Problemy z danymi w Ecommerce
Audyt danych – czym jest?a>
Audyt danych – na czym polega?
Audyt danych – jak go przeprowadzić?
Audyt danych – korzyści
Podsumowanie

Problemy z danymi w Ecommerce

Wyobraźmy sobie sytuację: nadchodzi Black Friday, uruchamiamy promocję, ale jej wyniki nie dorównują zeszłorocznym osiągnięciom. Co poszło nie tak? Odpowiedzi może dostarczyć właśnie audyt danych. Analityk otrzymuje zadanie przeanalizowania danych. Szybko okazuje się, że brakuje kluczowych informacji, na przykład dotyczących dodawania do koszyka, co jest istotne w kontekście tej analizy. Ostateczny system pokazuje sprzedaż, a systemy reklamowe prezentują zasięgi, jednak brak danych o liczbie użytkowników dodających produkty do koszyka. 

Ta sytuacja wynika z faktu, że trzy miesiące wcześniej firma wprowadziła zmiany na karcie produktu. Niestety, podczas tych zmian usunięto śledzenie, w tym śledzenie dodawania do koszyka. Takiej sytuacji można uniknąć, jeśli firma wdroży procesy związane z audytem danych. Metodyczne podejście do danych i ich regularna analiza są kluczowe dla zapewnienia ich jakości. 

Audyt danych – czym jest?

Audyt danych to proces oceny i weryfikacji danych, którego celem jest zapewnienie ich wysokiej jakości. Dane w marketingu stanowią paliwo efektywności, a znane powiedzenie „Garbage in, Garbage out” doskonale oddaje tę zależność. Oznacza to, że jakość analiz jest ściśle powiązana z jakością danych użytych do ich przeprowadzenia. 

Audyt danych – na czym polega?

Audyt danych to proces, który polega na szczegółowym sprawdzeniu naszego stacku analitycznego w zakresie zbierania, przetwarzania i bezpieczeństwa danych. Kluczowe elementy audytu można podzielić na cztery fundamentalne filary. 

Rzetelność danych

Pierwszym z filarów które oceniamy podczas audytu danych jest rzetelność, czyli sposób, w jaki nasze dane odzwierciedlają rzeczywistość, stanowiąc pierwsze źródło prawdy. To właśnie dzięki rzetelności możemy mieć pewność, że nasze analizy opierają się na wiarygodnych informacjach. Audyt danych pozwala nam zidentyfikować ewentualne nieprawidłowości i dostosować działania, aby uzyskać jak najbardziej precyzyjne dane. 

Czym jest pierwsze źródło prawdy? Odnosi się to do systemu, na podstawie którego tworzone są sprawozdania finansowe. To właśnie ten system odzwierciedla rzeczywisty przepływ środków finansowych na konto firmy. W kontekście systemów, z których korzystasz w marketingu – czy to reklamowych, web analitycznych, czy marketing automation – istotne jest, aby trendy w nich prezentowane były zgodne z danymi z pierwotnego źródła prawdy. Na przykład, jeśli Google Analytics pokazuje wzrost sprzedaży, a w innym systemie sprzedaż maleje, nie można mówić o integralności danych.

Integralność danych

Integralność danych to drugi element, który ma większe znaczenie niż sama rzetelność. Oczywiście, rzetelność danych jest istotna i powinna być na odpowiednio wysokim poziomie, choć nie zawsze osiągnie 100%. Jednak integralność wymaga, by każdy system przedstawiał te same trendy. Dążenie do spójnych danych w różnych systemach jest niezbędne dla efektywnej analizy i podejmowania trafnych decyzji biznesowych. 

Porównanie analityki danych do nawigacji powietrznej może być inspirujące. Dla pilota samolotu kluczowe są wskazówki dotyczące kierunku, w którym ma się poruszać, aby dotrzeć do celu. Podobnie w analityce i pracy z danymi, istotne jest, aby dane wskazywały właściwe kierunki, a ich integralność pozwalała na formułowanie trafnych wniosków. 

