Занятие №8. Настройка e-commerce проектов

• Обсуждение настройки электронной торговли в Google Analytics 4.  

• Обзор обновлений и способов настройки электронной торговли.  

• Введение в отслеживание идентификатора пользователя User ID.  

• Настройка динамического ремаркетинга для международных проектов.  

• Домашнее задание: настроить электронную торговлю и динамический ремаркетинг для своих проектов.  

• Возможность использования Google Tag Manager для настройки без установки контейнера.  

• Важность уровня данных в Google Analytics.  

• Уровень данных как переменная JavaScript на стероидах.  

• Формирование и извлечение данных из уровня данных.  

• Добавление параметров и значений в уровень данных.  

• Использование метода push для добавления данных на странице.  

• Уровень данных как универсальная конструкция для различных инструментов.  

• Формирование уровня данных программистами.  

• Проблемы с объектной моделью документа в Google Tag Manager.  

• Динамические параметры и их изменение в зависимости от действий пользователя.  

• Уровень данных позволяет передавать информацию в нужную систему.  

• Возможны два варианта написания: без параметров и с параметрами.  

• Параметры могут включать массив с информацией о товарах в заказе.  

• Уровень данных может хранить больше информации, чем обычная переменная.  

• Можно упростить или усложнить процесс формирования уровня данных.  

• Пример: отслеживание кликов по кнопкам и отправка событий в Google Analytics 4.  

• Для отслеживания кликов используется конструкция "on click".  

• Параметры события перечисляются в исходном коде.  

• Пример: создание уровня данных с параметрами и значениями для события "клик по зеленой кнопке".  

• После реализации уровня данных программистом, проверяется его работа.  

• В Google Tag Manager создается триггер специального события.  

• Триггер специального события используется для активации тегов в Google Analytics 4.  

• Событие клигрин батон отправляется в аналитику.  

• Программист реализует техническое задание.  

• Использование более сложной конструкции для передачи параметров.  

• Передача параметров деменшн один вю один и деменшн два вю два.  

• Динамические значения передаются, статические нет.  

• Пример из предыдущего урока по отслеживанию в Google Analytics 4.  

• Увеличение количества значений в конструкции.  

• Использование конструкции для триггера специального события.  

• Извлечение значений из уровня данных.  

• Использование дата лейр чекер для копирования ключей.  

• Создание пользовательских переменных для значений.  

• Пример использования переменных в коде.  

• Переход к более сложным конструкциям для электронной коммерции.  

• Программист формирует уровень данных.  

• Примеры уровней данных: уровень один, уровень два, уровень три.  

• Уровень один: дата лр пуш конструкция с параметрами.  

• Уровень два: более сложная конструкция с дополнительными параметрами.  

• Уровень три: массив товаров с параметрами.  

• Демонстрация событий на шкале событий.  

• Проверка срабатывания событий при реальных действиях пользователей.  

• Уровень данных формируется либо программистом, либо самим пользователем.  

• Пример использования кода для извлечения значений и передачи событий.  

• Важно уметь правильно формировать ТЗ.  

• Рекомендуется использовать дата лейр чекер для извлечения данных.  

• В пурчейс один переменные уровня данных находятся на одном уровне.  

• В пурчейс два и три используются фигурные скобки для вложенности.  

• В пурчейс два используется точечная нотация для извлечения значений.  

• В пурчейс три используются индексы для извлечения значений элементов.  

• Важно понимать вложенность и индексы для корректного извлечения данных.  

• Переменные уровня данных создаются и перезапускаются для проверки значений.  

• Последовательность событий важна для корректного извлечения данных.  

• Пример извлечения значения для пурчейс три и его передача в Google Analytics.  

• Программист формирует уровень данных, пользователь извлекает значения.  

• Создается триггер специального события для передачи данных в Google Analytics.  

• Важно понимать уровень данных для динамического ремаркетинга и настройки электронной торговли.  

• Настройка электронной торговли в Google Analytics 4.  

• Обогащение счетчика Analytics 4 статистикой для онлайн-продаж и ритейла.  

• Сбор данных по доходу, среднему чеку, популярности товаров и времени до покупки.  

• Возможность визуализации событий и построения воронок.  

