2 października 2022 63:46 Odcinek 076

Skuteczna analityka w e-Commerce – Martyna Zastrożna

Analityka w sklepach internetowych dość często kuleje. Wklejamy na stronę kod Google Analytics i na tym dość często się kończy. To jednak nie wystarczy. Dane, poza samym ich zbieraniem, trzeba też analizować i wyciągać z nich wnioski, ktore później możemy przełożyć na działania. Niestety wiele sklepów internetowych wciąż ma z tym problem. Zapominają one o zaplanowaniu analityki, zbierają zbyt wiele danych lub sprawdzają raporty zbyt rzadko. Nic więc dziwnego, że nie są w stanie efektywnie rozwinąć swojego biznesu.

Do tego odcinka Sztuki e-Commerce zaprosiłem Martynę Zastrożną, Starszą Analityczkę Danych w Allegro, ekspertkę od Google Analytics i autorkę wielu publikacji, w tym dwóch książek o Analyticsie. W tej rozmowie Martyna radzi słuchaczom podcastu jak podejść do analityki swojego sklepu internetowego, gdzie zacząć i jak to sprawnie robić.

Listen to „Skuteczna analityka w e-Commerce – Martyna Zastrożna” on Spreaker.

Dodatkowe materiały

Jeśli zainteresował Cię odcinek, sprawdź również:

  1. Książkę Google Analytics dla marketingowców Martyny
    https://lubimyczytac.pl/ksiazka/287012/google-analytics-dla-marketingowcow-wydanie-ii
  2. Książkę Google Analytics w biznesie. Poradnik dla zaawansowanych Martny
    https://lubimyczytac.pl/ksiazka/264955/google-analytics-w-biznesie-poradnik-dla-zaawansowanych
  3. Gotowy plan analityczny od Martyny, który pomoże Ci lepiej przygotować się do analizy Twojego sklepu
    https://docs.google.com/document/d/1xsIBlHdW8vZDgaj57Xw2-bYL678t4wZRs4Qil2Luitc/edit
  4. Gotowy dashboard e-Commerce do Google Data Studio
    https://datastudio.google.com/u/1/reporting/e0e9c9e8-878e-44ba-99ac-563e9f1f6f4f/page/p_mt822z7wvc?utm_source=sztuka-ecommerce&utm_medium=podcast&utm_campaign=podcast
  5. Kurs Analityka internetowa z Google Analytics 4 Przemka Modrzewskiego
    https://modrzewski.com/ga4/
  6. Newsletter Karola Dziedzica
    https://www.karoldziedzic.pl/
  7. Newsletter Damiana Ramsa
    https://www.damianrams.pl/newsletter/
  8. Newsletter Pimp My Analytics Macieja Lewińskiego
    https://www.maciejlewinski.pl/pimpmyanalytics/
  9. Blog Simo Ahava
    https://www.simoahava.com/
  10. Podcast Technical Marketing Handbook – Simo Ahava
    https://www.teamsimmer.com/tmh-podcast/
  11. Odcinek Jak odnaleźć się w świecie cookieless? – Witold Wrodarczyk o tym, jak zmiany w prywatności wpłyną na to, co możemy analizować w Google Analytics
    https://marekkich.pl/sztuka-ecommerce/070-jak-odnalezc-sie-w-swiecie-cookieless-witold-wrodarczyk/
  12. Odcinek Google Analytics 4 – co warto wiedzieć? – Maciej Lewiński, który pomoże Ci poukładać wiedzę na temat nowej odsłony Google Analytics
    https://marekkich.pl/sztuka-ecommerce/067-google-analytics-4-co-warto-wiedziec-maciej-lewinski/
  13. Odcniek Jak samodzielnie pracować nad SEO w sklepie? – Grzegorz Strzelec o samodzielne pracy nad wysokimi pozycjami w Google
    https://marekkich.pl/sztuka-ecommerce/055-jak-samodzielnie-pracowac-nad-seo-w-sklepie-grzegorz-strzelec/

Transkrypcja odcinka

W wielu sklepach internetowych sytuacja zastana wygląda mniej więcej tak, że główny analityk jest zainstalowany w wersji domyślnej, czyli poprzez wklejenie kodu śledzenia w nagłówku, a właściciele patrzą zupełnie nie na te liczby, co trzeba. To nie jest najlepsze rozwiązanie, bo jak masz podejmować dobre decyzje i wyciągać słuszne wnioski, jeżeli nie masz odpowiednich danych jakościowych? Mam nadzieję, że po tym odcinku to się zmieni i wszyscy zaczniemy patrzeć na właściwe dane we właściwy sposób zamiast błądzenia po omacku. 

Dzisiaj moim gościem jest osoba, która wie tak dużo o analityce, że napisała o tym 2 książki, które, swoją drogą, naprawdę polecam. Martyna Zastrożna, bo o niej mowa, swoje doświadczenie analityczne zbiera w największym polskim e-Commerce, czyli w Allegro. Jest autorką wielu publikacji na temat analityki, a tytuły tych książek, gdybyś chciał od razu iść na zakupy, to: Google Analytics dla marketingowców i Google Analytics w biznesie. Ta rozmowa będzie naprawdę bardzo praktyczna, tak że z nieskrywaną przyjemnością zapraszam Cię do odsłuchania.

Cześć, Martyno!

Cześć!

Czy mogłabyś w kilku zdaniach opowiedzieć o sobie dla tych słuchaczy, którzy jeszcze nie mieli okazji cię poznać?

Nazywam Martyna Zastrożna i jestem starszą analityczką danych w największym polskim e-Commerce i, tak powiem nieskromnie, w jednym z największych europejskich, natomiast Analyticsem (bo głównie zajmuję się Google Analytics) zajmuję się też trochę hobbistycznie. Napisałam 2 książki na ten temat, ostatnio zaktualizowane z wiadomych powodów. Poza tym, jako człowiek prywatny, lubię chodzić na koncerty, lubię dobrą herbatę i mocne brzmienia albo odwrotnie i kocham wszystko, co fińskie i co islandzkie.

Powiedziałaś o tym, że jesteś starszym analitykiem, co w jakimś stopniu sugeruje, że jest też młodszy analityk. Jak wielu analityków pracuje w ogóle w Allegro?

Po pierwsze, nie mogę o tym mówić, ale gdybym miała powiedzieć z grubsza, to wielu. Ci analitycy zajmują się bardzo różnymi rzeczami, bo ja teraz głównie się zajmuję analizą produktów dla sprzedających. Wcześniej bardzo długo analizowałam marketing, ale są analitycy finansowi i analitycy produktów – przeróżne specjalności, specjalizacje. Analitycy biznesowi jako tacy, więc trochę nas jest, aczkolwiek nikt by się nie obraził, gdyby było nas jeszcze więcej, bo pracy nie brakuje.

Rozumiem, czyli takie podejście niektórych e-Commerce, że analizowanie danych to taki projekt na uboczu, którym można się zajmować w wolnej chwili, to jest jedna perspektywa, natomiast te duże e-Commerce to jest zdecydowanie full-time job, i jak się okazuje, nie tylko dla jednej osoby.

Oczywiście że tak. Myślę, że każdy, kto przebije już jakąś granicę rozwoju, to doskonale sobie uświadomi, że bez analityki daleko już nie pójdzie, natomiast też ten zespół musi się rozrastać, bo tych obszarów analizy jest coraz więcej, im większy jest nasz, na przykład, sklep albo po prostu jakiekolwiek inny biznes.