Wartość danych dla biznesu

Kolejnym istotnym elementem oceny danych jest ich wartość z perspektywy biznesowej. Dane powinny być zbierane z myślą o ich przydatności w przyszłości. Istotne jest, aby mogły odpowiadać na kluczowe pytania biznesowe, a nie stawały się jedynie ciężarem do utrzymania. Chociaż techniczne utrzymanie danych może nie stanowić problemu, ważne jest, aby były one regularnie sprawdzane i weryfikowane. Im więcej danych posiadamy, tym ważniejsze jest, aby wszystkie rzeczywiście odpowiadały na potrzeby biznesu. 

Bezpieczeństwo danych

Czwarty element, pod którym należy prowadzić audyt danych, to bezpieczeństwo. Kluczowe jest zrozumienie, kto i w jakim zakresie ma i powinien mieć dostęp do naszych danych. 

Z mojego doświadczenia wynika, że w jednej z dużych organizacji stosowano proces zarządzania dostępami, w którym raz w tygodniu pracownik przeglądał narzędzia i usuwał dostęp wszystkim adresom e-mail spoza domeny organizacji. Dodatkowo, otrzymywał listę od działu HR osób, które opuściły firmę, i również ich e-maile były usuwane. Co tydzień musieliśmy od nowa prosić o dostęp do narzędzi.

Audyt danych – jak go przeprowadzić?

Punkt startowy to rozmowa z biznesem. Należy zidentyfikować problemy i wyzwania, z którymi biznes się mierzy, w tym brakujące informacje i dane, które są potrzebne. Ważne jest, aby zrozumieć, z jakich danych biznes korzysta obecnie. Pozwoli to uzupełnić dane i zidentyfikować braki.

Podczas rozmowy z biznesem dowiadujemy się, jakie są codzienne potrzeby. Gdy już zrozumiemy, z jakich danych korzysta biznes, jakie ma potrzeby i jakie braki zgłasza, przechodzimy do analizy danych. Sprawdzamy, czy dostępne dane spełniają kluczowe kryteria jakości.

Wartość danych wynika z wcześniejszych ustaleń. Będziemy wiedzieć, czego biznes potrzebuje i z jakich zasobów korzysta. Może się okazać, że istnieją potrzebne dane, które nie są wykorzystywane. Wtedy naszym zadaniem jest pokazanie, jak z tych danych korzystać. Pod względem wartości analiza danych wynika z poprzedniego punktu. Ważnym aspektem jest rzetelność, czyli dokładność danych w naszych systemach marketingowych w porównaniu do głównego źródła prawdy. Tego typu analiza, określana jako analiza pokrycia, polega na dopasowywaniu danych pomiędzy systemami.

Najprostszą metodą jest znalezienie wspólnego klucza między głównym źródłem prawdy a systemami marketingowymi. Następnie przeprowadzane jest dopasowanie, aby sprawdzić, jaki procent kluczy z głównego źródła jest pokryty przez audytowany system. Analizę tę najczęściej przeprowadzamy w Google Analytics 4, mierząc dane po identyfikatorze transakcji. Porównujemy, które identyfikatory transakcji z głównego źródła, takiego jak CRM, ERP czy WMS, są pokryte. 

Następnie identyfikujemy te, które pokryte nie są. Analiza danych w e-commerce pozwala ocenić rzetelność i dokładność informacji, co umożliwia identyfikację wąskich gardeł i błędów do szybkiej naprawy. W kontekście transakcji e-commerce, dane są kluczowe, natomiast w mniej sprzedażowych serwisach często pracuje się na agregatach, takich jak logi serwerowe. IT odpowiedzialne jest za weryfikację danych prezentowanych przez narzędzia, ponieważ logi serwerowe stanowią podstawowe źródło prawdy dotyczące zaangażowania użytkowników.

