Язык R в веб-аналитике и интернет-маркетинге — интервью с Алексеем Селезневым

< >

Маркетологи и аналитики все чаще обращаются к языку программирования R в повседневной работе. Зачем это нужно и какая польза от программирования на R в интернет-маркетинге? Коллеги из Лидзавода расспросили об этом руководителя отдела аналитики агентства Netpeak Алексея Селезнева.

— Здравствуйте, Алексей. Заметен спрос на специалистов с навыками применения языка R в маркетинге и веб-аналитике. Расскажите, с чем связан интерес к R среди профессиональных маркетологов?

Добрый день, преимущество R заключается в большом количестве пакетов, расширяющих базовые возможности. Они автоматизируют работу с рекламными и аналитическими платформами, то есть при использовании R за вас уже выполнили 80% работы. Остается ознакомиться с документацией по работе с конкретным пакетом, а затем использовать готовое решение, разработанное и упакованное в виде пакета функций.

R в интернет-маркетинге

— Можно ли сказать, что интернет-маркетолог обязан владеть навыками программирования на языке R?

Думаю, что «обязан» — довольно сильная формулировка. Маркетолог обязан уметь работать с рекламными сервисами и платформами веб-аналитики. R или другой язык, который поможет маркетологу избавиться от рутины, будет преимуществом перед другими маркетологами.

Если вопрос заключается в том, обязан ли маркетолог владеть навыками программирования, то нет. А вот аналитику в наше время уже необходимо знать хотя бы один из языков для работы с данными. Наиболее популярными являются R и Python, но можно выбрать и другой язык. Проще использовать R или Python, так как на этих языках можно найти много готовых решений, которые облегчат достижение аналитических задач.

— Поделитесь примерами использования языка R на пpaктике, каких результатов вы достигли?

Как мы внедрили BI-аналитику в отделе контекстной рекламы В нашем отделе контекстной рекламы работает более 40 специалистов, которые ведут около 150 проектов. Каждый проект интегрирован с рядом сервисов. Для их контроля мы внедрили BI-систему: сбор данных из всех сервисов осуществляется с помощью скриптов на R и пакетов, которые взаимодействуют с API, используемых нами сервисов. Приведу другие примеры:

1. С помощью R написан движок другой BI-системы, анализирующей эффективность нашего блога.
2. Передача данных между различными сервисами и базами по большей части в Netpeak сейчас реализована на R.

— А что с количественными показателями эффективности использования языка R?

Не рискну дать точную количественную оценку эффекта от внедрения подобных систем, но могу сказать, что доход отдела за первый год использования этого решения вырос на 65%. Конечно, это заслуги не только автоматизации и R, но по отзывам руководителя отдела контекстной рекламы, скорость и качество принятия управленческих решений значительно повысились. Раньше у него не всегда в нужный момент была информация по отделу, необходимая для принятия проектных и управленческих решений. Признаюсь, сами специалисты данную систему не очень активно используют. Для руководителей комaнд и руководства департамента платного трафика данная система стала органическим решением в процессе управления повседневными и организационными задачами.

Пакеты на R для маркетологов и веб-аналитиков

— Вы написали собственные пакеты на R, расскажите о них подробнее.

При внедрении BI-решения для отдела контекстной рекламы столкнулся с задачей сбора данных из источников, к которым в Power BI не было встроенных коннекторов. Тогда я и начал изучать язык R. Пакеты ryandexdirect и rfacebookstat написал для сбора данных внутри Netpeak. Позже залил пакеты в открытый доступ на GitHub, написал несколько статей с описанием того, как с ними работать.

Инициативу быстро подхватили специалисты других компаний. Например Дмитрий Осиюк опубликовал материал о том, как с помощью пакета ryandexdirect выявить мошенничество CPA сетей, а ребята из eLama написали две (1 и 2) статьи о том, как с помощью разработанных мной пакетов организовать сбор данных из рекламных систем в Google BigQuery.

Пакет ryandexdirect предназначен для работы с API рекламной платформы Яндекс.Директ. С его помощью можно:

• загружать из рекламных аккаунтов списки объявлений, группы объявлений, рекламные кампании;
• получить статистические данные из сервиса API Reports;
• останавливать и возобновлять показы на уровне рекламных кампаний, групп объявлений и отдельных объявлений;
• запрашивать список клиентов из агентского аккаунта.

Пакет rfacebookstat позволяет взаимодействовать с Facebook Marketing API, с его помощью можно:

• получить список доступных вам бизнес-менеджеров и рекламных аккаунтов;
• загружать в R списки доступных в ваших рекламных аккаунтах объявлений, групп объявлений и рекламных кампаний;
• запрашивать различные статистические данные в разрезе аккаунта, рекламных кампаний, групп объявлений и объявлений;
• управлять доступами пользователей к рекламным аккаунтам.

Достаточно широкий по функционалу пакет rvkstat, с помощью которого можно запрашивать информацию из API социальной сети ВКонтакте:

• статистику посещаемости сообщества;
• некоторую информацию из профиля пользователя, например список групп пользователя ВКонтакте;
• загружать список доступных вам рекламных аккаунтов ВКонтакте;
• загружать различные объекты рекламных аккаунтов, такие как рекламные кампании и объявления;
• запрашивать статистику по рекламным кампаниям, объявлениям и клиентам агентского аккаунта.

