Czym jest analiza kohortowa?
Dlaczego warto przeprowadzić analizę kohortową?
Nowe możliwości dzięki zaawansowanemu modelowaniu kohort – predykcja LTV i retencji
Kohorty w Google Analytics 4
Jak przeprowadzić analizę kohortową?
Podsumowanie

Czym jest analiza kohortowa?

Zanim zaczniemy mówić o samej analizie kohortowej warto wytłumaczyć samo pojęcie kohorty. W języku polskim może kojarzyć się z pejoratywnym określeniem na agresywnie zachowującą się grupę osób. Historycznie określano tak też jednostkę Legionu Rzymskiego. W naszym przypadku będzie to jednak coś bardziej optymistycznego i oznaczającego grupę osób, którą łączy zdarzenie przeżyte w tym samym lub podobnym momencie (np. użytkownicy, którzy danego dnia dokonali na naszym sklepie zakupu dowolnego produktu po raz pierwszy).

I tutaj możemy przejść do znaczenia analizy kohortowej, czyli najprościej mówiąc analizy danej kohorty. Ma ona za zadanie badać jak dana grupa osób zachowywała się w czasie. Najłatwiej będzie zrozumieć to na konkretnych przykładach. Dzięki analizie kohortowej możemy zbadać przykładowo:

• po jakim czasie od interakcji z daną kampanią użytkownicy decydowali się na zakup w sklepie?
• jaką wartość sprzedaży przynoszą użytkownicy pozyskani poprzez różne źródła ruchu po jednym, dwóch czy trzech miesiącach?

Możemy wyróżnić dwa najczęściej wykorzystywane rodzaje kohort:

• Kohorty pozyskiwania (Acquisition cohorts) – w tym przypadku możemy podzielić użytkowników na podstawie momentu ich pozyskania
• Kohorty behawioralne (Behavioral cohorts) – tutaj dzielimy użytkowników według interakcji ze stroną (np. po ilu dniach dokonano zakupu po dodaniu produktu do koszyka)

Dlaczego warto przeprowadzić analizę kohortową w Google Analytics 4?

Liczbę zastosowań analizy kohortowej ogranicza tylko nasza wyobraźnia. Oczywiście musimy być tutaj ostrożni i stawiać odpowiednie pytania, na których odpowiedź pozwoli nam skutecznie realizować cele biznesowe. Sprawny analityk może dostarczyć nam wielu ciekawych wniosków, które potem możemy przełożyć na konkretne decyzje.
Analiza kohortowa pozwala nam otrzymać konkretne informacje dotyczące LTV czy przeprowadzonych kampanii. Wzbogaci ona analizę poprzez dostarczenie informacji, których nie zobaczymy przy przeglądaniu podstawowych metryk i wskaźników jak liczba zamówień, bounce rate czy liczba użytkowników. Nie jest to oczywiście rodzaj analizy, od którego organizacja powinna zaczynać swoje wykorzystanie analityki do podejmowania decyzji (na początku należy zająć się podstawami), ale wraz ze wzrostem dojrzałości analitycznej warto umieścić jej wykorzystanie na swojej roadmapie i sprawdzić, czego możemy się z niej dowiedzieć o swoim użytkowniku.

Nowe możliwości dzięki zaawansowanemu modelowaniu kohort – predykcja LTV i retencji

Coraz więcej firm w 2025 roku wykorzystuje nowoczesne techniki statystyczne i ML do analizy kohort. Na przykład badanie opublikowane w 2025 r. przedstawia metodę bayesowską, która pozwala modelować retencję i przychód w kohortach z uwzględnieniem zmiennych dodatkowych – i prognozować przyszłą wartość klienta z określeniem niepewności.

Dlaczego prognozowanie LTV na podstawie kohort to kolejny krok w analizie danych

Dzięki prognozowaniu LTV (Customer Lifetime Value) na poziomie kohort możesz przewidzieć, jak wartościowe będą grupy klientów pozyskane w danym miesiącu – jeszcze zanim zrobią drugi zakup. To pozwala lepiej planować budżet marketingowy, onboarding, kampanie retencyjne oraz segmentację – nie po fakcie, a proaktywnie.

