Jeżeli po zapoznaniu się z tytułem tego wpisu w Twojej głowie pojawiło się pytanie “Ale o co w ogóle chodzi?!” – uspokajam, z pewnością nie jesteś jedyną taką osobą. Sam muszę przyznać, że w pewnym momencie nawet ja miałem problemy z poruszaniem się w gąszczu przepisów, ustaleń i komunikatów, które w wielu miejsca potrafiły się wykluczać czy po prostu sobie zaprzeczać. Właśnie dlatego, z myślą o osobach takich, jak Ty (a po części takich, jak ja), postanowiłem napisać artykuł, który to wszystko objaśni.

Chcesz poznać definicję, specyfikę, początki oraz przyszłość tzw. DPF? W tym artykule znajdziesz wszystko, co potrzebne, aby rozeznać się w tym temacie oraz dowiedzieć się, do czego służy zawiązane pomiędzy Unią Europejską i Stanami Zjednoczonymi – porozumienie Data Privacy Framework.

Co znajdziesz w tym artykule?
Co to jest Data Privacy Framework?
Aktualne wyzwania i linie sporu wokół EU-US Data Privacy Framework w 2025–2026
Jaka jest geneza Data Privacy Framework?
Decyzja o adekwatności – co to takiego?
Jak wyglądała przeszłość poprzednika Data Privacy Framework?
Jak kwestia DPF prezentowała się w 2022 roku?
Przyszłość Data Privacy Framework. Czego możemy spodziewać się w 2023 roku?
Założenia DPF, czyli co tak naprawdę oznacza wdrożenie tych zapisów?
EU-US Data Privacy Framework – podsumowanie
Jaki jest znaczenie DPF dla Twojego biznesu?

Co to jest Data Privacy Framework?

Data Privacy Framework (w skrócie DPF) dotyczy swego rodzaju porozumienia pomiędzy USA i UE, które ma na celu określenie zasad związanych z przekazywaniem oraz przetwarzaniem danych osobowych obywateli Unii Europejskiej. Można powiedzieć, że stanowi odpowiedź na dwa poprzednie programy – “Safe Harbour” oraz “Privacy Shield”, które decyzją TSUE, zostały uznane za nieważne.

Aktualne wyzwania i linie sporu wokół EU-US Data Privacy Framework w 2025–2026

Debata wokół EU-US Data Privacy Framework (DPF) trwa nadal – choć ramy te zostały formalnie uznane za „odpowiednie” przez Generalny Sądu UE we wrześniu 2025 r., to nadal pojawiają się poważne zastrzeżenia ze strony organizacji pozarządowych i ekspertów. Trybunał oddalił próbę unieważnienia porozumienia (Latombe v. Komisja), co na razie daje firmom pewność transferów danych, ale prawnicy wskazują, że sprawa może trafić do Trybunału Sprawiedliwości UE i nowe wyzwania nadal są możliwe.

Co oznacza orzecznictwo dla przedsiębiorstw i jak przygotować się na możliwe zmiany prawa

Jaka jest geneza Data Privacy Framework?

W dużym skrócie można powiedzieć, że stanowi on bezpośrednią kontynuację innego, pochodzącego z marca 2022 roku, porozumienia tzw. Trans – Atlantic Data Privacy Framework, które zostało zawarte na linii Stany Zjednoczone – Unia Europejska.

Jak łatwo się domyślić – jego treść dotyczyła ochrony prywatności. A mówiąc konkretniej – władze USA zobowiązały się do ustrukturyzowania pracy swoich służ wywiadowczych (dotyczącej dostępu, przetwarzania oraz wykorzystywania danych na temat obywateli UE).

Następstwem takiego porozumienia było, wydane przez prezydenta USA – Joe Bidena, specjalne polecenie (tzw. Executive Order) mające na celu wdrożenie odpowiednich zmian w amerykańskim prawie. Takie kroki prawne ze strony USA pozwoliły również na podjęcie odpowiednich kroków w UE, a dokładniej tzw. decyzji o adekwatności.

