Якщо компанія довгий часна ринку, то в ній вже за умовчанням функціонують Декілька відділів, люди чітко розуміють свої завдання, а власник прагне цей процес систематизувати. Робота в стартапах часто йде під девізом: "ай горимо", де власник нагадує лижника-новачка на складній трасі: начебто теорію вчив, а чомусь насправді страшно та інші лижники переганяють. Сьогодні ми поговоримо про аналітика у стартапах – ліхтарі, здатному яскраво висвітлити шлях до системного бізнесу.

Багато власників, чия компанія знаходиться на етапі стартапу, впевнені, що робота з ринком починається з реклами. Насправді це лише третій етап.

Старпап починається з того, що компанія формує послання зовнішньому ринку. Уважно подивіться на зображення нижче.

Люди ніколи не купуватимуть того, про що не знають. Якщо ви згадаєте базові принципи маркетингу, то спочатку виникає інтерес, потім людина починає шукати інформацію про те, що її зацікавило, усвідомлює потребу в покупці, порівнює пропозиції і тільки після цього набуває товар або послугу.

Саме тому робота стартапу починається з формування потреби у споживачів за допомогою маркетингової комунікаціїПісля цього потреба посилюється через три канали (Web, офлайн і Mobile) і, нарешті, запускається реклама. Коли настає цей момент, саме час починати збирати показники та проводити аналітику.

Чому не можна запускати рекламу одразу? Подивіться на Tesla. Спочатку в мережі активно обговорювалися недоліки бензинових та дизельних автомобілів, розгорталися масштабні кампанії за збереження довкілля- І коли екологічні автомобілі викликали фурор на ринку. Однак якби Ілон Маск запустив рекламу автомобілів у той час, коли споживачі навіть не задумалися про альтернативу бензину та дизелю, ймовірно, що новинку очікував би провал.

АНАЛІТИКА ВОРОНИ: ЯК НЕ ВТРАТАТИ КЛІЄНТІВ

Шлях клієнта з вашої вирви складається з декількох базових етапів, на кожному з яких необхідно вимірювати ряд показників.

ЕТАП 1. ЛІД

Лід - це людина, що виявила первинний інтерес до вашої компанії - наприклад, залишив email на посадковій сторінці замість товар-пастка.

• Контактні дані (ПІБ, email, телефон);
• Канали реклами, звідки прийшов лід (контекст, соцмережі, пошук);
• Маркетингові дії, звідки прийшов лід (зустріч, вебінар).

ЕТАП 2. КОНТАКТ

На етапі контакту лід переходить до менеджера з продажу та починаються регулярні комунікації з клієнтом, формується потреба, визначаються біль, обробляються заперечення.

Які показники фіксувати:

• Анкетні дані – чим більше, тим краще (вік, день народження, стать, інтереси, для В2В – особа, яка приймає рішення);
• Статус клієнта (новий клієнт, відмовник). Чим менше часу пройшло від попадання клієнта у вирву, тим вище шанси закрити угоду.
• Історія комунікації (кількість дзвінків, зустрічі). Фіксуються у CRM-системі.

ЕТАП 3. Угода

Етап, у якому вже є домовленість. Проте вона поки що на етапі планування, тобто рахунок ще не виставлено.

Які показники фіксувати:

• Імовірність та сума (розраховуються в залежності від товару, на який націлений клієнт).
• Стадія угоди контакту (перший контакт, переговори, закрита та не реалізована, приймає рішення);
• Відповідальний продавець.

ЕТАП 4. РАХУНОК

Етап, у якому є домовленість. Рахунок уже виставлений.

Які показники фіксувати:

• Статус рахунку (новий, виставлений, сплачений). До речі, нагадувати клієнту про оплату найкраще у першій половині дня. Ми вже писали про це у статті ;
• Платіжні реквізити;
• Куплені товари, продукти.

ЕТАП 5. ОПЛАТА

Момент, коли клієнт оплачує товар чи послугу.

Які показники фіксувати:

• Статус оплати (нараховано, сплачено, скасовано, змінено).
• Способи оплати (як клієнт проводить оплату: готівкою, безготівкою, через партнерів, через електронні гроші тощо)
• Сума, валюта (часткова оплата, повна оплата)

ЕТАП 6. ПОВТОРНА УГОДА

Повторна угода завжди важливіша за першу, тому що ви на старті отримуєте лояльного клієнта, за залучення якого не потрібно додатково платити.

Які показники фіксувати:

• ймовірність і сума (якщо ваші товари або послуга мають на увазі повторювані покупки або використання, ставте ймовірність і суму такі ж, як і при першій покупці);
• Категорія клієнта (VIP, преміум, стандарт). На цьому етапі ви вказуєте платоспроможність споживачів.
• Історія покупок.

CRM-СИСТЕМА: НЕЗАМІННИЙ ІНСТРУМЕНТ ВІДДІЛУ ПРОДАЖУ

CRM-система – прикладне забезпечення, де фіксуються дані про клієнтів, історія взаємодій з ними, що дозволяє оптимізувати маркетинг, підвищити якість продажу та рівень обслуговування, а також налаштувати прозору роботу відділу продажу.

У єдиній CRM-системі можна об'єднати всі дані, описані в попередньому розділі, а також аналітику. Вам не доведеться вести десятки таблиць одночасно і вручну складати звіти.

Основа аналітики – наявність точних цифр. Їх якраз і дозволяє збирати CRM-система.

Переваги використання CRM-системи:

• Збір інформації про клієнта (зайшовши у профіль клієнта, ви можете побачити його особисті дані, історію комунікації, місце у вирві продажів, ймовірність угоди тощо);
• Контроль якості роботи працівників відділу продажу;
• отримання оперативної звітності про клієнта в каналі продажу;
• збереження історії комунікації з клієнтом;
• Автоматизація бізнес-процесів.

CRM-система знімає з менеджерів з продажу більшу частину рутинної роботи, звільняючи робочий часдля дзвінків та зустрічей. Ще більше порад щодо оптимізації відділу продажів читайте у статті .

ВИДИ ЗВІТІВ У СТАРТАПІ

Щоб перейти на етап системного бізнесу, важливо ще на етапі стартапу налагодити систему звітів у компанії. Їх існує кілька видів:

• оперативні звіти;
• контролюючі звіти;
• фінансові звіти;
• аналітичні звіти.

ОПЕРАТИВНІ ЗВІТИ

Щоденні звіти з маркетингу, лідів, продаж, відвантажень, які необхідні для повноцінного існування компанії. Дозволяють не лише відслідковувати стан бізнесу, а й оперативно визначати недоробки у будь-якій функціональній зоні виправляти їх.

