Learning Google Analytics: Creating Business Impact and Driving Insights
Autor Mark Edmondsonen Limba Engleză Paperback – 20 dec 2022
Actualizarea majoră adusă de acest volum rezidă în trecerea de la simpla raportare a evenimentelor trecute la un model de activare a datelor în timp real, specific Google Analytics 4. Suntem de părere că această lucrare este esențială pentru înțelegerea modului în care GA4 utilizează integrările cloud pentru a unifica fluxurile de date online și offline, oferind o viziune de ansamblu asupra marketingului digital. Apreciem rigoarea tehnică cu care Mark Edmondson explică arhitectura sistemului, punând accent nu doar pe colectarea datelor, ci pe modelarea și stocarea lor eficientă. Ca și Jonathan Weber în Practical Google Analytics and Google Tag Manager for Developers, autorul distilează experiență reală în principii acționabile, însă Edmondson merge un pas mai departe prin concentrarea pe ecosistemul Google Cloud. Structura cărții ghidează cititorul prin procesul complex de proiectare a fluxurilor de date, evaluând resursele necesare pentru implementări personalizate. Deși în lucrări precum Making It, autorul a explorat dinamici diferite, în Learning Google Analytics acesta își valorifică statutul de Google Developer Expert pentru a oferi un ghid tehnic aplicat. Volumul publicat de O'Reilly se distinge prin pragmatism, abordând cazuri de utilizare concrete pentru activarea datelor, fiind un instrument de lucru indispensabil pentru analiștii care doresc să stăpânească noul model de măsurare digitală.
Preț: 301.85 lei
Preț vechi: 377.32 lei
-20%
Carte disponibilă
Livrare economică 30 aprilie-14 mai
Livrare express 16-22 aprilie pentru 65.48 lei
Specificații
ISBN-10: 109811308X
Pagini: 339
Dimensiuni: 178 x 234 x 19 mm
Greutate: 0.6 kg
Editura: O'Reilly
De ce să citești această carte
Recomandăm această carte analiștilor de date și specialiștilor în marketing care trebuie să facă tranziția către GA4. Cititorul câștigă o înțelegere profundă a integrării cu Google Cloud, învățând să construiască fluxuri de date care transformă informațiile brute în decizii de business. Este un ghid practic care elimină confuzia din jurul noului model de date, oferind competențele tehnice necesare pentru viitorul analiticii digitale.
Despre autor
Mark Edmondson este un specialist recunoscut la nivel internațional, deținând titlul de Google Developer Expert atât pentru Google Analytics, cât și pentru Google Cloud. Această dublă expertiză îi permite să abordeze ecosistemul de măsurare digitală dintr-o perspectivă tehnică avansată, fiind un pionier în utilizarea soluțiilor cloud pentru optimizarea performanței în marketing. Activitatea sa se concentrează pe automatizarea analizelor și pe crearea de punți între colectarea de date și procesele de business, contribuind constant la comunitatea open-source și la dezvoltarea celor mai bune practici în domeniu.
Descriere
Why is Google Analytics 4 the most modern data model available for digital marketing analytics? Because rather than simply report what has happened, GA4's new cloud integrations enable more data activation--linking online and offline data across all your streams to provide end-to-end marketing data. This practical book prepares you for the future of digital marketing by demonstrating how GA4 supports these additional cloud integrations. Author Mark Edmondson, Google Developer Expert for Google Analytics and Google Cloud, provides a concise yet comprehensive overview of GA4 and its cloud integrations.
Data, business, and marketing analysts will learn major facets of GA4's powerful new analytics model, with topics including data architecture and strategy, and data ingestion, storage, and modeling. You'll explore common data activation use cases and get guidance on how to implement them. You'll learn: How Google Cloud integrates with GA4 The potential use cases that GA4 integrations can enable Skills and resources needed to create GA4 integrations How much GA4 data capture is necessary to enable use cases The process of designing dataflows from strategy though data storage, modeling, and activation