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

Najgrubszy papier, jaki był, gdzieś tam laminowany, błyszczący, ale taki porządny, ładny. A4 składane na pół. To była moja oferta i chodziłem door to door po firmach i albo sprzedawałem stronę internetową, jeśli jej nie mieli, albo usługi internetowe, jeśli mieli. Czyli już wtedy SEO, SEM, już tak Google Ads w miarę ogarniałem, więc tworzyłem kampanię. No i później znalazłem wspólnika, który zajmował się Wordpressami, robił strony internetowe, chociaż my jeszcze pierwsze robiliśmy we Flashu, bo stwierdziliśmy, że we Flashu to szybciej się robi strony. Później ta technologia w ogóle została wycofana, no i tak pierwszą właśnie agencję też wtedy uruchomiliśmy. Jak długo ta agencja żyła? Ta agencja też coś około dwóch lat ją prowadziłem w Olsztynie. Dzisiaj patrzę tak z perspektywy czasu, że to był trochę trudny rynek.

My tak jakby to sobie tłumaczyliśmy, że pracownicy są największym ludzie, bo mogą sobie piwko wypić czy sobie coś tam zapalić i że lepiej im idzie sprzedaż czy praca. No ale finalnie stwierdziliśmy, że tej agencji dalej się tak nie da prowadzić i ja poszedłem później na etat. Później znowu próbowałem gdzieś to z tą agencją. I właśnie przed przyjściem do Cube Group, już tak jakby końcówka mojej tej historii zawodowej była taka, że prowadziłem dość tak dobrze freelance z kilkoma podwykonawcami. Miałem jednego pracownika, to była dziewczyna copywriterka, mocna specjalistka od SEO, bym powiedział, że taki top w Polsce. No i ona mi pomagała obsługiwać klientów SEO, ja sam obsługiwałem Google Ads, w ogóle reklamę płatną i analitykę. No i przyszedł do mnie headhunter w takim dobrym okresie prowadzenia działalności, bo ja miałem wtedy problemy z windykacją u niektórych klientów.

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.

Właśnie ten świat jakby w koncepcji Taleba czy też koncepcji WK będzie tylko gorszy, w sensie ten sztorm się nie uspokoi, on będzie coraz silniejszy, coraz mocniejszy z każdym kolejnym rokiem. Z jednostki słabe będą tonąć, silne będą walczyć, będą tam spocone, zestresowane. A te jednostki antykrótowe będą się cieszyć, że są te wszystkie siły, ponieważ im to dodaje pędu. Są takie elastyczne i tak dalej. No ale żeby zbudować taką organizację, no to tutaj najbliższe są tak zwane organizacje purpurowe, czy też holokratyczne. To taka trudna nazwa, ale holokracja to są takie organizacje jakby bez szefów, nie? Czyli są bardzo takie właśnie elastyczne. Google tak kiedyś budował swoją organizację, Facebook próbował. W Polsce ja doszedłem do wniosku, próbowałem coś w jednej agencji wdrożyć, że to jest ciężkie, bo pracownicy muszą być odpowiednio dobrani do organizacji, bo jeśli ktoś ma silne pragnienie przywódcze dominacji, to się nie nadaje, no bo on zaraz będzie wchodził w rolę szefa.

Na pewno nie wyeksplorowałem tego tematu dzisiaj, bo można na ten temat napisać więcej, ale myślę, że taki kontekst każdy sobie złapie, co można z tymi danymi zrobić. Jasne. Porozmawiajmy trochę teraz o e-commerce. Jak w e-commerce wykorzystywać te dane? Jak ich narzędzi używać? Co taki właściciel e-commerce może dzisiaj zrobić? Jakie narzędzie sobie zainstalować? Jak później te dane wykorzystywać do zwiększania swojego biznesu? Jasne, wiesz co, jest takie powiedzenie wśród analityków, śmieci na wejściu, śmieci na wyjściu. Nawet nie u analityków, ale w ogóle w IT, nie? Czyli się zaślamy, coś śmieciamy i to nie możemy oczekiwać dobrych wyników. Więc bym powiedział, że w pierwszej kolejności trzeba zadbać o dobrą aktywację danych, czyli to o czym głównie się analitycy zajmują. Dzisiaj takie kluczowe narzędzia to są narzędzia od Googla.

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.

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?

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.