• Добавление пользователей в аудитории на основе их действий.  

• Автоматическое создание аудиторий для прогнозирования покупок.  

• Google Analytics 4 как инструмент для сбора данных, но не для выводов.  

• Важность логического мышления и анализа для принятия решений.  

• Цель бизнеса – зарабатывать деньги через привлечение и удержание клиентов.  

• Отчеты по пути к покупке и оформлению покупки.  

• Визуализация воронки продаж и возможность создания срезов по устройствам и географии.  

• Новые отчеты и их особенности.  

• Использование тестового аккаунта Google Analytics 4 для проверки отчетов и аудиторий.  

• Демонстрационный сайт для понимания работы электронной торговли.  

• События электронной торговли и их передача в Google Analytics 4.  

• Примеры событий: просмотр товара, добавление в корзину, удаление из корзины.  

• Использование уровня данных для передачи событий.  

• Возможность настройки электронной торговли для различных типов сайтов.  

• Настройка электронной торговли для интернет-магазинов и посадочных страниц.  

• Пример благотворительного фонда, где можно делать донаты.  

• Важность формирования уровня данных на бэкенде для поддержки электронной торговли.  

• Реализация электронной торговли для благотворительного фонда.  

• Использование идентификатора транзакции и цены.  

• Необходимость внедрения дополнительного кода и работы с программистом.  

• Маркетолог отвечает за составление технического задания.  

• Программист внедряет код и проверяет его корректность.  

• Проблемы с самостоятельным формированием уровня данных.  

• Готовые модули для популярных движков, таких как WordPress и Bitrix.  

• Бесплатные или недорогие модули для электронной коммерции.  

• Возможность использования готовых решений для экономии времени и денег.  

• Яндекс Метрика понимает сущности и структуры Google Analytics 4.  

• Возможность настройки электронной коммерции для обеих систем одновременно.  

• Примеры бесплатных и платных решений для различных движков.  

• Определение движка и использование готовых плагинов.  

• Отправка технического задания разработчику для внедрения кода.  

• Проверка корректности передачи информации и создание переменных, триггеров и тегов.  

• Демонстрация работы с сайтом и разработчиком.  

• Определение количества событий для настройки.  

• Внедрение конструкций на страницы и действия.  

• Проверка работы разработчика.  

• Создание переменных, триггеров и тегов для Google Analytics 4.  

• Автоматическая интеграция с Яндекс Метрикой.  

• Динамическое подставление данных из базы данных сайта.  

• Примеры кодов и их значений.  

• Важность понимания программистом движка сайта.  

• Оценка материала от 1 до 10.  

• Вопросы от зрителей и ответы на них.  

• Возможность переопределения уровня данных в зависимости от движка сайта.  

• Проверка знаний программиста через опыт и отзывы.  

• Разнообразие интересов и навыков программистов.  

• Важность выполнения аналогичных задач для оценки навыков.  

• Переход к теме настройки электронной торговли в Google Analytics 4.  

• Конкретные шаги по настройке и внедрению.  

• Можно использовать наработки из Universal Analytics для Google Analytics 4.  

• Модель данных и параметры событий изменены.  

• Схема данных включает обязательные и необязательные параметры для сбора данных электронной торговли.  

• Рекомендуется делать две отдельные реализации: одну для Universal Analytics, другую для Google Analytics 4.  

• В Universal Analytics нужно было включать отчеты и настраивать шаги.  

• В Google Analytics 4 есть новые события и параметры, которых не было в Universal Analytics.  

• В Google Analytics 4 и Universal Analytics разные названия событий и параметров.  

• Некоторые события и параметры отсутствуют в одной версии, но присутствуют в другой.  

• Важно понимать и сопоставлять изменения в схеме данных.  

• Нужно создавать переменные уровня данных и триггеры для отслеживания событий.  

• Пример формирования массива товаров и параметров.  

• В Google Analytics 4 используются новые названия параметров, такие как "атомы" вместо "продукты".  

• Официальная справка Google содержит все рекомендуемые события и параметры.  

• Параметры делятся на обязательные и необязательные.  

• Важно знать, какие параметры нужны для каждого события.  