КОНТРОЛЮЮЧІ ЗВІТИ

Звіти, які допомагають відстежувати якість роботи працівників. Бажано перевіряти у день подання звіту. Завжди будуть ті, хто неякісно виконав свою роботу. Якщо влаштовувати розбір польотів наступного дня, то це буде дія постфактум, де крім образи співробітників ви нічого не досягнете. Промовляючи результати в день подання звіту, ви отримуєте:

• можна оперативно зреагувати те що, що виконано – і виправити ситуацію;
• у співробітника буде ніч, щоб осмислити ситуацію та підібрати варіанти вирішення проблеми;
• немає демотивації через публічну критику співробітника.

Звіти за результатами завжди формуються у межах “план-факт”.

АНАЛІТИЧНІ ЗВІТИ

Аналітичний звіт показує, чому сталася та чи інша ситуація. Крім цього, за допомогою аналітичних звітів можна розставити пріоритети щодо проекту. Такі звіти мають кілька базових відмінностей:

• вони засновані на жорсткій статистиці з конкретними цифрами;
• порівняння проходять з аналогічним періодом (наприклад, вівторок-вівторок, 1 травня – 1 квітня, березень 2017 року – березень 2018 року тощо)

При цьому, вивчаючи аналітичні звіти, ви повинні визначати фактори впливу (що впливає на досягнення результату) та оцінювати роботу за бальною шкалою. Якою вона буде – п'ятибальною, десятибальною чи стобальною – ви можете встановити самостійно. Для зростання бізнесу, крім перерахованих вище, важливо вести маркетинговий звіт, звіт лідогенерації і звіт з логістики.

ФІНАНСОВІ ЗВІТИ

Фінансові звіти пов'язані з цифрами, а основні показники – дохід і витрата. Дають можливість аналізувати та прораховувати на майбутнє фінансові потокита результати. Можна оцінити, наскільки ви фактично відійшли від плану. Якщо у вас немає досвіду звітування, читайте статтю .

Успішним стає той бізнес, власник відповідально ставиться до його розвитку. Читайте поради Liftmarketing і досягайте результату.

Як вирішує

За допомогою webhook пушим ліди в Google Sheets через Zapier, а з Google Sheets пушим дані в Google Analytics за допомогою того ж Zapier.

Тепер поетапно налаштуємо все під ключ

Пробіжимося за логікою

Які у нас може бути джерела лідів?

• Форми на сайті
• Коллтрекінг
• Онлайн-чати
• Зворотні дзвінки

80% сервісів мають таку функцію, як webhook, наприклад, при дзвінку на динамічний номер, коллтрекінг відправляє дані про відвідувача на URL, який ми вкажемо.

Який URL нам вказувати? - Нам потрібен механізм, який може прийняти дані, вибрати з них, що нам потрібно, та вставити їх у Google Sheets у вигляді нового рядка. Це завдання виконає сервіс Zapier, будучи конектором.

Джерело > Zapier > Google Sheets > Zapier > Google Analytics

Логічне всього почати з джерел, давайте на реальному прикладіреалізуємо зв'язку. У нашому випадку як джерела виступає коллтрекінг Roistat і форми на сайті.

Почнемо з «Джерело > Zapier > Google Sheets»

Переходимо на сайт zapier.com та реєструємось, натискаємо Make a Zap!

Після цього відкриється робоче вікно, давайте розберемося в інтерфейсі:

1. Домашня сторінка, де розташовані всі Zap'и (далі «конектори»)
2. Логіка конектора, наприклад 1 – приймаємо, 2 – витягуємо значення, 3 – відправляємо
3. Робоче вікно вибраної зліва вкладки, зараз нам пропонують вибрати перший віджет
4. Активний/неактивний конектор

Створюємо конектор для Roistat

Вибираємо вбудований конектор:

Натискаємо Catch Hook та Save + Continue:

Переходимо на вкладку Set Up Webhook і копіюємо URL для прийому вебхук, нехай поки що лежить у буфері.

Переходимо на Set Up Options та натискаємо Continue:

Тепер нам пропонують зробити тестовий запит з вебхуку, ми паралельно відкриваємо ROIstat і переходимо в налаштування сценарію коллтрекінгу:

Усередині вставляємо наш URL, застосовуємо та зберігаємо сценарій, тепер потрібно зайти на сайт та здійснити тестовий дзвінок. Сподіваюся, що коллтрекінг у вас працює коректно.

За документацією ROISTAT вебхук передає такі дані

Після дзвінка ви побачите Zapier, що він отримав вебхук, потрібно натиснути Continue і зробити наступний віджет.

Задаємо назву для конектора Get from ROISTAT, доки не забули. У пошуку вводимо та вибираємо Google Sheets

Створюємо у себе в Google Drive нову таблицю, де у нас зберігатимуться всі дані та вводимо назви колонок. У нашому випадку це:

• Джерело ліда
• Контакт
• Email
• Google Client ID
• Джерело
• Виторг
• Статус угоди
• Якість ліда
• Коментар (якщо є)

Потрібно розуміти, що по коллтрекінгу ми маємо повторні дзвінки, і було б неправильно створювати нові ліди (рядки), які дублюють попередні. Для цього перед кожним додаванням рядка (ліда) ми по колонці Контакт (номер телефону) шукаємо, чи є в ньому вже номер телефону, який ми хочемо додати. Нагадаю, що номер телефону ми раніше вже отримали по вебхуку.

Тепер у нас автоматично з'являються стовпчики з таблиці, які ми створили раніше. Для кожної колонки нам потрібно вибрати значення та вебхука, яке ми отримали раніше. Тобто потім ці значення вставлятимуться в колонки, які ми зараз оберемо.

Натискаючи на полі, у нас з'являється список з назва поля і значенням, які містить вубхук з Роістата.

Наприклад, в колонку "Дата" ми хочемо вставляти значення "Date" вебхука, і так потрібно зробити для кожного поля:

Натискаємо Continue та відправляємо тестовий рядок Fetch & Continue:

Все, тепер Zapier пропонує нам активувати конектор, що ми з радістю робимо. Перший конектор готовий:

Взаємодія клієнта з таблицею

У нас є таблиця, в яку надходять нові ліди, тепер потрібно навчити клієнта взаємодіяти з нею та фіксувати продажі.

Для цього раніше ми створили 4 колонки:

З виручкою все зрозуміло, як зробити фіксований набір значень, для цього створюємо окремий лист і для кожного поля робимо набір значень для вибору:

Натискаємо правою кнопкою миші на комірку статусу та вибираємо Data validation:

З'являється вікно з налаштуваннями, у ньому натискаємо на табличку, щоб вибрати значення для вибору:

Вибираємо діапазон статусів:

Тепер у нас в полі «Статус» є фіксований набір:

Аналогічно робимо з колонкою «Якість ліда» та вибираємо грейдинг ліда, краще робити це у цифрах.