Kohorty w Google Analytics 4

Google Analytics 4 pozwala nam na wykorzystanie analizy kohortowej. Możemy się do niej dostać w sekcji Eksploracje wybierając “eksplorację kohortową”. Jest ona dość rozbudowana i spełni wymagania większości osób zaczynających pracę z analizami kohortowymi. Wśród możliwości dostosowania analizy kohortowej do Twoich potrzeb w Google Analytics 4 znajdują się:

• Okres czasowy, który przyjmujemy do analizy
• Warunek inicjujący (Cohort inclusion), dzięki któremu definiujemy cechę konkretnej kohorty (np. pierwsze zetknięcie użytkownika ze stroną)
• Kryterium powrotu (Return criteria) – dzięki któremu policzymy ilu (lub jaki %) użytkowników dokonało danej akcji w kolejnych okresach czasowych (np. dowolna interakcja ze stroną w kolejnym miesiącu)
• Granuralność kohorty (Cohort granuality), dzięki której ustalimy okres czasowy, w którym chcemy przeprowadzać analizę (cykle dniowe, tygodniowe, miesięczne)
• Metoda kalkulacji (Calculation) – Określa, w jaki sposób aktywność użytkownika w okresie eksploracji przyczynia się do obliczeń metryki
• Podział (Breakdown) – określa po jakim wymiarze nastąpi podział użytkowników
• Wiersze na wymiar (Rows per dimension) -, czyli metryka, która określa wykorzystywane wymiar. (W przypadku zbyt dużej liczby wymiarów może pojawić się ograniczenie w postaci “kardynalności danych”. Więcej o limitach pisaliśmy tutaj.
• Wartości (Values), czyli metryka, która dostarcza dane numeryczne w analizie
• Typ metryki (Metric type), czyli sposób przedstawienia danych numerycznych (np. suma, procent)
• Porównanie segmentów (Segment comparisons), dzięki czemu zobaczysz podobieństwa i różnice między różnymi segmentami wewnątrz jednej kohorty

Po wyborze ustawień dla każdej z funkcjonalności naszym oczom ukaże się odpowiednia wizualizacja, która na przestrzeni czasu pokaże nam liczbę/udział użytkowników przypisanej do każdej grupy. 

Przykładowo pokazany raport pokazuje nam., że użytkownicy pozyskani dzięki Referralom we wrześniu mieli najlepszą powracalność w kolejnych dwóch miesiącach w stosunku do pozostałych źródeł. 

Ciekawe, prawda?

Przykładowa eksploracja kohortowa

Jak przeprowadzić analizę kohortową?

Analiza kohortowa najczęściej dzieli daną kohortę na poszczególne segmenty (np. osoby, które dokonały transakcji danego dnia podzielone na źródła ruchu, z których zostały pozyskane). Każdy taki segment powinien mieć istotną statystycznie liczbę osób (zalecałbym przynajmniej 100). Jeśli mamy problem z zebraniem tak dużej liczby osób do segmentu to możemy albo ograniczyć liczbę segmentów (np. część ich wykluczyć z analizy lub połączyć je w większe segmenty) albo zmienić okresy czasowe, które badamy (np. nie w odstępach tygodniowych, a w miesięcznych).

Pierwszym krokiem w analizie jest zawsze wyznaczenie sobie jej celu: odpowiedzenie na konkretne pytanie. Pozwala nam to na trzymanie się odpowiednich założeń i nie odbieganie analizy od postawionego pytania. Kolejnym krokiem jest wyznaczenie wszystkich możliwości ustawień (przykładowo w GA4 okres czasowy, warunek inicjujący itd.). Dzięki temu uzyskamy gotową wizualizację.

Następnie możemy przejść do analizy. Możemy zaobserwować wyróżniające się pozytywnie i negatywnie wartości, zebrać wnioski i zakończyć to odpowiednimi rekomendacjami/działaniami, które pozwolą nam dzięki wykonanej analizie zyskać konkretną wartość.

Podsumowanie – analiza kohortowa

Analiza kohortowa pozwala dowiedzieć się  więcej o powracalności użytkowników na stronę, co pozwoli zwiększyć ich LTV. Lojalny klient jest kluczową wartością dla przedsiębiorstwa, bo raz pozyskany konwertuje w kolejnych okresach. Jest również swego rodzaju ambsadorem marki wśród bliskich mu osób. Jego wkład w rozwój jest nieoceniony. Dlatego tak ważne jest znalezienie sposobu na jego utrzymanie.

The post Analiza kohortowa w Google Analytics 4 – czym jest i jak ją przeprowadzić? first appeared on Conversion.

Wizualizacja danych to prawdziwa “wisienka na torcie”, która zwieńcza długi, mozolny, a czasami wręcz wyczerpujący proces związany z pozyskiwaniem, przetwarzaniem oraz analizą informacji. To właśnie odpowiednia prezentacja, poprzez możliwość dostrzeżenia trendów czy anomalii, pozwala wyciągnąć pełną wartości z danych, a co za tym idzie – podejmować na tej podstawie trafne decyzje biznesowe.