• Можно использовать шаблоны переменных и тэгов из Google Analytics 4.  

• Есть два способа настройки: создание триггеров и тэгов для каждого события или использование общего триггера и данных из уровня данных.  

• Важно передавать обязательные параметры для каждого события.  

• Пример параметров событий для события "пучейс".  

• Значения параметров берутся из переменных уровня данных.  

• Для каждого события создается свой триггер и тэк с набором параметров.  

• Новая настройка позволяет использовать один триггер специального события вместо множества.  

• Можно использовать регулярное выражение для перечисления событий.  

• Встроенную переменную "ивент" нужно использовать для передачи названия события.  

• В дополнительных настройках тэга события нужно добавить отправку данных электронной торговли.  

• Перенос данных возможен с помощью сторонних решений или Google Analytics Migration Helper.  

• Основная задача - сопоставить названия параметров и событий между Universal Analytics и Google Analytics 4.  

• Используются переменные и шаблоны для автоматического преобразования старых значений в новые.  

• Переменные уровня данных сопоставляются с новыми значениями.  

• Создаются переменные для обязательных параметров и настройки тэга.  

• Пример: переменные уровня данных для старых версий и новые переменные для Google Analytics 4.  

• Перенос данных может быть сложным, поэтому не стоит заострять на этом внимание.  

• Триггер специального события используется с названиями, которые были внедрены ранее.  

• Конвертируются не только названия событий, но и параметры для конкретных товаров.  

• Google Analytics Migration Helper предлагает три способа переноса данных.  

• Первый способ: использовать существующую настроенную реализацию Universal Analytics.  

• Второй способ: настроить события и отправлять данные в Google Analytics 4 и Universal Analytics.  

• Третий способ: создать две независимые реализации.  

• Проверка корректности после внедрения ТЗ разработчиком.  

• Использование инструмента Debug View для проверки событий.  

• Новые возможности Google Analytics 4: передача параметров на уровне конкретного товара.  

• Введение понятия "объект" в Google Analytics 4.  

• Объекты как данные о конкретном товаре.  

• Возможность передачи дополнительных параметров на уровне товара.  

• Передача данных о товаре, таких как скидки и себестоимость.  

• Пример с ивентом "пучейс" и передачей параметров.  

• Возможность создания дополнительных строк для передачи данных.  

• Добавление новых метрик и показателей на уровне товара.  

• Примеры: товары в корзине, оплаченные товары, выбранные товары.  

• Более 300 параметров и показателей в Google Analytics 4.  

• Проверка передачи данных через классические отчеты и бизнес-цели.  

• Исследование воронки и назначение шагов.  

• Пример отчета по событиям в Google BigQuery.  

• Важность передачи данных в формате ISO 4217.  

• Влияние на итоговые значения в отчетах.  

• Предопределенные наименования и параметры в Google Analytics 4.  

• Переход к практической части и настройке сайта.  

• Использование контейнера, настроенного на предыдущем занятии.  

• Определение движка сайта и возможность использования плагина для упрощения задачи.  

• Важность влияния на команду для покупки плагина.  

• Необходимость чтения официальной справки для настройки.  

• Различие в настройке через Google Tag Manager и без него.  

• Понимание событий, таких как показ товаров и клики по товарам.  

• Важность изучения документации для отслеживания событий.  

• Примеры событий: показ товаров, клики по товарам, добавление в корзину.  

• Написание ТЗ для программиста с указанием событий для отслеживания.  

• Пример конструкции для события "показ товаров".  

• Важность указания динамических значений для программиста.  

• Ограничения в шаблонах и отсутствие логики в примерах.  

• Важность понимания конструкции, а не конкретных значений.  

• Пример с выбором валюты и конвертацией стоимости.  

• Событие "клик по товарам" и его отличие от "показ товаров".  

• Событие "добавление в корзину" и его особенности.  

• Важность правильного указания событий для программиста.  

• Переход в корзину покупок вызывает событие, аналогичное просмотру товара.  

• Удаление товара из корзины требует уточнения, где именно на сайте это происходит.  

• Важно указывать конкретные элементы на сайте, где должно срабатывать событие.  

• Добавление товара в список желаний отслеживается как специальное событие.  