Есть небольшой пакет rmytarget, с помощью которого можно работать с API MyTarget, а точнее:

• получить список клиентов из агентского аккаунта;
• получить список рекламных кампаний и объявлений;
• загрузить статистику по рекламным кампаниям и объявлениям.

Недавно сделал новый пакет “rym”, который направлен на работу с API Яндекс.Метрики. Его можно уже установить из основного репозитория хранения пакетов R — CRAN (акроним Comprehensive R Archive Network) с помощью комaнды install.packages(“rym”), или из моего репозитория на GitHub с помощью комaнды devtools::install_github(‘rym’).

— Стоит ли беспокоиться о том, что к вам могут попасть коммерческие данные, анализ которых осуществляется с использованием ваших пакетов?

Моими пакетами пользуются eLama, IT-Agency и другие агентства. Этим решениям доверяют. Исходный код самого R и всех его расширений открыт. Компетентный специалист может проверить любую функцию перед ее использованием. Если же знаний в R недостаточно, не рекомендую использовать пакеты от неизвестных разработчиков, устанавливая их из GitHub. Если мы говорим про CRAN, то все пакеты из этого репозитория перед публикацией проходят тщательную проверку от комaнды CRAN. Из CRAN вы можете устанавливать пакеты, не переживая о том, что с вашими данными что-либо случится.

Польза от R в интернет-маркетинге и веб-аналитике

— В каких случаях целесообразно использование R?

Зависит от того, насколько хорошо вы им владеете. Для меня сейчас R — основной рабочий инструмент, почти любую задачу решаю с его помощью. Если же вам надо единоразово визуализировать небольшой массив данных, в пару десятков тысяч строк, а навыки работы в R не прокачаны, то, конечно, используйте тот инструмент (например, Excel), в котором вы эффективно решите задачу. Если говорить об общих рекомендациях на тему того, когда стоит прибегать к R, то выделю следующие случаи:

• объем данных, с которыми вам приходится встречаться в работе, обычно превышает 200 000 строк;
• вы ведете одновременно более пяти проектов;
• используете одновременно более трех источников данных;
• ежемecячно тратите более десяти часов на однотипные операции, которые выполняются по повторяющемуся сценарию.

В этих случаях рекомендую задуматься над тем, чтобы выделить время на изучение одного из языков, которые помогут быстрее и эффективнее достичь поставленных целей. Это может быть любой другой язык, необязательно R.

— Польза R ограничивается только автоматизацией сбора данных?

С помощью R можно строить модели машинного обучения, и таким образом использовать собранные данные. Помимо BI-систем, мы активно используем R для информационной рассылки. Ежедневно более чем по 150 проектам R скрипт обращается к данным Google ***ytics, ищет аномалии, после чего делает рассылку с обнаруженными проблемами ответственным за проект. Специалист может настраивать параметры поиска аномалий отдельно под каждый проект либо использовать стандартные настройки проверки. Полученные данные можно использовать для автоматизации принятия решений и контроля бизнес-процессов.

Аналогичный подход я использую для контроля работы скриптов, которые запускаются по расписанию. В случае сбоя в ходе работы скрипта на почту приходит уведомление об аварийном завершении работы, в письме я вижу сообщение об ошибке, название скрипта. Я контролирую работу десятков написанных мной скриптов и оперативно реагирую на сбои в их работе.

— Вы упоминали кейс выявления мошенничества в CPA-сетях. Насколько сложно вебмастеру или арбитражнику будет повторить анализ?

Воспроизвести данный кейс несложно, даже если вы вообще первый раз видите R. Просто открываете статьи Димы Осиюка и повторяете все точно по описанной инструкции.

Как маркетологу изучить R

— Высок ли порог входа в R?

Часто сталкиваюсь с той точкой зрения, что R — сложный язык, но я с этим не согласен, синтаксис R прост. Каждый, кто писал хоть сколько-нибудь сложные формулы в Excel, сможет перейти на работу в R. Здесь принцип тот же: пишите название нужной функции, в скобках передаете значения в различные аргументы данной функции.

Удобно устроена справка, которая вызывается в любой момент из нужной функции. Потребуется некоторое время для того, чтобы привыкнуть к R, но потом затраченное время окупится, когда вы автоматизируете всю рутину с его помощью.

— С чего стоит начать изучение языка R? На какие курсы, книги и пpaктические навыки следует обратить внимание в первую очередь?

К сожалению, на русском языке по R мало информации, но для старта хватит бесплатных курсов на Stepik. Они дадут базовое понимание синтаксиса R и навыки по работе со статистикой в R.

Недавно я закончил работу над большим курсом по применению языка R в задачах автоматизации интернет-маркетинга. От участников потребуется желание выучить R и понимание предметной области. Навыков настройки кампании в рекламных платформах будет достаточно для обучения. В результате слушатели смогут автоматизировать рутинную часть работы. Сам курс состоит из трех модулей:

• введение в программирование на языке R (синтаксис и базовые навыки программирования) ;
• работа с API (API Google ***ytics, Google Ads, Яндекс.Директа, Яндекс.Метрики, ВКонтакте, Facebook и других платформ) ;
• аналитика в R (сбор и анализ данных, визуализации полученной информации, работа с базами данных).

В курсе собрана информация, которая помогла мне автоматизировать работу с данными в Netpeak, думаю, интернет-маркетологам для начала работы в R этот курс подойдет и будет полезен.