Decyzja o adekwatności – co to takiego?

Wspomniana już decyzja o adekwatności to nic innego, jak pewnego rodzaju “pozwolenie”, dzięki któremu państwo nienależące do Unii Europejskiej, może przetwarzać dane osobowe jej obywateli. Praktycznie tak, jakby samo również było jej członkiem.

Warunek stanowi przestrzeganie surowych standardów, których doskonały przykład stanowi, chociażby RODO. Oczywiście, w przypadku podmiotów z USA (Facebooka, Google’a i kilku innych) – nie muszą być one do końca identyczne. Ważne, aby w zbliżony sposób chroniły wszelkich kluczowych i wrażliwych informacji.

Taki zabieg sprawia, że wybrane amerykańskie podmioty* mogą swobodnie zbierać, przetwarzać, a nawet przesyłać dane. I to bez konieczności przeprowadzania badań czy dodatkowych procedur sprawdzających.

* Warto wspomnieć, że treść porozumienia uwzględnia wyłącznie firmy, które wchodzą w skład dedykowanego programu.

Jak wyglądała przeszłość poprzednika Data Privacy Framework?

W tym miejscu muszę zaznaczyć, że pierwsze poważne postanowienia w tej materii miały miejsce jeszcze w 2016 roku. Początkowo takim dokumentem była wspomniana wyżej tarcza “Privacy Shield”, której zapisy przyjęto dokładnie 12 lipca 2016 r. Blisko 4 lata później, bo w 16 lipca 2020 roku Trybunał Sprawiedliwości Unii Europejskiej postanowił, że uchwalone wcześniej przepisy nie zapewniają właściwego poziomu ochrony danych mieszkańców UE. Co za tym idzie – zdecydował o uchyleniu wcześniejszej decyzji, a kwestia przesyłu i przetwarzania danych pomiędzy UE i USA ponownie nie była objęta żadnym mechanizmem.

Treść tzw. Tarczy Prywatności unieważniono z dwóch zasadniczych powodów.

• Po pierwsze – w USA brakowało przepisów, które umożliwiałyby obywatelom UE realne dochodzenie swoich roszczeń z tytułu naruszenia ich prywatności.
• Po drugie – zdaniem przedstawicieli Unii Europejskiej, amerykańskie służby posiadały zbyt szerokie uprawnienia, które umożliwiały im “obchodzenie” zapisów tarczy.

Jak kwestia DPF prezentowała się w 2022 roku?

W kwestii negocjacji regulacji prawnych dotyczących Data Privacy Framework, do jakich doszło pomiędzy przedstawicielami Unii Europejskiej oraz władzami Stanów Zjednoczonych, to właśnie rok 2022 był prawdziwym “game-changerem”.

Trwające ponad rok negocjacje na linii przewodnicząca UE Ursula von der Leyen oraz prezydent USA Joe Biden, zaowocowały następnymi krokami:

• 25 marca 2022 roku – przedstawiciele obu stron wspólnie ogłosili osiągniecie zasadniczego porozumienia dotyczącego ram nowej umowy między UE i USA. Następnie dedykowane zespoły z Ameryki oraz Europy przez długie miesiące pracowały nad szczegółami wszystkich zapisów, a także adaptowały je do konkretnych przepisów oraz warunków prawnych.
• 7 października 2022 roku – prezydent Stanów Zjednoczonych Ameryki Północnej złożył swój podpis na tzw. dekrecie wykonawczym. W szerszej perspektywie miał na celu ograniczenie uprawnień służb, usprawnienie ochrony czy sposobu dochodzenia praw, a co za tym idzie – dostosowanie się do wymagań stawianych przez TSUE.
• 12 grudnia 2022 roku – Komisja Europejska przystąpiła do procesu, którego celem było potwierdzenie należytego poziomu ochrony danych osobowych, które są przetwarzane na linii UE – USA. Ten krok w dalszej perspektywie pozwolił na ponowne działanie (zbieranie, wysyłanie i agregowanie przez nich danych) amerykańskich podmiotów – biorących udział w specjalnym programie.

