Mentionsy

W tym odcinku bierzemy na warsztat AI, agent AI, context log, analitykę internetową oraz dylemat GA4 vs Amplitude — czyli wszystko, co dziś realnie decyduje o tym, czy Twoje wnioski z danych są trafne, czy tylko „ładnie wyglądają w raporcie”. Rozmawiamy o tym, jak budować analitykę w e-commerce w świecie mniej pewnych danych (cookie-less), jak pracować z kontekstem biznesowym i dlaczego bez porządnego „dziennika zmian” nawet najlepsze narzędzia i modele AI będą prowadzić Cię na skróty.

W rozmowie z Kamilem Urą zaglądamy do środka dużej organizacji e-commerce: co jest absolutnym fundamentem (lejek, zachowania użytkowników, segmentacja), jak ustawiać oczekiwania wobec danych („good enough” zamiast perfekcji), oraz jak rozdzielać problemy marketingowe od operacyjnych. 

Dużo miejsca poświęcamy praktyce: jak prowadzić context log (co logować: kampanie, zmiany w GTM, modyfikacje na stronie, działania handlowe), jak dzięki temu skrócić czas diagnozy z dni do godzin i jak przygotować środowisko tak, żeby agent AI mógł wspierać analityka bez „halucynowania” przyczyn. Na koniec pojawia się też realny kontekst wyboru narzędzi: kiedy GA4 wystarcza, kiedy warto myśleć o Amplitude

========================

Więcej o mnie: https://andrzejczyk.com.pl

LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/adrianandrzejczyk/

Kursy i szkolenia: https://itosieliczy.pl

Dołącz do społeczności: https://www.skool.com/i-to-sie-liczy-2492

Sponsor podcastu: https://fotc.com

Sponsor paczki dla gości: https://enaturalnie.pl/

====================================

Key takeaways (najważniejsze wnioski):

Dlaczego dane bez kontekstu w marketingu potrafią kosztować najwięcej i jak to zmienia pracę z AI/LLM. Jakie są „must have” w analityce e-commerce: lejek + segmentacja bazy klientów (w tym podejście RFM).Jak podejmować decyzje przy niepełnych danych: podejście „good enough” zamiast 100%” i rola edukacji interesariuszy. Jak w praktyce analizować spadki (np. konwersji / add-to-cart), gdy przyczyną bywa logistyka, braki towaru i promesa dostawy. Prosty sposób na porządek w firmie: kontekst log (arkusz zmian: kampanie, Ads, GTM, działania handlowe) jako „źródło prawdy” do analiz i pracy z agentami AI.

Jeśli pracujesz w e-commerce, marketingu albo analityce — ten odcinek pomoże Ci budować procesy, które dowożą decyzje, a nie tylko raporty.

Rozdziały: 

[▶00:00] – Dlaczego „context is king” w analityce i AI?[▶02:10] – Jak wygląda analityka w Decathlonie: 14 rynków, 1 zespół[▶05:40] – Agencja vs in-house: dlaczego „głębia” robi różnicę?[▶08:10] – Must have w e-commerce analytics: od czego zacząć?[▶11:20] – Lejek e-commerce: co mierzyć, żeby podejmować decyzje?[▶14:10] – Segmentacja klientów i RFM: jak ogarnąć bazę, gdy rośnie CAC?[▶18:00] – Cookie-less i mniej danych: co jest „good enough”?[▶23:30] – Spadek konwersji krok po kroku: marketing vs logistyka[▶28:40] – Kontekst log: jak prowadzić dziennik zmian w firmie?[▶33:10] – Jak przygotować dane, żeby AI nie „wymyślało” wniosków?[▶37:20] – GA4 czy Amplitude: co wybrać dziś, a co za pół roku?

 #analityka #ecommerce #kontekst #GA4 #Amplitude #AI #LLM #marketing #dataanalytics #segmentacja #RFM #cookieless #GTM #digitalanalytics #podcast 

Sponsoring / współpraca: jeśli chcesz reklamę swojej firmy w podcaście — napisz do mnie, podeślę ofertę.
Usługi, które mogę dla Ciebie wykonać: hurtownia danych („jedno źródło prawdy”), szkolenia, warsztaty, GA4, server-side, Oferuję również kompleksowy audyt marketingowy.