W przypadku innych serwisów, istotne jest zidentyfikowanie podstawowych źródeł prawdy, a następnie analiza, w jaki sposób można je dopasować do systemów, aby ocenić dokładność danych.

Integralność danych, czyli analiza trendów, polega na porównywaniu wyników z dwóch systemów. Jeśli wyniki się nie pokrywają, naprawa integralności danych staje się większym wyzwaniem. Bezpieczeństwo w analityce również jest kluczowe i wymaga szczególnej uwagi. Każde narzędzie należy dokładnie sprawdzić pod kątem dostępów użytkowników. 

W przypadku Google Analytics proces ten wygląda następująco: należy przejść do sekcji administratora, najlepiej na poziomie całego konta, a następnie do zarządzania dostępem do konta (account access management). W tej sekcji warto sprawdzić, jakie adresy e-mail mają dostęp do danych. W innych narzędziach procedura może się różnić, jednak zawsze należy znaleźć odpowiednią sekcję, aby upewnić się, kto ma dostęp do informacji.

W kontekście audytu danych ważnym elementem jest również kontrola kosztów. Coraz częściej spotykamy się z sytuacjami, zwłaszcza w przypadku Google BigQuery, gdzie nieodpowiednia konfiguracja zbierania danych prowadzi do znacznych kosztów. Istotne jest upewnienie się, że konfiguracje są poprawne i optymalne kosztowo. 

W audycie danych kluczowe jest stawianie rekomendacji, które pomagają poprawić jakość danych w poszczególnych obszarach. Istnieją dwa rodzaje rekomendacji. Pierwszy to jednorazowe działania, takie jak poprawienie czy uszczelnienie określonego procesu w produkcie, gdzie dane są zbierane. Przykładem może być stworzenie strony typu splash page przed przejściem do zewnętrznej płatności, aby zarejestrować transakcję jeszcze przed jej finalizacją.

Drugi rodzaj rekomendacji dotyczy wprowadzenia procesów, na przykład związanych z kontrolą dostępu do danych. W jednej z organizacji, z którą współpracowaliśmy, osoba raz w tygodniu przeglądała listę wszystkich dostępów. Taki proces można często zautomatyzować. Google Analytics oferuje alerty, ale można także skorzystać z serwisu, takiego jak Make.com, który na podstawie napływających danych może generować alerty, wysyłać e-maile czy SMS-y.

Audyt danych – korzyści

Ostatnim ważnym aspektem, który warto omówić, są korzyści z prowadzenia audytu danych. Zanim jednak przejdziemy do korzyści, należy zastanowić się, jaką wartość dane mogą nam przynieść. Często pojawia się pytanie o wzrost, jaki przynosi analityka internetowa. Odpowiedź jest prosta: wzrost jest zerowy, jeśli nic nie robimy z danymi. Jeżeli nie wykorzystujemy danych w codziennej pracy, audyt danych nie przyniesie znaczących korzyści. Jednak, gdy nadejdzie odpowiedni moment, audyt danych da nam pewność, że dane są wysokiej jakości. 

Korzyścią z audytu danych jest przede wszystkim poczucie spokoju i pewność, że wszystko jest w porządku. W sytuacjach kryzysowych, gdy dane będą niezbędne, będziemy wiedzieć, że są one dla nas wsparciem. Audyt pozwala także zidentyfikować obszary, w których tracimy potencjał. 

Można go porównać do profilaktycznych badań krwi, które pomagają utrzymać zdrowie i szybko reagować na potencjalne problemy. Regularne badania profilaktyczne są nie tylko zalecane w kontekście zdrowia, ale także w obszarze analityki danych. Wczesne wykrywanie problemów pozwala na ich rozwiązanie bez zbędnego stresu i presji. Podobnie jak badania krwi, audyt danych w marketingu pełni rolę prewencyjną. Nie chodzi o szukanie problemów, ale o upewnienie się, że wszystko działa poprawnie. Gdy pojawi się kryzys, dobrze jest mieć pewność, że dane są w porządku i nie trzeba martwić się ich naprawą w trudnym momencie.