Реалізуємо зв'язку Google Sheets > Zapier > Google Analytics

Для цього створюємо новий конектор Make a Zap!

Задаємо ім'я конектора Google Sheets to Google Analytics, вибираємо Google Sheets як віджет, як робили раніше, але тепер вибираємо не створення нового рядка, а New or Updated Spreadsheet Row (Перевірка нових або оновлених рядків):

Вибираємо обліковий запис, як робили раніше, повторюватися не будемо, далі вибираємо той же документ на Google Drive, лист і Trigger Column (Тригер-колонка). Суть у тому, що конектор кожні 15 хвилин перевіряє аркуш і дивиться на тригер-колонку, у нашому випадку це «Статус угоди», якщо значення в ній змінилося, то він надсилає дані в Google Analytics.

Потрібно зробити умови та фільтри:

Тестуємо віджет, натискаємо Fetch & Continue, щоб отримати дані для створення наступного віджету.

Як наступний віджет вибираємо Filter:

Вибираємо Only continue if.

Вибираємо у першому полі колонку «Статус угоди», далі (Text) Contains та «Продано»,

У нас виходить умова:

Якщо у новому чи оновленому рядку значення в колонці Статус угоди містить слово «Продано», то ми надсилаємо дані в Google Analytics, а якщо ні, то нічого не робимо.

Але нам потрібно надсилати дані в Google Analytics у 3-х випадках: "Відмова", "Продано" та "Думають". Зараз ми відправляємо тільки за «Статус угоди» = «Продано», тому додаємо ще дві умови OR на «Відмову» та «Думають».

Натискаємо Fetch & Continue і бачимо, що він перевірив останній рядок і каже, що вона не підходить під жодну умову, нам так і потрібно, тому що у нас немає умови на статус «В обробці».

Наш наступний віджет, це Google Analytics:

Вибираємо Create a Measurement:

Event Action (Дія події) - Передаємо значення

Event Label (Просто ще одне поле) - Передаємо показник якості ліда

Event Value (Сума, яку принесла подія) – Просто цифра, у нашому випадку, ми хочемо передати суму угоди.

Custom User ID (Google Client ID) без цього значення GA не зрозуміє, з якого каналу прийшов клієнт, тобто ми не зможемо зрозуміти, що спочатку клієнт прийшов з контексту.

Натискаємо Continue і Send Test To Google Analytics, важливо помітити, що ми не побачимо подію в Google Analytics, так як конектор відправляє запит у дебаг-моді, це як тестовий режим GA, щоб не псувати реальну статистику тестами.

У відповідь ми отримаємо таке вікно, нам важливо, щоб valid було рівне true, це означає, що запит у GA валідний.

Якщо є проблеми, можна пошукати їх у hit, це сам запит, який був складений.

Активуємо конектор:

Тестуємо конектор

Змінюємо значення останнього рядка у таблиці на «Продано»:

Переходимо на домашню сторінку Dashboard у Zapier і у нашого нового конектора натискаємо Run (запустити):

З'явиться повідомлення, що конектор виявив повідомлення в 2-х рядках і відправив 2 події до GA:

Перевіримо, що GA отримав ці події:

Створюємо мету в GA на подію «Статус угоди» - «Продано»:

Створюємо аналогічні цілі для інших статусів:

Форми на сайті > Google Sheets

Тепер ми повністю завершили цикл і зробили наскрізну аналітику, але у нас, як і раніше, не враховуються ліди з форм на сайті.

Для цього ставимо розробнику проекту завдання зробити webhook при надсиланні форм із сайту, це просте завдання, яке не вимагає багато часу.

Перед встановленням завдання ви повинні враховувати кілька моментів.

• На сайті має бути встановлений Google Analytics, щоб передавати Google Client ID
• За умовчанням при відправці webhook'a у нас немає джерела у вигляді UTM-міток, звідки спочатку прийшов лід, тому ми написав , який зберігає UTM-мітки першого візиту відвідувача в Cookie і при відправці форми можна їх використовувати. Скрипт можна встановити на сайт через GTM як Custom HTML тега, або віддати на установку розробнику проекту.
• Перед встановленням завдання потрібно створити конектор, який прийматиме webhook розробника і надсилатиме дані в Google Sheets. Краще відразу зорієнтувати розробника, які поля та за якими формами ви хочете отримувати в таблицю.

Передаємо форми із сайту в Google Sheets

Процедура аналогічна налаштуванню конектора для ROIStat, тому постараємось без докладних описів. Створюємо новий конектор Make a Zap і вибираємо віджет Webhooks, в ньому Catch Hook:

Посилання для прийому вебхуків віддаємо розробнику, натискаємо Continue і в розділі Edit Options також Continue, далі нам пропонують протестувати URL, для цього потрібно якось емітувати вебхук - заходимо на hurl.it

Вставляємо URL у поле Destination і вибираємо POST з списку:

Нижче отримуємо:

Це означає, що запит пішов і був прийнятий, тепер на Zapier натискаємо OK, I did this:

Наступний віджет, це Google Sheets, у ньому вибираємо Create Spreadsheet Row:

Траблшутинг

Zapier

Як тестувати запити на URL у конектор на предмет додавання лідів у Google Sheets

Невалідний запит у GA

Копіюємо запит:

Заходимо на Hit Builder, вставляємо запит і натискаємо Validate hit:

Збиваються налаштування полів у конекторах

При додаванні нового стовпчика всі параметри збиваються у віджетах. Можна дивитися історію роботи конекторів у Task History

Google Analytics

Як подивитися склад подій, які приходять до GA

Створюємо звіт:

Налаштовуємо:

Зверніть увагу, що події у звіті відображатимуться із затримкою хвилин 15.

У мене аккаунт GA у доларах

Як подивитися чи спрацьовують цілі в GA

Щоб адекватно оцінити ефективність своїх рекламних кампаній, потрібно аналізувати дані сайту. Тільки так ви зрозумієте, які відвідувачі до вас приходять, якою мовою кажуть, що шукають, який рекламний канал найефективніше, працює ваш контент чи ні.

Для аналізу даних на сайті використовуйте Google Analytics. Ця система пропонує величезні можливості для збору та аналізу найрізноманітніших даних. У тому числі стандартні звіти, з яких можна почерпнути багато корисної інформаціїна сайті.

