CZY GOOGLE ANALYTICS WYSTARCZA DZISIAJ W E-COMMERCE?

Głównym problemem w analityce jest to, że ludzie tracą zaufanie do danych. Oni tracą zaufanie do danych w momencie, kiedy dane im się przestają wskazać. Ja chciałbym rosnąć, natomiast zabija mnie ROAS, zabija mnie koszty mediów, które coraz bardziej rosną. Mam często produkt, który jest retencyjny, więc ja wiem, że tej pieniędzy tam jest więcej, natomiast nie wiem, jak sobie to poukładać i z tym poradzić. Więc jakby ta opłacalność biznesu spadła, no więc trzeba myśleć co dalej, jak się z tego wyrwać, jak się uwolnić od ROASów, które generalnie Zabijają często po prostu biznes. Największy taki błąd, który ja widzę związany z analityką jest taki, że nasi klienci czy prospekci myślą, że GA4 to jest narzędzie na przykład do atrybucji, to jest narzędzie analityczne. Ono w ogóle nie powstało w tym celu. To był jeden z klientów z branży fashion, który okazało się, że 70% budżetu, który wydaje, jest nieefektywne i wyłączył te 70%.

Dzień dobry. Dzień dobry. Dzień dobry. Takie bardzo prozaiczne i oni nie wiedzą, że to jest rozwiązanie, dopóki ktoś im nie powie. A mianowicie, że GA4 źle pokazuje wyniki mety i nie jestem w stanie się skalować w kanale Meta czy TikTok, po prostu w kanałach wyżej w lejku. To jest taki objaw powiedzmy i to jakby prowadzi nas do tego, że faktycznie GA4 w modelowaniu atrybucji tej mety czy TikToka nie doszacowuje, więc nie muszę na to tak patrzeć, z kolei panele też nie są

Bo na przykład tak jak my mamy Triple Whale'a, no to mamy server-side rendering, ich piksele, no i wiadomo, pospinane GA4, meta i wszystko. Jak to u was w ogóle wygląda? My dane zbieramy z trzech takich głównych źródeł. Z systemu e-commerce'owego bezpośrednio, czyli tam wspinamy się bezpośrednio czy to z Shopify'em, czy Magento, Shopper'em, Idusel'em, WooCommerce'em, też z customowymi rozwiązaniami. Dane z frontu strony dotyczące tego, jaki jest ruch, jakie są źródła ruchu. I tutaj korzystamy z GA4, ale też jakby wdrażamy to server-side. Plus tam pomagamy GA4 ustawić, poradzić sobie z problemami z consent modem, tak żeby to było zgodne z GDPR-em, który jest w Europie.

I to jest jakby jedno ze źródeł danych, natomiast to nie jest tak, że my powtarzamy atrybusy w GA4, bo tak jak wspominałem, no ona ma dużo luk, nie? Chociażby w kontekście tej mety czy TikToka, czy chociażby nawet w kontekście trackowania samych googolaców przez GA4. Tam też są luki, bo na przykład Safari albo Firefox wycina gclid, więc jakby nawet GA4 nie jest w stanie dobrze pokazać wyników googolaców. To jest też taka nowa rzecz. I to jest drugie źródło danych, a trzecim źródłem danych są po prostu dane kosztowe z paneli marketingowych. Więc łączymy się przez API z Metą, z TikTokem, z Oczami, z Bingiem, ze wszystkimi platformami, z których się teraz korzysta. I pobieramy dane dotyczące kosztów, ale też pobieramy przez API informacje o brakujących kliknięciach na przykład z Mety i TikToka.

Więc jakby dopiero to razem do kupy powoduje, że jesteśmy w stanie pokazać jakby tą pełną ścieżkę atrybucji. To ruch, jeśli dobrze zrozumiałem, wy zaciągać z GA4? Część ruchu zaciągamy z GA4, tak? Bo chcemy, żeby dane pomiędzy GA4, systemem e-commerce'owym i Sublime'em się uzgadniały. W przeszłości jakby mieliśmy... Głównym problemem w analityce jest to, że ludzie tracą zaufanie do danych. Oni tracą zaufanie do danych w momencie, kiedy dane im się przestają zgadzać. I teraz, żeby pójść jakoś tak analitycznie naprzód i klienta w ogóle nauczyć korzystania z danych, też wyrobić w nim takie zaufanie do tego, co ma, no to te dane w tym trójkącie właśnie muszą się zgadzać.