• Событие "вью атом" срабатывает при клике на товар.  

• Событие "бегин чикаут" отслеживает начало оформления заказа.  

• События "пейман инфо" и "шипинг" отслеживают выбор способа оплаты и доставки.  

• Событие "пучейс" срабатывает при успешной покупке и передает данные о транзакции.  

• Важно, чтобы событие отправлялось только один раз, чтобы избежать дублирования данных.  

• Программисты должны обнулять уровень данных после получения идентификатора заказа.  

• После реализации событий по ТЗ, начинается настройка и тестирование.  

• Важно использовать режим отладки Google Tag Manager для проверки корректности событий.  

• Ограничения на размер полезной нагрузки при отправке событий.  

• Для больших объемов данных события разбиваются на несколько частей.  

• Консоль разработчика помогает выявить ошибки и проблемы с отправкой данных.  

• Проверка событий на сайте включает клики по товарам, добавление в корзину и удаление из корзины.  

• Важно проверять корректность передачи данных и исправлять ошибки.  

• Нахождение ошибок в электронной коммерции показывает усвоение материала.  

• Добавление бейсболки в корзину.  

• Проверка корректности событий бегин чикаут и пучейс.  

• Проблемы с передачей данных и исправлением ошибок.  

• Создание триггера специального события для отслеживания событий.  

• Использование регулярного выражения для отслеживания событий.  

• Настройка триггера и создание потока событий.  

• Использование триггера специального события для отправки данных.  

• Настройка уровня данных для корректной передачи данных.  

• Проверка работы триггера и потока событий.  

• Проверка работы триггера и потока событий в режиме отладки.  

• Анализ данных в дебак вью и выявление ошибок.  

• Исправление ошибок и проверка корректности передачи данных.  

• Проверка событий и данных в реальном времени.  

• Анализ передачи данных и выявление ошибок.  

• Использование аналитики дебаггера для проверки корректности передачи данных.  

• Ответы на вопросы о необходимости использования Google Tag Manager.  

• Объяснение использования уровня данных и триггеров специального события.  

• Подчеркивание важности корректной настройки и проверки данных.  

• Лучше отправлять события при передаче данных на сервер, а не при клике по кнопке.  

• Важно проверять данные после отправки, чтобы избежать дублирования.  

• В Google Analytics можно использовать готовые решения или создавать триггеры вручную.  

• Для каждого события нужно создавать отдельный триггер и передавать параметры.  

• Важно читать документацию для понимания параметров событий.  

• Для каждого триггера нужно создать переменную уровня данных.  

• Переменные уровня данных помогают передавать данные между уровнями.  

• Для каждого события создается свой триггер и переменная уровня данных.  

• Данные можно отслеживать в отчетах по монетизации и совершенных покупках.  

• В исследованиях можно строить воронки и визуализаторы.  

• Важно выбирать правильные параметры и показатели для анализа.  

• Перенос данных из Google Analytics 4 в Universal Analytics требует настройки.  

• Важно проверять и перепроверять данные после внедрения.  

• Человеческий фактор и ошибки могут привести к проблемам.  

• В Google Analytics 4 используется многоступенчатая идентификация пользователей.  

• Идентификатор пользователя позволяет связывать действия на разных устройствах.  

• Идентификация по номеру телефона или учетной записи в социальных сетях.  

• Разработчики могут сопоставлять заказы на телефоне и сайте в единую систему.  

• Возможность создания программ лояльности и бонусов.  

• Важность уровня данных для идентификации пользователей.  

• Идентификация пользователя через базу данных.  

• Возможность передачи данных о клиентах в систему.  

• Важность уникального идентификатора пользователя UID.  

• Возможность объединения данных о пользователях по UID.  

• Важность UID для аналитики и сегментации пользователей.  

• Объединение данных в одном ресурсе.  

• Сегментация пользователей по UID и другим параметрам.  

• Важность авторизации пользователей для сбора статистики.  

• Настройка рекомендаций и программ лояльности.  

• Система идентификации в Google Analytics.  

• Важность UID для сегментации и аналитики.  

• Настройка параметров для анализа поведения пользователей.  

• Возможность разделения пользователей по UID.  