Але часто стандартних звітів недостатньо, чи навпаки, вони містять багато зайвого(найчастіше стикаєшся саме з останнім). Відштовхуючись від потреб вашого бізнесу, і вас самих, як власника сайту, створюйте в системі свої звіти користувача. Таким чином,ви зможете вибирати лише ті дані, які вам справді цікаві.

Складність зі звітами в Google Analytics полягає в тому, що новачкові або власнику бізнесу складно розібратися у заплутаному інтерфейсі сервісу . Не завжди зрозуміло, які дані вибрати, щоб отримати відповідний звіт. Заблукати в Аналітіксі, і закопатися в тонні непотрібних даних насправді простіше.

У цій статті ми покажемо вам, як створити власні звіти для вашого бізнесу на ряді прикладів.

Щоб звіти працювали коректно, і показували реальну картину, потрібно дотриматись кількох важливих умов:

• щоб відстежувати дані по контекстної рекламив Google Adwordsпотрібно ;
• повинен бути встановлений на всіх сторінках, на які може потрапити відвідувач – і якими ви хочете збирати статистику;
• перевірте редиректи, через переадресацію дані можуть бути некоректними;
• перевірте фільтри у своїх представництвах. Відсійте заходи своїх співробітників та власні;

Ось тепер ви готові до створення власних звітів користувача. Але спочатку давайте розберемося, які є види звітів в Google Analytics.

Можна піти двома шляхами: допрацювати основний (якщо цієї інформації вам мало) або створювати звіти користувача з нуля.

Доопрацювати основний звіт дуже просто.

Беремо будь-який стандартний звіт і задаємо додатковий параметр:

Наприклад, мені стало цікаво, якою є глибина перегляду сторінок з різних пристроїв:

Як бачите, звіт одразу змінився.

Але краще створювати власні звіти, і задавати потрібні вам параметри.

Створюються звіти користувача на вкладці «Спеціальні звіти – Мої звіти – Додати звіт».

Відразу хочу заспокоїти: задавати налаштування щоразу не потрібно. Якщо ви вже створили звіт, цей шаблон залишається у розділі «Мої звіти». І ви щоразу можете заходити та перевіряти ті дані, які вам потрібні. На скріні видно, що я вже маю кілька створених звітів.

Отже, ми натиснули "Створити звіт". Перед вами з'явиться така форма:

• вказуємо назву звіту;
• називаємо вкладку (при необхідності таких вкладок може бути кілька);
• вибираємо тип звіту - аналіз (будуть графіки та схеми), таблиця або накладення на карту (добре для звітів з географії);
• додаємо показники;
• вказуємо параметри для аналізу;
• додаємо фільтр, щоб відсікти непотрібні дані;
• вказуємо уявлення;
• зберігаємо звіт.

Тепер він завжди буде доступний (якщо не видаліть) на вкладці «Мої звіти».

Так, скажете ви, як просто! А які параметри та показники вибирати?

Я поділюся з вами деякими звітами, які роблю сама, і які можуть бути вам корисні – насамперед для власників корпоративних сайтів із блогом.

Звіт по країнах

Для кого:для тих, хто просувається на міжнародному ринку, і хоче зрозуміти де найбільш зацікавлена ​​аудиторія.

Для чого:щоб зрозуміти, як розподіляються трафік та конверсії по регіонах, наскільки висока конверсія та зацікавленість.

Створіння:вибираємо тип звіту - "Накладення на карту". Задаємо параметри масштабування.

В результаті у вас вийде звіт, яким видно, з якої країни ви найактивніше отримуєте нових користувачів, і наскільки ці нові користувачі зацікавлені вмістом вашого сайту.

Аналогічно можна зробити звіт по містах або регіонах однієї країни.

Для кого:для всіх, хто використовує контент-маркетинг для залучення нових клієнтів; для всіх, хто має блог. Без такого звіту особливо не обійтись інформаційним сайтам.

Для чого: якщо ви створюєте корисний контент, і хочете зрозуміти, наскільки добре він працює - це саме той звіт, який вам знадобиться. Відразу видно, яка стаття або який матеріал не тільки цікавіший за всіх, але й забезпечує досягнення цілей, і корисний для вашого бізнесу.

Створіння:вибираємо тип звіту - "Аналіз". Задаємо наступні показники та параметри:

В результаті ми побачимо назву сторінки, входи та кількість унікальних відвідувачів, кількість відмов та переглядів сторінок, середню тривалість перегляду сторінки, кількість досягнутих цілей та цінність мети за сеанс.

Для кого: для всіх, хто займається самостійно, і хоче побачити результат своїх зусиль

Для чого: цей звіт дає відповідь на актуальне питання – чи правильне ключове слово веде на потрібну сторінку? Також звіт покаже інші дані, такі як час завантаження сторінки, коефіцієнт конверсії та інше.

Створіння:вибираємо тип звіту - "Проста таблиця". У параметрах вказуємо «Назва сторінки» та «Ключове слово». У показниках:

• Користувачі
• Коефіцієнт конверсії
• Досягнуті цілі
• Середній час завантаження сторінки

Якщо цікавить щось ще – додайте.

А тепер найцікавіше – фільтри. Подивіться на скріншот.

А ось і сам звіт:

У простій таблиці поруч стоять назви сторінок та ключові слова, за якими на них потрапляють користувачі. Завдяки показникам по досягнутим цілямви зможете зрозуміти, чи варто змінювати свою стратегію чи ні.

Для кого:для всіх, хто займається SEO-просуванням і хоче оцінити залучення користувачів.

Для чого:щоб оцінити ефективність сторінок з погляду унікальних переглядів, відсотка відмов, відсотка виходів, досягнутих конверсій.

Створіння.Тип звіту - "Аналіз". Знову потрібно задати фільтри, як у аналізі ключових слів. Параметри дивіться на скріншоті:

На виході отримуємо такий звіт:

Перед вами десяток найефективніших сторінок вашого сайту. Відразу видно, яка сторінка має найбільше відсотка відмов – ось і є над чим подумати і попрацювати.

Для кого:для тих, хто рекламується за допомогою контекстної реклами.

Для чого:щоб зрозуміти, які ключові слова у ваших рекламних кампаніях Adwords найефективніше.

Створіння:вибираємо тип звіту - "Проста таблиця". Задаємо параметри та фільтри:

На виході отримайте звіт зі списком десяти найефективніших ключових слів. Також оцініть їхню вартість, кількість конверсій та вартість конверсії. Для зручності вказана група об'яв, в якій знаходиться це ключове слово.

Звіт із соціальних мереж

Для кого:для тих, хто використовує соціальні мережі для просування сайту.

