Как ускорить создание отчетов DataStudio с помощью Google Таблиц

Как специалисту по веб-аналитике, владение техническим стеком имеет основополагающее значение для вашей повседневной работы. Google DataStudio, являющийся частью этого технологического стека, представляет собой мощный инструмент визуализации данных, который позволяет создавать интерактивные и настраиваемые информационные панели. DataStudio не только бесплатен, но и предлагает удобный интерфейс перетаскивания, поэтому многие маркетологи используют этот инструмент для визуализации данных в чистом и четком формате.

Можно использовать ряд бесплатных источников данных, включая Analytics, BigQuery, Search Console и Sheets. Существует множество дополнительных коннекторов, разработанных для визуализации данных из других источников, таких как HubSpot, LinkedIn или Facebook.

Основная проблема, возникающая при работе с DataStudio, — скорость загрузки. В этой статье мы покажем вам различные способы увеличения скорости загрузки отчетов путем отправки ваших маркетинговых данных в документ Google Sheets и создания источника данных с помощью коннектора Sheets.

В этой статье основное внимание уделяется данным из Google Analytics, но аналогичные подходы можно использовать для создания отчетов на других маркетинговых платформах в DataStudio.

Почему скорость загрузки в Data Studio такая низкая?

Предположим, вы пытаетесь создать отчет о данных Google Analytics в DataStudio. Если вы добавили сегмент или пытаетесь просмотреть данные из представления Google Analytics с большим объемом трафика или обращений, вы можете столкнуться со значительными задержками во времени загрузки. Для этого требуется запрос данных непосредственно с серверов Google Analytics, часто включающий множество запросов API, выполнение которых может занять некоторое время.

Решение простое: ваш источник данных должен содержать только те данные, которые вы будете отображать на информационной панели. Google Analytics содержит данные о каждом отслеживаемом обращении каждого пользователя, посетившего ваш сайт. Подавляющее большинство этих данных не потребуется для панели управления DataStudio. Если вы экспортируете все необходимые данные Google Analytics в документ Google Sheets и используете его в качестве источника данных, скорость загрузки значительно возрастет.

Экспорт правильных данных в документ Sheets по-прежнему займет некоторое время, но как только данные будут там, ваши представления DataStudio будут загружаться быстро. Мы рекомендуем автоматизировать запросы и запускать их на ночь, чтобы вы могли просыпаться со свежими данными в документе Sheets.

Хотя в этой статье в качестве примера используется Google Analytics, одна и та же концепция экспорта данных в Таблицы может использоваться для всех источников данных.

Также стоит упомянуть, что эти методы могут облегчить обработку и слияние данных, уменьшая необходимость смешивания источников данных или создания настраиваемых полей в самом DataStudio.

Как экспортировать данные из Google Analytics в Таблицы

Сравнение методов

Край аналитики

Analytics Edge — это бесплатная надстройка Microsoft Excel, которая позволяет запрашивать данные из Google Analytics в электронную таблицу Excel. Этот метод является самым простым, поскольку он не требует затрат и позволяет легко выбрать нужные данные, поскольку есть раскрывающиеся списки, чтобы показать вам все доступные поля в Google Analytics.

Просто просмотрите вкладки, чтобы настроить запрос. Если ваши данные подвергаются выборке (или если вы не уверены), обязательно включите дату в качестве параметра и установите флажок «Минимизировать выборку» в параметрах, чтобы обеспечить максимальную надежность данных.

Основное предостережение относительно бесплатной версии Excel заключается в том, что она часто может немного глючить — платная версия, вероятно, будет лучше. Если вы столкнулись с ошибками, мы рекомендуем уменьшить диапазон дат и разделить ваши запросы на несколько запросов. Например, вместо того, чтобы извлекать данные за один месяц, это может потребоваться сделать в двух запросах с диапазоном дат в две недели.

