Analiza przypadku dotycząca badania zachowań użytkowników na stronie e-commerce: od pierwszej wizyty do finalnego zakupu. Celem jest zidentyfikowanie etapów z największą utratą klientów oraz znalezienie punktów do zwiększenia konwersji strony.
Technologia
Google BigQuery i SQL: czyszczenie, agregacja danych oraz obliczanie metryk produktowych.
Looker Studio: opracowanie interaktywnego panelu BI do wizualizacji.
Kluczowe wyniki i spostrzeżenia
Zbudowano 7-etapowy lejek sprzedażowy i zidentyfikowano najsłabsze ogniwo — przejście od przeglądania produktu do koszyka.
Obliczono podstawowe KPI: CR do Dodania do Koszyka (12,5%) oraz ogólny CR do Zakupu (3,4%).
Zidentyfikowano anomalia behawioralne: ruch mobilny ma wysokie zainteresowanie, ale niską konwersję w płatności; ruch organiczny wykazuje najlepsze zatrzymanie.
Zintegrowano 8 filtrów (daty, urządzenia, kanały pozyskania) do samodzielnego badania danych przez marketerów.
#lookerstudio #sql #bigquery #ga4 #ecommerce #marketing #github #dashboard #analytics #analiza #marketing #dashboard #webanalityka
Technologia
Google BigQuery i SQL: czyszczenie, agregacja danych oraz obliczanie metryk produktowych.
Looker Studio: opracowanie interaktywnego panelu BI do wizualizacji.
Kluczowe wyniki i spostrzeżenia
Zbudowano 7-etapowy lejek sprzedażowy i zidentyfikowano najsłabsze ogniwo — przejście od przeglądania produktu do koszyka.
Obliczono podstawowe KPI: CR do Dodania do Koszyka (12,5%) oraz ogólny CR do Zakupu (3,4%).
Zidentyfikowano anomalia behawioralne: ruch mobilny ma wysokie zainteresowanie, ale niską konwersję w płatności; ruch organiczny wykazuje najlepsze zatrzymanie.
Zintegrowano 8 filtrów (daty, urządzenia, kanały pozyskania) do samodzielnego badania danych przez marketerów.
#lookerstudio #sql #bigquery #ga4 #ecommerce #marketing #github #dashboard #analytics #analiza #marketing #dashboard #webanalityka