DANE KLUCZEM DO POPRAWY BIZNESU | ADRIAN ANDRZEJCZYK| EOP Z GOŚCIEM odc.12

Proces jakby pracy na danych zaczyna się od ich aktywacji. Musimy te dane pozyskać. Możemy zrobić na przykład teraz wywiad, ankietę, pozyskam dane. W e-commerce zobaczę kto kupił, jakie ma imię, nazwisko, skąd pochodzi, na jaką kwotę. Jeśli mam Google Analytics, to zobaczę, skąd przyszedł ruch na stronę, co użytkownik robi w tej witrynie. Muszę aktywować te dane. Później muszę je poczyścić i dzisiaj czuję się ekspertem odczyszczenia danych z GA4. Ratuję GA4. I te dane muszą mieć jakość. Jeśli będziemy mieć złe dane na wejściu, jeśli to, co teraz wam mówię jest zaniedbane, jeśli tu są błędy, to to, o czym wam za chwilę powiem, nie działa. Czyli na przykład raporty. Te dane, jak mamy, surowe, one są często nieczytelne. Biznes, czy też ta osoba, która faktycznie analizuje, czyli na przykład prezes, czy też dyrektor, chce wiedzieć to wszystko w formie czytelnej, odpowiedniej, do strawienia przez jego mózg, żeby mógł to zinterpretować.

Więc to są takie jakby dwa cele prowadzenia danych. Więc analityk pracuje na każdym z tych obszarów. I w praktyce, na przykład takiej pracy agencyjnej, analityk poświęca od 10 do 20% swojego czasu na analizę danych. Najczęściej analityk dba o to, żeby te dane były dobrej jakości. Analityk webowy dzisiaj pod kampanie paidowe pod takie właśnie GA4 głównie zajmuje się aktywacją danych i ich czyszczeniem. Myślę, że to jest 60 do 80 procent czasu. W niektórych obszarach to jest BI, raporty, one potrafią zająć dużo czasu. Jeśli te dane są dobre, to czasami zatrudnia się kilka osób tylko do tego, żeby dbało o raporty, dostarczało raporty na potrzeby właśnie tych osób, które później coś z tymi raportami robią, czyli na przykład analizują, wyciągają jakieś wnioski, wiedzę, czy chcą podjąć na tej postawie decyzję.

Kompetencje miękkie najczęściej były akcentowane jako braki komunikacyjne, problem pracy zespołowej. To były takie braki, które zauważali ci pracodawcy. Kompetencje twarde to było IT, czyli programowanie, różne tam typy języków. Natomiast w czasie COVID-u to się zmieniło i podskoczyły kompetencje analityczne właśnie w tych rankingach. To dało mi taki sygnał jakby, że może warto coś z tym zrobić. Taką misję nawet poczułem, żeby przeszkolić pracowników agencji czy też pracowników e-commerce'ów, żeby podnieść ich kompetencje analityczne. I zacząłem układać różne kursy, tak żeby osoba wychodząca z takiego kursu nie była ekspertem od GA4 czy od Excela, tylko żeby w ogóle miała kompetencje analityczne, że jakiekolwiek narzędzie nie wpadnie w jej ręce, to żeby ona potrafiła coś z tym zrobić, tak żeby wyciągnąć wnioski, czyli ten ostatni etap analiza danych.

Nie ma co ukrywać, jako system Googla dominuje w całym marketingu. Więc skupiając się na tym, ja bym powiedział, że trzeba dobrze skonfigurować GA4. I wczoraj się śmiałem do znajomego, że jestem szczerbaty po tej GA4, bo zjadłem wszystkie zęby na tej GA4. Poważnie wam powiem, po prostu tyle co mnie nerwów kosztowała ta GA4 od jej wejścia aż po praktycznie połowę tego roku. Ale dzisiaj uważam, że posiadam takie unikatowe rozwiązania, czy też kompetencje pozwalające znormalizować te dane, usprawnić je, poczyścić w takiej formie, że one faktycznie wnoszą wartość. Jak gdybyś miał tak zero-jedynkowo stwierdzić? Nie wiem, czy można tak odpowiedzieć, ale gdybyś miał wybrać, czy lepiej ci się pracowało na poprzedniej wersji Universal Analytics, czy na GA4, to co byś stwierdził?

