Аналітичний кейс із дослідження поведінки користувачів e-commerce сайту: від першого візиту до фінальної покупки. Мета — виявити етапи з найбільшою втратою клієнтів та знайти точки для підвищення конверсії сайту.
Технологічний стек
Google BigQuery та SQL: очищення, агрегація даних та розрахунок продуктових метрик.
Looker Studio: розробка інтерактивної BI-панелі для візуалізації.
Ключові результати та інсайти
Побудовано 7-етапну воронку продажів та виявлено найслабшу ланку — перехід від перегляду товару до кошика.
Розраховано основні KPI: CR to Add to Cart (12.5%) та загальний CR to Purchase (3.4%).
Виявлено поведінкові аномалії: мобільний трафік має високий інтерес, але низьку конверсію в оплату; органічний трафік демонструє найкраще утримання.
Інтегровано 8 фільтрів (дати, пристрої, канали залучення) для самостійного дослідження даних маркетологами.
#lookerstudio #sql #bigquery #ga4 #ecommerce #marketing #github #dashboard #analytics #аналітика #маркетинг #дашборд #вебаналітика
Технологічний стек
Google BigQuery та SQL: очищення, агрегація даних та розрахунок продуктових метрик.
Looker Studio: розробка інтерактивної BI-панелі для візуалізації.
Ключові результати та інсайти
Побудовано 7-етапну воронку продажів та виявлено найслабшу ланку — перехід від перегляду товару до кошика.
Розраховано основні KPI: CR to Add to Cart (12.5%) та загальний CR to Purchase (3.4%).
Виявлено поведінкові аномалії: мобільний трафік має високий інтерес, але низьку конверсію в оплату; органічний трафік демонструє найкраще утримання.
Інтегровано 8 фільтрів (дати, пристрої, канали залучення) для самостійного дослідження даних маркетологами.
#lookerstudio #sql #bigquery #ga4 #ecommerce #marketing #github #dashboard #analytics #аналітика #маркетинг #дашборд #вебаналітика