Wspomniałaś coś o książkach. Ja je oczywiście podlinkuję i też gorąco polecam, bo kupa fajnej wiedzy w nich siedzi. Z twojej wiedzy też mam zamiar czerpać całymi garściami, ale wspomniałaś o tej aktualizacji z wiadomych przyczyn i może od nich zacznijmy, czyli od zmiany, która nadchodzi już wielkimi krokami – zmiany ze starego Analytics na nowy. Pytanie do ciebie – czy już zdążyłaś się przesiąść do nowego narzędzia od Google’a?

Przesiąść to nie wiem, czy jest odpowiednie słowo, bo ja trochę jako grzeczny, potulny uczeń Google’a stosuję dual tagging, czyli mam podwójne tagowanie na stronie. Z jednej strony jest cały czas utrzymywanie Universal Analytics, czyli ta wersja numer 3, a z drugiej strony już od dosyć dawna mamy wdrożonego, przynajmniej w takim podstawowym zakresie, Analytics 4. 

To już wdrażaliśmy w zasadzie w takiej bardzo wczesnej fazie, kiedy to się jeszcze nazywało App + Web i jakoś tak utrzymywaliśmy, utrzymywaliśmy. Wiadomo, że teraz lipiec 2023 to jest taki deadline, po którym już nie będzie odkładanych świeżych danych w Universalu, więc powoli następuje mobilizacja z przesiadką nie tylko… No właśnie, z przesiadką – nie tylko zbieraniem równolegle danych, ale też z przesiadką, na przykład, na budowanie list odbiorczych dla kampanii, na przykład Google Ads czy Display & Video 360 już powoli w oparciu o listy tworzone właśnie w Analytics 4, a nie w tym naszym Universal. Tak więc, jestem może nie po, ale w trakcie przesiadania.

A czy z punktu widzenia e-Commerce managera są jeszcze braki, które utrudniają używanie GA4?

Z poziomu takiego bardzo podstawowego myślę, że większość rzeczy jest, chociaż niektórzy się przerażają tym, że, na przykład, nie ma takiej metryki, która nazywa się „współczynnik konwersji”. Trochę rozumiem ten strach czy zdziwienie, ale też to, że póki co jej nie ma, bo Analytics czy w ogóle Google próbuje nas troszeczkę teraz namówić na odejście od prostej atrybucji, na przykład last click, czyli takiej, której przypisujemy całą wartość konwersji do ostatniego źródła na ścieżce do atrybucji data driven, czyli takiej, gdzie, na przykład, możemy mieć 0,33 atrybucji przypisanej do jakiegoś kanału i wtedy trochę trudniej jest policzyć ten współczynnik konwersji per kanał, a nie tylko per cały biznes. To może trochę przerażać.

Oczywiście, są jakieś braki. Obserwuję, na przykład, związane ze śledzeniem tych wszystkich rzeczy, które dzieją się przed dodaniem do koszyka. Tam, na przykład, tak samo, jak w Universal, możemy sobie śledzić wyświetlenia produktów na listingach kategorii czy wyszukiwania i kliknięcia w nie, tak samo różne karuzelki z rekomendacjami. Widzę tam jeszcze jakieś takie, brzydko powiem, „babolki”, że te pliki niekoniecznie… może się nawet zbierają, ale niekoniecznie widać je w interfejsie, niekoniecznie można to sobie analizować, ale taki basic, mówiąc brzydko, po angielsku, zdecydowanie jest i tutaj nie ma się co obawiać. Jedyne, co może być uciążliwe, to konieczność jednak wprowadzenia pewnych zmian w warstwie danych albo pokombinowanie z tą jeszcze używaną, starszą, tak, żeby te dane się wysyłały. 

Trzeba więc zrobić jakieś wdrożenie, ale gdy już je zrobimy, to na większość tych rzeczy rzeczywiście możemy sobie w tym Analytics 4 patrzeć. Już nie ma tam jakichś rażących braków, aczkolwiek dostęp do nich jest trochę trudniejszy czy może są bardziej poukrywane, niż to miało miejsce w Universal.

Patrząc na to wszystko bardzo ogólnie, biorąc pod uwagę interfejs, to, co można w nowym Analytics, to, co można było w starym… na stan obecny, bo wiem, że Google też ma zamiar trochę jeszcze zmian wprowadzić przed oficjalnym zamknięciem Universal Analytics, ale biorąc to, co mamy teraz, i gdybyś mogła podjąć taką decyzję, to zostałabyś przy starej wersji, zakładając, że ona nigdy nie wygaśnie, czy raczej byś rekomendowała mimo wszystko zmienić się na nową, i dlaczego?

Najlepiej jest oczywiście na razie korzystać z obydwu i sobie chociażby nauczyć się, skąd wynikają różnice, ale gdybym miała wybrać jedną, to wybrałabym już „czwórkę”. Po pierwsze, w kontekście mojej pracy, to dla mnie jest nieoceniony fakt, że wreszcie mogę w sposób spójny mierzyć sobie ruch pomiędzy aplikacją jedną i drugą i webem, czyli przeglądarką. 

Akurat w tak dużym i, że tak powiem, powracalnym e-Commerce, kiedy ci użytkownicy korzystają nawet kilka razy w tygodniu albo nawet niektórzy kilka razy dziennie, to powiązanie pomiędzy urządzeniami czy nawet, powiedzmy, platformami, jest niezbędne, więc tego już bym nie oddała za Universal. Jestem też trochę bardziej już może zapoznana, nauczona tego Analytics 4, więc wiem, gdzie czego szukać. 

Wartością dla mnie jest też eksport danych do big query, możliwość pracy na surowych danych, tworzenie scoringów, i tak dalej. W ogóle wydaje mi się, że dla większości użytkowników, którzy już przełamią pierwsze lody, to ta „czwórka” okaże się fajna chociażby ze względu na bardzo w dużej i ciekawej możliwości związanej z machine learningiem. Już teraz wiem, widzimy w postaci jakichś inside’ów, które nam się pokazują. One są na razie dosyć prościutkie, ale coraz lepsze, i gdzieś tam próbują nam wyłowić właśnie inside z danych, a nie tylko sprzedać same dane.

Po drugie, właśnie, na przykład, możliwość tworzenia w oparciu o ten machine learning i w ogóle modelowanie list odbiorców do jakichś kampanii w systemach reklamowych Google’a, na przykład tacy, którzy prawdopodobnie dokonają zakupów w najbliższych dniach albo takiej pracy, którzy właśnie przestaną kupować, czyli jak to brzydko mówimy w korporacji, „zczernują”, to jest bardzo fajna możliwość i myślę, że bardzo fajny pomysł na takie kampanie, które powinny w zasadzie chodzić na okrągło dla większych e-Commerce. Ja bym więc już nie oddała tej „czwórki”, szczerze mówiąc, aczkolwiek, tak jak wspominałam, rozumiem trochę ból przesiadki. Jednak, jeśli jedno z dwóch, to „czwórka”.

Rzeczywiście na LinkedIn i ogólnie w branży toczy się dyskusja, czy warto, czy nie, co jest lepsze a co gorsze i…

Teraz, to już trzeba!

Teraz to już trzeba, tak. Google nie da nam już wyjścia. My mogliśmy sobie pomarzyć, ale mimo wszystko z tych marzeń i tak wynika, że jednak rekomendujemy nowego Analytics i myślę, że to będzie też ważny argument i głos w tej dyskusji, tak że mega za to dziękuję.