Для чого:щоб зрозуміти, які соціальні мережі дають більше трафіку, куди потрібно вигідніше інвестувати.

Створіння:тип звіту - "Проста таблиця". Задаємо параметри:

Найцікавіше тут – у фільтрах. Включаємо Джерело, а в полі «Регулярний вираз» додаємо наступне:

facebook\.com|twitter\.com|linkedin|del\.icio\.us|delicious\.com|technorati|digg\.com| hootsuite|stumbleupon|netvibes|bloglines|faves\.com|aim\.com|friendfeed|blinklist|fark| furl|newsgator|prweb|msplinks|myspace|bit\.ly|tr\.im|cli\.gs|zi\.ma|poprl|tinyurl|ow\.ly|reddit

Це ті звіти, яких вам вистачить для початку. Захочете зануритися глибше – спробуйте створювати звіти, задаючи різні параметри або розширюючи стандартні.

Про що говорять звіти в Google Analytics

Користувальницькі або кастомні звіти в Google Analytics можуть містити лише ті дані, які потрібні вам, і тільки вам. Створіть для себе кілька шаблонів, і вони завжди будуть під рукою, ви зможете перевірити нинішній стан справ.

Є більш прості звіти, можна створювати складніші з додатковими налаштуваннями та змінними – ми з вами це вже побачили на прикладі останнього звіту.

Створюючи звіти, завжди думайте насамперед про цілі вашого бізнесу. Які завдання має вирішувати ваш сайт? Відповіді на які запитання ви хочете отримати?

Комбінуючи різні показники, ви зможете отримати відповідь.

Збережіть статтю собі і спробуйте створити звіти з наведених прикладів. Повірте, аналітика затягне вас 🙂

• Переклад
• Tutorial

Вам потрібна аналітика.

Я цілком упевнений у цьому, тому що сьогодні всім потрібна аналітика. Не тільки продуктовій команді, не тільки маркетингу або фінансам, а й продажам, доставці, сьогодні кожному у стартапі потрібна аналітика. Аналітика допомагає приймати всі рішення, від стратегічних до тактичних як керівникам, так і рядовим співробітникам.

Це пост про те, як створити аналітику у вашій організації.Йтиметься не про те, які метрики відстежувати (про це вже написано багато хороших постів), а про те, як зробити так, щоб ваш бізнес їх генерував. Насправді з'ясовується, що у питання реалізації - як мені побудувати бізнес, який видобуває дані для ухвалення рішень?- відповісти набагато важче.

І ця відповідь постійно змінюється. Екосистема аналітики розвивається дуже швидко, і варіанти, які є у вашому розпорядженні значно змінилися за останні 2 роки. Цей пост відображає рекомендації та досвід використання технологій даних у 2017 році.

По-перше: Чому вам варто мене послухати?

Я майже двадцять років працював в аналітиці. Я бачив багато успішних кейсів, але набагато більше було невдалих. На початку своєї кар'єри я впроваджував застарілий BI для підприємств (ех). З 2009-2010-го я побудував першу аналітику в Squarespaceта підняв великий раунд за допомогою цих даних. Потім я став операційним директором у Argyle Social, стартапе з аналізу соціальних мереж, а потім віце-президентом з маркетингу RJMetricsпровідної платформи BI для стартапів.

Тепер я допомагаю керівникам стартапів впроваджувати аналітику, будучи генеральним директоромта засновником Fishtown Analytics. У Fishtown ми починаємо працювати з компаніями після того, як вони піднімають раунд A, і допомагаємо їм у міру їх зростання вибудовувати свою аналітику. На даний момент ми пройшли через процес, який я опишу в цій статті, більш ніж з дюжиною компаній, включаючи Casper, SeatGeekі Code Climate.

Я крок за кроком поясню, як потрібно робити аналітику на кожній стадії вашого стартапу. Мої рекомендації для кожної стадії допоможуть відповісти на запитання: "Який абсолютний мінімум, яким я можу обійтися?". Ми тут не для того, щоби будувати повітряні замки; нам потрібні найдешевші рішення.

Давайте почнемо.

Стадія основи

(від 0 до 10 співробітників)

На цьому етапі у вас немає ресурсів та немає часу. Є мільйон речей, які ви могли б виміряти, але ви настільки занурені в деталі свого бізнесу, що взагалі можете приймати непогані рішення, грунтуючись на інстинкті. Єдиною штукою, яку ви таки повинні вимірювати, є ваш продукт, тому що саме продуктові показники допоможуть вам швидко робити ітерації у цій критичній фазі. Решта йде на задній план.

Що робити

• Встановіть Google Analytics на свій сайт за допомогою Google Tag Manager. Дані не будуть ідеальними без додаткової роботи, Але зараз не час турбуватися про це.
• Якщо у вас є бізнес в області електронної комерції, то все ж таки потрібно переконатися, що з вашими даними в Google Analytics все гаразд. GA може зробити велику роботуз відстеження подій вашої електронної комерції по всьому шляху від відвідувача до покупки, тому витратите час, щоб правильно його налаштувати.
• Якщо ви розробляєте програмне забезпечення, вам необхідно відслідковувати події користувача. Не важливо, який інструмент ви використовуєте, - Mixpanel і Heap дуже схожі і хороші. У цей момент я б не особливо замислювався про те, які події відстежувати: просто використовуйте режим AutoTrack в Mixpanel або стандартні установки в Heap. Коли ви зрозумієте, що вам потрібні події, ви виявите, що вони вже відслідковуються. Цей підхід не дуже добре масштабується, але поки що і так зійде.
• Ведіть фінансову звітність у Quickbooks. Прогнозування робіть у Excel. Якщо у вас є підписковий бізнес, використовуйте Baremetrics для метрик підписки. Якщо ви займаєтеся електронною комерцією, використовуйте свою торгову платформудля розрахунку доходів. Чи не захоплюйтеся.

Якщо ви не підковані по техніці, можливо, вам знадобиться програміст, який допоможе з GA і відстеження подій. Все це налаштування не займе більше двох годин, включаючи читання документів. Витратьте на цей час, виділений на розробку, воно того варте.

Чого не робити

Нічого, що не перераховано вище.Не дозволяйте нікому продавати вам сховище даних, платформу BI, великий консалтинговий проект чи… ну, ви зрозуміли. Залишайтеся сфокусованими.Коли ви починаєте будувати аналітику, з'являються додаткові витрати. Дані постійно змінюються. Змінюється бізнес-логіка. Ступивши на цю доріжку, ви вже не зможете поставити свій аналітичний проект на паузу. Відкладіть великі інвестиції на потім.

З'явиться багато питань, на які ви поки що просто не зможете відповісти. Це нормально (зараз).

