Raportowanie marketingowe – dlaczego poruszamy ten temat?
Raportowanie marketingowe – jakie dane wykorzystujemy?
Raportowanie marketingowe – cel
Raportowanie marketingowe – najczęstsze błędy agencji
Podsumowanie
Dzięki praktycznej wiedzy z zakresu analityki internetowej można uniknąć wielu pułapek i lepiej wykorzystać potencjał danych dla osiągnięcia celów marketingowych. Od 15 lat specjalizujemy się dziedzinie analityki internetowej, a w ostatnich latach staliśmy się prawą ręką firm w tłumaczeniu danych online. Pomagamy w ich codziennym wykorzystaniu. Jednym z głównych obszarów naszej działalności jest optymalizacja marketingu. Wspieramy firmy w zapewnieniu, utrzymaniu, aktywacji danych oraz w budowie know-how, szczególnie w kontekście kampanii marketingowych.
Ze względu na charakter naszej współpracy, często pełnimy rolę mediatora między agencjami marketingowymi a klientami, dla których prowadzone są kampanie. Nasze doświadczenie zebrane przez 15 lat pozwoliło nam zaobserwować wiele różnorodnych sytuacji w kontekście raportowania. Specjalizując się w wykorzystaniu danych, często pełnimy rolę tłumacza między agencją marketingową a klientem.
Zauważamy pięć podstawowych błędów, które agencje popełniają. Nie chodzi jednak o ich wytykanie, lecz o zwrócenie uwagi na to, co powinno się zmienić, zarówno po stronie agencji marketingowej, jak i klienta. Problem nie leży wyłącznie po jednej stronie – znajduje się gdzieś pośrodku.
Zanim przejdziemy do szczegółów, warto zrozumieć, jakie dane wykorzystujemy w marketingu. Istnieją dwa główne rodzaje danych. Dane off-site obejmują wszystko, co dzieje się poza naszym produktem cyfrowym. To przede wszystkim platformy reklamowe, gdzie analizujemy koszty i zasięgi reklam, media społecznościowe oraz zachowania offline, szczególnie w przypadku e-commerce działającego w modelu multi-omni-channel.
Z drugiej strony mamy dane on-site, czyli wszystko, co dzieje się w naszym produkcie cyfrowym, szczególnie na stronie internetowej lub w aplikacji mobilnej. Dotyczą one bezpośrednio tego, jak użytkownik porusza się w naszym ekosystemie. Patrząc na dwa rodzaje danych w kontekście branży martech, czyli marketing technology, zauważamy, że liczba narzędzi, zwłaszcza w dobie AI, przekraczała w 2024 roku 11 tysięcy, a większość z nich zbiera jakieś dane – to naprawde dużo.
W kontekście danych generowanych przez te narzędzia, napotykamy dwa główne wyzwania. Pierwsze to rozproszenie, czyli mnogość narzędzi, które często dotyczą tego samego aspektu, ale są zgromadzone w tzw. silosach. Łączenie różnych źródeł danych mogłoby przynieść korzyści, jednak ich rozproszenie w różnych miejscach sprawia, że stają się mniej użyteczne.
Kolejnym wyzwaniem, przed którym stają firmy zajmujące się danymi, są różnice między systemami. Jeden użytkownik, który przechodzi przez marketing, sprzedaż i produkt, a ostatecznie trafia do CRM jako klient, jest opisywany różnie przez każde z narzędzi, jeśli nie mamy hurtowni danych w marketingu.
Agencje marketingowe często odpowiadają za prowadzenie kampanii marketingowych, z raportowaniem jako jednym z kluczowych elementów. Najczęściej korzystają z platform reklamowych takich jak Google Ads, LinkedIn, TikTok, Pinterest, Amazon, YouTube czy Spotify. Na to wszystko nakładany jest często Google Analytics, który analizuje działania w produkcie cyfrowym.
Z moich obserwacji wynika, że agencje nie zawsze dysponują zasobami, by objąć kompleksowość tych działań. Sam Analytics nie wystarczy, potrzebna jest integracja danych. Silosy i różnice w danych prowadzą do błędów w raportowaniu, zwłaszcza gdy agencja odpowiada tylko za część procesu marketingowego, jak realizacja kampanii.