No i dlatego też jakby korzystamy z tego GA4. Bo dzięki temu możemy mieć te dane uspójnione pomiędzy GA4 i naszym rozwiązaniem i też jakby poprawiamy, wdrażając nasze rozwiązanie, poprawiamy też sposób trackowania w GA4, więc klient nawet skorzystając z samego GA4 ma dobrej jakości dane. Więc jakby może, gdzie by nie zajrzał, jakby te dane, jakby może z nich korzystać, one są okej. I to jest jakby też jedna z wartości, która trochę wykracza poza samą techniczną stronę. No dobra, a te dane o mecie, czy na przykład TikToku, jak zbieracie? To znaczy skąd wiecie jaka jest konwersja z mety TikToka? Tajemnica. Nie, mogę wam powiedzieć, bo to jakby metodyka jest dość prosta. Generalnie my atrybucje robimy w takich dwóch krokach.

W pierwszym kroku bierzemy dane z GA4, które mamy oczyszczone, zgodne z GDPR-em, plus spinamy też ze sobą cookies tego samego użytkownika, mimo że GA4 na przykład widzi to jako różnych użytkowników, my wiemy, że to jest ten sam użytkownik, bo Bo też wdrażamy ID logowania. W momencie, kiedy się ktoś loguje na stronie internetowej w e-commerce, to po prostu my przekazujemy sobie do backendu specjalny identyfikator, który potem nam pozwala spiąć różne cookiesy w jedną całość. Tak samo robimy z ID koszyka i z ID transakcji. Więc to jakby jest pierwszy moment, kiedy robimy taką preatrybucję na danych z GA4, które są troszeczkę wzbogacone. I w drugim kroku, jeżeli widzimy, że są jakieś transakcje podejrzane, które np.

mają urwane ścieżki konwersji, czyli np. widzimy, że jest bardzo dużo transakcji z Directa, z Organica albo z Brandu, wysyłamy je do Mety albo do TikToka po Conversion API z pytaniem, czy po swojej stronie nie było tam jakichś kliknięć, do których Meta albo TikTok się przyznaje. Dostajemy odpowiedź i dopiero łącząc te informacje w jedną całość, jesteśmy w stanie pokazać, jaka była faktyczna efektywność Mety. I mamy w ogóle dwa case studies, które zrobiliśmy, już nie mogę o nich mówić. Jeden zrobiliśmy z Coffee Deskiem, to jest największy e-commerce kawowy w Polsce. Drugi z Notukerem, to jest brand D2C, sprzedając suplementy, głównie collagen. I tam właśnie sprawdzaliśmy, jak się różnią rasy dla mety, które liczymy tylko na danek z GA4, takich zwykłych GA4, po prostu w zwykły sposób wdrożone, a jak się różnią te ROAS dla atrybucji, która uwzględnia też te brakujące kliknięcia z mety.

No i okazało się, że te ROAS prawdziwe, Nie uważamy, że to jest spisek Google'a przeciwko tym organizacjom, ale to wynika po prostu z budowy samego narzędzia technicznej. To tu już widzę jedną różnicę jeśli chodzi o te amerykańskie rozwiązania, bo one z tego co wiem, znaczy z tego co wiem, jestem pewien tego, one nie bazują na GA4 tylko na swoich pikselach jakby i liczą ilość ruchu jakby poprzez swoje kody śledzące. Tak i tam jest taka obietnica, że jakby to wtedy jest mniej zawodne niż GA4.