Bez zastanowienia poprzedniej wersji, ale to też wynika z czasów, w których było Universal, bo GA4 sama w sobie ma błędy. Ja uważam, że tu trochę błędów popełnili sami inżynierowie, wprowadzając GA4, natomiast oni też mieli pewne KPI związane z ochroną danych osobowych z prawem. Ja ich rozumiem, bo Unia Europejska dokręca tak śrubę, Ile się nie mylę, Google dostaje największe kary w historii, w ogóle kary, które Unia Europejska nakłada na przedsiębiorstwa. Więc oni są bardzo ostrożni, bardzo dbają o te wszystkie restrykcje, dlatego myślę, że to wpłynęło trochę na jakość danych. W Universalu, może powiem tak, Universal był prostszy do takiego prostego użycia. Każdy mógł tam wejść, przeanalizować dane, przeanalizować na te atrybucje. Tam było dużo fajnych takich raportów. Oczywiście dużo metryk było niepotrzebnych.

Więc do takiego użytku, jakbym miał to stresić, takiego użytku powszechnego przez jakieś tam małe firmy, lepszy był uniwersal. Natomiast jeśli ktoś ma budżet i faktycznie chce być taką organizacją data driven i na poważnie wejść w te dane, budować hurtownie, porządne raporty, mieć analityka, G4 jest lepsza. G4 jest bardzo elastyczna, działa na eventach, jest bardzo konfiguralna, jest właśnie taka antykrucha, bym na to powiedział. Natomiast GA4 dzisiaj w takiej podstawowej formie ma masę błędów. Więc GA4 trzeba dostosować. Universal w tamtych czasach, w których był Universal nie miał tych błędów, miał dobre dane. Patrząc na te dane mogłeś podjąć dobre decyzje. GA4 wdrożona w takim dużym e-commerce. Szerokie działania display też prowadzone, RTB programatyczne, afiliacja.

Ja bym na przykład w ogóle tam nie analizował atrybucji Facebooka, social mediów, inboundu całego zero, bo te dane są mocno przekłamane. To jest taka odważna teza poparta moimi badaniami, o których niedługo napiszę artykuł. Te dane są mocno zanieczyszczone, więc dzisiaj, żeby mieć analitykę, trzeba mieć zestaw narzędzi, żebym powiedział tak, GA4, oprócz tego Serversite, ja tu trochę rozmawialiśmy o Cloudflare, polecam wszystkim Cloudflare'a. Trochę też zębów zjadłem na tym Cloudflare'e. Mogę pomóc we wdrożeniu. To jest już kwestia jakby wdrożenia Cloudflare'a. Ono leży w gestii administratorów sieci i IT. Ale jak oni mi przygotują Cloudflare'a, to poza takimi korzyściami, o których Wam wspomniałem, jak na przykład to, że Cloudflare cache'uje stronę, podniesie Wam efektywność SEO, strona będzie szybsza, bezpieczniejsza.

Ale nawet jak Wam wywali serwer, to ona będzie dostępna w sieci, bo będzie z cache'u leciała. Więc jest masa korzyści, a ja na tym Cloudflare'ze instaluję analitykę i po zainstalowaniu tej analityki macie dwa razy więcej danych. Dwa razy więcej danych macie. I teraz powiedzmy, że ktoś powie, ok, ale statystyka nigdy nie potrzebuje całej próby. Nie musimy zbadać całej populacji, jak robimy na przykład badania, na jaką partię zagłosujesz. Jeśli prowadzimy ankiety takie badawcze, na przykład, bo to jest takie najpopularniejsze badanie, powiedzmy, preferencji wyborczych. Jeśli te badanie przeprowadzimy na Paradzie Równości w Warszawie, to dostaniemy inne wyniki, jak gdybyśmy przeprowadzili je pod kościołem w Zakopanem. I właśnie Google GA4 w takiej podstawowej formie jest taką niereprezentatywną próbą, czyli takim badaniem gdzieś w jakiejś określonej wąskiej społeczności Google'a.