Określamy takie cele na poziomie biznesowym. Następnie określamy pewne działania w naszym marketingu i tam określamy jakieś cele. Czyli np. musimy podnieść efektywność Google Ads, bo mamy benchmarki z rynku, że nasze kampanie są za drogie i conversion rate jest za słaby. I możemy też być po audycie jakimś CRO. Też zachęcam, prowadzę takie audyty właśnie dla e-commerce'ów, gdzie wskazuję obszary do optymalizacji właśnie w tym zakresie CRO. No i powiedzmy, że firma stwierdziła, że OK, mamy przystarzałą stronę. To może być czynnik, który powoduje, że nam leci konwersja. Inne jakby mechanizmy dobrze nam działają. Określamy KPI, że chcemy podnieść conversion rate. No i wtedy jak przychodzimy do analityki, no to my możemy określić takie cele już bardziej szczegółowe.

Taka powinna być kolejność w kodzie. To często jest pomijane albo robione z błędami, nawet w dużych SAS-ach, więc taka powinna być zachowana kolejność, to jest pierwsza rzecz. Data layer zrobiony według dokumentacji Googla. Natomiast sama konfiguracja. Warto ustawić czas trwania sesji na 7 godzin 55 minut na maksymalny czas. Dlaczego? Ponieważ jeśli zostawimy standardowy czas trwania sesji na 30 minut, się okaże, że jest jakiś tam problem na stronie albo użytkownik poszedł sobie zrobić kawę, albo przeglądał jakieś inne strony np. konkurencji i po 30 minutach wrócił do nas, to się okaże, że mamy ruch direct none. Strona docelowa koszyk. Warto to wydłużyć maksymalnie.

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.

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.

Natomiast Google zrobił coś takiego, tę eksplorację, I wprowadza nas w proces takiej ręcznej eksploracji, czyli my jesteśmy takimi data scientistami bez podstaw nawet Pythona, SQL-a, BigQuery, Big Data, tych wszystkich trudnych nazw. Ja sobie wchodzę w eksplorację i przeklikuję się i doszukuję się wiedzy ukrytej jakby w danych, czyli eksploruję te dane. I można to też zacząć od source medium i później wchodzisz coraz głębiej, coraz głębiej, robisz jakieś filtry, segmenty, dodajesz nowe I tak odkrywasz różne zależności. Tak często można odkryć jakiś problem, jeśli się pojawił. Np. jakiś raptowny spadek, jakiś wzrost, jakaś anomalia. Można ją też odkryć. Więc ja uważam, że to są najciekawsze dla mnie raporty. Natomiast jeśli na szybko potrzebujecie feedback, czyli np.

ile sprzedałem, ile zarobiłem, ile wydałem na Google Ads, czy coś takiego, no to właśnie raporty. Raporty powinny być szybkim strzałem informacji. Zaczynam dzień np. Chcę mieć jakiś raport. Nie mam BigQuery, nie mam Lookera. Chcę na szybko jakąś informację. No to sobie konfigurujecie taki raport w GA4. Szybko uzyskacie informację, nie? Natomiast ja zawsze zaznaczam jedną rzecz, bo jest taki czasami dysonans w agencjach. On się wziął kilka lat temu z tego, że właśnie są różne modele atrybucji i na przykład agencja prowadzi SEM, raportuje, że zarobiła 100 tysięcy. Jest agencja Google, a ona raportuje, że zarobiła 100 tysięcy. Ja widzę sprzedaż łącznie na 100 tysięcy. Więc jak dodam sobie wasze Google Adsy do Facebooka, to mam 200, a ja zrobiłem 100. I może być taka konsternacja po stronie biznesu. Słuchajcie, no czerpmy informacje z GA4 czy tam z Uniwersala.

I to nie jest do końca poprawne w dzisiejszych czasach. Kiedyś tak, dzisiaj nie. Ja dzisiaj uważam, że jak chcesz zobaczyć, ile zrobił Google Ads, to popatrz w panel Google Ads. Jak chcesz zobaczyć, ile zarobił Facebook, popatrz w panel Facebooka, ale popatrz na to pod takim kątem, w jakim kierunku optymalizować Facebooka, jakie decyzje podjąć konkretnie tam na Facebooku. Google Ads, jak optymalizować Google Adsa. Nie patrzymy na to ilościowo, ile faktycznie wygenerował w odniesieniu do mojego biznesu, tylko bardziej w kontekście optymalizacji tych kampanii. Przecież dzisiaj tak właśnie analityka jest taka, że GA4 powinna w głównej mierze służyć do patrzenia, co się dzieje na stronie, wasz system CRM, ile sprzedałem i kanały, z których korzystam, ile one dowożą. Tylko teraz, żeby to sprawdzić, kiedyś raz zalogowaliście się w Uniwersala, a dzisiaj to się tak tu logujesz, tu logujesz, tu logujesz, tu logujesz, tu skopiujesz do Excela, tu do takiej

