#08 - Jak podejmować DECYZJE oparte na DANYCH? Mariusz Michalczuk

Powiedz kilka zdań o sobie i powiedz czym się zajmujesz. Więc jestem założycielem i obecnie zarządzam Conversion. W Conversion co robimy to pomagamy firmom właściwie zrozumieć i lepiej wykorzystać dane online. Mówiąc tak w prosty sposób to na co dzień pomagamy, wdrażamy narzędzia analityczne, I wokół analityczne Google, czyli Tag Manager, Analytics, Looker Studio i systemy raportowania oparte na Google Cloud Platform. I później te dane wykorzystujemy do tego, żeby optymalizować biznesy naszych klientów. Z wykorzystaniem tych danych optymalizujemy kampanie marketingowe i poprawiamy współczynnik konwersji. Super.

Ale mam jeszcze takie pytanie, które można nawet uznać za prowokacyjne w pewnym sensie, bo powiedziałeś o tych pięciu Poziomach, nie? I pierwsze dwa z tych poziomów dotyczyły firm, które zbierają jakieś dane, ale zasadniczo nic z nimi nie robią. W sensie nie ma użyteczności. To po co się zbiera takie dane, skoro się z nimi nic nie robi w takim razie? To jest kontrintuicyjne, prawda? Na pierwszym poziomie te dane się zbiera dlatego, że wszyscy to robią, albo w momencie, kiedy powiedzmy, wdrażamy serwis, no to z automatu w checklistie wdrożenia serwisu, bo tak było w ofercie, jest wrzucenie kodu śledzącego jakiegoś narzędzia. W Polsce w większości to rzeczywiście jest Google Analytics 4.

Natomiast jak będziemy mówić, że nie, Tak, RockMobile. Jak wejdziemy w obliczenia, okaże się, że... A, i analitycy akurat na rekrutacjach nawet często nie zapytają, bo Analytics pokazuje przychody, nie pokazuje zysku z tych produktów. Przy czym w przedstawieniu Business Case'a mówię, że możesz zapytać o co chcesz. No ale jak w toku rozumowania wychodzi, że tak, udział tego mobile'a obecnie to jest jedynie 25%. Biorąc pod uwagę liczbę transakcji, czyli liczbę ruchu i liczbę transakcji, która z tego wynika i marże średnio powiedzmy 10% na sprzedanych, bo akurat mamy dane takie próbkowane z branży RTV.

Tak się odpowiada jest na to pytanie. Tak się spotykamy z tym, a podchodzimy rzeczywiście od ogółu do szczegółów. Uwielbiam PDCA, ale nie wskoczę w ten wątek, bo nie zrealizujemy agendy tego odcinka. Kiedyś będzie osobny odcinek. Dobra. Google Analytics 4. Temat, który być może już trochę ostygł, ale w zeszłym roku to było. W zeszłym roku chyba był takim bardzo gorącym tematem. Oczywiście wywołującym totalną panikę wśród wszystkich zainteresowanych. Jak to w ogóle teraz wygląda? Jak się firmy przystosowały do tych zmian, które wprowadził Google Analytics 4? Możesz nawet powiedzieć o kilku kluczowych zmianach, które on wprowadził, bo to też nie musi być oczywiste dla każdego z naszych widzów.

Więc tak, może zacznę jak się firmy dostosowały. Takie od 2020 roku widzę takie kilka etapów w analizie internetowej, czyli najpierw rzeczywiście było tak na przemian trochę z zasadami prywatności RODO, jakby robienie śledzenia i przełączanie się na Google Analytics 4, z tego standardu Universal, Na GA4. Później rzeczywiście mocniej weszły tematy tego, czy Analytics jest zgodny z prawem. Tam pojawiły się jakieś wyroki w Austrii, w Danii, we Francji. Zaczęło się kwestionowanie, później pojawił się concept mode. Teraz taką rzeczą, którą najczęściej my pracujemy, rozstrzyżamy, to jest przenoszenie śledzenia z poziomu GTM Client-side do Server-side.

I teraz, jeżeli chodzi o wykorzystanie GA4 w firmach, no to te firmy, które były na wyższych poziomach, czyli 3 i wyżej, czyli raportowanie miały i wchodziły wyżej już w analizę, no to sam interfejs, powiem szczerze, raczej jest wykorzystywany do takich bardzo szybkich sprawdzeń. Bardziej się przenosi ta analityka już do BigQuery i w kontekście zmiany, bo też było to pytanie, no to generalnie zmienił się model danych. Czym jak najlepiej zobrazować model danych? Tak jak do tej pory mieliście raporty, gdzie w kolumnach były jakieś poszczególne rzeczy, no to teraz w Universal Analytics, to teraz jakby w Google Analytics 4 trzeba, generalnie nie da się ad hocowo takich samych wyciągnąć, tylko one są poprzestawiane tutaj i trzeba dodatkowo coś wyklikać i tak dalej, czyli generalnie zmieniło się to sposób, w jaki korzystamy z tych danych.

