Google Analytics w biznesie. Poradnik dla zaawansowanych. Wydanie II - Helion
Autor: Martyna Zastro
ISBN: 978-83-283-8374-6
stron: 200, Format: 140x208, ok艂adka: mi
Data wydania: 2022-04-01
Ksi臋garnia: Helion
Cena ksi膮偶ki: 29,94 z艂 (poprzednio: 49,90 z艂)
Oszcz臋dzasz: 40% (-19,96 z艂)
ISBN: 978-83-283-8374-6
stron: 200, Format: 140x208, ok艂adka: mi
Data wydania: 2022-04-01
Ksi臋garnia: Helion
Cena ksi膮偶ki: 29,94 z艂 (poprzednio: 49,90 z艂)
Oszcz臋dzasz: 40% (-19,96 z艂)
Osoby kt贸re kupowa艂y "Google Analytics w biznesie. Poradnik dla zaawansowanych. Wydanie II", wybiera艂y tak偶e:
- Data Science w Pythonie. Kurs video. Algorytmy uczenia maszynowego 199,00 z艂, (59,70 z艂 -70%)
- Power BI Desktop. Kurs video. Wykorzystanie narz臋dzia w analizie i wizualizacji danych 349,00 z艂, (104,70 z艂 -70%)
- Statystyka. Kurs video. Przewodnik dla student 128,71 z艂, (39,90 z艂 -69%)
- Microsoft Excel. Kurs video. Wykresy i wizualizacja danych 199,00 z艂, (69,65 z艂 -65%)
- Analiza danych w Tableau. Kurs video. Podstawy pracy analityka 249,00 z艂, (87,15 z艂 -65%)
Spis tre艣ci
Google Analytics w biznesie. Poradnik dla zaawansowanych. Wydanie II -- spis tre艣ci
- O autorce
- 1. Wprowadzenie, czyli jak analizowa膰 w 艣wiecie wielokana艂owo艣ci
- 2. Google Analytics 4 nowy standard analityki od Google
- Co si臋 zmienia i dlaczego wszystko?
- Po pierwsze: podstawy, czyli model danych
- Po drugie: spos贸b rozpoznawania u偶ytkownik贸w
- Po trzecie: automatyczne 艣ledzenie zdarze艅
- Po czwarte: struktura konta
- Po pi膮te: sztuczna inteligencja
- Jak zacz膮膰 korzysta膰 z Google Analytics 4?
- Dual tagging
- Etap 1. Utworzenie nowej us艂ugi
- Etap 2. Wdro偶enie kodu 艣ledzenia
- 艢ledzenie e-commerce
- 艢ledzenie zdarze艅
- Przyk艂ad
- Niestandardowe wymiary i dane
- Zaawansowane zastosowanie Universal Analytics
- 艢ledzenie u偶ytkownika pomi臋dzy urz膮dzeniami (User ID)
- Implementacja
- Wykorzystanie Measurement Protocol
- Import danych
- 艢ledzenie u偶ytkownika pomi臋dzy urz膮dzeniami (User ID)
- Co si臋 zmienia i dlaczego wszystko?
- 3. Google Tag Manager uniezale偶nij si臋 od pomocy IT!
- Struktura Google Tag Managera
- Kontener
- Tagi
- Regu艂y
- Zmienne
- Implementacja
- Instalowanie podstawowych skrypt贸w
- Kod 艣ledzenia Google Analytics
- Utworzenie tagu
- Okre艣lenie regu艂 uruchamiania tagu
- Testowanie
- Utworzenie nowej wersji kontenera i publikacja
- Kod konwersji Google Ads
- Wygenerowanie kodu konwersji
- Utworzenie tagu
- Okre艣lenie regu艂 uruchamiania tagu
- Testowanie, tworzenie i publikacja nowej wersji kontenera
- Kod 艣ledzenia Google Analytics
- Przywracanie poprzednich wersji kontenera
- Opcja 1. Ustaw jako najnowsz膮 wersj臋
- Opcja 2. Opublikuj w
- Kt贸r膮 opcj臋 wybra膰?