Дуже рання стадія

(від 10 до 20 осіб)

Ви трохи збільшуєте свою команду. Ці люди потребують даних, щоб виконувати свою роботу. Вони можуть і не бути експертами за даними, тому потрібно переконатися, що вони роблять основні речі правильно.

Що робити

• Ймовірно, ви найняли маркетологів. Переконайтеся, що вони відповідають за GA. Зробіть їх відповідальними за чистоту даних, що відображаються в ньому. Нехай вони проставляють UTM-мітки в кожне чортове посилання, яке створюють. Нехай переконаються, що ваші піддомени не відстежуються двічі. Ваші маркетологи можуть сказати, що вони «не нишпорять у GA». Чи не слухайте їх.В Інтернеті достатньо інформації про GA, тому, якщо вони розумні і мотивовані, вони можуть навчитися і розібратися в цьому. Якщо вони не можуть розібратися, звільніть їх і знайдіть когось іншого (серйозно).
• Якщо у вас є відділ продажу та є CRM, використовуйте вбудовану звітність. Переконайтеся, що ваші люди знають, як ним користуватися. Ви повинні мати можливість порахувати основні речі, такі як ефективність продажів і коефіцієнти конверсії по кроках вирви продажів. Salesforce може робити це з коробки. Не експортуйте дані в Excel, сформуйте звіти в їхньому (жахливому) будівнику звітів. Навіть якщо зараз вам незручно, це заощадить вам багато часу в найближчі місяці.
• Ймовірно, у вас є кілька людей у ​​службі підтримки. У більшості систем служби підтримки немає хорошої звітності, тому виберіть такі KPI, які можна легко виміряти в їх інтерфейсі.
• Переконайтеся, що ви вимірюєте NPS. Використовуйте Wootric або Delighted.

Чого не робити

Ще зарано для сховища даних та для аналітики на основі SQL - просто це займає дуже багато часу. Вам необхідно витрачати свій час на бізнес, а не аналітику, і найпростіший спосіб зробити це – скористатися вбудованими звітами різних SaaS-продуктів, з якими ви вже працюєте. Крім того, не потрібно наймати аналітика на повний робочий день. Зараз є найважливіші речі, на що витратити свої обмежені кошти.

Рання стадія

(від 20 до 50 співробітників)

Саме тут все стає цікавим, а зміни за останні два роки – очевидними. Як тільки ви підніме свій раунд A і у вас буде 20+ співробітників, у вас з'являться нові можливості.

Ці можливості обумовлені однією штукою: технології в аналітиці швидко покращуються. Інфраструктура такого роду, як зараз, раніше була доступна лише великим компаніям. Її переваги? Більш надійні показники, більша гнучкість і більш підходяща платформа для майбутнього зростання.

Це найскладніший і найважливіший етап: перспективний, якщо ви все зробите правильно, але болісний, якщо неправильно.

Що робити

• Налаштуйте інфраструктуру даних.Це означає вибір сховища даних, інструментів ETL та BI. Як сховищ даних розгляньте Snowflake і Redshift (я волію працювати зі Snowflake, якщо є вибір). В якості інструменту ETL візьміть Stitch 1 або Fivetran. Що стосується BI, то подивіться на Mode та Looker 2 . В цій області багато, дуже багатопродуктів; ці шість – ті, до яких ми знову і знову повертаємось із нашими клієнтами.
• Візьміть сильний керівник аналітики.Дорогою вам знадобиться ціла команда фахівців з аналітики: інженери, аналітики, data scientists… Але поки що ви можете дозволити собі (не більше) одну людину в штат. Вам потрібно знайти ту особливу людину, яка принесе користь у перший же день, але яка також зможе найняти команду навколо себе в міру зростання. Цю людину важко знайти- Витратьте час на його пошук. Часто такі люди мають досвід у галузі консалтингу або фінансів, і вони часто мають MBA. Хоч ця людина і повинна бути готова закатати рукави і забруднити руки, зосередьтеся на наймі когось, хто може думати про дані і про ваш бізнес стратегічно: він стане найважливішою частиною вашої аналітичної головоломки протягом багатьох років.
• Подумайте про наймання консультанта.Хоча здорово, що ви знайшли керівника аналітики, ця людина не матиме досвіду, необхідного для об'єднання всіх компонентів вашого технологічного стека або для вирішення всіх проблем з аналітикою, з якими ви зіткнетеся у вашому бізнесі. Помилки, зроблені на цьому критичному етапі, обернуться серйозними витратами як у часі, так і грошах, коли ви зростатимете, тому важливо закласти міцну основу. Щоб зробити це, сьогодні більшість стартапів воліють працювати з консультантами, щоб допомогти їм налаштувати інфраструктуру, а потім створити команду навколо неї.

Чого не робити

• Якщо машинне навчанняне є основною частиною вашого продукту, доки не наймайте data scientist-а. Для створення вашої аналітичної команди вам потрібний універсал, а не вузький фахівець.
• В ім'я всього святого, не пишіть свій власний ETL. Ви витратите на розробку купу часу. Купуйте готові рішеннявід Stitch або Fivetran.
• Не використовуйте інший інструмент BI, крім двох згаданих вище. Інакше це обернеться вам потім великимивитратами.
• Не намагайтеся обійтися традиційнішою базою даних, типу Postgres, як ваше сховище даних. Вона не набагато дешевша, і ви витратите купу часу, щоб мігрувати з неї пізніше, коли вичерпаються її можливості. Postgres не масштабується так само добре, як справжнє сховище даних.

Середня стадія

(від 50 до 150 осіб)

Цей етап потенційно є найскладнішим. У вас все ще є відносно невелика команда і небагато ресурсів, але вас попросять надати все більш витончену та різноманітну аналітику для бізнесу, і ваша робота може безпосередньо вплинути на успіх чи невдачу компанії загалом. На вас ніхто не тисне.

Тут важливо просуватися вперед, переконавшись, що ви продовжуєте закладати основу майбутніх етапів вашого зростання. Рішення, які ви приймаєте на цьому етапі, можуть змусити вас врізатися прямо в цегляну стіну,якщо ви не думатимете про майбутнє.