* Bądź jak kto woli – „delikatnego” nieporozumienia.

Przyszłość Data Privacy Framework. Czego możemy spodziewać się w 2023 roku?

Oczywiście, potwierdzenie właściwego stopnia ochrony wcale nie jest równoznaczne z podjęciem odpowiednich kroków prawnych. Kolejnymi niezbędnymi działaniami, które zostaną podjęte prawdopodobnie w 2023 roku, będą: projekt decyzji stwierdzającej odpowiedni stopień ochrony, a tuż po niej – rozpoczęcie samej procedury jej przyjęcia.

Ta ostatnia wiąże się z koniecznością przeprowadzenia dodatkowych etapów, w tym:

• Wypracowania opinii Europejskiej Rady Ochrony Danych (EROD).
• Uzyskania zgody od komitetu złożonego z przedstawicieli państw członkowskich.
• Kontroli decyzji – przeprowadzonej przez Parlament Europejski.

Po wykonaniu tych działań Komisja Europejska będzie mogła podjąć finalną decyzję.

Założenia DPF, czyli co tak naprawdę oznacza wdrożenie tych zapisów?

Kluczowe wnioski płynące z tego rodzaju porozumienia możemy podzielić na dwie zasadnicze grupy.

Nr 1 to kwestia odpowiedzialności poszczególnych stron

Możliwości przetwarzania danych dotyczą wyłącznie certyfikowanych podmiotów, które należą do specjalnego programu. Podobnie, jak w przypadku europejskich standardów – będą musiały one informować o fakcie przetwarzania tego typu danych.

Amerykańskie podmioty uprawnione do przetwarzania danych są zobowiązane do przestrzegania zasad opisywanych przez RODO. Dotyczy to zarówno administratorów, jak również jednostek działających na terenie Stanów Zjednoczonych.

Decyzja przyjęcia do programu Date Privacy Framework będzie poprzedzona procesem certyfikacji, za który odpowiada Departamentu Handlu USA. Certyfikat ma rok ważności, po którym można ubiegać się o jego przedłużenie.

Nr 2 to kwestia skarg i dochodzenia swoich praw

W myśl przepisów zmianie ulegnie również podejście do osób oraz podmiotów, których dotyczy przetwarzanie danych. DPF umożliwi im składanie skarg, które mogą kierować zarówno do jednostek przetwarzających dane, jak i instytucji związanych administracji państwa (bezpośrednio w USA). Dodatkowo tego rodzaju roszczenia bądź skargi będą mogły być kierowane również do podmiotów Unii Europejskiej.

EU-US Data Privacy Framework – podsumowanie

Mogę śmiało stwierdzić, że wdrożenie Data Privacy Framework należy rozpatrywać jako pozytywny krok w stronę usystematyzowania przepisów, a co za tym idzie – przede wszystkim wyjście z “prawnego klinczu”, w jakim do tej pory znajdowało się wiele jednostek.

DPF w jasny sposób określa granice “kto” i “co” może robić z danymi należącymi do obywateli Unii Europejskiej. Jednocześnie dbając o transparentność ich przetwarzania, jak znacząco podnoszą poziom ochrony.

Jaki jest znaczenie DPF dla Twojego biznesu?

Jeśli jeszcze nie do końca udało Ci się zrozumieć ideę oraz złożoność tych wszystkich procesów, a mimo wszystko chcesz wiedzieć “czy” oraz w jaki sposób mogą one wpływać na Twoją firmę (zwłaszcza na dane, które pozyskujesz i przetwarzasz, chociażby za pomocą narzędzi należących do Google bądź Facebooka) – mamy dla Ciebie gotowe rozwiązanie.