Bo co się okazuje, po wdrożeniu np. analityki przez serwer, po odzyskaniu tego ruchu, który jest blokowany przez adblocki, różne ograniczenia w urządzeniach, Okazuje się, że mamy ten wzrost stuprocentowy, ale on nie jest równomierny. Czyli na przykład na Google Adsie mamy wzrost o 10%, a na Facebooku o 150%, na RTB o 400%, na YouTubie o 1000%. Rozumiecie? Okazuje się, że dopiero po tym badaniu powiesz OK, a my na podstawie tych starych danych robiliśmy atrybucję i nam wychodziło inwestuj więcej w Google Adsa. Facebooka nie inwestuj. Więc to jest pierwsza rzecz. A druga to jest BigQuery, ponieważ tam możemy zrobić raporty, których nie ma w standardowej wersji GA4, czyli na przykład modelowanie atrybucji, ścieżki, jakieś bardziej zaawansowane rzeczy, jak łańcuchy markowe, które nam pokażą faktycznie, jaki jest udział danego kanału w sprzedaży.

Bardziej, tak bym powiedział, takie modelowanie tych danych. A ja jeszcze BigQuery wykorzystuję do czyszczenia danych właśnie z tej GA4. Ale już tak, żeby za daleko nie odchodzić, no to to są takie podstawowe narzędzia. Jeszcze jeśli chodzi o raporty, no to wtedy jak już mamy te tabelki przygotowane w BigQuery, no to tutaj dobrze się sprawdza Looker Studio, bezpłatne narzędzie do raportów. No i co ciekawe, Google jakby nakłada na nas wiele ograniczeń, gdybyśmy chcieli się połączyć GA4, Looker Studio. Tu mamy ograniczoną liczbę zapytań, które możemy wykonać. O ile małe firmy mogą tego nie zauważyć, to już takie większe organizacje, które faktycznie pracują na danych, w tym Lukerze, zaraz wpadają w limit na przykład godzinny. Tak, no też to widzieliśmy u siebie, albo już po prostu dane się zawieszały. A, no bo u was jest też dużo tych danych, nie? To tak, to jest po prostu, przekraczacie ten limit zapytań, no i to jest frustrujące.

Chcesz coś szybko sprawić? Tak, czekasz, się załaduje i czekasz po prostu i patrzysz, aż się odwiesi. No to właśnie tu BigQuery jest rozwiązaniem, ale Google to też specjalnie robi, no bo wiecie, my dostajemy potężne narzędzie bezpłatnie. Dla mnie GA4 dzisiaj jest super konektorem, ale bardzo zaawansowanym i jeszcze z błędami, nie? I teraz tak, to co ja posiadam, to są gotowe jakby rozwiązania. Posiadam gotowe skrypty do tag-managera, które czyszczą informacje użytkowników, bo tu też ten użytkownik nam ucieka. Gotowe skrypty, które czyszczą te dane w GA4, no i wtedy jakby wypluwam te wyczyszczone dane, daję raport i to jest już wtedy takie do użytku, nie? Ja mam jeszcze do Ciebie pytanie. Czy spotykasz się z tym, że e-commerce'y oprócz GA4 mają jeszcze wdrażaną jakąś inną analitykę? Pytam na przykład pod kątem jakiegoś systemu z Adobe, czy tam z Oho Analytics, z Piwik, czy z tego typu?

Wiesz co, w e-commerce'ach rzadko, pracując w branżą finansową, dużo było takich case'ów, szczególnie, bo był taki okres, gdzie Unia Europejska, niektóre sądy w niektórych krajach, tam były głównie Włochy, Francja, stwierdziły, że GA4 jest nielegalne. Bo przetrzymują nasz adres IP na serwerach w Stanach, a w Stanach jest takie prawo, że jak stwierdzą podejrzenie popełnienia przestępstwa, to wszystkie te dane użytkowników z Europy mogą inwigilować. To nie było prawdą, bo to IP było przechowane przez chwilę na serwerach w Stanach, żeby tylko... Przepraszam, to było przechowane w ogóle to IP na serwerach w Europie tylko po to, żeby określić lokalizację użytkownika, co nie jest najlepszą metodą, bo wiadomo, że większość ruchu pochodzi z Warszawy. Ale były takie kontrowersje i wtedy ta branża finansowa mocno zaczęła wchodzić właśnie w Adobe czy Piwika.