• Анализ поведения авторизованных пользователей.  

• Важность UID для построения экосистем и аналитики.  

• Пример использования UID в детском магазине.  

• Важность UID для персонализации предложений.  

• Объединение данных для создания экосистемы.  

• Командная работа с разработчиками.  

• Простая логика отправки событий при авторизации и разлогинивании.  

• Возможность отправки данных в разные системы, такие как Яндекс Метрика и Google Analytics.  

• Настройка пикселя и сбор данных.  

• Использование уровня данных и переменных уровня данных.  

• Важность комплексного подхода к веб-аналитике.  

• Разработчики должны понимать внутреннюю кухню сервиса.  

• Пример реализации для OpenCart.  

• Проблемы с некорректной реализацией и нулевыми значениями.  

• Использование ивента для динамической переменной.  

• Примеры реализации с ивентом и без ивента.  

• Важность использования модели дума готова.  

• Важность правильного написания параметров конфигурации.  

• Различия в написании для разных систем.  

• Проблемы с передачей юзер айди в параметрах события.  

• Понятие кардинальности данных.  

• Уникальные идентификаторы пользователей.  

• Проблемы с данными с высокой кардинальностью.  

• Логика настройки событий для уникальных идентификаторов.  

• Проверка работы событий в Google Analytics.  

• Создание переменных уровня данных и триггеров.  

• Создание триггера специального события.  

• Передача данных на уровне тэга.  

• Проверка передачи данных в Google Analytics.  

• Обсуждение обновления и проверки событий.  

• Пример с пользователем и его свойствами.  

• Ошибка при разлогинивании и передача данных.  

• Использование параметра конфигурации для переопределения юзер айди.  

• Пример из старой шопики и переопределение значений.  

• Рекомендации по передаче юзер айди через параметры.  

• Пример реализации юзер айди через модуль WordPress.  

• Месседж и его передача данных.  

• Важность понимания последовательности событий.  

• Последовательность выполнения событий.  

• Проблемы с использованием юзер айди на разных этапах.  

• Рекомендации по использованию триггеров.  

• Переопределение триггеров для корректного использования юзер айди.  

• Важность правильного выбора триггеров.  

• Рекомендации по использованию переменных.  

• Передача свойств пользователя через параметры.  

• Предопределенные и зарезервированные свойства.  

• Рекомендации по именованию свойств пользователя.  

• Обсуждение динамического ремаркетинга и его настроек.  

• Призыв к обратной связи: минус, если не настраивали, плюс, если настраивали.  

• Различие между классическим ремаркетингом и динамическим.  

• Классический ремаркетинг возвращает пользователей на сайт с дополнительными предложениями.  

• Пример: скидка на доставку для тех, кто оставил товар в корзине.  

• Настройка рекламы для возврата пользователей.  

• Динамический ремаркетинг показывает рекламу на основе действий пользователя на сайте.  

• Пример: показ рекламы товаров, которые пользователь просматривал или добавлял в корзину.  

• Контекст и визуальное соответствие рекламы действиям пользователя.  

• Примеры рекламы на сайтах партнеров Google и других платформах.  

• Возможность настройки динамического ремаркетинга для различных типов сайтов.  

• Примеры: недвижимость, образование, путешествия.  

• Использование фида данных для настройки рекламы.  

• Фит данных как текстовый или XML-документ с информацией о товарах или услугах.  

• Примеры загрузки товаров на платформы, такие как Озон и Вайлдберриз.  

• Примеры платформ, которые используют фит данных для загрузки товаров.  

• Примеры из Яндекс Директа и других платформ.  

• Настройка фида данных для автоматической генерации товаров.  

• Пример рекламы с использованием фида данных.  

• Призыв к настройке фида данных для динамического ремаркетинга.  

• Пример тестового сайта для демонстрации.  

• XML-документ для Google Ads, размеченный определенным образом.  

• Включает идентификатор, заголовок, описание, ссылку, статус товара и бренд.  

• Товары хранятся в базе данных и используются для настройки рекламных кампаний.  

• XML-документы генерируются программистами или покупаются готовые шаблоны.  

• Документы могут содержать тысячи товаров и используются для загрузки на различные платформы.  