Skorzystaj ze wsparcia fachowców Conversion, którzy – nie bójmy się tych słów – praktycznie “zjedli zęby” na tego typu tematyce. Jeżeli chcesz uzyskać fachową pomoc – pogadajmy.

Więcej artykułów w tematyce prywatności już niebawem!

*** WAŻNE: Treść niniejszej publikacji nie stanowi porady lub informacji prawnej, lecz ma na celu wyłącznie opisanie istniejącej obecnie sytuacji oraz możliwych sposobów działania. W związku z tym publikacja nie powinna być podstawą do podejmowania jakichkolwiek decyzji związanych z obowiązującymi przepisami prawa.

Należy pamiętać, że prawo ulega ciągłym zmianom, w związku z czym treść publikacji mogła się zdezaktualizować. Ponadto artykuł nie uwzględnia indywidualnych okoliczności, które w danym przypadku mogą być bardzo istotne, lecz stanowi jedynie opis ogólnej sytuacji związanej ze stosowaniem Google Analytics. ***

The post EU-US Data Privacy Framework – czym jest? Podsumowanie 2022 i plany na 2023. first appeared on Conversion.

Z pewnością kojarzysz to słynne powiedzenie mówiące o tym, że połowa budżetu marketingowego jest zawsze marnowana. Nikt jednak nie wie, która połowa. Musisz wiedzieć, że tak było kiedyś, gdy do wielu zadań z zakresu promocji czy sprzedaży w Internecie, podchodziło się na zasadzie “wydaje mi się…”, “u mojego sąsiada działa”, “szwagier mi tak doradził” lub po prostu zwykłego “wróżenia z fusów”.

Obecnie, dzięki rozwijającej się technologii, dostępowi do coraz bardziej zaawansowanych narzędzi, a przede wszystkim – rosnącej świadomości właścicieli i osób odpowiedzialnych za zarządzanie firmami – to stwierdzenie nie ma już racji bytu. Wszystko przez fakt, że biznesy coraz chętniej korzystają z dobrodziejstw, jakie daje im analityka internetowa.

Chcesz poznać jej dokładną definicję, przekonać się, jak działa, sprawdzić dostępne narzędzia, a na koniec dowiedzieć się, dlaczego warto? W takim razie zapraszam Cię do lektury tego wpisu. Przed Tobą naprawdę potężna dawka wiedzy na temat analityki internetowej!

Co znajdziesz w tym artykule?
Czym jest analityka internetowa?
Trend 2026: Analityka internetowa wspierana przez sztuczną inteligencję w praktyce
Jak działa analityka internetowa?
Do czego służy analityka internetowa? Jak wykorzystać pozyskane dane?
Narzędzia wykorzystywane w analityce internetowej. Czego warto używać?
Dlaczego analityka jest tak ważnym elementem biznesu?
Zagrożenia, czyli analityka internetowa a prywatność użytkowników
Analityka internetowa – podsumowanie

Czym jest analityka internetowa?

Analityka internetowa jest gałęzią jeszcze większego zagadnienia o nazwie, uwaga… analityka ! Oba dotyczą tego samego, z tą różnicą, że ta pierwsza jest zawężona do obszaru skupiającego się wokół aktywności w sieci.

Jej rolą jest stawianie użytkownika Internetu w centrum zainteresowań, dążenie do poznania i analizy jego zachowań, a następnie – budowanie procesów decyzyjnych i wdrożeń, które pozwolą na jak najlepsze dopasowanie oferty oraz komunikacji marketingowej firmy – bezpośrednio do jego preferencji.

Można więc powiedzieć, że analityka internetowa to cały ekosystem narzędzi, ludzi, procesów oraz kultury, których połączenie pozwala na podejmowanie trafnych decyzji wspierających rozwój biznesu online.

Choć samo zagadnienie może wydawać się trudne, a co za tym idzie – zarezerwowane dla umysłów ścisłych – zasada jego funkcjonowania jest bardzo prosta.