Przejdźmy w takim razie do analityki w e-Commerce, czyli tak naprawdę do sztuki patrzenia we właściwy sposób na właściwe dane, czyli de facto czegoś, czego polskie e-Commerce, mam wrażenie, nie robią albo robią w niewystarczający sposób. Chciałbym, żeby dzisiaj po przesłuchaniu tego odcinka właściciele sklepów rzeczywiście trochę wyciągnęli dla siebie wiedzy, na co w ogóle warto patrzeć. Może od tego faktycznie zacznijmy. Co w e-Commerce jest taką miarą, którą koniecznie musimy mierzyć, a co jest zbiorem danych, który jedynie powinniśmy mierzyć?

Zacznę od tych rzeczy, które są niezbędne, albo od rozdzielenia tych rzeczy niezbędnych od, znów powiem po korporacyjnemu, nice-to-have’ów. Te must-have’y to, pewnie nikogo nie zadziwię, to są po prostu nasze kluczowe konwersje, tak zwane makrokonwersje. W przypadku e-Commerce to na pewno będzie po prostu zakup, ale też wszystko, co do tego zakupu gdzieś tam nas musi doprowadzić, w tym na przykład takie rzeczy, jak konwersja ścieżki, czyli jaki odsetek osób, użytkowników, którzy rozpoczynają tę ścieżkę zakupową, na przykład dodając produkt do koszyka albo wyświetlając po prostu jakąś kartę produktową, finalizuje ten zakup. 

Na pewno też wskaźniki już bardziej zaawansowane, które myślę, że każdy świadomy e-Commerce zna i one niekoniecznie wszystkie są w Google Analytics, ale większość można sobie na podstawie tego Analytics bardzo łatwo policzyć, czyli, na przykład, average revenue per user, koszt pozyskania użytkownika, retencje, czyli jak często nasi użytkownicy do nas powracają. 

Tu oczywiście gwiazdka, bo to bardzo zależy od naszego biznesu. Jeśli sprzedajemy coś, co się kupuje rzadko i jest drogie, to ta retencja może będzie dla nas mniej istotna, ale jeśli sprzedajemy rzeczy, które, na przykład, kupuje się cyklicznie – kawę, herbatę, pieluszki, karmę dla zwierząt, i tak dalej – to retencja będzie dla nas kluczowa. Lifetime value, czyli życiowa wartość klienta, i oczywiście zwrot z inwestycji, na przykład na marketing, więc takie wskaźniki stricte biznesowe. 

Wspomniany współczynnik konwersji – tak, najbardziej w kontekście całego biznesu, ale też w podziale na kanały pozyskania. Z nice-to-have’ów, to wszystko, co sobie nazwiemy jako mikrokonwersje, czyli coś, co jest jakimś kamyczkiem milowym do zakupu, do zrobienia tej właściwej konwersji albo jest dla nas ważne, ale bezpośrednio na tym nie zarabiamy, na przykład subskrypcje do newslettera, obejrzenie treści tak zwanych contentowych (to trochę takie masło maślane, ale wszyscy wiemy, o co chodzi, że jakieś poradniki, inspiracyjne treści, i tak dalej).

Takie rzeczy to jest tak jakby ten kubełek nice-to-have, ale jak najbardziej warto je mieć. Zwykle myślimy o nich za późno i niestety cały czas się spotykam z sytuacjami, kiedy czy to w pracy, czy w jakichś pobocznych projektach ludzie do mnie przychodzą i mówią: „A ile mam interakcji z taką czy taką treścią?”, a ja pytam: „A mierzyliśmy to w ogóle? A mówiłeś, że chcesz to mierzyć?”. 

W momencie, kiedy jest to obecne w momencie planowania analityki, to raczej tego przypilnuję, ale bardzo często tego momentu nie ma i to jest jeden z większych grzechów, ale są też takie metryki, którymi się często fascynujemy, fetyszyzujemy je, a niekoniecznie są aż tak istotne. Tu mi przychodzi do głowy nasz ukochany współczynnik odrzuceń. Był wielki lament, kiedy on zniknął czy nie pojawił się jeszcze w Analytics 4 i wszyscy mówili: „O Boże! To jak ja teraz mam mierzyć zaangażowanie na naszej stronie czy w aplikacji?”, zapominając w ogóle, że współczynnik odrzuceń niewiele ma wspólnego z zaangażowaniem, bo jak sama nazwa mówi, raczej mierzy nam to, kiedy coś nie poszło, a nie to, kiedy poszło, i to w dodatku dosyć tej swojej podstawowej wersji, dosyć tak topornie, czyli czy ktoś obejrzał jedną stronę, czy więcej stron. Tak naprawdę, jeśli ktoś obejrzał jedną stronę, a wykonał wszystko, co powinien, to jest OK. 

Oczywiście też, jeśli mierzyliśmy jakieś konwersje, to nasz współczynnik odrzuceń też nie reagował, jeśli taka konwersja czy zdarzenie miało miejsce, to odrzucenie nie było rejestrowane, ale bardzo często nawet tego nie śledzono i ten współczynnik odrzuceń był właśnie takim fetyszem.

Z drugiej strony znam też takie przypadki, kiedy kampanie, które mają najwyższy współczynnik odrzuceń, mają też najwyższy współczynnik konwersji. I tak bardzo często jest z kampaniami typu PLA, czyli product listing ads, gdzie tak naprawdę decydując się na kliknięcie w daną kampanię, ja już widzę produkt, jego cenę – często widzę cenę dostawy, wiem, co to jest za sklep, i no tak naprawdę, klikając, mniej więcej wiem, z czym to się je i mam do wyboru – kupuję albo nie. Dlatego bardzo często to jest mniej więcej tak 50/50 albo blisko tego. Jeśli ktoś nie odrzucił, to już prawie na pewno kupił. 

Bardzo często więc te metryki są równie wysokie dla tej samej kampanii i ten współczynnik odrzuceń, jak zwykle mówię, jest OK, jest fajny jako jakaś metryka pomocnicza, ale nie fiksujmy się na niej, a niektórzy lubią, bo to tak strasznie brzmi. Tak jakby cię ktoś na randce wystawił, więc przemawia do wyobraźni, a niekoniecznie aż tak trzeba się nim ekscytować.

Mam do tego, co powiedziałaś, 2 pytania dodatkowe. Pierwsze, to kwestia tego drugiego wymiaru analizowania, bo zastanawiam się – Analytics daje dużo możliwości, możemy po płci, regionie, technologii, rozdzielczości przeglądarki internetowej i tak dalej. Zastanawiam się, które z tych wymiarów sens mają, a które niekoniecznie, bo znam też przykłady, gdzie ktoś bardzo głęboko wchodził i analizował, że mu Warszawa kupuje, a Radom nie chce, więc co z tym Radomiem, i tak dalej. Zastanawiam się – czy to jest w ogóle dobry kierunek?

Po pierwsze, musimy mieć świadomość, jakiej jakości są te dane. Jeśli wejdziemy sobie w raporty dotyczące demografii, czyli wiek, płeć, zainteresowania i różne inne wymiary związane z zainteresowaniem, a nazwane troszeczkę inaczej, na przykład segment na rynku, to po pierwsze, zobaczymy, że odsetek dopasowania tych wymiarów do naszych użytkowników jest daleki od 100% i zwykle jest gdzieś między 20% a 40%, czyli dla dość dużej większości naszych użytkowników nie wiemy, nie mamy tego zidentyfikowanego. 