W firmach, gdzie jesteśmy odpowiedzialni za zadania związane z danymi, również napotykamy na wyzwania związane z zrozumieniem całej tej złożoności i sprowadzeniem wszystkiego do jednego mianownika. To samo dotyczy raportowania kampanii marketingowych, gdzie często powtarza się pięć głównych błędów.
Raportowanie marketingowe ma na celu wspieranie procesu podejmowania lepszych decyzji dzięki danym. Raportowanie jest podsumowaniem działań, jednak nawet jeśli kampania marketingowa nie jest bezpośrednio sprzedażowa, nadal powinniśmy analizować, jakie aktywności marketingowe wpływają na konwersje. Warto pamiętać, że agencje nie zawsze odpowiadają za całość marketingu, zwłaszcza gdy mówimy o wielokanałowości, w której użytkownicy podejmują decyzje w nieliniowy sposób.
Błędy, które się pojawiają, mogą nie być adekwatne do wszystkich sytuacji, zarówno jeśli jesteś przedstawicielem agencji marketingowej, jak i jej klientem. Zebraliśmy kilka błędów, które obserwowaliśmy na przestrzeni lat.
Pierwszy na naszej liście błąd to niepoprawne dane wynikające z konfiguracji śledzenia kampanii. Problem pojawia się, gdy dane w raportach są niewłaściwie zabezpieczone. W kontekście kompleksowości danych, niewiele agencji jest w stanie być ekspertami we wszystkim. Istnieje powiedzenie, że coś, co jest do wszystkiego, jest do niczego. Dlatego, jeśli agencja zajmuje się zarówno konfiguracją, jak i śledzeniem, może to rodzić konflikt interesów.
Warto zastanowić się, czy firma, która odpowiada za jakiś element, powinna jednocześnie oceniać własne działania. Często poruszam temat, czym są dobre dane. Jakość danych często zaczyna się od samego wdrożenia. W kontekście kampanii marketingowych, śledzenie w Google Tag Managerze (GTM) oraz różne piksele do śledzenia odgrywają kluczową rolę. Obecnie coraz częściej pojawia się problem, gdy agencje instalują GTM server-side równolegle z istniejącym już GTM client side. Skutkuje to tym, że klienci zgłaszają się do nas z błędami w śledzeniu, gdzie te same dane są wysyłane podwójnie: raz z kontenera client side i drugi raz z kontenera serwerowego.
Ważnym aspektem, który warto podkreślić, jest brak schematu tagowania UTM w niektórych agencjach marketingowych. Schemat ten określa, które aktywności w sieci będą widoczne w naszych danych, co ma kluczowe znaczenie dla analizy. Zrozumienie, dlaczego klienci rzadko posiadają schematy tagowania, bywa trudne. Jeśli agencja nie ma własnego schematu lub nie stosuje go regularnie we wszystkich kampaniach, staje przed dużym wyzwaniem. Źródłem problemu bywa presja czasu i nacisk na wyniki, co prowadzi do błędów, które omawiam poniżej.
W kontekście tego pierwszego błędu, przytoczę krótką anegdotę z życia. Dotyczy ona sytuacji, w której agencja marketingowa odpowiadała za redesign strony. W jednej z firm, z którą współpracowaliśmy, doszło do sytuacji po przeprowadzeniu redesignu strony internetowej. Po wprowadzeniu zmian zauważono gwałtowny spadek współczynnika odrzuceń w całym serwisie. Szczególnie na stronie karty produktu współczynnik ten spadł do zera.
Okazało się, że agencja odpowiedzialna za redesign niepoprawnie wdrożyła śledzenie Google Analytics na tej stronie, co spowodowało zafałszowanie danych. W praktyce karta produktu wykazywała zerowy współczynnik odrzuceń, co nie było zgodne z rzeczywistością. Zauważyliśmy ten problem i zwróciliśmy na niego uwagę, jednak redesign został już przedstawiony jako case study w innych oddziałach firmy, co utrudniło wprowadzenie korekt.
Błąd numer dwa to niewłaściwe dane od strony raportowania w zestawieniu z celem biznesowym. Główny cel marketingu polega na przyciąganiu użytkowników do serwisu, aby wykonali kluczową akcję zgodnie z celem kampanii. W większości przypadków, zwłaszcza w kampaniach performance, celem jest sprzedaż. Z naszych obserwacji wynika, że agencje marketingowe często nie komunikują się z biznesem i nie ustalają wspólnie KPI.