Natomiast w e-commerce najczęściej spotykam się z GA4. Natomiast najlepsze dane w e-commerce to są w systemie CRM, ERP, które macie. Tam są najlepsze dane. Tam macie wszystkich klientów, wszystkie zamówienia, wszystkie produkty. Można to powiązać np. po ID transakcji z GA4 i zobaczyć, co ten użytkownik robił na stronie. I tu już tak jak mówicie, kwestia narzędzia jest kwestią wtórną. Natomiast PiWiK jest płatny. Ja generalnie bardzo lubię PiWiKa i mam w ogóle takie też case'y, gdzie... To może wam podam jeszcze taki case, bo tak pytasz o narzędzia, to tylko porównam wam PiWiKa z GA4. Przyszedł do mnie kiedyś klient z taką prośbą, żeby poprawić mu tracking danych, ponieważ jest wydawcą treści, treści to jest magazyn motoryzacyjny i tam ma współpracę z Porsche, powiedzmy tam na 5 tysięcy złotych za 10 tysięcy wyświetleń artykułu.

Mniejsza o wielkość, ale trzeba było dużo zrobić tanio ruchu. No i na taniej mu agencja zrobiła YouTuba. Tylko tak, jak puścili pierwszy test, 2000 kliknięć na YouTubie, to zgadnijcie ile GA4 pokazała sesji. No, z paręset. Blisko. Wiesz co, przy pierwszym strzale, jak to zrobiliśmy, to nie pokazała w ogóle. W ogóle nawet ja bym oczekiwał, że direct skoczy, czy non. Czasami tak jest. Nic nie skoczyło. W ogóle płaska linia. W ogóle ten klient miał tam różne jakby... Problemy też takie technologiczne. Rozwiązaliśmy część tych problemów, ale jednocześnie zainstalowaliśmy piwika, no bo mówię, no trzeba jakoś wykazać to przed tym Porsche, tak, zleceniodawcom na ten artykuł, ile było kliknieć, no bo on nam nie uwierzy z Googlaca.

Zrobiliśmy drugą próbę i osadziliśmy tak częściowo tego GA4 na serwer-sajcie i statystyki nam wyszły takie, drugi raz puściliśmy 2000 i tak w przybliżeniu GA4 pokazał właśnie parę set, tam około 100-200 chyba kliknięć, natomiast Piwik pokazał 1000. I to mnie zastanowiło, że jak to możliwe, że Google, swój główny produkt Google Ads, zaniża wyniki. Google nie do końca rozpoznaje te gieclidy. Nie wiem skąd ten błąd wynika. Google ostatnio się chwalił, że to naprawił. Ja nie widzę jakby różnicy jeszcze. Dużo jest problemów. No na przykład jest ruch analogicznie z Facebooka. Każde kliknięcie z Facebooka ma parametr znak zapytania fb.clid. No i wejdziecie sobie w GA4 nad bez BigQuery, wpiszcie sobie strona docelowa zawiera FB clit i zobaczcie jakie źródło medium do tego przypisane.

Będzie Google Organic, DirectNone. Bardzo mała część tego ruchu jest przypisana do Google CPC. No i ja akurat to czyszczę wtedy w BigQuery, no bo mam tą surówkę, po tym adresie url sobie poczyszczę. No i jakoś Piwik lepiej sobie z tym radzi. Także Piwik ma wiele korzyści. Powiem wam tak, ja teraz jestem na takim etapie, gdzie już GA4 jakby rozgryzłem. I sobie testuję różne inne rozwiązania, bo powiem Wam, że wychodzi ich coraz więcej. Coraz więcej jest różnych systemów analitycznych, konkurencyjnych, fajnych, które łączą różne jakby funkcje w sobie, łącznie z nagrywaniem sesji jakoś analityką jakościową, testami, ABA i tak dalej. Są takie kombajny, wychodzą teraz na rynek różne. które wyglądają bardzo fajnie. Natomiast mówię w e-commerce zawsze najpewniejsze to są dane wasze własne i do każdego systemu e-commerce'owego są najczęściej różne jakieś patche, jakieś wtyczki analityczne i one dostarczają w mojej opinii najlepszych informacji.

