Обзор R пакетов для интернет маркетинга, часть 1

Всем привет, если вы занимаетесь интернет маркетингом наверняка вам ежедневно приходится сталкиваться со множеством рекламных сервисов и как минимум одной платформой веб аналитики, если вам требуется хотя бы раз в месяц, или может быть даже раз в неделю руками сводить данные о расходах, и прочую статистическую информацию из всех источников то это чревато не только большими временными затратами, но и вероятность ошибки при консолидации данных из множества источников в ручном режиме достаточно велика. В этой статье я подскажу готовые расширения (пакеты) для языка R, с помощью которых вы можете автоматизировать процесс сбора данных из большинства популярных рекламных систем и платформ веб аналитики.

Как мы сделали аналитический инструмент для блога Netpeak

Как узнать, хорошую ли статью вы опубликовали? Ok, допустим, существуют привычные метрики — проведенное на странице время, количество просмотров, количество репостов. Но это все-таки мало что говорит о поведении читателя. Хорошо, возьмем глубину просмотров (количество и качество доскроллов) — казалось бы, такая основательная, окончательная метрика для контентных сайтов.

Cколько стоил клик в Google AdWords, Яндекс.Директ и Facebook в Казахстане в третьем квартале 2017

Я подготовил ежеквартальное исследование о стоимости клика, опираясь на выборку проектов агентства Netpeak. Данные отчета будут полезны PPC-специалистам для планирования новых рекламных кампаний, а также для оптимизации существующих.

Сколько стоил клик по рекламе AdWords, Директ и Facebook в Украине во втором квартале 2017

Уже традиционно начинаем квартал с исследования стоимости клика. На этот раз я исследовал 23 миллиона кликов из Украины в Google AdWords, Facebook, Директ и структурировал данные по 19 тематикам. Хотите узнать, где выгоднее всего рекламировать товары или планируете рекламный бюджет? Тогда сохраните себе эту статью.

Как получить данные из Google Analytics в R и загрузить в Power BI

В предыдущих статьях я неоднократно упоминал, что Google Analytics — отличный инструмент для сбора данных о посещениях сайта, но в плане визуализации данных, на мой взгляд, далеко не самый удачный вариант. Именно поэтому ранее я уже писал статьи о сборе и визуализации данных с помощью Google Analytics в Excel, Google Spreadsheets и Google Data Studio.

Как сэкономить время специалиста при работе с крупным проектом — на примере OLX

«Что мы делаем со временем? В ответе на этот вопрос состоит смысл жизни», — считает герой фильма «Молодость без молодости». Что делают большую часть времени специалисты по контекстной рекламе в крупных проектах — отлично известно: готовят отчетность, вручную собирают и обрабатывают данные из AdWords, Facebook, Директ и десятков других источников.

Я решил сэкономить время команде специалистов, рекламирующих OLX, внедрив специальный инструмент веб-аналитики. Возможно, вам такой тоже пригодится.

Как cделать красивую визуализацию в Google Data Studio

Мы уже писали, как собирать и визуализировать данные с помощью Power BI, а теперь появилась возможность сравнить его с Google Data Studio, который стал доступен практически во всех странах мира.

Как получить и обработать сырые данные из Яндекс.Метрики

Хотите качественно анализировать статистику из Яндекс.Метрики? Отследить сложные воронки продаж, объединить данные из разных систем аналитики, контролировать расхождения в статистике, — «сырые» данные помогут вам эффективно решить все эти сложные задачи.

Сколько стоил клик в Google AdWords в четвертом квартале 2016

Сколько платят рекламодатели за клик по объявлениям в разных странах и тематиках? Я провел очередное исследование стоимости клика в Google AdWords и в этой статье поделюсь результатами за четвертый квартал 2016 года.

Как мы внедрили BI-аналитику в отделе контекстной рекламы

Хотите, я скажу, что делают ваши сотрудники прямо сейчас? Собирают вручную отчеты в электронных таблицах. Сколько времени они тратят зря, игнорируя автоматизацию? Увидеть реальную картину просто: посчитайте количество затраченных на отчетность человекочасов и умножьте на среднюю стоимость рабочего часа сотрудника.