- Tworzenie w艂asnych zmiennych
- Zmienna na podstawie warstwy danych
- Czym jest warstwa danych (dataLayer)?
- Jak wygl膮da warstwa danych?
- Tworzenie zmiennej na podstawie zmiennej warstwy danych
- Zmienne na podstawie element贸w DOM
- Zmienne na podstawie zmiennej JavaScript
- Tabele przegl膮dowe (look-up tables)
- Zmienna na podstawie warstwy danych
- 艢ledzenie zdarze艅
- Automatyczne 艣ledzenie zdarze艅
- 艢ledzenie zdarze艅 z u偶yciem metody push
- Przesy艂anie informacji do warstwy danych
- Tworzenie regu艂y uruchamiania
- Tworzenie tagu zdarzenia Google Analytics
- 艢ledzenie e-commerce
- Niestandardowe tagi
- Niestandardowy tag HTML
- Niestandardowy tag graficzny
- Zarz膮dzanie dost臋pami
- Uprawnienia na poziomie konta
- Struktura Google Tag Managera
- 4. Pomiar aplikacji mobilnych
- Dlaczego warto?
- Implementacja Google Analytics w aplikacjach mobilnych
- Dobry pocz膮tek
- Migracja z Google Analytics for Firebase
- Zdarzenia
- 艢ledzenie kampanii
- 艢ledzenie e-commerce
- Google Tag Manager dla aplikacji
- 5. Jak Google Analytics mo偶e pom贸c rozwin膮膰 biznes?
- Poznanie grupy odbiorczej
- Segmenty zaawansowane
- Segmentuj albo
- Por贸wnania
- Segmenty w eksploracjach
- Zaawansowane zastosowanie segment贸w
- Segmenty sekwencyjne
- Kohorty
- Persony
- Czym jest persona?
- Im wcze艣niej, tym lepiej
- Jak si臋 do tego zabra膰?
- Ile person stworzy膰?
- Segmenty zaawansowane
- Pomiar i optymalizacja kampanii
- Ruch bezpo艣redni, czyli?
- Raportowanie 藕r贸de艂 szyte na miar臋
- Ignorowanie okre艣lonych 藕r贸de艂
- Grupowanie kana艂贸w
- Atrybucja wielokana艂owa
- 艢cie偶ki wielokana艂owe
- Por贸wnywanie modeli
- Predefiniowane modele atrybucji
- Ostatnie klikni臋cie niebezpo艣rednie
- Model ostatniego klikni臋cia Ads
- Pierwsza interakcja niebezpo艣rednia
- Model liniowy (linearny)
- Rozk艂ad czasowy
- Uwzgl臋dnienie pozycji
- Model oparty na danych
- Zmiana domy艣lnego modelu atrybucji
- Remarketing
- Dwie korzy艣ci z remarketingu
- Remarketing a Google Analytics
- Jak to zrobi膰?
- Krok 1. Aktualizacja polityki prywatno艣ci
- Krok 2. Po艂膮czenie z kontem Google Ads
- Krok 3. Tworzenie list remarketingowych
- Strategie remarketingowe
- Strategia A. Przekona膰 internaut贸w do zakupu
- Strategia B. Sprzedawa膰 wi臋cej
- Strategia C. Zadba膰 o sw贸j wizerunek i zrobi膰 wra偶enie
- Strategia D. Zdoby膰 nowych klient贸w
- Strategia E. Okazje sezonowe
- Optymalizacja tre艣ci
- Grupowanie tre艣ci
- Jak wdro偶y膰 grupowanie tre艣ci w swojej witrynie?
- Jak wykorzysta膰 grupowanie tre艣ci?
- Sklep internetowy
- Blog
- Witryna typu SaaS (ang. software as a service)
- Zwi臋kszanie skuteczno艣ci e-commerce
- Czego mo偶na si臋 dowiedzie膰 dzi臋ki 艣ledzeniu e-commerce?
