Кому нужна Google Data Studio?

Google Data Studio Google
В закладки

– Кому нужна Google Data Studio?

– Всем у кого есть электронные таблицы с числами или словами.

А если это бизнес, у которого в табличках ведётся учёт всего, что с ним происходит, то вы наверняка уже больше года все данные пропускаете через бесплатный сервис Google Data Studio?

Уверен, что нет, вы этого не делаете, потому что даже не понимаете, что с данными, которые у вас есть сейчас можно накопать столько новых разрезов и сегментов, которые помогут поставить аналитику и подход к данным на принципиально новый уровень и вам захочется измерять буквально всё.

По одной простой причине – вы будете понимать что с этими виртуальными цифрами делать в оффлайне и больше не захотите возвращаться в каменный век записи бухгалтерии в тетрадках или обычных google-таблицах.

Пример. От и до. Берём Фокстрот, например, возле Привоза. Надо по старинке рассказать про распродажу через флаера. Товаров дофига, скидки не очень. Надо напечатать флаера с товарами и раздать. Что печатать на флаерах? Сколько печатать флаеров? Когда остановить масштабирование? Я вообще на этом что-то заработаю? Сколько денег мы потеряем в никуда?

В каждом бизнесе должен быть человек, который если и не знает ответы на эти вопросы, то хотя бы знает где их искать и как подступиться.

Что печатать на флаерах? Идём в Google Trends, выбираем Одесса пишем "купить" и смотрим, что люди хотят купить (что ещё можно сделать я могу часами писать). Посмотрели, выписали технику, категории техники, чтобы копнуть глубже, сопоставили со своим списком товаров на которые есть скидки. Есть понимание, что надо печатать.

И это впервые будут товары, которые реально ищут люди в Одессе. Товары, которые им нужны с большей вероятностью, с какой тоже можно измерить (но это так, приятный бонус, о существовании которого мы не догадывались, но бесплатно смогли внедрить, не потеряв ни копейки). Ура.

Тут появляется ещё один шаг в цепочке реализации и оптимизации – клёвые дизайнеры и креативщики, но будем считать, что сделали своими силами, кое-как.

Креативщики и дизайнеры позволят заработать ещё больше (насколько больше – тоже можно посчитать с помощью Google Data Studio).

Печатаем обычное количество флаеров (ещё одно поле для экспериментов и четко измеряемых гипотез). Мы Фокстрот, мы знаем, сколько обычно печатаем.

Раздаем их (кто раздаёт, в какое время, какие версии флаеров (да, можно заморочиться, но как измерить какой удачнее я ещё не придумал :)), в каком радиусе от точки продажи целесообразно расставлять таких людей)

Самое интересное. Как проследить, что эти ребята с флаерами вообще окупили деньги вложенные в них и стоит ли мне в следующий раз удвоить количество денег на них и снова все посчитать?

Один из возможных простых способов все посчитать, тут тоже можно бесконечно копаться и пытаться доказать самому себе, что это работает, но мы посчитаем.

Идём в Google Data Studio и смотрим усреднённое отклонение по прибыли за неделю раздачи флаеров + неделю позже от того, что было до этого дела.

Переменных безумно много, нужно начать с базового, измеримого количества и постепенно вносить все новые и новые данные для более "чистого" и совершенного эксперимента и расчета дохода.

Выигрывают все ступени цепочки.

P.S. Все это можно применить и к ресторанам, кафешкам, игровым клубам. И все это может происходить параллельно на улице, в Instagram, в YouTube, в Facebook, в Google поиске и т.д и т.д.

Все упирается во временной лимит по анализу информации и аналитике, и растущему в геометрической прогрессии числу переменных, которые так хочется измерить и улучшить.

Остановиться невозможно.

P.P.S. А что можно сделать с умными часами в связке с Google Data Studio для лучшего понимания своего здоровья и настроения - это тема отдельного поста или книги :)

Материал опубликован пользователем. Нажмите кнопку «Написать», чтобы поделиться мнением или рассказать о своём проекте.