Jedną z najważniejszych korzyści płynących z audytu danych jest brak subiektywizmu w podejmowaniu decyzji. Dzięki temu organizacja staje się prawdziwie data-driven. 

Podsumowanie

Dbając o jakość danych i przeprowadzając audyty co najmniej raz w roku, przygotowujemy się na ewentualne potrzeby w przyszłości. Taki audyt może okazać się niezwykle ważny, gdy nadejdzie moment, w którym rzetelne dane będą kluczowe. Zachęcam do regularnego sprawdzania jakości swoich danych, co z czasem przyniesie wymierne korzyści.

The post Audyt danych – czym jest i jak do niego podejść? first appeared on Conversion.

Znaczenie poprawnie przeprowadzonego audytu w analityce
Najczęstsze problemy firm, chcących przeprowadzić audyt GA4
Dlaczego warto przeprowadzić audyt Google Analytics 4?
Audyt Google Analytics 4 krok po kroku
Warsztat biznesowy w ramach audytu Google Analytics 4
Jak efektywnie wdrożyć rekomendacje z audytu?
Rezultaty z audytu Google Analytics
Podsumowanie

Znaczenie poprawnie przeprowadzonego audytu w analityce

Audyt narzędzi analitycznych jest kluczowym procesem, który pozwala na identyfikację potencjalnych problemów i niedociągnięć w zbieraniu oraz analizie danych. Dzięki temu możliwe jest wprowadzenie niezbędnych zmian, które zapewnią dokładność i wiarygodność informacji niezbędnych do podejmowania strategicznych decyzji biznesowych.

W przypadku Google Analytics 4, audyt ma szczególne znaczenie. GA4 oferuje szereg zaawansowanych funkcji i możliwości, które wymagają dokładnego zrozumienia i prawidłowej konfiguracji, aby w pełni wykorzystać ich potencjał.

Najczęstsze problemy firm, chcących przeprowadzić audyt GA4

Niepewność co do jakości i wiarygodności danych jest jedną z najczęstszych przyczyn przeprowadzania audytu. Dane są wykorzystywane w codziennej działalności, jednak nie zawsze jest pewność, że są one dokładne i rzetelne. Współpraca z działami IT również bywa problematyczna – niekiedy ich działania mogą zakłócić wcześniej poprawnie wdrożone rozwiązania.

Wdrożenie Consent Mode lub Cookie Management Platform często prowadzi do zwiększenia rozbieżności danych. Firmy mogą dostrzegać znaczące różnice – nawet powyżej 50% – między systemem wewnętrznym a danymi z Google Analytics. Wyjaśnienie tych różnic, zarówno wewnętrznych, jak i między Analytics a innymi systemami mediowymi, staje się zatem kluczowe.

Istnieje również zapotrzebowanie na stworzenie analityki, która dostarczyłaby spójne i niepodważalne informacje na temat skuteczności kampanii. Dodatkowo, przedsiębiorstwa pragną mieć pewność, że ich praktyki zbierania danych są zgodne z RODO.

Wreszcie, w wielu organizacjach pojawia się problem braku umiejętności efektywnego wykorzystania Google Analytics 4. Często nie ma pełnego przekonania co do jakości zebranych danych, co podkreśla potrzebę przeprowadzenia audytu, który pozwoliłby na ocenę i optymalizację procesów analitycznych. Audyt Google Analytics 4 staje się więc punktem wyjścia do rozmów o poprawie jakości danych i efektywności działań marketingowych. W świecie analityki online kluczowe jest zrozumienie znaczenia jakości danych, które wpływają na trafność wniosków i rekomendacji płynących z analiz. Istnieje powszechnie znane powiedzenie w branży, wyrażone akronimem GIGO – „Garbage In, Garbage Out”. Oznacza ono, że jakość danych wejściowych bezpośrednio determinuje jakość wyników analizy. Jeśli zbierane dane są niskiej jakości, nie można oczekiwać wartościowych wniosków.

