DANE KLUCZEM DO POPRAWY BIZNESU | ADRIAN ANDRZEJCZYK| EOP Z GOŚCIEM odc.12
W tym odcinku rozmawiamy w Adrianem Andrzejczykiem, autorem książki "DATA DRIVEN MARKETING". Adrian to niewątpliwy ekspert z zakresu analityki internetowej, a my skorzystaliśmy z okazji i porozmawialiśmy o Google Analytics 4, GTM, Big Query i wielu innych ciekawych rozwiązaniach pomagających lepiej i skuteczniej pracować w oparciu o dane.
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.
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?
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
Pokazano wszystkie 6 dopasowań. Transkrypcja generowana automatycznie i niesprawdzana ręcznie — może zawierać błędy.
Wprowadzenie do odcinka i przedstawienie gościa, Adryana Andrzejczyka, autora książki Data Driven Marketing.
Adrian opowiada o swojej karierze, od otwarcia pierwszego sklepu internetowego w 2009 roku do pracy w agencji Cube Group.
Adrian opisuje swoje zadania w agencji Cube Group, w tym role analityka i zarządzania danymi.
Adrian opowiada o swojej nowej książce, Data Driven Marketing, i jej celach oraz kompetencjach, do których jest dedykowana.
Adrian Andrzejczyk omawia korzyści i wady GA4 w porównaniu do poprzedniej wersji Universal Analytics, podkreślając, że GA4 jest bardziej zaawansowane, ale zawiera błędy.
Podróżnictwo GA4 i innych narzędzi analitycznych, takich jak BigQuery i Looker Studio, w e-commerce, podkreślając, że CRM i ERP zawierają najlepsze dane.
Porównanie funkcjonalności Piwik i GA4, podkreślając, że Piwik lepiej radzi sobie z pewnymi problemami technologicznymi.
Adrian Andrzejczyk omawia KPI e-commerce'u, konfigurację i instalację GA4, w tym ustawienia sesji i użycie GTM, a także rozmawia o problemach z konwersją i zrozumieniu danych.
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 opis...
Adrian przedstawia najważniejsze raporty w GA4, takie jak analiza zachowań użytkowników, a także rozmawia o narzędziach do eksploracji danych i ich zastosowaniu w analizie e-commerce'u.
Adrian Andrzejczyk omawia najczęstsze błędy w analizie danych, takie jak brak świadomości procesu, brak znajomości podstaw statystycznych i brak kontekstu. Podkreśla też rolę intuicji w podejmowaniu decyzji.
Podczas rozmowy omawia trudności w udowodnieniu wpływu analizy danych na sprzedaż i podaje dwa przykłady case study, gdzie analiza pomogła w zwiększeniu sprzedaży.
Adrian rozmawia o roli sztucznej inteligencji w analizie danych, takich jak Google Cloud Platform i Vertex AI, oraz o korzyściach i wyzwaniami związane z ich zastosowaniem.
Adrian podaje rekomendacje dla słuchaczy dotyczące źródeł wiedzy w analizie danych oraz podkreśla ważność jakości danych dla e-commerce.
Rozdziały i streszczenia generowane automatycznie. Pełna transkrypcja nie jest publikowana — wyszukaj frazę, aby zobaczyć dopasowane fragmenty.
„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 opis..."
Kliknij, aby znaleźć fragmenty, w których pada.
W tym odcinku rozmawiamy w Adrianem Andrzejczykiem, autorem książki "DATA DRIVEN MARKETING". Adrian to niewątpliwy ekspert z zakresu analityki internetowej, a my skorzystaliśmy z okazji i porozmawialiśmy o Google Analytics 4, GTM, Big Query i wielu innych ciekawych rozwiązaniach pomagających lepiej i skuteczniej pracować w oparciu o dane.