- Jak to wdro偶y膰?
- Mierzenie transakcji
- Mierzenie wewn臋trznych promocji
- Raporty e-commerce
- Poznanie grupy odbiorczej
- 6. Google Data Studio
- Do czego mo偶e si臋 przyda膰 Google Data Studio?
- Pierwsze kroki
- Tworzenie nowego raportu
- 殴r贸d艂a danych
- Podpinanie danych z Google Analytics
- Edycja 藕r贸de艂 danych
- Dodawanie wizualizacji
- Tabela
- Szczeg贸艂owy widok
- Zmiana wygl膮du tabeli
- Scorecard
- Wykres ko艂owy
- Wykres liniowy
- Wykres kolumnowy
- Tabela
- Tworzenie nowego raportu
- Dopracowywanie raport贸w
- Wyb贸r zakresu czasowego
- Domy艣lny zakres dat
- Na kt贸re wykresy zadzia艂a wyb贸r zakresu czasowego?
- Filtrowanie wizualizacji i raport贸w
- Filtrowanie konkretnej wizualizacji
- Dynamiczne filtrowanie raportu
- Filtrowanie za pomoc膮 interakcji
- Suwaki danych
- Grupowanie element贸w
- Wyb贸r zakresu czasowego
- 艁膮czenie kilku 藕r贸de艂 danych
- Na co zwr贸ci膰 uwag臋 przy blendowaniu danych?
- Pola kalkulowane
- Upi臋kszanie raport贸w
- Uk艂ad raportu
- Uk艂ad
- Motyw
- Ustawienia na poziomie strony
- Dodawanie kszta艂t贸w, p贸l tekstowych i multimedi贸w
- Edytowanie nazw
- Ustawianie kolor贸w na poziomie raportu
- Uk艂ad raportu
- Udost臋pnianie danych i automatyczna wysy艂ka
- Przyznawanie dost臋p贸w
- Automatyczna wysy艂ka
- Automatyczna wysy艂ka
- Pobieranie danych z raportu
- Ograniczanie dost臋pu na podstawie e-maila
- 7. Eksport danych do BigQuery
- Czym jest BigQuery i po co przesy艂a膰 tam dane z Google Analytics?
- Koszty
- Rodzaje eksportu
- Jak w艂膮czy膰 eksport danych do BigQuery?
- Jak wygl膮daj膮 wyeksportowane dane?
- Podstawowe zapytania
- Zapytania na wielu tabelach
- Tablice zagnie偶d偶one
- Czym jest BigQuery i po co przesy艂a膰 tam dane z Google Analytics?
- 8. Podsumowanie
- TOP 10: jak maksymalnie wykorzysta膰 zaawansowane mo偶liwo艣ci Google Analytics?
- Zaimplementuj Google Tag Managera w swojej witrynie i w aplikacji i uniezale偶nij si臋 od pomocy dzia艂u IT
- Popro艣 programist贸w o wdro偶enie warstwy danych przekazuj膮cej dodatkowe informacje do GTM
- Wdr贸偶 Google Analytics 4
- Mierz efektywno艣膰 swoich mobilnych dzia艂a艅
- Wykorzystuj mo偶liwo艣ci zaawansowanych segment贸w (por贸wna艅)
- Analizuj kohorty
- Stw贸rz panele analityczne z u偶yciem Google Data Studio
- Wykorzystaj potencja艂 remarketingu
- Wykorzystaj niestandardowe wymiary i metryki do optymalizacji witryny
- Skorzystaj ze wszystkich mo偶liwo艣ci 艣ledzenia e-commerce
- Sk膮d czerpa膰 wiedz臋? 殴r贸d艂a dla zaawansowanych
- TOP 10: jak maksymalnie wykorzysta膰 zaawansowane mo偶liwo艣ci Google Analytics?