Trafność a dokładność danych

Istotne jest również odróżnienie dwóch kluczowych pojęć dotyczących jakości danych: trafności i dokładności. Trafność odnosi się do tego, jak dobrze dane odzwierciedlają rzeczywistość, natomiast dokładność odnosi się do szczegółowości i precyzji tych danych. W kontekście narzędzi analitycznych, jak Google Analytics 4, pojawia się pytanie, na co należy kłaść większy nacisk.
Trafność vs dokładność danych w Google Analytics 4

Chociaż dokładność jest ważna, z perspektywy praktycznej aplikacji danych w biznesie, trafność jest często bardziej istotna. Dane w Google Analytics nie muszą być dosłownym odzwierciedleniem tego, co znajduje się w systemach wewnętrznych firmy, ponieważ różnice w funkcjonowaniu narzędzi analitycznych i systemów wewnętrznych mogą to uniemożliwić.

Podsumowując, podczas pracy z danymi w analityce online, należy skupić się na gromadzeniu danych, które są trafne i odzwierciedlają rzeczywistość w sposób, który pozwala na generowanie użytecznych wniosków dla rozwoju firmy. Dokładność jest ważna, ale nie powinna przesłaniać znaczenia trafności danych, która jest kluczowa dla skutecznej analizy i podejmowania decyzji biznesowych. Analityka online stanowi kluczowy element w procesie podejmowania decyzji biznesowych. Jednakże, dane analityczne nigdy nie będą idealnie korespondować z tymi z systemu księgowego czy informacjami wykorzystywanymi do tworzenia sprawozdań finansowych. Istotne jest, aby narzędzia analityczne odzwierciedlały rzeczywiste trendy i pozwalały na ustalenie wpływu różnych kanałów źródeł ruchu na ostateczny wynik finansowy. Pozwala to na optymalizację działań marketingowych oraz ulepszanie cyfrowych produktów firmy, nie tylko serwisów WWW, ale również aplikacji mobilnych.

Dlaczego warto przeprowadzić audyt Google Analytics 4?

Optymalizacja serwisu lub aplikacji mobilnej powinna opierać się na solidnych danych analitycznych. Dzięki temu możliwe jest ciągłe doskonalenie produktu cyfrowego, aby lepiej spełniał on oczekiwania użytkowników i przyczyniał się do wzrostu efektywności biznesowej.

Ponadto, audyt narzędzi analitycznych, szczególnie tych zbierających dane z witryn internetowych i innych produktów cyfrowych, musi uwzględniać zgodność z obowiązującym prawem. W ostatnich latach dużo dyskusji wywołują regulacje wprowadzane przez Unię Europejską, w tym RODO (GDPR) oraz Digital Markets Act. Zrozumienie tych regulacji jest niezbędne dla prawidłowego funkcjonowania narzędzi analitycznych i uniknięcia potencjalnych sankcji. Zainteresowanych szczegółami tych regulacji zachęcam do zapoznania się z artykułami, mówiącymi o Digital Markets Act i Consent Mode v2 które przybliżają te tematy w kontekście analityki online. 

Audyt Google Analytics 4 to kluczowy krok w zapewnieniu, że wnioski i rekomendacje oparte na danych są rzetelne. Jeśli dane są wiarygodne, to i wynikające z nich wnioski będą miały wartość. To podstawowy cel przeprowadzenia audytu. Równie istotne jest jednak upewnienie się, że dane dotyczące zachowań użytkowników są zbierane zgodnie z obowiązującym prawem, aby uniknąć konsekwencji.