Dlaczego tak się dzieje? Ludzki umysł nie jest ewolucyjnie przystosowany do obserwowania tabel po brzegi wypełnionych liczbami, a tym bardziej – wyciągania z nich wartościowych wniosków. Dopiero odpowiednia wizualizacja, nagromadzonych w ten sposób, informacji (w tym, chociażby właściwe wykorzystanie kolorów), pozwala na szybkie zrozumienie tego, co aktualnie dzieje się w organizacji.

Stąd tak kluczową funkcję pełnią właściwe narzędzia typu Business Intelligence, które pozwalają lepiej zrozumieć biznes i na tej podstawie – stworzyć przewagę konkurencyjną. Jakie to programy, czym się charakteryzują i w jaki sposób mogą poprawić efektywność w Twojej organizacji? Tego wszystkiego dowiesz się z dalszej części wpisu.
 

Co znajdziesz w tym artykule?
Jak wizualizować dane?
Metody i techniki wizualizacji danych
Jaki jest najlepszy program do wizualizacji danych? Subiektywny ranking narzędzi.
Microsoft Power BI
Looker Studio (dawniej Google Data Studio) i Looker
Tableau
Microsoft Excel
Python z bibliotekami
Jaki program do wizualizacji danych wybrać?
Ranking 5 biznesowych narzędzi służących do wizualizacji danych – podsumowanie

Jak wizualizować dane?

Na rynku funkcjonuje naprawdę całkiem spora ilość narzędzi służących do wizualizacji danych. Zdaję sobie sprawę z tego, że podjęcie ostatecznej decyzji oraz postawienie na konkretne rozwiązanie wcale nie jest takie proste. Właśnie dlatego przy ich wyborze sugeruję brać pod uwagę kilka zasadniczych czynników.

W mojej ocenie warto przeanalizować takie aspekty, jak:

• Po pierwsze – możliwości, jakie oferuje dane narzędzie. Radzę sprawdzić m.in. dostępne opcje wizualizacji danych, a także wykorzystania języka programowania do tworzenia customowych rozwiązań.
• Po drugie – powszechność jego zastosowania, czyli “czy” oraz „jaką” popularnością cieszy się wybrany soft. To szczególnie ważne, jeśli nie chcesz uczyć się ich obsługi i zamierzasz zlecać to zewnętrznym specjalistom. Podpowiedź: im ich więcej, tym zdecydowanie lepiej.
• Po trzecie – jakość i dostępność supportu. Tego chyba nie trzeba dodatkowo wyjaśniać. Każdy program ma to do siebie, że może czasami się psuć lub wymagać pewnych modyfikacji. Warto więc mieć pewność, że ewentualna pomoc przyjdzie szybko i będzie skuteczna.
• Po czwarte – opcja integracji. To zdecydowanie kluczowy czynnik, jeśli zależy Ci, chociażby na Twoich automatyzacji działań, a co za tym idzie – łączeniu wielu źródeł informacji.
• Po piąte – koszty. Nie ma co ukrywać – w każdej firmie, to finanse grają zazwyczaj “pierwsze skrzypce”. W tym obszarze warto wziąć pod uwagę zarówno wydatki, jakie należy ponieść podczas wdrożenia, jak i te, które będą niezbędne, aby w pełni korzystać z możliwości narzędzia – także “na co dzień”. Aby ocenić, czy dane narzędzie się opłaca – weź pod uwagę specyfikę oraz wielkość Twojej organizacji (czytaj: ile osób będzie obsługiwało program, a także ile będzie korzystało z “owoców” jego pracy).

Metody i techniki wizualizacji danych

Wizualizacja danych to nie tylko wykresy – to dobór metody adekwatnej do rodzaju informacji. Możemy korzystać z map cieplnych, diagramów Sankeya, macierzy korelacji, drzew hierarchicznych, wykresów pudełkowych czy wykresów Gantta, by ukazać relacje, trendy czy strukturę w sposób intuicyjny. Wybór metody zależy od tego, co chcemy podkreślić i jaką opowieść opowiedzieć naszym danym.

Podstawowe techniki wizualizacji danych

Do klasycznych i sprawdzonych technik należą wykres słupkowy (do porównań wartości), liniowy (do trendów w czasie), kołowy (do udziałów procentowych), wykres punktowy (relacje między zmiennymi) oraz histogram (rozkład danych). Te formy są uniwersalne, łatwo czytelne i stanowią podstawę każdej wizualizacji – często łączone są w dashboardach, by opowiedzieć szerszą historię.