Po drugie, musimy mieć świadomość, w jaki sposób jest to przypisywane – czy jest to robione na podstawie tego, co sobie wcześniej oglądaliśmy, jakie strony, czego szukaliśmy, i tak dalej. Tutaj zapraszam serdecznie – to jest świetna zabawa – zapraszam na swoje konto Google. Myślę, że podlinkujemy to sobie w odcinku. Tam można zobaczyć, co Google o nas sądzi, co o nas wie. Pewnie w większości przypadków będzie prawdą wiek, nasza płeć (choć też nie zawsze), ale potem zaczyna się trochę śmieszniej, i na przykład bardzo często jest tak, że jest jakiś status związku (tego akurat nie widzimy w Analytics, ale jest stosowane, na przykład, do targetowania kampanii) i to nas może zadziwić, albo jakiś status macierzyństwa czy rodzicielstwa. Ja już też się dowiadywałam różnych rzeczy o sobie, że słucham country – przedziwne rzeczy – albo fascynuję się żużlem (nigdy w życiu nie widziałam żadnego meczu żużlowego, chyba mecz się mówi albo wyścig). W każdym razie nie oglądam żużlu, a według Google’a jestem fascynatką. To jest więc pierwszy punkt, czyli jakość danych. 

To samo się tyczy trochę tej geolokalizacji, która jest na podstawie IP, a to nie jest taki stopień dokładności, żeby służby specjalne z tego korzystały. Raczej jest to dosyć podatne na błędy, zwłaszcza jeśli mówimy o Warszawie. Ciągle jeszcze mamy coś takiego, że część naszych mobilnych urządzeń będzie wysyłała informacje, że jesteśmy w Warszawie, mimo że wcale tak nie jest. Byłam świadkiem, kiedy o mało co podjęto decyzję o otwarciu sklepu stacjonarnego w Warszawie, bo tyle było wejść z tej Warszawy i musiałam trochę oponować. 

Zatrzymajmy się, zastanówmy się. Może zróbmy jakieś inne badania, bo może być różnie. To są więc jak najbardziej ciekawe dane do zrobienia sobie, na przykład, próby stworzenia persony czy person użytkowników naszego sklepu – jak najbardziej, to może być inspiracja, na przykład, do stworzenia jakiejś kampanii, jeśli zobaczymy, że, dajmy na to, sprzedajemy biżuterię i spodziewalibyśmy się, że większość naszych użytkowników to są panie, a tu się okazuje, że, na przykład, jest całkiem duża grupa panów, bo coś na prezent trzeba ukochanej kupić. Jak zobaczymy to w danych, no to może być fajna inspiracja do tego, żeby jakąś kampanię dla tych panów przygotować, ale nie bierzmy tego jako prawdy objawionej. To jest jakaś próbka dość mocno niedoskonała, więc żadnych radykalnych decyzji w oparciu o to nie podejmujmy. Inspiracyjnie – jak najbardziej. Tak samo w tematach dziecięcych też możemy się zdziwić, że jest dużo użytkowników na przykład wieku dalekim od reprodukcyjnego, bo to są, na przykład, dziadkowie i babcie, którzy też muszą czy chcą coś kupić wnuczkom. Chociażby dlatego właśnie warto czasem spojrzeć w te statystyki, żeby zafundować sobie taki moment: „Aha!”.

A inne wymiary, typu ruch mobilny, desktopowy, źródło pozyskania ruchu, to już jest coś, na co warto patrzeć?

To już jest kluczowe, zwłaszcza jeżeli chodzi o wymiar związany z urządzeniem czy kategorią urządzenia. Gdybyśmy prowadzili e-Commerce od dłuższego czasu i tak sobie oglądali, jaki procent, powiedzmy, ruchu, pochodzi nam z tego mobile, to on nam urósł przez ostatnie kilka lat ogromnie. To jest bardzo istotne z tego punktu widzenia, że niestety cały czas mamy do czynienia z takim stronami, sklepami, które nie są fajne, przyjazne dla mobile i nie kupuje się tam wygodnie, czasem są nawet nieresponsywne, tylko musimy po prostu powiększać, rozciągać tymi paluchami, żeby cokolwiek zobaczyć. Z takich anegdotek, to ja cały czas trafiam w banku, który się kiedyś reklamował jako ikona mobilności, na strony, które nie są jeszcze mobile ready, więc różnie to bywa. 

To jest kluczowe, żeby jakby ogarnąć sobie, jaki jest odsetek tego ruchu i jakie są podstawowe statystyki dla tego ruchu nie tylko, jeśli chodzi o jego wielkość, ale też jakość – zwłaszcza. Współczynnik konwersji – tu może nam się przydać faktycznie współczynnik odrzuceń, żeby się zorientować, czy to nie jest gdzieś takie miejsce, gdzie nasi użytkownicy wyciekają. Często też będzie tak, że ktoś zacznie na mobile, a dokończy na desktopie i tutaj tym bardziej nas powinno cieszyć GA4, które powinno sobie w niektórych przypadkach poradzić z rozpoznaniem, że to jest ten sam człowiek. 

Jako przykład podałam ci takie rzeczy, jak rozdzielczość czy przeglądarka. To też może się przydać, jeśli mamy duży wpływ na to, jak od strony technicznej wygląda nasza platforma sklepowa, czy nie mam jakiegoś w 100% pudełkowego rozwiązania. To jest coś, co może się przydać naszym deweloperom, żeby wiedzieli, z czego jeszcze użytkownicy korzystają, co trzeba sprawdzać, testować, wspierać cały czas i utrzymywać, a co już niekoniecznie.

Jeśli chodzi o przeglądarkę, to jest też czasami tak, że coś potrafi działać w jednej, a nie działać w drugiej. Kiedyś odkryłam jedną z większych optymalizacji czy, że tak powiem, gaszenia pożaru dla takiego projektu, który nazywa się Archiwum Allegro. Po prostu zajrzałam sobie tak z głupia frant, jak tam w przekroju na przeglądarki, patrzę – O! Firefox 0% konwersji! Z czego to może wynikać? Aha – nic się nie wyświetla na tym Firefoxie. Było to parę lat temu, więc mogę o tym mówić, ale warto sobie czasem zajrzeć. Oczywiście, nie śledzić tego co tydzień, codziennie, co miesiąc, ale raz na jakiś czas, powiedzmy, raz na kwartał, warto sobie przejrzeć właśnie. Im większy mamy wpływ na to, jak od strony technicznej ta platforma działa i wygląda, mamy deweloperów, którzy nam to ogarną, tym częściej pewnie powinniśmy sobie tam zaglądać.

Powiedziałaś coś, co myślę, że w głowach wielu właścicieli sklepów będzie takim szalonym konceptem, a mianowicie planowanie analityki. Wydaje mi się, że to nie występuje w słownikach właścicieli e-Commerce i e-Commerce managerów też. Tam jest raczej oglądanie statystyk, a nie planowania analityki, i podejrzewam, że to jest temat na zupełnie osobny odcinek, ale czy mogłabyś tak w paru krokach albo na takich grubych klockach opowiedzieć, czym właściwie jest planowanie analityki, jak się za nie zabrać?

To jest dobre pytanie. Dla mnie planowanie analityki, z takiej mojej prywatnej definicji, polega na tym, że, po pierwsze, siadamy sobie i rozpisujemy sobie, na czym robimy hajs, mówiąc brzydko, i rozpisujemy sobie właśnie makrokonwersję, mikrokonwersję, zaczynając właśnie od tego, jaki mamy cel biznesowy, jakie jest pożądane zachowanie użytkownika, które do tego celu prowadzi. Potem szukamy, jak możemy to zmierzyć w naszym narzędziu analitycznym, na przykład w Analytics. Ja nawet w swojej książce taką gotową tabeleczkę podrzucam, też możemy ją może w formie jakiegoś osobnego docsa podlinkować, i w ramach ćwiczenia polecam sobie właśnie zrobić takie spotkanie nawet w szerszym gronie i pokminienie, na czym tak naprawdę robimy hajs i czy potrafimy to zmierzyć. 