Audyt Google Analytics 4 krok po kroku

Podczas audytu wykonujemy szereg istotnych dla jego powodzenia kroków. Pierwszym z nich jest weryfikacja zgodności danych z zewnętrznymi systemami oraz systemami mediowymi, które są wykorzystywane do optymalizacji obecności online, produktu, strony, aplikacji czy kampanii marketingowych. Nie dążymy do osiągnięcia 100% dokładności narzędzi analitycznych, co jest niemożliwe, lecz skupiamy się na ocenie ich trafności i jakości gromadzonych danych.

Sprawdzamy między innymi, czy nie występują duplikaty transakcji po ID w Google Analytics 4, czy niestandardowe wymiary na poziomie użytkownika zbierają odpowiednie dane, czy przychody w analityce e-commerce są prawidłowo rejestrowane. Kluczowe jest także przeanalizowanie ścieżki użytkownika, zwłaszcza w krytycznym etapie, jakim jest checkout. W tym miejscu weryfikujemy, czy warstwy danych są poprawnie ułożone, czy informacje widoczne w warstwie danych są zgodne z tym, co pojawia się w Google Analytics, oraz czy wszystkie parametry są prawidłowo przekazywane. Analiza jakości danych, ich dokładności oraz trafności jest kluczowym elementem w procesie audytu analitycznego. Dążenie do osiągnięcia przynajmniej 80-85% dokładności jest standardem, który staramy się utrzymać. Jeśli dane nie osiągają tego poziomu, ważne jest, aby zostawić firmie szczegółowe wyjaśnienie przyczyn takiej sytuacji.

Oprócz jakości danych, audyt obejmuje również analizę struktury konta, zwłaszcza w przypadku Google Analytics 4, w wersji 360. Struktura ta ma znaczący wpływ na koszty, jakie firma ponosi za korzystanie z licencji GA 360. Ostateczna cena zależy od wykorzystania elementów takich jak roll-up properties, subproperties i czy ich użycie jest faktycznie potrzebne i uzasadnione.

W ramach konfiguracji konta, niezbędne jest sprawdzenie podstawowych ustawień strumieni danych, weryfikacja wykluczeń oraz konfiguracja usług. Istotną częścią audytu jest również sprawdzenie integracji z innymi narzędziami, szczególnie z natywnymi narzędziami Google Marketing Platform oraz Google BigQuery, które odgrywa znaczącą rolę w efektywnym zarządzaniu danymi. 

Weryfikacja mapowania i zgodności z RODO

W ramach audytu wdrożenia Google Analytics, jednym z kluczowych aspektów jest tworzenie mapy systemu analitycznego. Ta mapa pokazuje, w których momentach poszczególne źródła ruchu przyczyniają się do wzbogacania danych ilościowych. Kolejny etap to ocena zgodności śledzenia z przepisami RODO. Skupiamy się na poprawności przekazywania zgód użytkowników, które są zbierane za pomocą platform zarządzania ciasteczkami (Cookie Management Platform). Dokonujemy weryfikacji, odnosząc się do najlepszych praktyk i analizując politykę prywatności, choć nie udzielamy konkretnych rekomendacji prawnych, gdyż nie posiadamy w tym zakresie odpowiednich kompetencji.

W przypadku, gdy dział prawny klienta blokuje wdrożenie określonej funkcjonalności, współpracujemy z kancelarią prawną specjalizującą się w kwestiach technologicznych. Dzięki tej współpracy jesteśmy w stanie szybko zorganizować spotkanie z udziałem czterech stron: naszego zespołu, przedstawicieli biznesowych i prawnych klienta oraz naszej kancelarii. W trakcie takiego spotkania wyjaśniamy, jak poszczególne funkcjonalności wpływają na aspekty prawne. Nasza kancelaria doradza, w jaki sposób można dostosować wdrożenie do wymogów prawnych, korzystając z doświadczeń zdobytych przy obsłudze innych klientów. Dzięki temu procesowi możliwe staje się szybsze wdrożenie rozwiązań, które zapewniają wysoką jakość danych i są zgodne z obowiązującym prawem. 