Що робити

• Реалізуйте надійний процес моделювання даних на основі SQL.Ваші моделі даних є основною бізнес-логікою для вашої аналітики і повинні використовуватися у всіх випадках - від BI до data science. Переконайтеся, що ваш процес дозволяє усім користувачамвносити зміни до скриптів моделювання даних, версіонуєтьсяі запускається в прозорому середовищі. Ми підтримуємо продукт з відкритим вихідним кодом, званий dbt, який використовується багатьма компаніями на стадії зростання саме для цього.
• Мігруйте з існуючих систем веб-аналітики та відстеження подій у Snowplow Analytics. Snowplow робить все, що роблять платні інструменти, але це продукт із відкритим вихідним кодом. Ви можете або хостити його самостійно (і просто оплачувати витрати на свої екземпляри EC2), або платити за розміщення збирача подій у Snowplow або Fivetran. Якщо ви не зробите перехід на цьому етапі, вам не вдасться зібрати більш детальні дані, і приготуйтеся до реально величезних рахунків з Segment, Heap або Mixpanel в найближчому майбутньому. Коли ви пройдете цей етап, платні інструменти можуть легко брати з вас по 10 000 доларів на місяць.
• Розвивайте свою команду вдумливо. Ядром вашої команди завжди повинні бути бізнес-аналітики: люди, які є експертами в SQL та вашому інструменті BI, і витрачають свій час на роботу з бізнес-користувачами, щоб допомагати їм отримувати дані. Неймовірно важливо з'ясувати, який профіль цих людей, як їх навчати та екіпірувати. Ви також повинні найняти свого першого data scientist-а на цьому етапі. Важливо зібрати вашу інфраструктуру даних та основну команду аналітики до найму досвідчених (і дорогих) талантів у галузі науки про дані, але в якийсь момент ви повинні додати і ці навички.
• Починайте вибірково вирішувати деякі проблеми прогнозування. Прогнозування складніше, ніж просто обчислення кількостей і сум, але є кілька ключових областей, які мають сенс почати занурюватися. Якщо ви працюєте в SaaS, ви маєте працювати над моделлю прогнозування відтоку. Якщо ви займаєтеся електронною комерцією, вам необхідно працювати над моделлю прогнозування попиту. Ці моделі, можливо, не будуть надто складними, але вони будуть великим поліпшенням у порівнянні з випадковими числами в Excel-таблиці, яку спорудив хтось із фінансового відділу.
• Витратьте час та сили, щоб розібратися з маркетинговою атрибуцією. Про це можна написати окрему посаду, але досить сказати, що ви просто не можете довірити це критичне бізнес-завдання третій стороні.

Чого не робити

Легко захопитися та почати інвестувати у потужну інфраструктуру даних. Не робіть цього.На цьому етапі великі інвестиціїв інфраструктуру, як і раніше, є дорогою розвагою. Ось кілька порад про те, як залишатися гнучкими:

• Завзято проштовхуйте SQL і ваше сховище даних. На цьому етапі ви можете впоратися з будь-чим, використовуючи обчислювальну потужність вашого сховища даних. Купуйте стільки потужностей у сховищі даних, скільки вам потрібно – платити за сервери набагато дешевше, ніж платити за людей.
• Додайте Jupyter Notebooks для завдань data science. Якщо дані були попередньо агреговані у вашому сховищі, вам не доведеться робити обробку в кластері Spark або Hadoop.
• Знайдіть недорогі способи робити ETL таких даних, котрим немає готових інтеграцій. Це одна з речей, за які ми любимо Singer. 3
  Уникаючи витрат на мавпи працю, ви будете зосереджені на вирішенні реальних бізнес-завдань.

Стадія зростання

(від 150 до 500 співробітників)

Цей етап пов'язаний із створенням аналітичних процесів, що масштабуються.Вам необхідно балансувати отримання відповідей, необхідних сьогодні,з впровадженням аналітичних методів, які будуть масштабуватись у міру продовження зростання вашої команди.

На момент, коли у вас буде 150 співробітників, ймовірно, з них лише невелика команда (3-6 осіб) займатиметься виключно аналітикою. На той час, коли у вас буде 500 співробітників, таких легко може стати 30 і більше. 3-6 аналітиків можуть діяти досить безсистемно, обмінюючись знаннями (і кодом) неформальним чином. На той момент, коли у вас буде 8+ аналітиків, процес почне дуже швидко розвалюватися.

Якщо ви не впораєтеся з цим переходом, ви фактично будете працювати все гірше і гірше у міру того, як ваша команда росте: вам знадобиться більше часу, щоб видобувати корисні інсайти, і ваші відповіді будуть нижчою якістю. Просто це нелінійне зростання складності: у вас буде все більше даних і все більше аналітиків, які працюють із ними. Щоб боротися з цим, вам потрібні процеси для надійної спільної роботи.

Не приймайте виправдання.Робити аналітику на цьому рівні – важка робота, і для цього потрібна талановита та мотивована команда, яка постійно вигадує щось нове та вдосконалюється. Code review вимагає часу та енергії. Аналітики не звикли перевіряти свій код. А документування - копітка праця. Ви зустрінете опір цим практикам, особливо серед старих членів вашої команди, які пам'ятають «старі добрі часи». Але в міру того, як складність зростає, вам потрібно розвивати свої процеси, щоб адаптуватися до неї.

Ці процеси насправді роблять аналітику простіше, швидше і надійніше, але їх реалізація нагадує висмикування зубів. Якщо ви серйозно поставитеся до масштабування аналітики, то просунетеся вперед.

Ви піонер

Я прийшов до кожної з цих рекомендацій після кількох років самостійної роботив компаніях, а потім масштабування цього підходу, будучи консультантом. Можливість попрацювати з низкою схожих клієнтів зробила для мене цілком зрозумілою, наскільки рідко компанії виконують таку роботу добре.

Від перекладача

Шкода, що я наткнувся на цю посаду тільки зараз, коли Трістан згадав його у своїй чудовій щотижневій розсилці з аналітики і data science (терміново підписуйтесь, він там відбирає найсоковитіші з недавніх статей і постів на тему).

Останні 16 місяців я фактично проводжу в Skyeng якраз ті зміни, які тут описані. Коли я прийшов у компанію у жовтні 2016-го, мені довелося збирати data warehouse, будувати інфраструктуру даних, організовувати єдиний доступ до даних для всієї компанії. Потім я зібрав розподілену команду з SQL-аналітиків, прикріплених до різних бізнес-юнітів, налаштував комунікацію між ними, процеси code review та шаринг результатів. Зараз у нас 20 аналітиків, окрім мене, і я вибудовую децентралізовану схему управління цією структурою.

Спасибі Трістану, зараз я бачу, що рухався у правильному напрямку та не наступив на більшість граблів.

Примітки

2. Я останні 2 роки працюю з Redash – він на порядок дешевший Mode і покриває майже всі кейси, крім хіба що python notebooks. Looker, на жаль, офіційно не працює з компаніями із Росії.