Później wszystkie takie rzeczy, które są poboczne, ale potrzebne, bo też nie warto mierzyć wszystkiego. Wiadomo, że można sprawdzić, czy nam sprzedaż koreluje z pogodą w Pekinie, ale co z tego? Ale takie rzeczy, które faktycznie, po pierwsze, możemy zoptymalizować, a po drugie, które gdzieś tam mamy hipotezę, że mogą mieć jakikolwiek wpływ na skuteczność naszego sklepu, czyli kontakt właśnie z jakimś contentem inspiracyjnym, poradnikowym, wszystkie te rzeczy na ścieżce do zakupu, które są wcześniej, czyli właśnie kliknięcie w jakąś reklamę, że tak powiem, wewnętrzną, czyli jakiś bannerek, karuzelę z rekomendacjami, bestsellerami, i tak dalej, i zastanowić się, co jest nam potrzebne, a co nie, i w jakim horyzoncie czasowym. Czyli nie wszystko musimy wdrażać od razu, ale podzielić to sobie na takie, które są ważne i pilne i na takie, które możemy sobie odłożyć w czasie.

Dodatkowo to wszystko w kontekście działań, które planujemy i które już prowadzimy – działań marketingowych, też działań związanych z tym, jak się będzie zmieniała nasza strona, bo jeśli będzie coś się istotnie zmieniało, to warto by sprawdzić, czy nawet przeprowadzić test A/B, czy jakieś wskaźniki nam nie polecą na łeb na szyję albo nie wzrosną jakieś negatywne wskaźniki. Warto też sobie przed każdą większą zmianą zastanowić się, co może, brzydko mówiąc, rąbnąć, i czy jesteśmy w stanie to zmierzyć. Zawczasu, jeszcze zanim ta zmiana wejdzie, wdrożyć śledzenie tych wskaźników. 

Gdybym miała powiedzieć, kiedy takie planowanie powinno się odbyć, to jeśli nigdy tego nie zrobiliśmy – to teraz. Jeśli już to zrobiliśmy albo czujemy, że w toku działań doszliśmy do jakiegoś momentu, gdzie ta analityka w miarę fajnie wygląda, to właśnie przed jakimiś większymi wdrożeniami, przed większymi kampaniami, żebyśmy byli pewni, że dobrze zmierzymy efekty tych kampanii, że tam niczego nam nie zabraknie. Gdy tworzymy jakiś nowy landing page, na który będzie kierowany duży ruch, zastanówmy się, czy mamy pomierzone wszystko, co chcielibyśmy mieć pomierzone, jeżeli chodzi o interakcję z tymi treściami. W takich więc przełomowych momentach, na początku każdego większego projektu, no i jeśli nigdy nie robiliśmy, to teraz.

To jest totalnie szalona koncepcja. Ona mi się mega podoba i myślę, że wielu właścicieli właśnie dzisiaj dostanie jakieś zadanie domowe albo przynajmniej dział marketingu czy dział e-Commerce w wielu firmach będzie miał co robić. Na pewno tę tabelę podlinkujemy, jak ją dostanę od ciebie, bo myślę, że to może być bardzo wartościowe ćwiczenie dla wielu sklepów, które zostanie wykonane po prostu pierwszy raz.

Ja zawsze powołuję się na Avinash Kaushika, to jest taki pan, który ma bardzo fajne stanowisko Google Analytics Evangelist i on mówi, że punktem wyjścia do wszystkiego powinno być określenie sobie celu naszej strony, kampanii i tak dalej. Dlaczego? Dlatego, że to zmusza do myślenia. Ja tu nikogo nie oskarżam o brak myślenia, ale czasem po prostu jedziemy w takim rozpędzie, że nie ma czasu się zastanowić, a takie ćwiczenie trochę zmusza nas do tego zatrzymania i zastanowienia, pokminienia, czy na pewno wszystko jest potrzebne, sensowne i czy idziemy w dobrą stronę, i czy mierzymy wszystko, co trzeba.

Myślę, że warto też powiedzieć o tym, że wielu marketerów pracuje w trybie robienia hałasu i takiego: „Alleluja i do przodu” i tam w sumie mierzenie nie występuje.

Czasem jest potrzebne, oczywiście. Jestem z tych analityków, którzy twierdzą, że nie wszystko się da zmierzyć, więc robienie hałasu też jest potrzebne, branding jest potrzebny, jakieś wywoływanie dobrego sentymentu do marki jest potrzebne, ale nie możemy się na tym zatrzymać.

W którym momencie zaczyna się w Analytics czy w ogóle w analityce moment, w którym te dane warto w ogóle śledzić? Zakładam, że w Allegro dawno już nie było sytuacji, że macie za mało danych (raczej pewnie wręcz przeciwnie), ale sklepy internetowe zaczynają… Kręcisz głową?

Są takie mniejsze projekty, które dopiero się zaczynają i z mniejszym landing page, mniejsze serwisy, nowe rzeczy. Przecież nie tak dawno temu dopiero startowaliśmy z Allegro Lokalnie teraz już ma parę lat, ale ja pamiętam ten etap. Są więc takie mniejsze przedsięwzięcia, które muszą trochę się nasycić danych.

No właśnie! Kiedy następuje ten moment, kiedy te dane można uznać za kompletne i wystarczające, żeby w ogóle na ich podstawie wyciągać jakieś wnioski?

Oczywiście to będzie mocno zależało od tego w ogóle, na jakiej skali pracujemy, ale zwykle ja nie patrzę wcześniej niż na tysiąc sesji.

Dziennie? Miesięcznie?

Zaczynam patrzeć w ogóle w te statystyki, jak pojawi się tysiąc sesji, a potem to zależy, jak idzie. Bardziej patrzę oczywiście na trendy niż na liczby bezwzględne, ale na pewno nie ma się co ekscytować się, na przykład, trybem real time, który mamy w jednym i drugim Analytics. On jest fajny, żeby sprawdzić sobie, czy wszystko dobrze wdrożyliśmy, czy wszystko zaczęło dobrze odkładać albo jak, nie wiem, zapłaciliśmy kupę hajsu za reklamy przed Mam Talent i chcemy zobaczyć, czy to powoduje lawinę wejść na naszą stronę, to jest to spoko. Jednak nigdy taki tryb real time nie jest wyznacznikiem tego, że podejmiemy jakieś radykalne czy w ogóle jakiekolwiek decyzje biznesowe. 

Jeśli daleko nam do tego momentu tysiąca sesji, to bym po prostu zobaczyła po tygodniu zbierania danych, jak to wygląda, i na ile jest to zmienne w czasie, czyli na ile każdy dzień się różni od poprzedniego. Jeśli jest mniej więcej podobnie, to powoli możemy zacząć na to patrzeć, bo to znaczy, że to nie będzie nam szalenie fluktuowało i powiedzmy, że to jest, niestety, reprezentatywny poziom naszego biznesu. 

Jeśli po tygodniu nadal tam prawie nic nie ma, to po miesiącu, ale to pewnie oznacza, że po prostu mamy bardzo mały ruch na naszej stronie i pewnie zanim zaczniemy cokolwiek wnioskować, warto by było tam kogoś przysłać i zobaczyć, co ci ludzie, którzy tam trafią, będą robili i nawet, brzydko mówiąc, spalić trochę pieniędzy na marketing, żeby ich tam wpuścić i zobaczyć, jak sobie radzą na naszej stronie. 