Analityka online stanowi kluczowy element w procesie optymalizacji działań e-commerce. Jednakże, często w firmach brakuje odpowiedniej dokumentacji wdrożeniowej, co może prowadzić do problemów z efektywnym zarządzaniem danymi. Wdrożenie skutecznego planu tagowania oraz utworzenie kompleksowej dokumentacji jest niezbędne, aby zapewnić ciągłość i spójność działań analitycznych. Audyt analityki online to proces, który pozwala zidentyfikować, co w systemie działa poprawnie, a co wymaga zmian. W ramach audytu powinna zostać stworzona dokumentacja, która szczegółowo opisuje istniejące tagi oraz zalecenia dotyczące ich optymalizacji. Taki dokument staje się cennym źródłem wiedzy, zarówno dla obecnych, jak i przyszłych analityków, skracając czas ich wdrożenia i umożliwiając szybsze dostarczanie wniosków i analiz dotyczących wydajności.

Oprócz dokumentacji, w ramach audytu warto również opracować system raportowania, który pozwala na efektywne wykorzystanie danych w organizacji. Warto także zaproponować schemat tagowania kampanii marketingowych, co jest istotnym elementem analityki tychże kampanii. Po zakończeniu audytu, firmy powinny otrzymać rekomendacje dotyczące dalszych działań, które pozwolą na pełniejsze wykorzystanie zebranych danych i dalszy rozwój dojrzałości analitycznej.

Proces audytu analityki online zazwyczaj trwa od 5 do 6 tygodni. Każda organizacja może podjąć się takiego audytu, jednak zewnętrzne firmy specjalizujące się w analityce online mogą wnosić dodatkową wartość. 

Warsztat biznesowy w ramach audytu Google Analytics 4

Istotnym elementem audytu jest warsztat biznesowy, który najlepiej prowadzić pod okiem doświadczonego konsultanta. Dzięki temu możliwe jest głębsze zrozumienie specyfiki firmy i dostosowanie rekomendacji do jej unikalnych potrzeb.

Audyt analityki online jest nieocenionym narzędziem, które pozwala na usprawnienie procesów biznesowych i maksymalizację korzyści płynących z danych. Odpowiednia dokumentacja, plan tagowania i system raportowania to fundamenty, które umożliwiają skuteczne wykorzystanie analityki w celu osiągania lepszych wyników biznesowych. Analityka online stanowi kluczowy element w procesie podejmowania decyzji biznesowych. Współczesne firmy, które chcą skutecznie konkurować na rynku, muszą zrozumieć strukturę swojej organizacji oraz przepływ danych. Konsultanci zewnętrzni często przeprowadzają warsztaty biznesowe, które mają na celu głębsze poznanie działalności klienta. Pierwszym krokiem jest analiza struktury firmy i wykorzystania danych przez poszczególne działy.

Następnie, istotnym elementem jest zrozumienie stosowanego stacku narzędziowego. Mapowanie narzędzi, w tym integracji z Google Analytics, pozwala na identyfikację kierunków przepływu danych i komunikacji między systemami. To kluczowe dla późniejszego tworzenia schematu tagowania kampanii marketingowych oraz dla planowania systemu raportowania i integracji.

Kolejny etap to analiza Marketing Mix, czyli strategii przyciągania ruchu i prowadzenia kampanii marketingowych. Zrozumienie tych aspektów jest niezbędne dla efektywnego tagowania oraz integracji danych marketingowych z systemami analitycznymi.

Równie ważne jest zmapowanie User Journey. Poznanie person i scenariuszy, według których użytkownicy wchodzą na stronę czy aplikację, umożliwia lepsze kierowanie ich dożądanymi działaniami. Na koniec warsztatu biznesowego analizowane są wyzwania, z którymi firma się mierzy, co jest fundamentem do stworzenia planu tagowania i rozwoju narzędzi analitycznych.