Jaki jest najlepszy program do wizualizacji danych? Subiektywny ranking narzędzi.

Na to pytanie nie mogę udzielić jednoznacznej odpowiedzi. Dobra wiadomość jest natomiast taka, że z przyjemnością pokażę Ci co najmniej kilka sprawdzonych narzędzi, dzięki którym proces ten będzie nie tylko prosty, ale dodatkowo pozwoli na uzyskanie naprawdę przyjaznej i intuicyjnej struktury informacji. To co? Zaczynamy!

Poniżej znajdziesz mój ranking TOP5 narzędzi służących do wizualizacji danych, których odpowiednie wykorzystanie z pewnością wniesie wartość do organizacji. Uprzedzając Twoje ewentualne wątpliwości – uważam, że wszystkie są świetne i robią kawał dobrej roboty. Dlatego kolejność ich omówienia jest całkowicie losowa.

Microsoft Power BI

Stworzone przez giganta – firmę Microsoft – narzędzie jest jednym ze zdecydowanych liderów rozwiązań w zakresie wizualizacji danych. Tytuł TOPowego potwierdza zarówno jego powszechne wykorzystanie, jak i ogromna ilość pozytywnych opinii samych użytkowników. Wyobraź sobie, że obecnie korzysta z niego grubo ponad 200 000 organizacji z całego świata!

Microsoft Power BI zapewnia świetne możliwości integracji z ogromną liczbą narzędzi. Dużym atutem jest również łatwość, z jaką raporty mogą być udostępniane użytkownikom końcowym – i to bez potrzeby dawania im dostępu do surowych danych.

Obok powyższych atutów warto również wspomnieć o kosztach. Otóż, narzędzie jest bezpłatne na poziomie desktopu, a ewentualne koszty pojawią się dopiero wówczas, gdy zechcesz „przesiąść się” na rozwiązanie chmurowe. Power BI jest też bardzo dobrze zintegrowany z Excelem, co zdecydowanie obniża próg wejścia dla tego narzędzia.

Oczywiście, jak każde oprogramowanie, także to nie jest całkowicie pozbawione wad. Mianowicie, Power BI ma problemy z przetwarzaniem dużych zbiorów danych, a także kiepsko sobie radzi z bardziej skomplikowanymi relacjami pomiędzy tabelami. Zastosowany w nim język DAX, który pozwala na tworzenie zaawansowanych analiz, nie należy do najłatwiejszych.

Looker Studio (dawniej Google Data Studio) i Looker

Kolejnym powszechnie znanym na rynku rozwiązaniem jest Looker Studio. Pomimo niedawnej zmiany (rebrandingu) – nadal popularniejsza jest jego stara nazwa, czyli Google Data Studio.

Jak łatwo zauważyć, jest to narzędzie wywodzące się ze stajni Google. Dzięki temu zawdzięcza dużą łatwość korzystania z danych pochodzących z innych usług tego technologicznego giganta (należą do nich między innymi: Google Analytics, Google Cloud Platform, Search Console, AdWords, YouTube i inne). Jeśli Twoja organizacja w dużym stopniu wykorzystuje właśnie te Google’owskie narzędzia – z pewnością należy rozważyć Looker Studio, chociażby ze względu na łatwą integrację.

Omawiane narzędzie ma jednak zdecydowanie wiele innych zalet. Wśród nich warto wymienić korzystną dla użytkowników formę rozliczania, która jest oparta jedynie na przechowywaniu i procesowaniu danych. Ponadto, Looker Studio zapewnia również spore możliwości customizacji raportów – zwłaszcza, jeśli porównamy go do innych narzędzi dostępnych na rynku. Dużym plusem jest także fakt, że wszystkie opcje są dostępne bezpośrednio w chmurze.

Jeszcze bardziej zaawansowanym narzędziem proponowanym przez Google jest Looker. Oferuje zbliżone funkcjonalności do Power BI czy Tableau, a dodatkowo zapewnia wszystkie wymagane opcje, które są podstawowe dla tego typu rozwiązań. Umożliwia również na korzystanie ze wszystkich swoich możliwości bezpośrednio w chmurze.

P.S. Konkretna wzmianka o tym rozwiązaniu pojawiła się już na blogu Conversion, gdy pisaliśmy o tworzeniu dashboardów za Google Analytics 4. Jeśli interesuje Cię ta tematyka – koniecznie zajrzyj do tego wpisu.