• Стандарты XML-документов различаются в зависимости от платформы.  

• Google Merchant Center используется для автоматизации загрузки товаров.  

• Позволяет автоматически обновлять данные о товарах и сканировать сайт.  

• Поддерживает актуальность базы товаров и позволяет использовать динамический ремаркетинг.  

• Для использования динамического ремаркетинга необходимо стать членом программы.  

• Настройка включает связывание аккаунтов Google Merchant Center и Google Ads.  

• Можно использовать Google Analytics для передачи данных между сервисами.  

• Для фиксации показов конкретных товаров необходимо использовать аудитории.  

• В Google Analytics можно настроить аудитории для отслеживания действий пользователей.  

• Это позволяет показывать пользователям конкретные товары на основе их поведения на сайте.  

• Демонстрация использования Google Tag Manager.  

• Необходимость записи идентификатора конверсии для настройки тегов.  

• Отправка информации по аудиториям из Google Tag Manager в Google Ads.  

• Настройка событий для ремаркетинга аналогично электронной коммерции.  

• События включают действия пользователей на сайте, такие как просмотр товаров и добавление в корзину.  

• В ремаркетинге используется меньше событий, чем в электронной коммерции.  

• Параметры событий включают ID товара и его ценность.  

• Бизнес-вертикаль используется для внутренней статистики и не является обязательным параметром.  

• События ремаркетинга включают пять основных событий: просмотр результатов поиска, просмотр категории, просмотр товара, добавление в корзину и покупка.  

• Настройка тегов ремаркетинга и связывания в Google Ads.  

• Отправка ID товара и его ценности для понимания поведения пользователей.  

• Использование переменных уровня данных для передачи информации в различные системы, такие как Яндекс.Метрика и Facebook.  

• Создание переменных и триггеров для передачи данных в различные системы.  

• Использование точечной аннотации для извлечения значений.  

• Применение переменных уровня данных для передачи событий и их параметров.  

• Используйте регулярное выражение для вставки ключей.  

• Включите динамический ремаркетинг и задайте встроенные переменные.  

• Создайте тэк связывания конверсий для улучшения атрибуции.  

• Теги фиксируют и передают данные в Google Ads.  

• Улучшают атрибуцию и перераспределение ценностей.  

• В исходном коде отображаются события и идентификаторы товаров.  

• Собирайте события для создания аудиторий.  

• Используйте сегменты для исключения или показа объявлений.  

• Настраивайте аудитории на конкретные события.  

• Google автоматически собирает данные о посетителях сайта.  

• Используйте данные из Google Merchant Center для динамического ремаркетинга.  

• Назначайте товары и события для показа объявлений.  

• Вводите параметры товара и ценность в переменные уровня данных.  

• Используйте метод push для добавления данных в общий массив.  

• Проверяйте данные в режиме предварительного просмотра.  

• Создайте тэк связывания конверсий в Google Ads.  

• Настройте динамический ремаркетинг с использованием регулярных выражений.  

• Передавайте данные о событиях и товарах для улучшения ремаркетинга.  

• После настройки необходимо создать списки аудитории.  

• Списки создаются автоматически, включая посетителей страницы информации о товаре и пользователей, совершивших покупки.  

• Можно создавать свои списки и выбирать определенные события для аудитории.  

• В инструментах менеджера аудитории собираются ивенты и данные о пользователях.  

• Можно указать конкретное событие для аудитории и добавить пользователей в рекламу.  

• Для этого нужно создать новую компанию и выбрать контекстно-медийную сеть.  

• В дополнительных настройках нужно включить динамические объявления.  

• Используется фит данных для персонализированной рекламы.  

• Создается компания, указывается бюджет и оптимизируются сегменты аудитории.  

• Включается VPN для проверки корректности данных.  

• Динамические объявления подбираются автоматически на основе таргетинга и условий.  

• Компания отправляется на модерацию и оптимизируется после появления статистики.  

• Домашнее задание включает настройку электронной коммерции, функции юзера и динамического ремаркетинга.  

• Важно перепроверять настройки, так как это командная работа.  

• Следующее занятие будет посвящено настройкам уровня ресурса и атрибуции.