Jak efektywnie wdrożyć rekomendacje z audytu?

Warto zaznaczyć, że audyt analityczny i powstała dokumentacja to dopiero początek. Sam dokument bez wdrożenia zmian nie przynosi efektów. Wdrożenie jest często bardziej skomplikowane niż sam audyt, wymaga dostępności zespołu IT i budowy warstwy danych, co zależy od potrzeb analitycznych organizacji.

Analityka internetowa to nie projekt jednorazowy, lecz ciągły proces. Rozpoczyna się od audytu, przechodzi przez wdrożenie i zapewnienie jakości danych. Jednak to, co decyduje o sukcesie, to działania podejmowane na podstawie danych. Zwrot z inwestycji w analitykę jest bezpośrednio proporcjonalny do wykorzystania zebranych informacji.

Dlatego też, na zakończenie procesu analitycznego, warto stworzyć mapę wzrostu dojrzałości analitycznej organizacji. To podejście procesowe, a nie projektowe, pozwala na generowanie rzeczywistych zwrotów z inwestycji w analitykę internetową. Warto pamiętać, że sukces w analityce online zależy nie tylko od posiadania danych, ale przede wszystkim od ich efektywnego wykorzystania. W dzisiejszym świecie danych, jakość informacji ma kluczowe znaczenie dla efektywności biznesowej. 

Rezultaty z audytu Google Analytics

Prowadzenie audytu analityki online, niezależnie od tego, czy wykonuje się go samodzielnie, czy z pomocą specjalistów, przynosi wiele korzyści. Przede wszystkim zapewnia pewność co do jakości danych, które są fundamentem dla wyciągania trafnych wniosków i formułowania skutecznych rekomendacji. Im lepsze dane, tym szybsze osiąganie założonych celów biznesowych i KPI.

Zgodność śledzenia danych z RODO to kolejny istotny aspekt, który zapewnia z kolei bezpieczeństwo prawne. Optymalna struktura konta, zwłaszcza przy wykorzystaniu GA360, może wpływać na koszty licencji, stąd jej właściwe zorganizowanie jest niezwykle istotne. Dążenie do najwyższej możliwej dokładności danych, zazwyczaj przyjętej na poziomie 85%, pozwala na realistyczne i wiarygodne analizy. Ważne jest również, aby rozumieć przyczyny ewentualnych rozbieżności w danych.

Integracje systemów, gdzie dane są zebrane w jednym miejscu i mogą „rozmawiać” ze sobą, są kluczowe dla efektywności analiz. Google BigQuery jest tu często rekomendowanym rozwiązaniem. Posiadając solidne dane, organizacje mogą budować swoją dojrzałość analityczną, co z kolei umożliwia osiąganie ponadprzeciętnych zwrotów z inwestycji w dane.

Podsumowanie

Dane są często nazywane „nową ropą”, siłą napędową gospodarki. Jednak jak w przypadku każdego surowca, ich wartość zależy od jakości. Zasada „garbage in, garbage out” podkreśla, że efektywność wykorzystania danych bezpośrednio koreluje z ich jakością. Niskiej jakości dane to „słabe paliwo”, które nie pozwoli biznesowi na dalekie i szybkie podróże na rynku.

Zarówno korzystanie z usług firm zewnętrznych, które mogą wnieść świeże spojrzenie i doświadczenie z innych organizacji, jak i samodzielne przeprowadzenie wymienionych kroków, może znacząco przyczynić się do poprawy jakości danych. Ostatecznie, solidna baza danych to fundament dla każdej organizacji dążącej do sukcesu. Warto zatem zainwestować czas i środki w audyt i optymalizację analityki online, aby dane pracowały na korzyść Twojego biznesu.

The post Google Analytics 4 – Jak poprawnie przeprowadzić audyt? first appeared on Conversion.