Тема 7. Веб-аналітика – ключові компетенції і тренди. Робота з меседжерами, налаштування аналітики для телеграм груп та ботів.

9. Тренди веб-аналітики 2024-2025

1. AI та Machine Learning в аналітиці

Predictive Analytics (Прогнозна аналітика)

GA4 вже має:

Purchase Probability — ймовірність, що користувач здійснить покупку
Churn Probability — ймовірність, що користувач пішов назавжди
Revenue Prediction — очікуваний дохід від користувача

Використання:

Приклад:

GA4 визначив 1,000 користувачів з Purchase Probability > 80%

Дія:

→ Створити аудиторію "High Purchase Intent"

→ Запустити targeted кампанію

→ Персоналізований email з промокодом

Результат:

Конверсія цієї аудиторії в 3x вище середньої

AI-powered Insights (Автоматичні інсайти)

GA4 автоматично виявляє аномалії
Insights про зростання/падіння метрик
Recommendations від AI

Приклад:

GA4 Insight: "Traffic from Facebook increased by 150% last week"

Питання для аналітика:

→ Що спричинило зростання? (viral post? ad campaign?)

→ Чи конвертується цей трафік?

→ Як підтримати цей momentum?

Conversational Analytics (Чат з даними)

Emerging trend: Можливість "розмовляти" з даними

Приклад (майбутнє):

Аналітик → AI:

"Чому впали продажі в березні порівняно з лютим?"

AI → Аналізує дані → Відповідає:

"Продажі впали на 15%. Основні причини:

1. Зменшення трафіку з Google Ads (-30%)

2. Зростання bounce rate на mobile (+20%)

3. Competitor X запустив агресивну промо-кампанію"

Інструменти:

Google Analytics AI-powered search (у розробці)
ChatGPT + plugins для analytics
Tableau AI

2. Privacy-first та Cookieless Майбутнє

Виклики:

Third-party cookies вимирають:

Safari, Firefox — вже блокують
Chrome — планує відмовитись (2024-2025)
70-80% трафіку стане "untrackable" традиційними методами

Наслідки: ❌ Менш точна атрибуція ❌ Складніше створювати audiences ❌ Ремаркетинг стає складнішим

Рішення:

First-party data (Власні дані)

Що це:

Дані, які ВИ збираєте безпосередньо від користувачів:

- Email, телефон (з consent)

- Поведінка на вашому сайті/додатку

- Purchase history

- CRM дані

Як використовувати:

✅ Customer Data Platform (CDP)

✅ Server-side tracking (Conversions API)

✅ Email marketing (permission-based)

✅ Loyalty programs

Zero-party data (Дані, які користувачі дають добровільно)

Приклад:

"Які ваші харчові вподобання?"

☐ Вегетаріанська їжа

☐ Веганська їжа

☐ Безглютенова

☐ Кето

→ Користувач дає інформацію в обмін на персоналізацію

→ Ви можете створювати targeted кампанії

Server-side tracking

Conversions API (Meta)
Server-side GTM
Direct integrations
Менш залежить від cookies

Privacy Sandbox (Google)

FLoC → Topics API
Групування користувачів за інтересами
Без individual tracking

Consent Management Platforms (CMP)

Збір згоди користувачів (GDPR compliance)
Управління cookies
Приклади: OneTrust, Cookiebot, Usercentrics

3. Real-time Analytics та Instant Decision Making

Тренд: Від щомісячних звітів → щотижневі → щоденні → real-time

Приклади:

E-commerce:

Real-time dashboard:

- Поточні продажі (сьогодні)

- Active users на сайті

- Conversion rate (оновлюється кожну хвилину)

- Top-selling products

Дія:

Якщо conversion rate різко падає → негайно перевірити технічні проблеми

SaaS:

Real-time метрики:

- Sign-ups today

- Active trial users

- Trial → Paid conversions

- Churn alerts

Дія:

Якщо користувач не активний 3 дні → автоматичний email "Потрібна допомога?"

Інструменти:

GA4 Real-time Report
Mixpanel Real-time
Custom dashboards (Grafana, Datadog)

4. Product Analytics (Аналітика продукту)

Відмінність від web analytics:

Фокус на in-app поведінку
User flows та funnels
Feature adoption
Cohort analysis

Питання product analytics:

Які feature використовуються найбільше?
Де користувачі застрягають в onboarding?
Чому користувачі churning?
Як покращити retention?

Інструменти:

Mixpanel
Amplitude
Heap
Pendo

Event-based model:

Замість pageviews → events

Приклад (SaaS):

- User signed up

- User completed onboarding

- User created first project

- User invited team member

- User upgraded to paid plan

5. Cross-device та Omnichannel Tracking

Виклик:

Користувач:

День 1: Побачив рекламу на телефоні (Instagram) → не купив

День 3: Зайшов з ноутбука (Google Search) → додав у кошик

День 5: Купив з планшета (прямий перехід)

→ Традиційна аналітика: 3 різних користувачів

→ Насправді: 1 користувач, 3 пристрої

Рішення:

User ID tracking (після логіну)
Cross-device reports в GA4
Customer Data Platform (CDP)

Segment, mParticle, Lytics
Об'єднує дані з усіх touchpoints

6. Data Democratization (Демократизація даних)

Тренд: Від "дані лише для аналітиків" → "дані для всіх"

Приклади:

Marketing team:

→ Доступ до дашборду з campaign performance

→ Можуть самостійно аналізувати без analyst

Sales team:

→ CRM з real-time даними про leads

→ Інтеграція з analytics

Product team:

→ Feature adoption metrics

→ User feedback aggregated

Інструменти self-service analytics:

Looker Studio (безкоштовно)
Tableau
Power BI
Metabase

Переваги: ✅ Швидші рішення (не чекати на analyst) ✅ Більше insights (більше людей дивляться на дані) ✅ Аналітики фокусуються на складніших задачах