Tableau

Stawiane zwykle na drugim miejscu pod względem popularności za Microsoft Power BI, Tableau jest produktem należącym do marki Salesforce.

Zapewnia ogromne możliwości integracji z wieloma źródłami danych, a także oferuje wiele przydatnych funkcji dotyczących wizualizacji geograficznej. Użytkownicy Tableau zwracają uwagę przede wszystkim na łatwość oraz intuicyjność, z jakimi można tworzyć użyteczne dashboardy.

To narzędzie wykorzystywane do wizualizacji danych jest dostępne w dwóch wersjach:

• Bezpłatnej – Tableau Public, która pozwala wstępnie przetestować jego możliwości.
• Płatnej, która daje dostęp do wszystkich oferowanych funkcjonalności.

“Haczyk” polega na tym, że wszystkie raporty, które stworzysz za pomocą darmowej wersji, automatycznie staną się publicznie. Moja rada: nie używaj jej do pracy z wrażliwymi informacjami.

Problem z udostępnianiem danych szerokiej publiczności rozwiązuje oczywiście narzędzie w wersji płatnej. Niestety, za stosunkowo dużą wadę tej opcji należy uznać wysokie koszty ponoszone za każdego dodatkowego użytkownika Tableu.

Aktualne trendy zarządzania efektywnością działań organizacji (polegające m.in. na podejmowaniu decyzji w oparciu o dane) wymagają tego, aby prawie każdy pracownik organizacji miał dostęp do przynajmniej tych KPI, za które jest on odpowiedzialny. Warto wziąć to pod uwagę podczas rozważania wprowadzenia tego narzędzia do swojej firmy.

Microsoft Excel

Jeżeli pierwszą Twoją myślą po przeczytaniu tego nagłówka było “Ale jak to? Zwykły excel nadaje się do wizualizacji danych?” – już śpieszę z wyjaśnieniem.

Być może ten program od Microsoftu nie do końca kojarzy Ci się z taką formą prezentacji informacji. Musisz jednak wiedzieć, że w tej materii może pochwalić się naprawdę sporymi atutami.

Z jednej strony argumentem “za” jest jego powszechność, a także to, że jest znany, akceptowany, lubiany oraz wszechstronny. Przy zastosowaniu języka VBA, Power Pivot czy Power Querry – może okazać się wystarczającym w bardzo wielu przypadkach.

Oczywiście, nie można go traktować jako receptę na wszystko. Excel nie sprawdzi się bowiem w przypadku, gdy masz do czynienia z większymi setami danych. Wraz z rozbudową ich źródeł, będzie bowiem coraz wolniejszy i trudniejszy w obsłudze. Tak więc podczas szybkiego rozwoju Twojej organizacji – warto zastanowić się nad wprowadzeniem narzędzia stricte przeznaczonego do wizualizacji danych.

Python z bibliotekami

Jeśli ta nazwa jest dla Ciebie całkowicie obca – już przechodzę do objaśnienia. Python jest językiem programowania, który cieszący się ogromnym zainteresowaniem wśród analityków czy data scientistów.

Używanie go wraz z bibliotekami pozwalającymi na przetwarzanie danych (np. Pandas czy NumPy) i ich wizualizację (np. Matplotlib czy Seaborn), pozwala uczynić z niego uniwersalne, a czasami wręcz potężne narzędzie do wizualizacji danych.

Stanowi bardzo ciekawe rozwiązanie dla organizacji, w których wymaga się bardziej statystycznego podejścia do analizowania danych. Ponadto, daje też praktycznie nieograniczone możliwości wizualizacji i korzystania z rozwiązań bardzo licznej społeczności.

Jest jednak jedno małe “ale”. Niestety, dostępność osób specjalizujących się w tej dziedzinie jest wciąż niewielka. A to naturalnie rodzi poważne przeszkody dla budowy zespołów, które zajmują się wizualizacją danych właśnie w oparciu o Pythona.

Jaki program do wizualizacji danych wybrać?

Hmm… udzielenie jednoznacznej odpowiedzi na tak postawione pytanie jest bardzo trudne. Na tyle trudne, że musisz mi wybaczyć, ale nie dam rady tego zrobić. Zamiast tego – wskażę kilka konkretnych obszarów, które warto wziąć pod uwagę.

Postawienie na konkretny soft powinno być podyktowane takimi względami, jak: wielkość organizacji i przetwarzanych przez nią informacji, rozmiar zespołu pracującego nad ich agregacją i obróbką, aż wreszcie – budżet, którym dysponujesz.

