Google Analytics Logs Analysis

Этот проект направлен на анализ данных Google Analytics, собранных в период с августа 2016 по август 2017 года. Анализ данных поможет выявить ключевые тенденции и поведенческие паттерны пользователей сайта и предложить рекомендации для повышения конверсии.

Описание данных

Данные содержат следующие ключевые поля:

• date: Дата посещения сайта.
• fullVisitorId: Уникальный идентификатор пользователя.
• sessionId: Уникальный идентификатор сессии пользователя.
• channelGrouping: Канал привлечения пользователя.
• visitStartTime: Время начала визита.
• device.browser и device.operatingSystem: Браузер и операционная система.
• device.isMobile и device.deviceCategory: Является ли устройство мобильным и его тип.
• geoNetwork: Географические данные, включая страну, регион и город.
• totals.hits и totals.pageviews: Взаимодействия с сайтом и просмотры страниц.
• totals.transactionRevenue: Доход от транзакций.
• trafficSource: Источники трафика и рекламные данные (при наличии).

Основные задачи анализа

1. Сезонный анализ новых покупателей: Выявление тенденций роста числа новых пользователей в праздничный сезон и предложения по увеличению продаж в этот период.
2. Анализ времени покупок: Оценка активности пользователей по времени суток и дню недели для оптимизации маркетинговых усилий.
3. Удержание пользователей: Предложения по улучшению вовлеченности пользователей, которые редко возвращаются на сайт после первого визита.
4. Конверсия с YouTube: Оценка эффективности рекламы на платформе YouTube и рекомендации по перераспределению бюджета.
5. Анализ по географическим регионам: Изучение предпочтений пользователей из крупных городов США, чтобы более точно настроить маркетинг.

Инструменты и технологии

• Язык программирования: Python
• Библиотеки: pandas, numpy, matplotlib для анализа данных и визуализации, scikit-learn, CatBoost для возможного моделирования.
• Среда: Jupyter Notebook или другой редактор для Python

Основные выводы

• Сезонный рост новых покупателей: Пик активности новых пользователей наблюдается с октября по декабрь, что можно использовать для стимулирования продаж в этот период.
• Время активности пользователей: Большинство покупок совершаются в будние дни с 10 до 20 часов, что может указывать на офисных работников, совершающих покупки в рабочее время.
• Низкая частота возвратов: Многие пользователи не возвращаются после первого визита, что негативно влияет на выручку. Акции и улучшение интерфейса могут помочь в увеличении возвратов.
• Низкая конверсия с YouTube: Несмотря на высокий трафик с YouTube, конверсия из этого канала остается низкой. Рекомендуется пересмотреть рекламные затраты на этой платформе.
• Концентрация покупателей в крупных городах США: Основными покупателями являются жители Нью-Йорка и Сан-Франциско, что дает возможность для таргетинга и настройки рекламных кампаний.