1. Big data w serwisach e-commerce z wykorzystaniem narzędzi Google Michał Bryś Warszawa, 06.05.2015
  • 2. Michał Bryś michalbrys.pl @michalbrys plus.google.com/+MichałBryś
  • 3. ? Jak bardziej efektywnie prowadzić serwis e-commerce
  • 4. ? Jakie dane i analizy w tym pomogą
  • 5. Kim są moi użytkownicy? Wiek Płeć Zainteresowania Lokalizacja Źródło wejścia Nowy/powracający
  • 6. 60% użytkowników serwisu to grupa wiekowa 25-34 lat
  • 7. 93% sesji w serwisie ma miejsce z komputera
  • 8. 18% sesji dokonują powracający użytkownicy
  • 9. Użytkownicy korzystają z różnych urządzeń
  • 10. Skąd przychodzą? Wyszukiwarka Sieć społecznościowa E-mail
  • 11. 83% użytkowników z bezpłatnych wyników wyszukiwania Google
  • 12. Jak się zachowują? Ścieżka nawigacji w serwisie
  • 13. Czy realizują cele biznesowe? Konwersje Transakcje
  • 14. 33% użytkowników kończy zaczęte zamówienie
  • 15. Największe zamówienia składają kobiety w wieku 18-24 lat Wydają średnio 2947,30 zł
  • 16. Kontekst danych Co poza stroną www?
  • 17. http://www.nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMon1211064
  • 18. 78% transakcji w czasie ładnej pogody
  • 19. Google Tag Manager Google Analytics Google Big Query
  • 20. Google Tag Manager Wygodne zebranie danych do analizy Więcej niż tylko wyświetlenia strony Nie wymaga znajomości programowania *
  • 21. Google Tag Manager
  • 22. Google Analytics Szybkie, intuicyjne w obsłudze Użyteczne dane w raportach Limit 10 000 000 hitów miesięcznie Nie mamy dostępu do surowych danych
  • 23. Google Analytics
  • 24. Big Query Integracja z Google Analytics Premium •  Niepróbkowane dane eksportowane do do Big Query •  Integracja z innymi źródłami danych
  • 25. Big Query Narzędzie do analizy dużych zbiorów danych SQL-like Płatne rozwiązanie
  • 26. Big Query
  • 27. Big Query Dlaczego warto? •  Próbkowanie •  Zaawansowana analiza
  • 28. Big Query
  • 29. Big Query + R http://www.lunametrics.com/blog/2014/06/25/google-analytics-data-mining-bigquery-r/
  • 30. Dziękuję michalbrys.pl @michalbrys plus.google.com/+MichałBryś Slajdy po prezentacji: michalbrys.pl/blog/
  • Fly UP