Ranking 5 biznesowych narzędzi służących do wizualizacji danych – podsumowanie

Niezależnie od tego, na które narzędzie służące wizualizowaniu informacji postawisz – musisz pamiętać, że w analizie najważniejsi są ludzie. To oni odpowiadają za ostateczny kształt prezentowanych danych, a przede wszystkim – to na ich barkach spoczywają obowiązki związane z wyciąganiem informacji, które mogą być przydatne podczas podejmowania ważnych decyzji biznesowych.

Brak zaangażowania czynnika ludzkiego (wyrażanego doświadczeniem, umiejętnościami oraz intuicją), takie rozwiązania pozostaną jedynie bezużytecznymi narzędziami. I to bez względu na ilość środków finansowych, jakie przeznaczy się na ich zakup, utrzymanie oraz rozwój.

Potrzebujesz takiego softu, ale nie wiesz, na który z wymienionych się zdecydować?

A być może chcesz, aby opiekę nad Twoimi danymi (także ich prezentacją) przejęli doświadczeni eksperci od analityki? W jednym, jak i drugim przypadku możesz sięgnąć po wsparcie specjalistów Conversion.

Jeżeli zastanawiasz się jak wykorzystać te narzędzia w Twojej organizacji i wznieść analitykę na jeszcze wyższy poziom to pogadajmy.

A jeśli zainteresował Cię temat wizualizacji danych, to koniecznie sprawdź wpis na naszym blogu mówiący o 16 sygnałach, które sugerują, że zbierasz niepoprawne dane!

The post Narzędzia do wizualizacji danych: ranking 5 najlepszych programów first appeared on Conversion.

Widzisz go praktycznie codziennie, gdy tylko postanowisz odwiedzić jakąkolwiek stronę w sieci. Do niedawna zawierał krótką informację o tym, że dany serwis ich używa (ciasteczek) – opatrzoną 1 lub czasami kilka przycisków, które jednak w żaden sposób nie działały. Obecnie, coraz częściej spotykasz się z jego bardziej rozbudowaną wersją – przekazującą nie tylko więcej informacji, ale również dającą Ci realny wybór.

O czym mówię? Oczywiście o cookie banner, który pozwala Ci decydować, jakie informacje oraz w jakiej skali będą przekazywane “dalej” – do narzędzi analitycznych, a następnie – samych właścicieli witryn internetowych. 

Czytaj dalej, aby dowiedzieć się więcej na temat banerów cookies, tego, jak je poprawnie wdrożyć, a przede wszystkim sprawdzić, dlaczego nie tylko „warto”, ale po prostu “trzeba” to zrobić .

Czym jest i do czego służy tzw. cookie banner?
Jak informacje o cookies był traktowane “kiedyś”, a jak podchodzi się do nich “obecnie”?
Cookie Banner a RODO. Co zrobić, jeśli użytkownicy nie wyrażają zgód na pozostałe ciasteczka?
Jak poprawnie wdrożyć Cookie Banner?
Co będzie lepsze? Gotowe narzędzie do cookies czy stworzenie własnego oprogramowania?
Jakie są najpopularniejsze rozwiązania Consent Management Platform (CMP)? Porównanie narzędzi.
Cookie banner a konsekwencje. Co może grozić za niepoprawne lub brak wdrożenia?
Potrzebujesz pomocy przy poprawnym wdrożeniu banerów cookies?

Czym jest i do czego służy tzw. cookie banner?

Wspomniane ciasteczka to specjalne pliki, które służą m.in. do utrzymywania sesji i zapamiętywania danych, ale również sprawdzają się w działaniach promocyjnych (zwłaszcza do remarketingu). 

Cookie banner (tzw. informacja o cookies) to komunikat, który musi znaleźć się na każdej stronie internetowej, która w jakikolwiek sposób agreguje oraz przetwarza dane odwiedzających ją użytkowników (np. za pośrednictwem serwera, narzędzi do analityki internetowej czy systemów reklamowych). Obowiązek jego stosowania wynika wprost z przepisów prawa, które mają za zadanie chronić prywatność użytkowników poszczególnych stron internetowych.

Jak informacje o cookies był traktowane “kiedyś”, a jak podchodzi się do nich “obecnie”?

Tego rodzaju banery są znane nie od dziś. Do tej pory problem polegał jednak na tym, że pełniły one funkcje bardziej informacyjną. Nieważne, czy użytkownik kliknął “Zgadzam się”, wybrał “X” lub “Zamknij”, czy też zwyczajnie nie podejmował żadnej akcji – ciasteczka i tak były zbierane i przetwarzane.