Otóż analityka internetowa to tak naprawdę działanie opierające się na stawianiu sobie konkretnych pytań biznesowych, w tym m.in.: “Co? Jak? Dlaczego?”, a następnie – szukanie na nich właściwych odpowiedzi.

Obszary zainteresowania, czyli kto powinien korzystać z analityki internetowej?

Jak sama nazwa wskazuje – ten rodzaj analityki dotyczy świata online, a więc wszystkiego, co dzieje się w tzw. digitalu. W związku z tym, do jednych z największych beneficjentów, należą właściciele sklepów internetowych i strony www (w tym landing page, serwisy informacyjne, a nawet blogi), dla których analityka jest nieocenionym źródłem wiedzy o byłych, obecnych, jak i potencjalnych klientach.

Trend 2026: Analityka internetowa wspierana przez sztuczną inteligencję w praktyce

Praktyczne zastosowania AI w analizie danych i marketingu online

Jak działa analityka internetowa?

W ten sposób możemy wyodrębnić 4 główne etapy analityki internetowej:

Etap numer 1: rozpoznanie potrzeb biznesowych,

Punktem wyjścia każdej udanej analizy jest zmapowanie potrzeb jej finalnych odbiorców, a następnie – opracowanie takich działań, które będą w stanie odpowiedzieć na ich konkretne wymagania. W tym miejscu niezwykle ważną rolę odgrywa więc umiejętność zadawania właściwych pytań (najczęściej tych, które skupiają się na poznaniu celu analizy, czyli “dlaczego?”).

Etap numer 2: wyciąganie i “obróbka” danych 

Ta część dotyczy wszystkich aktywności związanych z gromadzeniem wartościowych danych, które mogą w jakikolwiek sposób wpłynąć na biznes, jak i podejmowanie kluczowych decyzji na temat jego funkcjonowania. Takie dane mogą pochodzić z różnych miejsc (narzędzi), a także dotyczyć różnych obszarów, o czym opowiem za chwilę. 

Etap numer 3: wizualizacja informacji

Gdy dane są już wyciągnięcie oraz wstępnie “obrobione” – pora zadbać o to, aby mogli je odczytać, a następnie wykorzystać nie tylko analitycy, ale przede wszystkim odbiorcy biznesowi (w tym reprezentanci działów marketingu, sprzedaży, jak i wielu innych).

Ta część skupia się na prezentacji informacji w takiej formie, aby były jasne, klarowne i pozwalały na ich odczytanie oraz podejmowanie decyzji.

Etap wizualizacji polega więc na integracji i prezentacji danych, które pochodzą z różnych systemów i środowisk. Często, w zależności od potrzeb konkretnych firm i organizacji, odbywa się z wykorzystaniem hurtowni danych lub tzw. data lake, które umożliwiają zbudowanie bardziej kompleksowego systemu raportowania (Business Intelligence).

Etap numer 4: wyciąganie wniosków i opracowywanie rekomendacji

Ostatnim z kluczowych etapów, którym zajmuje się analityka, a raczej odpowiedzialni za nią analitycy internetowi, jest interpretacja pozyskanych informacji.

Rolą analityki jest więc pokazanie, co oznaczają te wszystkie dane, a następnie – przedstawienie gotowych propozycji działań, które mogą mieć różne cele, w tym:

• Aktywizacja użytkowników.
• Określenie wysokości, a także sposobu podziału budżetu marketingowego na konkretne kanały dotarcia do użytkowników (m.in. dzięki efektywnej atrybucji konwersji).
• Planowanie i budowanie ścieżek użytkowników (omnichannel).
• Segmentacja userów i personalizacja sposobów komunikacji z odbiorcami.

Naturalnie, przykładów może być zdecydowanie więcej. Jednak wszystkie łączy wspólny cel, jakim jest działanie na rzecz konkretnej organizacji. W tym: poprawy wskaźników, ograniczenia kosztów, zwiększenia zysków lub innego kluczowego (z perspektywy firmy) obszaru.