Написать
{ "author_name": "Александр Гуров", "author_type": "self", "tags": [], "comments": 7, "likes": 9, "favorites": 30, "is_advertisement": false, "subsite_label": "marketing", "id": 58076, "is_wide": false, "is_ugc": true, "date": "Sun, 10 Feb 2019 14:42:26 +0300" }
{ "id": 58076, "author_id": 183363, "diff_limit": 1000, "urls": {"diff":"\/comments\/58076\/get","add":"\/comments\/58076\/add","edit":"\/comments\/edit","remove":"\/admin\/comments\/remove","pin":"\/admin\/comments\/pin","get4edit":"\/comments\/get4edit","complain":"\/comments\/complain","load_more":"\/comments\/loading\/58076"}, "attach_limit": 2, "max_comment_text_length": 5000, "subsite_id": 199113, "possessions": [] }

7 комментариев 7 комм.

Популярные

По порядку

Написать комментарий...
4

Что это такое?

Ответить
–2

Это в первую очередь текст, который можно прочитать. После прочтения можно высказать свое мнение, которое будет иметь хотя бы какой-то смысл, а не являться абстрактным колючим вопросом.

Ответить
7

Мне кажется, что человек выше спрашивал, что эта за хурма такая «Google Data Studio».
А ваша стыдная попытка отшутиться не уместна.

Текст же похож на какой-то черновик или болванку к будущей статьи: ни форматирования, ни смысла.

Ответить
–1

Это не попытка отшутиться. Комментарий не несет никакого смысла и это задевает.

Смысл в том, что надо копать GDS пока этого не начали делать другие. И что надо простым языком говорить и упрощёнными цифрами, а не на языке – автоматические воронки продаж, сквозная аналитика, сначала надо чтобы бизнес понял зачем считать и что это даст.

Форматирование, объем и подачу – подправлю, спасибо. Действительно под впечатлением от функционала и того какие задачи позволяет решать.

Ответить
3

Посыл интересный. Но подача очень плохая.
Большую часть текста надо заменить картинками и схемами.
И главное, хорошо, вы убедили, что в сторону GDS стоить посмотреть. Так дайте какие-нибудь ссылки для подробного изучения, раз вы уже настолько эксперт, что решились на статью на вц.

Ответить
1

Это нам, дикарям, таким образом показывают огонь, а мы, варвары, от него отказываемся

Ответить
0

Очень круто, но не ясно пока

Ответить
0
{ "page_type": "article" }

Прямой эфир

[ { "id": 1, "label": "100%×150_Branding_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox_method": "createAdaptive", "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfl" } } }, { "id": 2, "label": "1200х400", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfn" } } }, { "id": 3, "label": "240х200 _ТГБ_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fizc" } } }, { "id": 4, "label": "240х200_mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "flbq" } } }, { "id": 5, "label": "300x500_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfk" } } }, { "id": 6, "label": "1180х250_Interpool_баннер над комментариями_Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "bugf", "p2": "ffyh" } } }, { "id": 7, "label": "Article Footer 100%_desktop_mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjxb" } } }, { "id": 8, "label": "Fullscreen Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjoh" } } }, { "id": 9, "label": "Fullscreen Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjog" } } }, { "id": 10, "disable": true, "label": "Native Partner Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyb" } } }, { "id": 11, "disable": true, "label": "Native Partner Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyc" } } }, { "id": 12, "label": "Кнопка в шапке", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "bscsh", "p2": "fdhx" } } }, { "id": 13, "label": "DM InPage Video PartnerCode", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox_method": "createAdaptive", "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "bugf", "p2": "flvn" } } }, { "id": 14, "label": "Yandex context video banner", "provider": "yandex", "yandex": { "block_id": "VI-223676-0", "render_to": "inpage_VI-223676-0-1104503429", "adfox_url": "//ads.adfox.ru/228129/getCode?pp=h&ps=bugf&p2=fpjw&puid1=&puid2=&puid3=&puid4=&puid8=&puid9=&puid10=&puid21=&puid22=&puid31=&puid32=&puid33=&fmt=1&dl={REFERER}&pr=" } }, { "id": 15, "label": "Плашка на главной", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "byudx", "p2": "ftjf" } } }, { "id": 16, "label": "Кнопка в шапке мобайл", "provider": "adfox", "adaptive": [ "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "byzqf", "p2": "ftwx" } } }, { "id": 17, "label": "Stratum Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fzvb" } } }, { "id": 18, "label": "Stratum Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "tablet", "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fzvc" } } }, { "id": 19, "label": "Тизер на главной", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "cbltd", "p2": "gazs" } } } ]
Нейронная сеть научилась читать стихи
голосом Пастернака и смотреть в окно на осень
Подписаться на push-уведомления
{ "page_type": "default" }