Obecnie, za sprawą przepisów i grożących kar, wiele firm zaczęło przykładać większą wagę do ich funkcjonowania. Dzięki temu, za pośrednictwem prawidłowo wdrożonego baneru cookies, użytkownicy mogą wyrazić faktyczną (taką, która naprawdę ma wpływ na przetwarzanie informacji!) zgodę na przetwarzanie wybranych plików.

W tej materii możemy je podzielić na 2 typy:

Cookies obowiązkowe, czyli takie, które są niezbędne do prawidłowego funkcjonowania strony. Zgoda na nie musi być wyrażona. Zaliczamy do nich:

• User Centric Security Cookies, czyli odpowiedzialne za bezpieczeństwo
• Multimedia Player Session Cookies, czyli te stosowane przy odtwarzaniu materiałów multimedialnych
• Authentication Cookies, czyli ciasteczka służące do uwierzytelniania
• Funkcjonalne, czyli odpowiadające za konkretne funkcje strony internetowej.

Pozostałe cookies, czyli takie, które służą innym celom. W tym przypadku wyrażenie zgody na ich zbieranie i przetwarzanie są dobrowolne. Są to: analityczne, marketingowe oraz odpowiadające za preferencje użytkownika.

Jak pewnie się domyślasz – z Twojej perspektywy (jako marketera lub analityka), to właśnie na tej drugiej grupie ciasteczek powinno zależeć Ci najbardziej. W końcu to one mogą stanowić podstawę do analiz, wyciągania wniosków i podejmowania konkretnych akcji, a także – realizowania zwyczajnych działań remarketingowych.

Cookie Banner a RODO. Co zrobić, jeśli użytkownicy nie wyrażają zgód na pozostałe ciasteczka?

Jeśli uważasz, że brak takiej zgody automatycznie oznacza utracenie jakichkolwiek danych, a co za tym idzie – istotne “uszczuplenie” Twojej wiedzy o użytkownikach serwisu www – mam dobrą wiadomość.

Otóż, w tym miejscu z pomocą przychodzi Ci funkcjonalność o nazwie Consent Mode. Już jakiś czas temu na blogu Conversion poświęciliśmy jej całkiem spory artykuł. Dlatego, gdy tylko skończysz czytać ten – zapraszam Cię do lektury poprzedniej publikacji. Wszystkie najważniejsze informacje znajdziesz pod powyższym linkiem, dlatego pozwól, że tutaj jedynie wspomnę o jego najważniejszej zasadzie. 

Mianowicie, Consent Mode stanowi niejaką odpowiedź na rosnący odsetek userów, które nie wyrażają zgody na przetwarzanie dodatkowych i nieobowiązkowych cookiesów. Omawiana funkcjonalność wykorzystuje tzw. behavioral modeling, który (przy wykorzystaniu sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego) potrafi skutecznie uzupełniać luki w danych.

Skoro teorię mamy już za sobą, pora na nieco praktyki…

Jak poprawnie wdrożyć cookie banner

Na początku musisz zdać sobie sprawę, że konfiguracja i wdrożenie baneru z informacjami o cookies, to nie zakupy w sklepie. Czytaj: w większości przypadków nie da się tak zwyczajnie kupić i zainstalować gotowego programu.

Zanim dojdzie do wdrożenia – musisz bardzo wnikliwie przeanalizować sytuację oraz potrzeby Twojej organizacji, w czym niezbędna może być nie tylko wewnętrzna pomoc “biznesu”, ale przede wszystkim – konsultacje z prawnikami.

Doświadczeni eksperci od prawa z pewnością pozwolą znaleźć Ci balans pomiędzy regulacjami prawnymi, które po prostu musisz spełnić, a funkcjonalnościami, które są Ci niezbędne do prowadzenia skutecznych działań – zarówno w obszarze reklamy, jak i analityki internetowej.

Gdy już dowiesz się “co” i w jakim zakresie chcesz wykorzystywać – pora na wybór rozwiązania, które da Ci takie możliwości. W tym aspekcie masz do dyspozycji dwie opcje:

• A, czyli zakup i konfiguracja gotowych narzędzi (o tym, którym warto się przyjrzeć przeczytasz niżej).
• B, czyli wykonanie customowego rozwiązania, które zostanie dostosowane do Twojego serwisu “od A do Z”.

Co będzie lepsze? Gotowe narzędzie do cookies czy stworzenie własnego oprogramowania?