Oczywiście, KPI dla kampanii marketingowej są określone, najczęściej jest to sprzedaż, jednak brakuje zrozumienia szerszego kontekstu i tego, na czym zależy biznesowi. Jednym z problemów w analizie danych jest brak dostępu do pełnego obrazu biznesu, co prowadzi do ograniczonego spojrzenia na jego funkcjonowanie. Często agencje marketingowe skupiają się jedynie na raportowaniu danych mediowych, ignorując zachowania użytkowników.
Często spotykamy się również z sytuacjami, w których agencje marketingowe raportują jedynie zasięgi, nie analizując, jakie korzyści przynoszą one dla samego biznesu. Takie podejście można określić jako raportowanie tak zwanych „vanity metrics”, czyli wskaźników, które na pierwszy rzut oka wyglądają imponująco, ale mają niewielkie przełożenie na rzeczywiste wyniki biznesowe.
Raportowanie odsłon i zasięgów zamiast rzeczywistych efektów jest powszechnym zjawiskiem. W raportach, które nasi klienci otrzymują od agencji marketingowych, często widzimy dane dotyczące zasięgu i liczby odsłon, jednak brakuje informacji o tym, jakie efekty takie kampanie przynoszą dla biznesu. Nawet jeśli są to kampanie nastawione na rozpoznawalność, brakuje analizy ich wpływu na biznes.
Błędem numer trzy jest niezrozumienie danych, które występuje zarówno po stronie klienta, jak i agencji. Pojawia się pytanie o odpowiedzialność za zapewnienie, że firma rzeczywiście rozumie, co wskazują dane. Zarówno agencje, jak i klienci powinni dążyć do głębszego zrozumienia analizowanych danych, aby podejmować bardziej świadome decyzje biznesowe. Odpowiedzialność za wyjaśnianie, co dane oznaczają dla biznesu, spoczywa na osobie raportującej.
Częstym problemem jest brak zrozumienia atrybucji w marketingu. Warto zaznaczyć, że nieporozumienia dotyczą także celu danego źródła/medium, co jest związane z atrybucją. Często zdarza się, że klienci oczekują, iż kampania displayowa będzie generować sprzedaż, mimo że nie zawsze odpowiada za użytkowników gotowych do zakupu.
Należy również zrozumieć, że metryki mogą się zmieniać w czasie, jak w przypadku współczynnika odrzucenia, którego definicja została zmieniona. Ważne jest, aby rozmawiać z klientami i tłumaczyć, jaki wpływ ma zmiana oraz co konkretna metryka oznacza dla biznesu. Każdy interpretuje dane na swój sposób, dlatego warto sprowadzać je do wspólnego mianownika.
Czasami spotykamy się z sytuacjami, które doskonale obrazują niezrozumienie istoty analityki internetowej. Przykładem może być nasz dawny klient, który naciskał agencję marketingową, aby współczynnik CTR wynosił 100%. Po pierwszym spotkaniu udało się to wyjaśnić, jednak pojawiła się również inna sytuacja. Osoba odpowiedzialna za raporty po stronie klienta prosiła, aby nie uwzględniać konwersji w raportach, ponieważ jej przełożeni nie byli świadomi, że kampanie nie generują konwersji. Obawiała się o tym powiedzieć. Było to szczególnie dziwne, ponieważ kampanie dotyczyły reklam displayowych, które z założenia mają inne cele niż bezpośrednie konwersje, co pokazuje brak zrozumienia danych.
Jednym z kluczowych błędów w analityce internetowej jest ograniczenie się wyłącznie do raportowania. Analityka powinna prowadzić do konkretnych zmian i poprawy w biznesie, jednak często kończy się jedynie na sporządzaniu raportów. W żargonie analityki funkcjonuje określenie „reporting squirrel”, które porównuje takie bezrefleksyjne raportowanie do świstaka zawijającego czekoladki w papierki, znanego z reklamy. Raporty są wysyłane, często automatycznie, bez analizy i kontekstu, co prowadzi do ich bezużyteczności.
Raporty powinny dostarczać wniosków i rekomendacji dotyczących zmian w kampaniach marketingowych. Choć wiele zależy od samego klienta, to naszym zadaniem jest tłumaczenie i wyjaśnianie kontekstu.