Wchodzi o taki setup, czy bardziej o... Czy jak ja to zrozumiałem? Możesz odpowiedzieć tak, jak ty to zrozumiałeś, a ja najwyżej doprecyzuję. Dobra, dobra. No to generalnie tak, to generalnie... Największy taki błąd, który ja widzę związany z analityką jest taki, że nasi klienci czy prospekci myślą, że GA4 to jest narzędzie na przykład do atrybucji, to jest narzędzie analityczne. Ono w ogóle nie powstało w tym celu. GA4 jest narzędziem, które ma Ci pokazać, jak wygląda ruch na stronie, jaka jest jego konwersyjność. Na przykład zostały dobudowane różne mechanizmy zaciągania transakcji i tego typu rzeczy, ale jakby cała idea za tym stojąca jest zupełnie inna, więc też ciężko oczekiwać, że to narzędzie będzie takim full proof rozwiązaniem i będzie pokazywało na przykład, który kanał marketingowy jest dobrym kanałem.

To, żebym też dobrze zrozumiał, wy większość danych zaciągacie z GA4, jeśli chodzi o ruch i tak dalej. To, żebyśmy wytłumaczyli widzom, dlaczego dzisiaj warto kupić sublime'a, a nie na przykład wziąć jakiegoś analityka, który dobrze ogarnia GA4 i tam sobie nie pobudować jakiś customowych raportów. Mhm, to jest takie pytanie czy budować in-house czy po prostu pójść na przykład w jakąś technologię. I to jest jakby niektórzy w tą stronę idą. No bo teoretycznie to samo co w panelu Sublime'a można byłoby zrobić w GA4? Te same dane? Nie, nie, nie. Nie można by było z kilku powodów, nie? Pierwszy to jest taki, o którym już wspominałem, że w GA4 nie ma tych brakujących kliknięć z mety na przykład, które diametralnie zmieniają liczenie jakby ROASów czy atrybucje.

CZY GOOGLE ANALYTICS WYSTARCZA DZISIAJ W E-COMMERCE?. Bo chociażby te transakcje, które GA4 raportuje jako zapłacone, one bardzo często są niepełne, czyli na przykład w GA4 jest tylko 85%, 80% transakcji, które widzicie w CRM, plus nie ma informacji o statusach zamówień. A to jest często kluczowe, bo chociażby w takim biznesie jak fashion, jak mamy 30% zwrotów, no to my nie chcemy robić atrybucji na tym, co było sprzedane, znaczy na tym, co zostało sprzedane przez stronę i wysłane, tylko na tym, co faktycznie do nas wpłynęło.

Czyli jeżeli były zwroty, no to my nie chcemy analizować tych ciar, jak sami je oznaczyć jako te, które się nie udały. I jakby tego tylko na podstawie danych z GA4 się nie da zrobić, plus do tego można dorzucić jeszcze jeden poziom skomplikowania, który właśnie my oferujemy na przykład, to jest przejść z myślenia o revenue na myślenie o marży i uwzględniać wszystkie koszty marketingu, wszystkie koszty Produkcji, prowizji, paymentów, logistyki. I wiem, że wy chyba z tego co wiem, właśnie tak patrzycie na to. I to chyba zmienia diametralnie. Zmienia, ale u was jak się to dodaje, te koszta dodatkowe? W sensie jestem sam w stanie sobie to dodać, czy to muszę... Jeżeli to jest w systemie e-commerce'owym, to my to po prostu pobieramy z systemu e-commerce'owego. Ja wiem, że Shopify chyba ma miejsce, gdzie można to...

Płacisz tylko raz, oszczędzasz cały rok. Automatyzuj swoją sprzedaż, zaoszczędź kilkadziesiąt tysięcy złotych, zyskaj gwarancję niskich cen. Postaw na płatność roczną z Apilo. Wiesz co, to drużenie trzeba mieć 2-3 tygodnie przez to, że musimy też spojrzeć na to GA4. Ten nasz setup jest oparty o GA4 i najwięcej czasu z tego, 90% czasu to jest po prostu audyt GA4. Co ma swoje plusy i minusy? Też myśleliśmy nad swoim pikselem jako backupem i prawdopodobnie to wprowadzimy. Natomiast widzimy też plusy tego, żeby to GR4 też klientowi pomagać, żeby być po prostu takim jednym partnerem analitycznym, któremu zapewnia jakby to, że ten cały system działa.