Як зберегти історичні дані з Universal Analytics

Дані в Universal Analytics не є вічними. У 2023 році цей сервіс перестав збирати нову інформацію, а з 1 липня 2024 року користувачі втратять доступ до інтерфейсу та API Universal Analytics. Після цього всі історичні дані будуть видалені, й ви вже не зможете бачити чи використовувати їх. 

Тільки уявіть, що роки тієї солодкої статистики просто зникнуть! Бр-р, страшно, чи не так? Далі я розкажу, як вивантажити дані зі старої аналітики, зберегти їх та продовжити працювати з ними.

Чому дані з Universal Analytics важливі для бізнесу

Для багатьох власників бізнесів Universal Analytics — єдине джерело історичних даних. Хоч Google Analytics 4 (GA4) була запущена ще в жовтні 2020, багато бізнесів не перейшли на неї вчасно або не налаштували правильно, через що залишились без історичних даних в цій аналітиці. 

Статистика з Universal Analytics необхідна для порівняння поточних даних з минулими періодами. Результати такого аналізу дозволяють:

• побачити тенденції сезонності, наприклад, за місяцями, кварталами або роками;
• помітити зростання або зменшення аудиторії, трафіку, конверсій, доходу й інших показників; 
• аналізувати вплив певних дій або кампаній, визначати слабкі місця, можливості й загрози.

Тож коли доступ до даних старої версії Google Analytics буде закритий, ви вже не проаналізуєте свої минулі стратегії та не застосуєте інсайти з цього аналізу для майбутніх рішень. Крім того, в принципі, приємно мати статистику минулих років під рукою, адже вона є свідченням історії та досягнень вашого бізнесу.

Які є варіанти збереження даних з Universal Analytics 

Єдиний спосіб зберегти свої дані — це експортувати їх до іншої платформи, яка дозволить вам зберігати, аналізувати й візуалізувати їх. Для цього є два шляхи.

Ручне збереження

Ви маєте обирати часові проміжки та завантажувати дані файлами Excel, шматочок за шматочком. Це просто, безплатно, але довго і несе ряд ризиків, зокрема:

1. Пропущені інсайти. Вивантажити одразу все не вийде, бо Google при великому діапазоні дат семплує дані. Тому вам доведеться вручну обирати діапазони дат та завантажувати кожен з них окремо. В процесі дуже легко припуститися помилки.
2. Обмежений аналіз. У випадку, коли частина даних випадає при семплуванні, провести глибокий аналіз вже не вийде. 
3. Виснажливий процес. Ви витратите багато годин і при цьому є ризик не досягти запланованого результату через допущені помилки.

Працювати з вивантаженими вручну даними — це наче читати книжку, відкриваючи випадкові сторінки. Ви не зможете побачити загальної картини.

Автоматичне завантаження

Цей спосіб ґрунтується на використанні API для завантаження історичних даних з Universal Analytics. API дозволяє завантажити й обробити великі обсяги інформації у різних форматах. 

Завдяки цьому способу, ви збираєте та зберігаєте свою статистику у будь-якій базі даних. Вибір бази залишається на ваш розсуд і може включати вже використовуване сховище: хмарне чи локальне, без жодних обмежень.

Google BigQuery інтегрується з Google Analytics, GA4, Firebase і Google Ads, дозволяючи поєднувати дані з різних платформ і створювати загальну картину вашого бізнесу. Також BigQuery надає високий рівень безпеки та надійності, контролюючи доступ до даних через різні рівні дозволів і ролей. Сервіс дає масштабованість і гнучкість, без необхідності залучення великих ресурсів для цього.

В департаменті аналітики Netpeak Ukraine розробили рішення для автоматичного експорту даних. Воно включає такі кроки:

1. Налаштування акаунта Google Cloud.
2. Ввімкнення Google Analytics Reporting API в Google Cloud Console.
3. Створення Service Account та завантаження JSON-ключа.
4. Відкриття доступу сервісному акаунту до Universal Analytics.
5. Створення нового набору даних (датасету) в Google BigQuery.
6. Копіювання скрипта та внесення в нього наступної інформації:

• KEY_FILE_LOCATION — шлях розміщення JSON-ключа;
• VIEW_ID — ID представлення Universal Analytics;
• BIGQUERY_PROJECT — назва проєкту в BigQuery;
• BIGQUERY_DATASET — назва датасету в BigQuery;
• BIGQUERY_TABLE — назва таблиці в BigQuery, де зберігатимуться дані.

7. Запуск скрипта. Після завершення виконання скрипта статистика з Universal Analytics буде безпечно експортована та збережена в BigQuery. 

В цьому датасеті ви отримаєте дані про кількість: 

• сесій та переглядів сторінок; 
• користувачів сайту; 
• нових користувачів у розрізі по країнах, браузерах, групах каналів, джерелах, сторінках та пристроях.

Для отримання інших даних, адаптуйте скрипт під свої аналітичні потреби. Щоб вирішити, які метрики та параметри вам потрібні, перегляньте документацію. Цей ресурс пропонує вичерпний перелік доступних метрик та параметрів.

Коректне налаштування краще довірити спеціалістам. Зверніться до Netpeak Ukraine. Фахівці Netpeak допоможуть:

• завантажити ваші дані з Universal Analytics до Google BigQuery для безпечного зберігання;
• налаштувати їх візуалізацію для різних цілей аналітики; 
• поєднати дані Universal Analytics з іншими даними з Google і не Google-платформ.

Які звіти ви можете відтворити 

За наявності історичних даних, відтворити старі звіти або навіть створити нові — не проблема. Наприклад, корисними стануть:

1. Звіт про аудиторію. Дозволить вам дізнатися більше про користувачів, наприклад їхні вік, стать, мову, країну, місто, пристрій, браузер, операційну систему, інтереси й інше. Використовуйте цей звіт для сегментації, персоналізації і цільової реклами.
2. Звіт про трафік. Покаже звідки приходять ваші користувачі: їхні джерела, канали, кампанії, ключові слова, посилання й інше. Використовуйте цей звіт для оцінки рентабельності своїх маркетингових кампаній і оптимізації своїх стратегій залучення трафіку.
3. Звіт про поведінку покаже, як ваші користувачі взаємодіють із сайтом або застосунком: їхні сторінки входу, сесії, час на сайті, частота повернення, відмови, події, цілі й інше. Використовуйте цей звіт для аналізу користувацького досвіду, виявлення проблем і можливостей, а також покращення своїх продуктів і послуг.
4. Звіт про конверсії. Потрібен, щоб дізнатися, як ваші користувачі досягають своїх цілей — покупки, реєстрації, завантаження, підписки та іншого.

Ось кілька прикладів звітів на даних з Universal Analytics.

Аналіз воронок

Аналіз сторінок

Ефективність маркетингових кампаній

Висновок

1. Збереження даних Universal Analytics — це стратегічний крок, який допоможе зберегти історичні дані, зрозуміти сезонність і мати під рукою власну статистику. 
2. Є два шляхи збереження даних — вручну або автоматично.
3. Ручний метод забирає багато часу й несе ризик пропустити важливі інсайти. Також при ручному збереженні важче проводити аналіз.
4. Автоматичне збереження передбачає використання Google Analytics Reporting API та BigQuery.
5. Після збереження даних, ви зможете відтворити звіти про аудиторію, поведінку, трафік та конверсії, а також створити нові звіти за необхідності.