3. Singer – це простий фреймворк від творців Stitch з відкритим вихідним кодом, який дозволяє писати кастомні конектори до джерел даних на python. Наприклад, ми зробили за допомогою свого конектора до Typeform, щоб перманентно збирати результати опитувань користувачів.

4. Ми в Skyeng поки не доросли до правильного code review аналітики за допомогою пул-реквестів, але я написав простий скрипт, який забирає з Redash все нові SQL-запити, кладе в master, призначає рев'юера і постає про це в Slack. Так ми не втрачаємо швидкості, але отримуємо стабільно працюючий процес review пост-фактум по гарячих слідах.

5. Книга вийшла у 2017-му році російською за назвою Аналітична культура.
Від збору даних до бізнес-результатів.

Теги: Додати теги

Юлія Пермінова

Тренер Навчального центру Softline із 2008 року.

Базовий інструмент для роботи з величезною кількістю неструктурованих даних, з яких можна швидко зробити висновки і не поратися з фільтрацією та сортуванням вручну. Зведені таблиці можна створити за допомогою кількох дій і швидко налаштувати залежно від того, як ви хочете відобразити результати.

Корисне доповнення.Ви також можете створювати зведені діаграми на основі зведених таблиць, які автоматично оновлюватимуться при їх зміні. Це корисно, якщо вам, наприклад, потрібно регулярно створювати звіти за тими самими параметрами.

Як працювати

Вихідні дані можуть бути будь-якими: дані з продажу, відвантажень, доставок тощо.

1. Відкрийте файл із таблицею, дані якої треба проаналізувати.
2. Перейдіть на вкладку "Вставка" → "Таблиця" → "Зведена таблиця" (для macOS на вкладці "Дані" в групі "Аналіз").
3. З'явиться діалогове вікно «Створення зведеної таблиці».
4. Налаштуйте відображення даних, які є у таблиці.

Перед нами таблиця із неструктурованими даними. Ми можемо їх систематизувати та налаштувати відображення тих даних, які є у нас у таблиці. "Суму замовлень" відправляємо в "Значення", а "Продавців", "Дату продажу" - в "Рядки". За даними різних продавців, за різні роки тут же порахувалися суми. За необхідності можна розвернути щороку, квартал чи місяць - отримаємо більш детальну інформацію за конкретний період.

Набір опцій залежатиме від кількості стовпців. Наприклад, у нас є п'ять стовпців. Їх потрібно просто правильно розташувати та вибрати, що ми хочемо показати. Скажімо, суму.

Можна її деталізувати, наприклад, країнами. Переносимо "Країни".

Можна переглянути результати по продавцям. Змінюємо «Країну» на «Продавців». За продавцями результати будуть такі.

Цей спосіб візуалізації даних із географічною прив'язкою дозволяє аналізувати дані, знаходити закономірності, що мають регіональне походження.

Корисне доповнення.Координати ніде прописувати не потрібно – достатньо лише коректно вказати географічну назву у таблиці.

Як працювати

1. Відкрийте файл із таблицею, дані якої потрібно візуалізувати. Наприклад, з інформацією щодо різних міст та країн.
2. Підготуйте дані для відображення на карті «Головна» → «Форматувати як таблицю».
3. Виділіть діапазон даних для аналізу.
4. На вкладці Вставка є кнопка 3D-карта.

Крапки на карті – це наші міста. Але просто міста нам не дуже цікаві – цікаво побачити інформацію, прив'язану до цих міст. Наприклад, суми, які можна відобразити через висоту стовпчика. При наведенні курсору на стовпчик відображається сума.

Також досить інформативною є кругова діаграма за роками. Розмір кола задається сумою.

3. Аркуш прогнозів

Найчастіше у бізнес-процесах спостерігаються сезонні закономірності, які необхідно враховувати під час планування. Аркуш прогнозу – найбільш точний інструмент для прогнозування в Excel, ніж усі функції, які були раніше і є зараз. Його можна використовуватиме планування діяльності комерційних, фінансових, маркетингових та інших служб.

Корисне доповнення.Для розрахунку прогнозу потрібні дані за ранні періоди. Точність прогнозування залежить від кількості даних за періодами – краще не менше, ніж за рік. Вам потрібні однакові інтервали між точками даних (наприклад, місяць або кількість днів).

Як працювати

1. Відкрийте таблицю з даними за період і відповідними показниками, наприклад, від року.
2. Виділіть два ряди даних.
3. На вкладці «Дані» у групі натисніть кнопку «Аркуш прогнозу».
4. У вікні «Створення аркуша прогнозу» виберіть графік або гістограму для візуального представлення прогнозу.
5. Виберіть дату закінчення прогнозу.

У прикладі нижче у нас є дані за 2011, 2012 та 2013 роки. Важливо вказувати не числа, а саме часові періоди (тобто не 5 березня 2013 року, а березень 2013-го).

Для прогнозу на 2014 рік вам знадобиться два ряди даних: дати та відповідні значення показників. Виділяємо обидва ряди даних.

На вкладці «Дані» у групі «Прогноз» натискаємо на «Аркуш прогнозу». У вікні «Створення листа прогнозу», що з'явилося, вибираємо формат подання прогнозу - графік або гістограму. У полі "Завершення прогнозу" вибираємо дату закінчення, а потім натискаємо кнопку "Створити". Помаранчева лінія – це і є прогноз.

4. Швидкий аналіз

Ця функціональність, мабуть, є першим кроком до того, що можна назвати бізнес-аналізом. Приємно, що ця функціональність реалізована найбільш дружнім по відношенню до користувача способом: бажаний результат досягається буквально кілька кліків. Нічого не треба рахувати, не треба записувати жодних формул. Достатньо виділити потрібний діапазон і вибрати, який результат ви хочете отримати.

Корисне доповнення.Миттєво можна створювати різні типи діаграм або спарклайн (мікрографіки прямо в осередку).

Як працювати

1. Відкрийте таблицю даних для аналізу.
2. Виділіть потрібний для аналізу діапазон.
3. Коли виділено діапазон внизу, завжди з'являється кнопка «Швидкий аналіз». Вона відразу пропонує зробити з даними кілька можливих дій. Наприклад, знайти результати. Ми можемо дізнатися про суми, які проставляються внизу.

У швидкому аналізі також є кілька варіантів форматування. Подивитися, які значення більші, а які менші, можна в самих осередках гістограми.

Також можна проставити в осередках різнокольорові значки: зелені – найбільші значення, червоні – найменші.

Сподіваємося, що ці прийоми допоможуть прискорити роботу з аналізом даних у Microsoft Excel і швидше підкорити вершини цього складного, але корисного з точки зору роботи з цифрами програми.