Навыки и знания, необходимые в работе с GTM

На мой взгляд, наиболее ценные навыки и знания, которые необходимы веб-аналитику при работе с проектами, заключаются не в умении пользоваться интерфейсами Google Tag Manager, Google Analytics, Яндекс.Метрика и т.д., знать где расположены различные кнопочки и функции, а в понимании принципов работы с данными - делать из них выводы, которые будут ценными для компании (клиента, заказчика) и в дальнейшем приведут к положительному результату.

Важно видеть неочевидные вещи, уметь извлекать пользу из данных, из которых, на первый взгляд, вообще никакого вывода сделать нельзя. Работа веб-аналитика не ограничивается построением отчетов и настройкой счетчиков аналитики. Он должен быть внимателен к деталям и быть в курсе всех событий внутри компании (акций, скидок, специальных предложений, расширении ассортимента и т.д.), чтобы находить зависимости между этими событиями и оперативно реагировать на изменения.

Помимо этого, аналитик должен понимать, как работает тот или иной канал трафика, по которым посетители приходят на сайт. Он должен уметь пользоваться не только базовыми и бесплатными инструментами, но и иметь возможность предложить заказчику более серьезные сервисы и ориентироваться в них.

Изображение выше иллюстрирует один из примеров настройки потоков данных для среднего интернет-магазина. Если вы считаете себя неплохим веб-аналитиком, задайте вопрос: «Сколько сервисов из перечисленных я»:

А. из этого списка знаю;

Б. пробовал внедрить для заказчика;

Разумеется, такая работа подразумеват под собой комплексный подход, ни один день работы и ни в одиночку. Уметь делать все самостоятеьно необязательно, но ориентироваться в механике будет существенным плюсом.

Не менее важно, чтобы аналитик мог не только откликнуться на запрос передачи данных от других команд, но и мог сам определить, какими данными следует поделиться. Для этого нужно постоянно смотреть на данные под разным углом, думать о том, могут ли они быть полезны.

Переходя к инструментарию веб-аналитика в целом, и в Google Tag Manager в частности, я бы выделил следующие:

• Google Analytics или Яндекс.Метрика;
• Google Tag Manager;

Он позволяет упростить взаимодействие между вами и заказчиком, снизив при этом зависимость от команды разработчиков сайта. Чтобы максимально использовать функционал системы управления тегами, желательно знать основы HTML, CSS и язык программирования JavaScript. Именно в такой последовательности лучше всего начинать обучение: 1. HTML; 2. CSS; 3. JavaScript.

HTML (от англ. HyperText Markup Language — «язык гипертекстовой разметки») — стандартизированный язык разметки документов в интернете. Большинство веб-страниц содержат описание разметки на языке HTML (или XHTML). Язык HTML интерпретируется браузерами; полученный в результате интерпретации форматированный текст отображается на экране монитора компьютера или мобильного устройства.

Затем вы можете перейти к изучению CSS, и как использовать их для оформления HTML документа (например, изменить шрифт и его размер, добавить границы и тени, разметить страницу в несколько столбцов, добавить анимацию и другие визуальные эффекты).

Один из самых важных механизмов CSS - селекторы. Это формальное описание того элемента или группы элементов, к которым применяется указанное правило стиля. В процессе работы с GTM вы будете очень часто сталкиваться с ситуацией, когда необходимо настроить отслеживание клика по какому-либо элементу на веб-странице, а у этого элемента нет идентифицирующих его атрибутов, таких как, например, ID, class или URL. Тогда на помощь приходят CSS-селекторы.

Рекомендуемая литература: htmlbook.ru и книга Влада Мержевича «HTML и CSS на примерах».

Как правило, счетчики веб-аналитики представляют собой фрагмент JavaScript кода, который размещается на отслеживаемых страницах сайта. Код Google Analytics, Google Tag Manager, Яндекс.Метрика – в основе всех их лежит JavaScript.

На JavaScript можно писать скрипты для Google AdWords для автоматизации определенных действий.

Помимо самого JS, не помешают знания jQuery. jQuery — библиотека JavaScript, фокусирующаяся на взаимодействии JavaScript и HTML. Она помогает легко получать доступ к любому элементу DOM, обращаться к атрибутам и содержимому элементов DOM, манипулировать ими.

Рекомендуемая литература: learn.javascript.ru, Крис Минник и Ева Холланд «JavaScript для чайников», Марейн Хавербек «Выразительный Javascript», Эрик Фримен и Элизабет Робсон «Изучаем программирование на JavaScript», Антон Шевчук «Учебник jQuery для начинающих».

Для работы с GTM вышеописанных знаний вполне достаточно. Однако если говорить о других инструментах и задачах веб-аналитика, например, передавать данные из CRM-системы в Google Analytics или наоборот, то здесь нужны навыки и опыт импорта данных и API.

Использование SQL-запросов может пригодиться при работе с BigQuery. В последнее время все чаще используются инструменты визуализации данных (Google Data Studio, Microsoft Power BI, Tableau и др.). В службе Power BI можно просматривать визуальные элементы, созданные с использованием R-скриптов, и взаимодействовать с ними. Они написаны на языке программирования R - самом популярном языке программирования среди специалистов по статистике, обработке и анализу данных, а также бизнес-аналитиков.

Все большую популярность набирает Python, который имеет встроенные библиотеки для анализа данных (Anaconda – Pandas). Не стоит забывать и про старый добрый Microsoft Excel, который имеет мощный функционал для работы с данными.