Więc ja bym powiedział, że tutaj dużo jest metryk, które można by dać jako KPI. Musimy wiedzieć, że KPI to są mierniki naszego celu, więc ten cel musi być określony. Ja uważam, że to powinno wychodzić tam z góry organizacji. Cześć, zatrzymaj się na chwilę. Nie wiem czy wiesz, ale Computronic ma obecnie świetną ofertę, dzięki której sprzęt biurowy, takie jak najnowsze smartfony czy laptopy, możesz dostać już w supercenie oraz bardzo ciekawym finansowaniu. Kliknij link w opisie i sprawdź ofertę Computronic. Powiedz, na co zwracać uwagę, jeśli chodzi o GA4, jeśli chodzi o samą konfigurację, instalację tego narzędzia, bo ja się spotykam z wieloma opiniami, że sama konfiguracja jest dużo trudniejsza niż poprzednie wersje. Co zrobić, żeby już na samym starcie nie popełnić jakiegoś błędu?

Jakbym miał powiedzieć takie best practice, zainstalować to właśnie na Cloudflare. Jest jeszcze taka aplikacja STAPE, czyli w chmurze instalujemy wszystko. Natomiast z wielu powodów nie każdy sobie może na to pozwolić, więc zejdźmy na ziemię. Jak to kiedyś usłyszałem, nie ma co strzelać z armaty do komarów, tylko trzeba rozpoznać, że to jest komar, bo czasami to nie jest komar, tylko wroga armia naszej konkurencji. Wtedy to kimarsy jakieś tam trzeba wystawić. Ale tak, instalujemy to przez GTMA, GA4. GTM musi być osadzony zaraz przy headzie, w żadnej stopce. Miałem taki case, duży e-commerce, wszystko w stopce, no bo kiedyś tak się robiło pod SEO. Instalujemy to jak najwyżej w headzie i zasada jest taka, najpierw instalujemy data layer. Otwiera się znacznik HEAD, jest DATA LAYER, czy nawet jeszcze przed DATA LAYER-em CMP, czyli instalujemy najpierw pod HEAD-em CMP, później DATA LAYER, później GTM-a i w tym GTM-ie jest GA4.

Dużo błędów w GA4, tylko tym prostym ruchem rozwiążemy. GA4 mocno gada z narzędziem CMP, czyli tymi zgodami cookies, to trzeba dobrze skonfigurować. Jeśli tam będą błędy, dane mamy też słabe. Warto wykluczyć ruch wewnętrzny i ruch dewelopera. Żeby to nam nie zaśmiecało też danych, mam takie case, gdzie w e-commerce jest na przykład zespół specjalistów, no i ci salesi robią zamieszanie w tym ruchu. I co jeszcze można by było zrobić? Usprawnić user ID. Ja mam taką poradę, którą od jakiegoś czasu stosuję. Już tak teraz mocno technicznie mam taką poradę. Robię coś takiego, że zapamiętuję User ID użytkownika na jak najwyższym etapie jego podróży.

Ona się nazywa podłoga.ga. Jak to działa? Że jeśli użytkownik z jakiegoś powodu zmieni sobie urządzenie, a my na przykład wyświetlimy mu znowu ten pop-up, poda maila, to my go skojarzymy z tymi poprzednimi danymi. W skrócie, poprawimy jakość danych o użytkowniku. Tylko, tak jak mówię, ja tutaj tak robię trochę zastępczo. Stosuję te cookie.ga, ponieważ później mi to pomaga na przykład w czyszczeniu danych w BigQuery. Wracając do BigQuery, to znowu będzie bardzo technicznie. W BigQuery mają coś takiego jak User ID i Pseudo User ID. I one nie zawsze są przypisywane do wszystkich zdarzeń. Nie wiem dlaczego. To jest taka loteria. Do jednego zdarzenia jest, do jednego nie ma. Więc jak ja to nadpiszę w tym localStory, czyli przekażę w takich parametrach niestandardowych do GA4, to mam