Zmieniło się kilka definicji metrek, Chociaż ja wychodzę, ja akurat z wykształcenia też ekonomiczne studia skończyłem i w ekonomii jest taka zasada ceteris paribus, że jak ktoś coś mówi, jak będzie na podstawie analizy danych, to zakłada, że pozostałe czynniki będą niezmienione i teraz czy wystartujemy z definicji jednej czy z drugiej, to bardziej się liczy nie to, jaki poziom osiągniemy, tylko jak z okresu na okres jakby ta metryka się zmienia. No i firmy teraz tak naprawdę są na etapie, te osoby, zwłaszcza menedżerskie, na poziomach menedżerskich, specjalistycznych, to tak jak mówię, bardziej już wchodzą w BigQuery, na menedżerskich po prostu poznają interfejs. Teraz jest taki etap w Google Analytics 4, że większość już ma to ogarnięte pod kątem śledzenia, bardziej teraz się zastanawiają, czy mają już samochód, teraz się zastanawiają, muszą się trochę nauczyć nim jeździć.

No i ten samochód w kontekście możliwości w interfejsie, no to jakby zeszliśmy trochę niżej, poziom niżej, ale na to udostępnione zostało BigQuery, granularne dane, co wcześniej było zarezerwowane tylko dla wersji płatnej. No to pięknie wjechaliśmy w to Big Query. Znowu, wyjaśnij ludziom totalnie nietechnicznym i niezwiązanym z analityką, co to w ogóle jest i jak to może wpływać na szeroko rozumiany rozwój biznesu i jakość jego prowadzenia w takim razie. BigQuery to jest hurtownia danych, czyli takie miejsce, gdzie gromadzimy dane. W przypadku Google Analytics 4 została udostępniona natywna integracja, co oznacza, że za pomocą kilku kliknięć możemy wszystkie dane, które mamy w VR4 przetransportować, wyeksportować do BigQuery.

I co jest ważne, w interfejsie, który mamy w Google Analytics 4, mamy dane segregowane. W przypadku BigQuery tam są dane granularne per każda interakcja. No i w związku z tym, że te dane już w Google Analytics 4 tam są i to jest hurtownia danych, czyli może otrzymać nie tylko dane związane z analityką internetową, ale każde inne dane, To można do tej hurtowni ściągać dane z Facebooka, z Adsów, dane dotyczące kosztów zakupu produktu, dostępności produktu. I teraz jak wszystko mamy w jednym miejscu, takie budujemy first source of truth, No to dalej to już tylko wyobraźnia jakby nas ogranicza do tego, co z tymi danymi możemy zrobić.

No i trzeci, jeszcze oczywiście można koszty dokładać, bo do tego wszystkiego, ten scoring można też wykorzystywać, ile do tej pory na dane produkty wykorzystaliśmy. BigQuery otwiera nowe możliwości, tak jak do tej pory w Universal Analytics bezpłatnym było, że ściągamy dane albo za API, albo po prostu eksportujemy do CSV-ki w Excelu. Z drugiej strony z CRM-u albo z jakiegoś innego źródła dostajemy dane. W jednej zakładce dane Analyticsa, w drugiej inne źródła danych. W trzeciej zakładce robimy tabelę VLOOKUP-em, sobie doklejamy po jakimś kluczu dane i dopiero wtedy robimy tabelę przestawą. Teraz to wszystko da się robić w BigQuery. Mało tego, będzie to odświeżane na bieżąco, jak tylko dane napłyną. A druga fajna rzecz jest taka, że to wszystko można podpiąć jakby do Lookera i

I to jest ta zasadnicza przewaga. Jak trzeba być dużym, żeby to się zaczęło opłacać? Powiem tak. Trzeba działać. W ogóle bardzo często dostaję pytanie odnośnie zwrotu z inwestycji w analitykę w dane. To najczęściej się pojawia w kontekście płatnej wersji Analyticsa, która jest to większy niż mniejszy wydatek miesięczny. Ja zawsze mówię, zwrot jest zerowy, jeżeli nic nie zrobimy z tymi danymi dalej. I jeżeli chodzi o opłacalność, w kontekście konkretnie Twojego pytania, no to opłacalność to jest wynik tego, co będziemy mieli, mianowicie z tego, ile to kosztuje. Co będziemy mieli? To tak jak powiedziałem, jeżeli nic nie zrobimy, to nic z tego, że mamy to BigQuery nie będziemy mieli.

Powiedziałbym takie drugie 5 lat mniej więcej, bo w 2019-2020 stwierdziliśmy, że nie da się podchodzić do tych projektów analitycznych na zasadzie projektu, no bo dane, mówimy, że dane mają pomagać w podejmowaniu decyzji. Decyzja to nigdy nie jest projekt. Tylko to jest jakiś proces, bo firmy funkcjonują dzięki procesom, a te procesy się toczą, bo podejmowane, czy raczej na podstawie procesu podejmowane są decyzje. Tak samo dane nie mogą jakby zasilać, nie możemy skonfigurować Analyticsa, dać bolidu, w firmie zostawić ten bolid i firma nie umiejąc korzystać z tych danych na pierwszym zakręcie się rozbije, bo opon nie dogrzała. Swoją drogą kiedyś czytałem właśnie takie dziennikarza,