Bardzo więc to zależy od rozmiarów, ale takie dwa tipy, czyli czasowy i te tysiąc sesji, to jest jakiś moment dla mnie, gdzie można zacząć coś sprawdzać. Oczywiście, jeśli robimy testy A/B, bo już od jakiegoś czasu można podpiąć Google Optimize pod Analytics, to jest milion kalkulatorów istotności statystycznej, w sieci jak najbardziej można to sobie sprawdzić, czy ta różnica jest istotna statystycznie.

Mówiłaś coś o okresie weryfikowania danych i chciałbym cię dopytać o taki już standardowy poziom ruchu, czyli taki, że rzeczywiście jest sens analizować, patrzeć na te wszystkie liczby. W jakim okresie to wszystko analizować? Wiem, że są właściciele, którzy codziennie wchodzą i sprawdzają na Analytics ruch odbiorców, technologie, wszystko dookoła. Zastanawiam się natomiast, które z tych danych, o których mówiliśmy, warto raportować dziennie, tygodniowo, kwartalnie.

Jeśli mamy rzeczywiście już jakiś większy wolumen sprzedaży i ruchu, to ja bym się skłaniała ku tygodniowemu analizowaniu, raportowaniu. Możemy sobie, na przykład, wyklikać jakiś fajny dashboard Data Studio. Jeśli nie mamy czasu na niego spoglądać, to możemy sobie po prostu zaplanować wysyłkę e-maili, która będzie nam wysyłała zrzut z tego raportu na skrzynkę mailową i wtedy będziemy pamiętali, że OK, muszę poświęcić te 5 czy 10 minut na spojrzenie na to. Jeśli to jest takie nasze bardziej hobbistyczne przedsięwzięcie, ten e-Commerce, to pewnie najrzadziej raz na miesiąc. Nie wyobrażam sobie rzadziej zaglądać do takich podstawowych statystyk. Oczywiście każdy, mówiąc brzydko, silos czy każdy dział w większym przedsięwzięciu pewnie na bieżąco powinien, czyli codziennie, co 2-3 dni śledzić takie swoje kluczowe miniwskaźniki. 

Polecam sobie ustawić alerty. W GA4 też już można ustawić sobie takie powiadomienia, żeby przynajmniej nie przegapić takich krytycznych sytuacji, kiedy, na przykład, spadają nam sesje do zera i tu warto zobaczyć, na przykład, czy nie zniknął nam kod ze strony albo czy po prostu strona się nie zepsuła. Jeśli nie będziemy zaglądali (a nikt nie ma czasu, żeby non stop zaglądać), to nie będziemy wiedzieli, a takie powiadomienie nas od tego uchroni. To więc sobie polecam ustawić niezależnie od tego, jak często planujemy zaglądać i jak duże jest nasze przedsięwzięcie biznesowe. To na pewno jest dobry pomysł, ale jak bym miała powiedzieć tak przyczepnie, to raz na tydzień warto sobie spojrzeć.

Padło jeszcze po drodze słowo klucz pod tytułem „Google Data Studio” i myślę, że to jest kolejny, szalony koncept, któremu moglibyśmy poświęcić cały odcinek, ale…

Oj tak! Jak będziesz planował, to czuję się zaproszona.

O, absolutnie! Jak najbardziej, zapraszam, tym bardziej, że ja akurat z Data Studio też nie jestem jakiś bardzo kompetentny i sam chętnie się dowiem wielu rzeczy, natomiast na takim ogólnym poziomie, gdybyś mogła powiedzieć, co właściwie ma Data Studio, a czego nie ma Analytics, że rzeczywiście musimy przesyłać z jednego miejsca do drugiego dane, żeby je tam analizować.

Oczywiście nic nie musimy, ale często warto. Po pierwsze, jeśli mówimy o naszym już tutaj light motive, czyli Analytics 4, to każdy, kto się zalogował, widział, że te raporty podstawowe, takie gotowe, są oszczędne i skromne. Dużo więcej możliwości jest w tej sekcji z eksplorowania, ale to nie są takie rzeczy, do których potem jest łatwy dostęp, na przykład adhackowego analizowania. Trzeba gdzieś tam się jednak dogrzebać, 5 razy kliknąć, zagłębić, żeby do tego wrócić, i dużo wygodniej jest sobie rzeczywiście wyciągnąć wszystkie rzeczy, które nas będą na bieżąco interesowały, takiego obserwowania w trybie ciągłym, że tak powiem, na taki panel, dashboard w Data Studio. 

Warto powiedzieć, że nie ma paneli informacyjnych GA4, które znamy z Universal, bo jeśli ktoś trochę więcej siedział w Universal, to być może pamięta, że tam można było sobie stworzyć taki panel. Tam było max 20 tak zwanych widgetów, gdzie można było sobie wybrać, co i w jakiej formie wizualizacji ma być wyświetlane. W GA4 takiego czegoś, przynajmniej na razie, nie ma, więc jeśli chcemy osiągnąć efekt, to zapraszam do Data Studio. 

Druga rzecz – w Data Studio jest więcej rodzajów wizualizacji i możemy to sobie dopracować tak, jak nam będzie wygodnie oglądać. Po trzecie, pod Data Studio możemy podpiąć wiele źródeł danych i skrzyżować je ze sobą, czy połączyć je. To się nazywa po angielsku blendowanie. To na przykład daje nam możliwość połączenia sobie, jeśli zajmujemy się na przykład SEO, danych z Search Console, z danymi z Analytics nawet na jednym wykresie i porównać, na przykład, czy zwiększenie wyświetleń z Search Console pociąga za sobą analogiczny wzrost sesji wychodzących z Google’a. 

To samo, jeśli chodzi o Google Ads. Możemy podpiąć sobie – jest bezpłatny connecter, wtyczka do podpięcia danych do Data Studio. Możemy je sobie wtedy połączyć z danymi z Analytics i zobaczyć. Możemy, na przykład, podpiąć sobie 2 rodzaje Analytics – starego i nowego i obserwować, jak różnią nam się poszczególne metryki, żeby zobaczyć, czy, na przykład, zbliżamy się do coraz bliższych sobie wartości, czy to się nam gdzieś tam cały czas rozjeżdża i musimy się co najmniej dowiedzieć, dlaczego, jeśli nie coś poprawić, więc to jest powód numer trzy. 

Powód numer cztery jest taki, że nie zawsze chcemy dawać dostęp do Analytics komuś z zewnątrz. Teraz, w „czwórce”, możemy, na przykład, zablokować komuś dostęp do danych o kosztach kampanii Google Ads, i o przychodach, czyli o transakcjach, powiedzmy, czyli nie dowie się tam, ile czegoś sprzedaliśmy i ile zarobiliśmy na tym, ale wciąż dosyć dużo może zobaczyć. Często więc wygodniejszym czy bezpieczniejszym sposobem jest stworzenie jakiegoś takiego dashboardu, który po prostu udostępnimy tak samo, jak się udostępnia dokumenty Google, bo to jest dokładnie ten sam silnik, co Google Docs czy Google Spreadsheets i tak dalej. To jest też bezpieczniejsze, wygodniejsze do takiej pracy, na przykład, z jakimiś agencjami SEO-wymi, SEM-owymi, marketingowymi, domami mediowymi i tak dalej, więc to jest sympatyczne, i tak jak mówię, wiele źródeł, które możemy sobie sprzęgnąć w jednym miejscu i zrobić sobie taki wielki panel jak w jakiejś kwaterze głównej wywiadu, gdzie mamy wszystko w jednym miejscu zebrane i możemy na bieżąco śledzić. 

Obowiązku więc nie ma, ale warto. Jestem wielką fanką. Oczywiście to nie jest doskonałe narzędzie i wiele rzeczy bym tam zmieniła, ale jako rzecz darmowa i z niskim progiem technicznym wejścia, to super, więc ja gorąco zachęcam, żeby się przytulić do Data Studio.