Aby podjąć właściwą decyzję, najpierw musisz dokładnie przeanalizować potrzeby swojej firmy. Jeśli posiadasz klasyczną stronę internetową, która zbiera równie podstawowe informacje cookies, a w dodatku nie prowadzisz bardzo szerokiej i zaawansowanej analizy – być może wystarczy Ci zakup gotowego softu.

Jeżeli Twoje działania są bardziej zaawansowane (lub planujesz prowadzisz takie w przyszłości) – może istnieć spora obawa, że gotowe oprogramowanie po prostu nie sprosta Twoim oczekiwaniom. Wówczas warto rozważyć zbudowanie własnej platformy od podstaw.

Gotowe narzędzia mają spore ograniczenia, jednak są dostępne praktycznie “od ręki”, a ich ceny zaczynają się już od kilkudziesięciu złotych za miesiąc. Cena zależy od liczby obsługiwanych domen oraz istniejących w ich ramach podstron, czy liczby unikalnych wizyt w miesiącu.

Dedykowane narzędzia to spory wydatek zarówno czasowy, jak i finansowy (jednorazowo od kilkunastu do kilkudziesięciu tysięcy złotych). Jednak z drugiej strony oferują nieporównywalne możliwości, które z powodzeniem możesz dostosować do specyfiki i potrzeb swojej organizacji.

Jeśli jednak uznasz, że tworzenie oprogramowania od podstaw nie jest Ci potrzebne i wystarczą Ci narzędzia dostępne na rynku – koniecznie rzuć okiem na poniższe zestawienie. 

Jakie są najpopularniejsze rozwiązania Consent Management Platform (CMP)?

Na rynku funkcjonuje co najmniej kilka platform, które są warte Twojej uwagi. Ze swojej strony zachęcam do zapoznania się z takimi, jak: CookieBot, OneTrust oraz Cookie Information.

• CookieBot i Cookie Information to narzędzia stworzone właśnie z myślą o sprawnej obsłudze plików i bannerów cookies. Obie oferuję darmowe wersje demo / trial oraz płatne – uzależnione m.in. od wielkości strony (liczba podstron) oraz ruchu (liczba użytkowników).
• OneTrust to zdecydowanie większa i bardziej rozbudowana platforma, w której zarządzanie ciasteczkami stanowi tylko jedną z wielu funkcjonalności.

Moduły narzędzi dostępnych na rynku do zarządzania ciasteczkami, poza drobnymi aspektami niewiele się od siebie różnią. W każdym przypadku spełniają one kluczowe wymagania dotyczące danych użytkowników.

Cookie banner a konsekwencje. Co może grozić za niepoprawne lub brak wdrożenia?

Ewentualnie konsekwencje związane z brakiem lub nieprawidłowym wdrożeniem banerów cookies możemy rozpatrywać w dwóch perspektywach.

Pierwsza to czysto biznesowa, czyli związana z działaniami analitycznymi i marketingowymi. Niewłaściwe uruchomienie tego rodzaju funkcjonalności może ograniczyć dostęp do wartościowych danych o użytkownikach, które możesz wykorzystać zarówno do analiz, jak i prowadzenia działań promocyjnych w sieci (remarketing).

Druga to konsekwencja natury prawnej. Brak odpowiedniej egzekucji przepisów może narazić Twoją firmę na poważne spory w sądzie, a co za tym idzie – skutkować naliczeniem bardzo dotkliwych kar finansowych.

Potrzebujesz pomocy przy poprawnym wdrożeniu banerów cookies?

Jak widzisz – właściwie zaplanowanie i wdrożenie banneru cookies stanowi nieodzowną część biznesów online, które chcą działać w zgodzie z przepisami prawa. 

Czy sprawa jest poważna? Za najlepszy przykład mogą posłużyć działania jednej z organizacji non-profit (NOYB – European Center for Digital Rights). Tylko od maja 2021 roku wystosowała ona blisko tysiąc pism, które trafiły do podmiotów, które na swoich stronach internetowych stosowały nieprawidłowe komunikaty związane właśnie z funkcjonowaniem plików cookies. Inne organizacje oraz kancelarie już “zacierają ręce”, aby sprawdzić także Twoją stronę internetową.

Jeżeli chcesz mieć pewność, że jest zgodna z najnowszymi wymaganiami – skontaktuj się z nami. Specjaliści Conversion chętnie ją przeanalizują, a następnie zaproponują odpowiednie kroki. Kliknij w to miejsce, aby umówić się na niezobowiązujące konsultacje.

The post Cookie banner – czym jest i jak wdrożyć go poprawnie? first appeared on Conversion.