W tym aspekcie pracę analityków coraz częściej wspierają algorytmy sztucznej inteligencji (tzw. AI), które są wykorzystywane w odniesieniu do marketingu online (m.in. do optymalizacji strategii biddowania), jak i opracowywania silników rekomendacyjnych.

Warto też wspomnieć, że każdy z wyżej wymienionych punktów powinien być procesem ciągłym, który należy powtarzać, weryfikować i w razie potrzeby – optymalizować. Tylko takie podejście pozwoli na uzyskanie maksymalnych korzyści płynących z analityki internetowej .

Do czego służy analityka internetowa? Jak wykorzystać pozyskane dane?

W tym miejscu możemy wyróżnić dwa zasadnicze obszary.

Pierwszy z nich to mierzenie skuteczności działań marketingowych

Analityka internetowa pozwala przypisywać wagi do konkretnych działań, a także sprawdzać, co i w jaki sposób przynosi efekty. Wykorzystuje się ją m.in. do określania podstawowych wskaźników takich, jak: OR i CTR, bounce rate, czas spędzony na stronie, liczba porzuconych koszyków oraz wielu innych.

Jednak zainteresowania analityki internetowej sięgają zdecydowanie dalej. Oczywiście, w tym zestawieniu nie może zabraknąć współczynnika konwersji (polecam osobny artykuł na temat: atrybucji konwersji online), który może dotyczyć sprzedaży produktów i usług, subskrypcji (np. na newsletter), a nawet ilości kontaktów (tzw. lead generation). Sprawdza się również przy wyznaczaniu oraz mierzeniu najróżniejszych KPI firmy.

Osobiście stoję jednak na stanowisku, że “poważna” działania analityczne sięgają zdecydowanie dalej, a wymienione powyżej miary stanowią jedynie wstęp do czegoś zdecydowanie większego . W mojej ocenie duże znaczenie ma bowiem dążenie* do mierzenia takich metryk, jak: inkrementalne ROAS, Lifetime Value, Actual Acquisition Cost i innych. Uważam, że to właśnie one mogą stanowić podstawę do dalszych działań, a co za tym idzie – podejmowania właściwych decyzji biznesowych (i nie tylko).

* Dlaczego “dążenie”? Ponieważ takie podejście do analityki to stosunkowo trudne zadanie, które wymaga dobrego przygotowania, odpowiedniego zaplecza oraz czasu.

Drugi obszar dotyczy optymalizacji konwersji oraz innych wskaźników

Dysponując kompleksową wiedzą na temat osiąganych wyników, tego “co i jak” działa oraz rekomendacjami* związanymi z ewentualnymi usprawnieniami – możemy przystąpić do faktycznej optymalizacji i wdrażania zmian w wybranych dziedzinach.

Zakres takich działań może być bardzo szeroki i dotyczyć zarówno kwestii UX (user-experience) serwisów internetowych, planowania, projektowania i dodawania określonych funkcjonalności, doboru źródeł pozyskiwania ruchu, jak i wielu innych czynników. W tym celu wykorzystuje się m.in. testy A/B oraz segmentację użytkowników.

* Warto pamiętać, że oba wyżej wymienione obszary (zarówno dokonywania pomiarów, jak i optymalizacji) są nierozerwanie związane z ciągłym procesem analizy i opracowywania rekomendacji, który towarzyszy każdemu z nich. Profesjonalne podejście do analityki internetowej wymaga bowiem nieustannego dążenia do poprawy wskaźników pomagających osiągać wyznaczone cele.

Kto odpowiada za analitykę internetową?

Chcesz wiedzieć, jak wygląda praca analityków internetowych i sprawdzić, czy masz predyspozycje, aby zostać jednym z nich? Koniecznie sprawdź ten artykuł: Analityk Internetowy: co musi “mieć”, aby firma miała z niego pożytek?

Czy to wszystkie zagadnienia, jakich dotyka analityka internetowa?

