Ребята, поздравляю с Днем семьи, любви и верности!
И не благодарите за напоминание)

В блоге Analytics Mania опубликованы Best Practices по работе в GA4. С одной стороны, это базовая инструкция, а-ля чек-лист при настройке трекинга. Но многие аналитики упускают и половины возможностей, которые указаны в статье. Вот так живешь себе и не догадываешься, что, например, можно изменить срок хранения данных с двух месяцев до 14. Всего автор дал 12 советов, а также поделился ссылками на другие обучающие статьи. Если тебе легче воспринимать материал на слух, то можешь посмотреть видео на YouTube-канале блога по той же теме. Ссылка – в статье.

Вернемся к вечному вопросу: как найти лучшую метрику? Уже полюбившийся автор Torsten Walbaum в блоге Towards Data Science (VPN) поделился своей версией. Торстен проработал десять лет руководителем команд аналитики, а теперь делится опытом с другими. Эта статья мне понравилась по нескольким причинам. Во-первых, мне импонируют характеристики «хорошей» метрики. Автор сформулировал их в виде девяти принципов, которые помогут отфильтровать достойные метрики от вторичных. Во-вторых, интересно посмотреть на «нехорошие» метрики. Иногда бизнес, вроде того же Х Илона Маска, уводит внимание от проблем в компании, меняя ключевую метрику. Главный инсайт: не существует идеальной метрики без недостатков. Среди всех вариантов мы выбираем «наименее плохой» показатель.

Зачем нужно измерять LTV? Паша Левчук в классной статье на Medium (VPN) рассмотрел четыре популярных сценария, когда LTV полезен при анализе рекламных кампании в digital-маркетинге. Например, LTV в паре с САС поможет рассчитать максимальную стоимость привлечения одного клиента через конкретный канал или кампанию. Также метрика [LTV / CAC] укажет на те кампании, которые стоит оптимизировать в первую очередь. Кстати, это лишь одна из статей о LTV от Паши. Остальные ищи в блоге автора.

#дайджест