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:

Аккаунт (Account). Имеет уникальный идентификатор, который можнро использовать для доступа к нескольким сайтам.
Идентификатор ресурса (Web Property) — уникальный ID, Данные разных идентификаторов нельзя объединять.
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.