Przykładem może być sytuacja, gdy agencja marketingowa raportowała ROAS na poziomie 1000% z konkretnej kampanii reklamowej. Sukces był mocno promowany, jednak okazało się, że kampania ta stanowiła jedynie niewielki procent całego ruchu. W efekcie, choć ROAS wyglądał imponująco, jego wpływ na całkowity biznes był znikomy. To pokazuje, jak ważne jest przetwarzanie danych w odpowiednim kontekście i ich właściwa interpretacja.
Piątym błędem, który często obserwujemy w analityce marketingowej, jest niepoprawne wnioskowanie. Nawet jeśli raporty marketingowe zawierają dobre i pełne dane, uwzględniające kontekst biznesowy, a także odpowiadające na potrzeby rynku, mogą pojawić się błędy podczas analizy i formułowania rekomendacji. Jednym z typowych błędów jest brak wykluczenia ruchu brandowego z kampanii marketingowych. Ruch brandowy pochodzi od klientów, którzy są już zdecydowani, dlatego nie powinien być łączony z kampaniami performance’owymi, które są nastawione na osiąganie określonych efektów. Często jednak nie jest to uwzględniane.
Dodatkowe błędy mogą pojawić się na etapie analizy danych i agregacji, na przykład w zapytaniach SQL. W marketingu coraz częściej używa się Google BigQuery, którego nieprawidłowe wykorzystanie może całkowicie zniekształcić wnioski.
Po przeanalizowaniu danych, zanim wyciągnie się z nich wnioski, często dochodzi do wizualizacji danych. To etap, który wymaga szczególnej uwagi, aby uniknąć błędów i zapewnić, że wnioski będą trafne i użyteczne. W analityce wizualizacje danych pełnią kluczową rolę w przekazywaniu informacji i rekomendacji. Często jednak błędy w doborze wykresów mogą prowadzić do niepoprawnych wniosków. Jednym z problemów jest użycie niewłaściwych wizualizacji, które nie potrafią przekonać klienta do przyjęcia danej rekomendacji. Przykładem mogą być wykresy zawierające zbyt wiele danych lub takie, gdzie skala jest źle dobrana.
Przykładem mogą być wykresy przedstawiające miesięczną wypłatę emerytury oraz średniomiesięczne wynagrodzenie. W takich przypadkach skala nie zaczyna się od zera, co sprawia, że zmiany wyglądają na większe, niż są w rzeczywistości. Innym przykładem mogą być składki z udziału dla przedsiębiorców, gdzie również nieprawidłowo dobrana skala może wprowadzać w błąd.
Warto zwrócić uwagę na te aspekty, aby wizualizacje były czytelne i adekwatnie przedstawiały rzeczywistość. Dobry dobór skali i prostota wykresu mogą znacząco zwiększyć skuteczność komunikacji analitycznej. Wzrost jest znaczący, jednak nie zaczyna się od zera. To kolejny problem związany z wizualizacją danych. Często wybierane są niewłaściwe formy prezentacji.
Przykładowo, wykresy kołowe są często używane w branży. Nie są one złe, jeśli prezentują małą liczbę serii. Jednak gdy serii jest wiele, wykresy kołowe mogą być trudne do interpretacji, co potwierdzają badania naukowe.
Niech pierwszy rzuci Excelem, kto nigdy nie popełnił jednego z tych pięciu błędów. W agencjach marketingowych często panuje napięta atmosfera. Jest cel do osiągnięcia, a wszystkie ręce na pokładzie. Warto jednak pamiętać o znaczeniu komunikacji z klientami. Raportowanie kampanii marketingowych to nie tylko miły dodatek. Stanowi ono podstawę do udoskonalania kampanii w przyszłości.
Warto zaznaczyć, że skuteczna analiza danych wymaga nie tylko umiejętności technicznych, ale także strategicznego podejścia do interpretacji wyników. Dzięki temu możliwe jest formułowanie rekomendacji, które pomogą w optymalizacji działań marketingowych i sprzedażowych.
Podsumowując, analityka internetowa to nie tylko zbieranie danych, ale przede wszystkim ich umiejętne wykorzystanie w celu osiągnięcia lepszych wyników biznesowych. Współpraca z doświadczonym zespołem analityków może znacząco przyspieszyć ten proces, zapewniając firmom przewagę konkurencyjną.
Tagi:
Historie sukcesów
Ostatnie wpisy na blogu