Już dawno przestała dotyczyć wyłącznie tego, co dzieje się na stronie czy e-sklepie. Analitycy, jak i osoby odpowiedzialne za biznes, zaczęły zdawać sobie sprawę z tego, że to, co dzieje się wewnątrz serwisu, jest prawie tak samo ważne, jak to, co dzieje się poza nim.

W związku z tym analityka internetowa skupia się na odtwarzaniu całego tzw. customer journey, czyli ścieżki użytkownika. Mierzy i interpretuje aspekty związane z tym, jak użytkownik zachowuje się na stronie, ale także to, co robił, zanim w ogóle postanowił na nią wejść.

Umożliwia wyselekcjonowanie ścieżek, na których znajdują się użytkownicy, a następnie – dopasować do nich konkretne działania marketingowe (i nie tylko). Wspomniane etapy to:

• Acquisition , czyli pozyskiwanie użytkowników (skąd pochodzą, jakie kampanie reklamowe ich dotyczą itp.).
• Behaviour , czyli mierzenie i analiza ich zachowań (co klikają, jakie strony odwiedzają, co na nich robią itp.).
• Conversion , czyli konwersja, która w zależności od biznesu, może przyjmować różne formy (zakup, zapis do bazy, subskrypcja, pozostawienie danych kontaktowych itp.).
• Retention , czyli utrzymanie mogące polegać, chociażby na “przywiązaniu” klienta do firmy na określony czas lub też jego regularnych powrotach w celu dokonania kolejnych zakupów.

Dotyczy to zatem interakcji z takimi obszarami, jak: reklama płatna (Google, Facebook, Instagram, YouTube itp.), mailingi i newslettery, notyfikacje web push, wyszukiwarki internetowe (głównie Google).

Narzędzia wykorzystywane w analityce internetowej. Czego warto używać?

Jeżeli Twoja wiedza na temat analityki zatrzymała się na narzędziu o nazwie Google Analitycs – małe sprostowanie. Musisz zdawać sobie sprawę, że profesjonalnie prowadzone procesy analityczne składają się z etapów, które planuje i egzekwuje się w oparciu o zakres działań firmy, branżę czy sposoby jej promocji w sieci. 

Można więc powiedzieć, że do różnych faz służą również różne narzędzia analityczne. 

• Dane ze strony internetowej pozyskuje się m.in. za pomocą wspomnianego już Google Analytics, ale także Google Optimize (do prowadzenia testów A/B), czy chociażby Hotjar (do analizy zachowania użytkowników).
• Dane na temat prowadzonych działań marketingowych mogą pochodzić z: Google Marketing Platform (w tym te dotyczące kampanii płatnych: Search, Display oraz Video), Facebooka (kampanie FB Ads, Instagram itp.), a także zewnętrznych narzędzi do e-mail, SMS, web push marketingu, jak i całego marketing automation (Freshmail, Exponea, Synerise, PushPushGo i wiele innych). Do pomiaru aktywności z zakresu pozycjonowania (SEO) można z kolei wykorzystać: Google Search Console, Semstorm, Senuto, Ahrefs i kilka innych rozwiązań. Większość wymienionych można zastąpić za pomocą rozwiązań adserwerowych*.

* Rozwiązania adserwerowe to narzędzia umożliwiające prowadzenie działań marketingowych online. Do ich zadań należy m.in.: dynamiczne wyświetlanie reklam, analizowanie ich skuteczności (w tym czy odbiorcy je widzieli i kliknęli), a także zbieranie innych informacji na temat ścieżki klientów.

Dlaczego wykorzystuje się aż tyle narzędzi analitycznych?

Po pierwsze – jest to związane bezpośrednio ze źródłami pochodzenia konkretnych informacji, a co za tym idzie – pewnymi ograniczeniami technologicznymi. Otóż każdą aktywność w sieci, czy też konkretne działania marketingowe, mierzy się w inny sposób. Zupełnie inaczej podchodzi się do aspektów związanych z płatnymi formami promocji, inaczej do pozycjonowania, a z goła inaczej do aktywności z zakresu marketing automation.