После того, как вы запросили нужные данные, просто скопируйте и вставьте их в документ Sheets.

Р/Питон

Это возможно на любом языке программирования, но есть пакеты, доступные для R и Python с доступной документацией, которая поможет вам разобраться с функциями. Для извлечения данных из Google Analytics и отправки их в Google Таблицы не требуется никакого опыта программирования. Однако этот метод предоставляет опытным программистам множество вариантов, таких как:

– Слияние с данными других маркетинговых платформ (HubSpot, Hotjar, Search Console и т. д.)

– Автоматизация запросов с помощью планирования сценариев

Тем, у кого нет опыта, мы рекомендуем загрузить R и среду RStudio, так как их проще настроить, чем Python. Краткое руководство о том, как настроить это на вашем устройстве, можно найти здесь.

Просто запустите следующие строки кода, чтобы отправить сеансы, разделенные по группам каналов и категориям устройств, в Google Sheets. Диапазон дат, показатели и параметры можно легко изменить соответствующим образом, а также идентификатор Google Analytics и URL-адрес таблиц.

Ознакомьтесь с документацией, чтобы узнать, что еще можно делать с этими пакетами: googleAnalyticsR и googlesheets4.

 install.packages("googleAuthR") install.packages("googleAnalticsR") install.packages("googlesheets4") library(googleAuthR)<br>library(googleAnalyticsR) library(googlesheets4) ga_auth() gs4_auth() ga_id &lt;- #ID of your GA View# dateRange &lt;- c("2020-01-01", "2020-11-30") sessionsData &lt;- google_analytics (ga_id, date_range = dataRange, metrics = "sessions", dimensions = c("date","channelGrouping","deviceCategory"), anti_sample= TRUE sheet_write(sessionsData, ss = "#Section of URL of your Sheets doc#", sheet = "Sheet1")

Обратите внимание, что раздел URL-адреса, который вам нужно будет вставить в код, можно найти в строке поиска вверху — см. выделенный раздел на снимке экрана ниже.

Суперметрика / Платные инструменты

Supermetrics for Sheets — это платный инструмент, который предлагает множество коннекторов данных, включая коннектор GA to Sheets. Хотя Supermetrics предлагает удобный интерфейс, аналогичный интерфейсу Analytics Edge, стоит изучить другие платные инструменты, которые предлагают такое подключение.

И Analytics Edge, и Supermetrics предлагают динамические диапазоны дат, например «последний месяц», что избавляет вас от необходимости обновлять даты всякий раз, когда вы запрашиваете данные. Однако Supermetrics предлагает полезную опцию «Добавить к старым данным», которая сокращает общее время запроса.

Supermetrics действует как дополнение к документу Sheets, устраняя необходимость копирования и вставки из Excel.

Supermetrics имеет 4 основных преимущества перед Analytics Edge:

– Вы можете отправлять данные в Google Таблицы из других источников данных (Facebook, LinkedIn, BigQuery и т. д.)

- Улучшенная поддержка клиентов

- Нет необходимости копировать и вставлять из Excel в Таблицы

- Возможность «Добавить к старым данным», сокращая время запроса

NB Не путайте это с коннектором Supermetrics for DataStudio!

Резюме

DataStudio — чрезвычайно мощный инструмент для отображения данных, который, как правило, пользуется популярностью у любой аудитории. Вероятно, это связано с тем, что он удобен для пользователя, но также предлагает элемент интерактивности для тех, кто хочет детализировать и повысить степень детализации данных.

Основным препятствием для DataStudio при составлении отчетов по данным Google Analytics является скорость загрузки отчетов, которая возникает при запросе больших объемов данных.

Google Таблицы предлагают решение этой проблемы, выступая в качестве промежуточного источника данных, сохраняя в нем только необходимые данные Google Analytics для ваших отчетов DataStudio. Для запроса данных в документ Sheets можно использовать различные методы, каждый со своими плюсами и минусами.