Jesteśmy więc umówieni na odcinek o Data Studio, a mi chodzi po głowie takie pytanie. Tak na dobrą sprawę to można odnieść wrażenie, że te narzędzia Google nas trochę oplatają, no bo jest system reklamowy Google’a, Analytics jest od Google’a, Data Studio też jest od Google’a, a z drugiej strony są też na rynku inne narzędzia, które pomagają w analityce. Nie wiem, na ile miałaś z nimi doświadczenie, natomiast zastanawiam się, czy Analytics jest jedynym narzędziem, które będzie nam potrzebne i wystarczy, czy są lepsze alternatywy, które warto brać pod uwagę już niezależnie od tego, czy one są płatne, czy darmowe?

Dużo zależy od tego, czego oczekujemy od analityki, na jakim jesteśmy etapie – myślenia o analityce, korzystania i monetyzowania tej analityki czy też przekładania na działanie. Jeśli jesteśmy małym e-Commerce, blogiem albo jakimś hobbistycznym przedsięwzięciem, to Analytics jest najlepszy, bo jest tani, pewny, najczęściej darmowy (jak jesteśmy mali, to na pewno jest), jest dużo materiałów o nim, jest dosyć łatwy do ogarnięcia, więc to na pewno nam wystarczy. Im jesteśmy więksi, tym bardziej może nam się przydać coś innego. 

Tutaj oczywiście są alternatywy stricte związane z mierzeniem trafficu, czyli ruchu na stronie czy aplikacji. Jest Mixpanel, jest narzędzie od Adobe, było kiedyś nawet od Facebooka. Trochę szkoda, że go nie ma, bo uważam, że było całkiem spoko. Jeśli nie mamy obaw, to jest jeszcze, na przykład rosyjska Yandex Metrica. Ja bym trochę miała obawy, ale jak ktoś nie ma, to jest takie narzędzie. Ono ma nawet niektóre fajne opcje, takie jak nagrywanie sesji.

Są też narzędzia, które mają funkcje, których Analytics nie ma – bardziej związane z projektowaniem, UX, mierzeniem tego, co klikają i oglądają użytkownicy na stronie, oczywiście wszelkie systemy ankietowe i tak dalej. Tego nie uświadczymy w Analytics. Czyli jeśli chcemy wyjść poza analizę ilościową, a przejść bardziej do jakościowej, to Analytics nie wystarczy. 

Są komercyjne rozwiązania, które mają podobne funkcje jak Analytics. Mogą go przebić czasami w wydajności i jeżeli mówimy o płatnym Analytics, to płatne inne narzędzia mogą okazać się tańsze, a opłaty wchodzą nam w obszar zainteresowań w momencie, kiedy przebijemy jakiś poziom, ilość wysłanych zdarzeń. Czasami może się okazać, że niektóre te rozwiązania inne, komercyjne, mogą wyjść nam trochę taniej, zwłaszcza takie, które będziemy hostować u siebie, a nie będą takim po prostu zewnętrznym rozwiązaniem, jak Analytics. Tu, na przykład, mam na myśli bodajże Piwik Pro, teraz się jakoś inaczej nazywa, ale wtedy to był Piwik Pro i oni mieli chyba właśnie takie rozwiązanie, kiedy wszystko hostuje się u siebie, a nie zostawia te dane gdzieś tam u Google’a na przykład. 

Czasami też takim motywem czy argumentem do skorzystania z innych narzędzi mogą być kwestie prywatności. Jeżeli uznamy, że Analytics nam nie wystarcza, nie spełnia naszych oczekiwań (chociaż dementuję plotki, że Analytics jest nielegalny, bo jest legalny, tylko trzeba go dobrze wdrożyć), to jeżeli mamy jakieś wątpliwości, to też możemy popatrzeć sobie, jak wyglądają te kwestie privacy w innych narzędziach. Myślę, że w 90% przypadków Analytics będzie wystarczającym rozwiązaniem.

Żeby spiąć klamrą wykorzystanie Analytics w e-Commerce, jeszcze ostatnie pytanie od strony technicznej, a mianowicie instalacja kodu śledzenia. Czy wklejenie tego snippetu, który podpowiada Google, że trzeba wkleić na stronę, jest wystarczający, żeby rzeczywiście czerpać w pełni z możliwości, które daje nam analityka od Google’a?

Odpowiedź jest dokładnie taka sama, jak przed chwilą, czyli zależy od tego, czego oczekujemy, i jak bardzo chcemy korzystać z tej analityki, jak duży jest nasz projekt, bo w większości przypadków, jeśli nie mamy, nie jesteśmy na takim etapie, że będziemy aktywnie szukać odpowiedzi na jakieś pytania biznesowe, to zwłaszcza Analytics 4 takie podstawowe wdrożenie może być enough, bo teraz mamy w ramach tego pomiaru zaawansowanego możliwość bez pomocy dewelopera, na przykład, śledzenia jakichś tam scrolli, ostatnio też wypełnionych formularzy. Oczywiście to nie dla każdej strony działa, ale na większości tak. Obejrzenie filmików, i tak dalej, więc jeśli to jest jakiś tam projekt hobbistyczny i jest dodatkiem, i też nie mamy wielkiego wpływu na rozwój techniczny, technologiczny naszego sklepu, to spoko.

Jednak, jeśli poważnie o tym myślimy, jeżeli analityka ma być naszą przewagą konkurencyjną, bo znajdziemy tam pomysły na optymalizację, na kierowanie nowych kampanii, planujemy jakieś większe segmentacje, scoringi i coś bardziej personalizowanego, jeśli upatrujemy w tym jakiejś naszej przewagi konkurencyjnej, a to może być ona, to nie wystarczy to podstawowe wdrożenie. Tu już co najmniej trzeba się zaprzyjaźnić z tymi sugerowanymi czy polecanymi zdarzeniami, eventami niestandardowymi, i poszukać, czy tam przypadkiem czegoś nie trzeba wdrożyć, a czasami się okaże, że i to nie wystarczy i trzeba iść totalnie w niestandardowe własne zdarzenia. 

Jestem też wielką fanką, polecam zaprzyjaźnić się z dodatkowymi niestandardowymi wymiarami, które w GA4 się nazywają parametrami i tutaj, jeśli, na przykład, myślimy sobie o użytkowniku, to możemy dosłać do Analytics jakieś dodatkowe informacje o nim na przykład wprost z naszego CRM, i poszerzyć naszą analizę o ten wymiar czy o ten przekrój. Możemy właśnie… Teraz niestety to średnio wygląda pod kątem produktów, ale mam nadzieję, że to się zmieni. W Universal można było dodawać nowe wymiary na poziomie czy pasujące do produktu, a nie tylko użytkownika i zdarzenia. Mam nadzieję, że w GA4 to też niedługo się pojawi. Wtedy będziemy mogli sobie to analizować w przekroju na to, czy dany produkt jest, na przykład, w promocji, na wyprzedaży, ile ma ocen pozytywnych i negatywnych, czy jest w jakiejś akcji sprzedażowej typu black week i tak dalej, i to nam otwiera kompletnie inne, większe możliwości analizy i zawsze się dziwię, dlaczego ludzie tego nie używają. Polecam się więc z tym zapoznać, ale mówię, to w momencie, kiedy rzeczywiście gdzieś liczymy na tę analitykę, że ona będzie naszą siłą napędową rozwoju.

Na koniec bardziej inspiracyjnie – czy mogłabyś wymienić 3 dobre praktyki analizowania e-Commerce i 3 błędy, które firmy popełniają w trakcie tego?