Ale ja generalnie najwięcej pracuję w ogóle na Google Sheetsach, nie? Dla mnie to jest po prostu kombajn, który w chmurze łączy się z całą infrastrukturą Google'a. Dzisiaj jeszcze jest masa konektorów do Google Sheetsów, masa rozwiązań AI-owy, więc tam naprawdę można robić kombajny różnego typu. Natomiast najlepszym wyjściem jest dla mnie dzisiaj agregacja tego w BigQuery. Jest dużo też bezpłatnych konektorów. W miarę szybko możemy zgrać Facebooka, Google Ads, GA4. Jeśli wgramy dane do Google Sheetsu, w Google Sheetsa wrzucić. Jest jeszcze fajne, są proste napisanie konektory, które zgrywają nam jakieś CSV-ki. Czyli jeśli coś nam przyjdzie na maila, możemy to szybko też nam w taki storage cloudowy wrzucić. I wtedy te dane trzeba poczyścić. Jest to przy tym trochę zabawy.

Czasami bardzo dużo zabawy. Czasami taki raport się robi w 60 godzin, czasami w 200, czasami w 5. Trzeba przemnożyć przez stawkę analityka. Są różne kwoty, nie każdego na to stać. No i później trzeba ten raport jeszcze skomponować, poprawki wprowadzić. To jest już taka czasami praca designerska. Miałem jednego klienta, przy którym siedziałem i suwaczkiem patrzyliśmy odcien niebieskiego, który będzie i tak. Już powiedziałem, że zrobimy to na live, bo na mailach to już za dużo czasu schodziło. Natomiast takie przyziemne, jeśli właśnie mamy faktycznie komara przed sobą, a nie jakąś armię wojowników naszego wroga z konkurencji, no to możemy pójść w takie chłopnicze rozwiązanie, na przykład Google Sheetsy. Google Sheetsy można połączyć pod Looker Studio, czyli całą bazę budujemy w Google Sheetsach, podpinamy pod to Looker Studio i tam robimy sobie raporty.

Albo w Lookerze, do pięciu źródeł, jeśli się zmieścimy w pięciu źródłach i najlepiej, żeby na nim był GH4. To wtedy tam możemy sobie zrobić takie repozytorium. Tam są fajne funkcje takie matematyczne, statystyczne, żeby coś policzyć, zwizualizować. Ten Looker jest w ogóle ostatnio mocno rozwijany przez Googla. Widzę, co rusz jakieś nowe aktualizacje, jakie fajne jakieś nowe feature'y dochodzą. Na przykład teraz można lejki robić takie ładne. Więc dużo takich fajnych rzeczy tam się pojawia. Więc ja w tej infrastrukturze siedzę, te narzędzia BI-owe też są okej, ale to już musi być świadomy klient już taki bardziej zaawansowany, bym powiedział, jeśli chodzi o pracę na danych. A jakie najczęstsze błędy widzisz w analizie danych? Najczęstszym błędem w analizie danych jest dla mnie dostarczenie złych danych.

Zawsze jak mam jakieś spotkanie z taką osobą, ona mi przedstawia swoje problemy. To jest dla mnie największa inspiracja. Problemy właśnie z poziomu tego zarządczego, bo oni siedzą głęboko w tych danych i oni mają kontekst marketingowy, biznesowy, mają wiedzę o rynku, o konkurencji. Mają największy kontekst. Natomiast największe błędy w analizie danych popełniają specjaliści. Najczęściej niestety ale agencji. Są silosy. 10 firm w jednej agencji. Firma od SEO, firma od Google Ads, firma od account managerów, bo account manager to ma tylko generować zyski. I oni koncentrują się bez kontekstu i często te SEO nie gada z SEM-em, nie wiedzą co się dzieje, jakie frazy są dobre itd.

Więc ja bym powiedział, że brak odniesienia do kontekstu jest największym problemem. A zdarza się tak, że masz dane przed sobą, ale intuicja podpowiada ci, że powinno być to inaczej i podważasz to, co jednak widzisz? Tak, wiecie co, właśnie teraz robiłem taki audyt akurat kampanii Google Adsowej dla jednego z producenta torebek i ja mu mówię, słuchaj, jest źle rozdysponowany budżet na tym koncie, jest kampania, która dobrze żre, masz tam 1200 ROAS, trzeba tam wydać więcej, a masz drugą kampanię, tam ROAS 200 i nie wiem dlaczego, tam masz większy budżet. I on mi mówił, wiesz co Adrian, bo tamtą prowadzi agencja, a tą jedną ja. I ja powiedziałem, że ona ma chodzić. Ja nie wiem dlaczego, ale jak ona chodzi, to ja mam większą sprzedaż. Czasami biznes ma takiego nosa. Chociaż miałem kiedyś jednego klienta takiego upierdliwca, bo on uważał, że zawsze jak do mnie zadzwoni, to ma więcej telefonów w firmie.