Bardzo fajne dane, które później mogę poczyścić w BigQuery i na przykład lepiej przygotować atrybucje. Bo jeśli ja mam użytkowników, którzy w całym swojej lejku mieli załóżmy 15 interakcji z moją witryną, tak rzeczywiście, a ja mam tylko jedną w GA4. No to ta moja atrybucja nie będzie zbyt prawdziwa. A powiedz mi, czy przez GTMA my w ogóle jesteśmy w stanie zebrać np. 100% danych? Chodzi mi o to, że np. wiesz, często jest rozjazd pomiędzy tym, co widzę w e-commerce, a tym, co widzę w GA pod kątem liczby zamówień. Nie ma szans. A, liczbę zamówień? Tak. Liczbę zamówień możesz mieć w 100%. 1 do 1. O ile się mówi, że GA4 to nie jest narzędzie księgowe, to możesz z niego zrobić takie narzędzie księgowe. Jest coś takiego jak komunikacja API, czyli w GA4 odpalasz sobie taki measurement protocol.

Wasz dostawca, waszego silnika sklepu musi mieć taką technologię, która wyśle to tym protokołem albo jakiś sprytny programista to napisze. Ja wtedy jako analityk w takim procesie wysyłam dokumentację, koordynuję proces z IT. I oni wysyłają wszystkie informacje z bazy danych. Mogą być dane wysłane w ogóle wstecz. Nie muszą być w czasie rzeczywistym. Możecie to wysłać załóżmy tam codziennie. Jednorazowo taką paczkę. Trzeba patrzeć na limity. Jak macie dużo zamówień, to lepiej częściej. Wysyłamy taką paczkę i ona leci na GA4. Tylko teraz tak. Jeśli to poleci w takiej formie zwykłej, że id transakcji i dane o transakcji, to wzrośnie Wam notset. Każda z tych transakcji będzie przypisana jako notset, no bo Google nie wie jakie tam było source medium, bo nie ma ciastka.

Dobra, dużo kwestii takich technicznych się pojawiło. Ale co taki właściciel e-commerce'u, który jakby no powiedzmy sobie nie ogarnia tego, o czym teraz mówiliśmy. Dużo było pojęć takich technicznych, mało kto w ogóle z osób, z którymi rozmawiamy ma BigQuery. Co właściciel e-commerce może sobie wchodząc do takiego GA4 na dzień dzisiejszy znaleźć i co według ciebie w pierwszej kolejności, jakie raporty może Ja osobiście bardzo lubię raporty, które były w Universal Analyticsie, czyli źródło medium. Ja cztery sobie taki po prostu swój niestandardowy stworzyłem, ale właśnie, jakie raporty ty byś sugerował właścicielom e-commerce w pierwszej kolejności sprawdzać?

Ja bym zaczął od tych raportów, które mają wiarygodne w miarę dane, czyli analiza zachowań użytkowników w witrynie. Można robić różne lejki, zachowanie użytkowników, analizę stron, analizę produktów, zachowań w produktach, tak jak zaznaczałem na początku. To jest moja taka odważna teza, że te dane w takiej standardowej formie, bez tych narzędzi server-side, jeśli jest szeroko prowadzony marketing, poza Googlem szeroko jeszcze displaye, Naprawdę analiza po źródle medium, to może być strzelenie sobie w kolano. To tam jest, może być, nie musi być, ale może być strzał w kolano. Ja osobiście jestem zafascynowany jedną funkcjonalnością w GA4. O ile jestem takim sceptykiem, jeśli chodzi o ten UI GA4, bo ja nienawidzę pracować w GA4, mnie to po prostu jak krew zalewa, jak muszę tam coś sprawdzić.

No ale czasami jest najszybciej, nie? To jestem zafascynowany jedną, jedyną rzeczą w GA4 i to są eksploracje. Eksploracje w GA4 to jest dla mnie fenomenalne narzędzie i ja zacząłem to stosować też w kursach, tą koncepcję eksploracji, bo generalnie pojęcie eksploracji bierze się z data science, data engineeringu. I ona polega na tym, że my na bardzo dużym zbiorze danych robimy analizę i ona może być wprowadzana teoretycznie bez celu, czyli nie mam jakiegoś celu i szukam wiedzy ukrytej w danych, wydobywam wiedzę ukrytą w danych. I najczęściej to robią algorytmy, szukają różnych korelacji i tak dalej, wziąkają jakiś insight, który jest naprawdę czasami wow, nie, no nie mogłem tego odkryć, a tam taki segment z takim segmentem powoduje, że coś się tam dzieje.