Как обезопасить аналитические данные

Если вы ежедневно работает с веб-аналитикой, то хорошо знаете, насколько важна неприкосновенность данных. Любой промах может оказаться фатальным: данные могут быть потеряны, тренды могут быть неправильно поняты. Всё это приводит к принятию неправильных решений, а это уже чревато убытками.

Ровно по этой причине важно иметь не только тестовую площадку для обкатки изменений, но и способ сохранения пометок, дающих представление о внесённых изменениях. В последнем случае даже годы спустя любой аналитик сможет понять, чем объясняются пики или провалы на графике: изменяли ли вы принцип сбора данных, а может быть, одновременно с онлайновой кампанией велась оффлайновая (скажем, по ТВ).

Для того, чтобы это работало, необходим формализованный процесс, защищающий данные от превратностей судьбы. Дэниел Вайсберг предложил четыре техники, которые помогут аналитикам и маркетологам аккуратнее работать с данными в Google Analytics.

Основны: аккаунты и профили в Google Analytics

По Google Analytics доступна достаточно подробная справка, объясняющая иерархию в организации доступа к отчётам и сбору данных. Существуют три важных уровня, о которых нужно знать:

1. Аккаунт (Account). Имеет уникальный идентификатор, который можнро использовать для доступа к нескольким сайтам.
2. Идентификатор ресурса (Web Property) — уникальный ID, Данные разных идентификаторов нельзя объединять.
3. Профиль (Profile): шлюз к отчётам по сайту. Он определяет, какие данные по сайту появляются в отчётах. К профилям можно применять фильтры для сегментирования данных. Например, вы можете создать профиль только для посетителей из определённого города, только для новых посетителей и т.д. Поскольку профили используют тот же аккаунт и те же идентификаторы ресурса, данные с нескольких профилей можно аггрегировать.

К сожалению, в Google Analytics до сих пор есть лишь два способа предоставить доступ к отчётам: дать права администратора (который может видеть и менять всё) или права просматривающего (который может иметь доступ к отдельным профилям). Это разделение далеко от идеала, поскольку в любой компании среднего размера данные должны быть более модульными. Иными словами, разные люди должны видеть разные отчёты.

Создание тестовых профилей в Analytics

Предположим, вы прочитали статью, где говорится, что из-за чувствительности Google Analytics к регистру в URL все адреса надо привести к единому виду. Допустим также, что вы не знаете, как это скажется на ваших данных.

Лучше всего выяснить это, используя два профиля с одинаковыми параметрами — настоящий и для тестов. Применять фильтр в этом случае надо к профилю для тестов. Когда фильтр применён, вы можете сравнить цифры и понять, всё ли работает как надо. Новый профиль вы можете создать из панели администратора прямо на первой вкладке.

Создание тестовых аккаунтов в Analytics

Если вы достаточно долго занимаетесь веб-аналитикой, то наверняка сталкивались с потерей данных, вызванной неудачными реализациями продвинутых способов трекинга посетителей. В качестве примера автор статьи приводит случай, когда неудачная реализация метода _trackPageLoadTime() привела к потери данных по аналитике за шесть дней.

В связи с этим рекомендуется обкатывать изменения на тестовых площадках. Это значит, что вам нужен другой код мониторинга, а это уже означает создание тестового аккаунта. В остальном, общий принцип совпадает с принципом создания тестового профиля.

Мониторинг изменений и конфигурации профиля

Когда дело касается как внешних, так и внутренних изменений, на первый план при анализе данных выходит контекст. По этой причине принципиально важно иметь журнал изменений, затрагивающих данные статистики посещаемости и конверсии, а также журнал изменений в маркетинговых кампаниях. Не помешает фиксировать и прочие шаги, предпринимаемые компанией, которые могут сказываться на посещении сайта.

Слежение за внутренними изменениями

Пользователи Google Analytics постоянно вносят изменения в профили: добавляют цели, улучшают фильтры, подключают новые возможности и т.д. Каждое изменение может по-разному влиять на данные статистики. Поэтому за изменениями надо следить, особенно в крупных организациях, где с данными GA работают разные люди. И даже когда это всего лишь один человек, нет никаких гарантий, что он будет отвечать за аналитику до скончания веков. А это означает, что следующий сотрудник должен иметь полную картину событий в ретроспективе.

Для централизации и упрощения этой процедуры можно использовать электронный формуляр Google Docs. В такой формуляр можно добавить несколько заполняемых полей: цель изменения, краткое описание, дата внесения изменения. Процесс создания формуляра отдельного описания не требует, поскольку эта процедура в Google Docs упрощена до минимума.

Слежение за внешними и общими изменениями при помощи аннотаций

В 2010 году разработчики Google Analytics добавили принципиально важное новшество: возможность добавлять аннотации к данным. Благодаря этому стало возможным помещать бесстрастные цифры в контекст событий. Вот несколько примеров, когда эту функцию просто необходимо использовать:

• новые оффлайновые маркетинговые кампании (радио, ТВ, дорожные баннеры и пр.);
• важные изменения на сайте (дизайн, структура, контент);
• изменения в трекинге (новый код, новые события и пр.);
• изменения в целях или фильтрах.

Просмотр и управление аннотаций доступны через панель, находящуюся прямо под графиком времени в отчётах. Аннотации довольно удобны при просмотре оповещений о ежедневных событиях, где вы можете выявлять закономерности. Например, вы можете сопоставить рост посещения из определённого региона после рекламной кампании с таргетингом по этому региону.

Хотя аннотации могут и, более того, должны описывать технические изменения, описания эти должны быть достаточно высокоуровневыми. Иными словами, не нужно пытаться писать давать слишком подробное описание. Вполне достаточно общей картины изменений. В противном случае вы окажетесь погребенными под аннотациями. Комбинация двух описанных выше методов, формуляра и аннотаций, должна дать оптимальный результат.

Заключение

Подведём итоги:

• для тестирования фильтров рекомендуется создавать временные аккаунты;
• для тестирования таких изменений как снятие показателей новым кодом трекинга рекомендуется создавать новые аккаунты;
• для сохранения контекста изменений рекомендуется пользоваться аннотациями в GA и формулярами в Google Docs.

Материал основан на статье "Keep Your Analytics Data Safe And Clean", опубликованной Дэниелем Вайсбергом в Smashing Magazine.