Технические требования

Панель управления продуктом

Необходимо извлечь данные из GA4 (BigQuery) и facebook ads (BigQuery) и google ads (BigQuery) и имплементировать следующие виджеты в Looker Studio:

1. MAU/DAU %

2. DAU

3. MAU

4. CAC

5. 14-дневная удерживаемость

6. 7-дневная удерживаемость

7. 3-дневная удерживаемость

8. CR Трафик > Регистрация (среднее по каналу)

На основе документа google sheets с задачами имплементировать:

1. Завершенные еженедельные задачи продукта

2. Задача менеджера продукта из списка разработки

3. Задача менеджера продукта из списка управления

Все необходимые данные в таблице есть.

Маркетинг

Поведенческие

Необходимо извлечь данные из GA4 (BigQuery) и построить виджет.

1. На основе события - "search_Global"

   1. топ 50 продуктов (передается в это событие как параметры)

   2. и отдельно топ 50 магазинов название магазина (передается в это событие как параметры)

2. На основе события - "tutorial_viewed", данные передаются в параметрах

   1. Пользователей посмотрело 1-й слайд

   2. Пользователей посмотрело 2 слайда

   3. Пользователей посмотрело 3 слайда

   4. …

   5. Пользователей посмотрело 9 слайдов

   6. В каждом слайде % пользователей от тех, кто начал смотреть слайды (онбординг) до тех, кто закрыл онбординг

   7. Среднее число слайдов, которые просматривают пользователи (среднее арифметическое)

3. На основе события - "sign_ups" количество гостевых пользователей

4. На основе события - "sign_ups" количество зарегистрированных пользователей.

   1. Общее количество пользователей

   2. Только те, кто зарегистрировался через google

   3. Только те, кто зарегистрировался через email

   4. Только те, кто зарегистрировался через apple

5. На основе события - "location login"

   1. таблица с 25 наиболее частыми локациями, отсортированная от наиболее частой до наименее частой (города)

6. ?? На основе события - "location login district"

   1. по каждому из 25 городов вывести самые частые районы 10 штук от самых частых до менее частых в таблице

7. На основе события - "location login change district"

   1. по каждому из 25 городов вывести самые частые районы 10 штук от самых частых до менее частых, которые изменили (условно регистрировался дома, а потом поменял локацию на ту, что рядом с работой)

8. На основе события - "radius changed"

   1. вывести в таблице самые частые радиусы топ 10

9. На основе события - "filter selected"

   1. вывести в таблице самые частые категории топ 10 фильтров

   2. % от всех пользователей до тех, кто в фильтре выбрал красный бейджик скидок

10. На основе события - "shop clicked"

    1. топ 25 магазинов, на которые нажимают

11. На основе события - "shoplist add"

    1. % от общего количества пользователей до тех, кто добавил в shop list

       1. Продукты

       2. Каталоги

       3. продукты - отметили выполненным

       4. каталоги - отменить выполненным

12. На основе события - "add to favourites"

    1. % от общего количества пользователей до тех, кто добавил в избранное

       1. Магазины

       2. Продукты

13. На основе события - "catalog opened"

    1. % от общего количества пользователей до тех, кто взаимодействовал с каталогом

       1. catalog click event

       2. Tab_catalog_opened

14. На основе события - "catalog_shared"

    1. % от общего количества пользователей до тех, кто делился продуктами, каталогами или шоп-листами хотя бы 1 раз

Рекламные

На основе данных в BigQuery, ожидаем таблицу

    https://docs.google.com/spreadsheets/d/1j-k7Ix8u0EPkuEUI_dA5Baj3JdsIw_7YZnq-Vhiwrws/edit?usp=sharing

Менеджер проекта

На основе данных с серверной JIRA. Которая лежит под VPN

1. Список задач текущего релиза в таблице

   1. Здесь еще должна быть дата релиза

   2. Количество закрытых задач

   3. Отдельный виджет - количество заведенных багов тестировщиками в релизе

   4. Отдельный виджет - количество пофиксенных багов командой в релизе

2. Список задач текущего спринта в таблице

   1. Список задач текущего спринта в таблице

   2. Количество закрытых задач

3. Общее время команды в таблице залоговая в день все 7 дней недели и количество часов в неделю отдельная колонка (отпуска нужно вычитать) по спец. задачам в JIRA

4. Общее время команды запланированное (оцененное в задачах) на каждый день недели 7 дней

5. Количество покрытых автотестов qa automator в неделю

6. Фильтры

   1. Dropdown с фильтрами

      1. Команда: mobile, web, parsers

      2. период времени (номер спринта, релиза, недели)