Jeśli chodzi o dobre praktyki, to nikogo nie zaskoczę, jeśli zacznę od segmentacji. Jeśli patrzymy na wszystkie dane, to umykają nam różne niuanse, a bardzo często jest tak, że coś na kogoś działa, a na kogoś nie, albo jakaś kampania działa pod kątem jednego celu, a drugiego nie, więc segmentacja jak najbardziej. Mówiło się kiedyś: „segment or die”, więc to po pierwsze. 

Po drugie, może nie praktyki dotyczące analizowania, ale właśnie taka praktyka w postaci stworzenia sobie planu analitycznego i aktualizowania go sobie, weryfikowania, czy na pewno wszystko się zbiera, czy na pewno rozumiem to, co się zbiera, czy to na pewno jest actionable, czyli takie wykorzystywalne do wprowadzania zmian i do optymalizacji, bo też nie warto śledzić czegoś dla samego śledzenia. 

Trzecia też może… Albo nie, trzecia może przewrotnie, żeby nie zafundować sobie paraliżu analitycznego, czyli w nawiązaniu do tej drugiej części nie przesadzajmy z tą analizą na wszystkie strony. Wyjdźmy od pytań badawczych, od jakichś hipotez, tego, co nas faktycznie interesuje i ma wpływ na nasz biznes, a dopiero jak będziemy mieli trochę więcej wolnego czasu, to się bawmy w jakieś dodatkowe analizy bardziej pogłębione, ale skoncentrujmy się na tym, co naprawdę jest kluczowe dla naszego biznesu. 

A jeśli chodzi o 3 najczęściej popełniane błędy, to tak naprawdę one wszystkie sprowadzają się do jednego, czyli do tego, że analityka nie jest traktowana jako część integralna biznesu czy jego rozwoju, tylko jest jakimś etapem, dodatkiem, że jakby analityk, brzydko mówiąc, siedzi w piwnicy, nie ma kontekstu, nikt z nim nie rozmawia, on nie wie, co się dzieje w firmie, a firma nie wie, co wynika ze statystyk, więc takie odizolowanie tej analityki od bieżącego biznesu. 

Naprawdę tak samo jak musimy zadbać o logistykę naszego sklepu, tak samo jak musimy zadbać o to, żeby on działał i nie rzucał błędami i się nie wywalał – tak samo musimy zadbać o ten pomiar. Myślę więc, że wszystko, co mogłabym dalej powiedzieć, wynika poniekąd stąd, albo z drugiej kwestii, czyli nieużywanie danych, 

Zbieramy te dane, nawet na morgi, eksportujemy sobie te big query, robimy jakieś wielkie analizy, i potem nic z tego nie wynika. Niestety, to podobno jednak nie Einstein, ale ktoś tam mówił, że największą głupotą jest robić cały czas to samo i oczekiwać, że będą inne efekty, a bardzo często tak jest, że są robione wielkie analizy, piękne prezentacje, tabelki, dashboardy, a na końcu i tak robimy to, co byśmy zrobili bez tych wszystkich analiz, więc to jest chyba największy grzech, błąd. Zwłaszcza, że płacimy ludziom, którzy robią te analizy, więc może skorzystajmy z tego i przynajmniej zastanówmy się, czy nie warto się zastosować do jakichś wytycznych. Więc myślę, że 2, ale duże i częste błędy.

No, wystarcza za 3, a nawet za 10, bo rzeczywiście…

Też mam takie wrażenie.

Czy w temacie naszej rozmowy i ogólnie analityki w e-Commerce są jakieś dodatkowe materiały? To mogą być książki, wideo, kursy. Czy jest coś, co byś poleciła słuchaczom, żeby uzupełnić sobie wiedzę? Oczywiście można grać na siebie i ja też twoje książki podlinkuję.

To jak już podlinkujesz moje książki, to ja się skupię na innych. Na pewno warto, jeśli ktoś jeszcze się nie do końca zaprzyjaźnił z Analytics 4, zapisać się na kurs w bodajże 8 odcinkach mailowych – kurs wideo Przemka Modrzewskiego na modrzewski.com. Fantastyczny materiał, naprawdę, i biznesowy, i techniczny – naprawdę ze wszystkich stron jest to omówione i też dosyć mocno pod e-Commerce, więc polecam materiał Przemka. 

Jak chcemy być bardzo na bieżąco, to polecam newslettery Karola Dziedzica i Damiana Ramsa. Z rzeczy takich bardziej evergreen’ów, ale też bardzo fajnych i sympatycznych, to na pewno newsletter Maćka Lewińskiego, ale to na pewno się już pojawiło w poprzednich odcinkach.

Tak, zresztą Maciek też polecał twoje książki, więc…

My, poznaniacy, to wiesz, trzymamy się razem! Więc Maciek na pewno. Simo Ahava – fiński specjalista, tak naprawdę inżynier, może deweloper, ale koncentrujący się na takich wdrożeniach marketingowo-analitycznych. On jest świetnym człowiekiem, jeśli chodzi o Google Tag Managera, ale też ma świetny podcast taki ogólnomarketingowo-analityczny, też pewnie go podlinkujemy. To jak najbardziej polecam, absolutnie mój idol. Jak go kiedyś spotkam, to chyba go będę całować po rękach za całą wiedzę od niego. 

Polecam na LinkedIn obserwować parę osób. Poza tymi, które wspomniałam, to na pewno Krzysiek Marzec – tu też pod SEO i SEM na pewno jest dobra osoba. Mariusz Michalczuk i Witek Wrodardczyk to na pewno. Zwłaszcza do niedawna w kontekście privacy, RODO, cookies, cookieless world, a teraz Witek mocno pracuje nad tematami atrybucji i dobrego zrozumienia jej, więc też jak najbardziej warto go sobie zaobserwować na LinkedIn i słuchać. Z wdrożeniowych rzeczy pewnie jeszcze podrzucę jakąś listę osób, które warto oglądać, bo trochę ich jest, ale myślę, że takie kluczowe. Myślę, że wystarczy.

I tak wyszła z tego całkiem pokaźna baza wiedzy. Wszystko na pewno podlinkuję i dzięki za te wszystkie rekomendacje. A dla ciebie mam ostatnie pytanie natury czysto inspiracyjnej, takie, które zadaję wszystkim moim gościom. Gdybyś miała naszych słuchaczy zostawić z takim jednym apelem, myślą czy hasłem, czyli taką jedną rzeczą, którą chciałabyś, żeby każdy ze słuchaczy zapamiętał po tym odcinku, to co by to było?

Nie wiem, czy to potrafię powiedzieć jednym zdaniem, ale gdybym miała tak zrobić, to analityka nie gryzie i pozwala ona zarabiać, czy pomaga zarabiać. To nie jest taka rzecz, że dobra, muszę zaraportować, niech coś tam się wypluje albo ściągnę i wyeksportuję do Excela, tylko naprawdę to może być narzędzie, które nam pomoże wzrastać, a nawet jeśli nie jesteśmy właścicielami, tylko po prostu pracownikami jakiegoś biznesu, to pozwoli nam lepiej realizować nasze obowiązki i nawet może awansować i zarobić trochę więcej, albo przynajmniej mniej się napracować, bo będziemy wiedzieli, w którą stronę powinny te nasze działania iść, więc nie bójcie się i korzystajcie, bo to może tylko pomóc.

Martyno, dziękuję za twoją wiedzę, dzięki za naszą rozmowę. Trzymaj się i do usłyszenia następnym razem.

Dzięki i jeszcze raz dziękuję za zaproszenie.