Po drugie – stosowanie różnych narzędzi do analityki internetowej wynika również z różnych etapów procesów decyzyjnych, na których znajdują się konkretni użytkownicy. W inny sposób należy patrzeć (i analizować!) użytkowników, którzy:

• Wchodzą w interakcję z firmą “z własnej woli”, np. za pośrednictwem wyszukiwarki Google.
• Mają kontakt z marką za pomocą mediów społecznościowych (Facebook, Instagram, LinkedIn, YouTube itp.) – zarówno za pomocą działań płatnych, jak i organicznych.
• Zapisują się na listę mailingową, aby otrzymywać zamówione informacje handlowe i edukacyjne.
• Odwiedzili już stronę lub “skonwertowali”, co pozwala na wystosowanie wobec nich tzw. remarketingu.

Przykłady takich działań mogę wymieniać w nieskończoność. Wszystkie łączy jednak fakt, że zarówno narzędzia, jak i podejście do analityki, powinny być dopasowane do etapu, na jakim znajduje się użytkownik.

Jak łączyć dane pochodzące z wielu miejsc?

W przypadku wykorzystywania kilku lub kilkunastu źródeł jednocześnie bardzo ważna jest możliwość szybkiej i sprawnej integracji pozyskanych danych. W tej roli doskonale sprawdza się, chociażby Google Data Studio, o którym przeczytasz w tym artykule.

Warto wiedzieć, że procesy analityczne mogą odbywać się również za pomocą dedykowanych rozwiązań – tworzonych specjalnie na potrzeby konkretnych biznesów. Ich budowa i wdrożenie są uzasadnione, zwłaszcza gdy firmy mają szczególne potrzeby dotyczące gromadzenia, przetwarzania oraz interpretowania danych.

Dlaczego analityka jest tak ważnym elementem biznesu?

Podobnie, jak w innych obszarach funkcjonowania firmy – zawsze chodzi o pieniądze. I choć prowadzenie działań z zakresu analizy internetowej “samo w sobie” nie generuje sprzedaży, to z pewnością ich wkład jest jednym z nadrzędnych elementów, które wpływają na wzrost zysków, jak i spadek kosztów. Dzieje się tak z kilku powodów.

Po 1 – daje dostęp do kompleksowych danych na temat użytkowników

Dobrze realizowana analityka internetowa to nieocenione wsparcie dla działów marketingu i sprzedaży. Ułatwia segmentację użytkowników, planowanie komunikacji, a co za tym idzie – także dobór właściwych kanałów oraz przypisywanie do nich odpowiednich budżetów (nie tylko reklamowych).

Po 2 – znajduje “wąskie gardła” i inne ograniczenia hamujące biznes

Czasami brak wzrostu zależy po prostu od występowania pewnych procesów (lub ich braku), które działają na niekorzyść firmy. Analityka internetowa umożliwia ich znalezienie, a następnie – opracowanie planu naprawczego.

Po 3 – pozwala planować i opracowywać strategie

Jednym z nadrzędnych elementów każdej firmy, która pragnie odnosić sukcesy, jest wizja tego, jak chce wyglądać i gdzie chce się znaleźć za kilka, kilkanaście, a nawet kilkadziesiąt lat. Rolą analityki internetowej jest również wsparcie w wytyczaniu drogi i prognozowaniu przyszłości biznesu.

Zagrożenia, czyli analityka internetowa a prywatność użytkowników

Choć powiedziałem całkiem sporo o zastosowaniu, a co za tym idzie – zaletach analityki internetowej, muszę również wspomnieć o pewnych jej niedoskonałościach.

Zmiany legislacyjne (tzw. RODO / GDPR w Europie i na całym świecie), a do tego coraz intensywniejsza rywalizacja pomiędzy gigantami technologicznymi (Google, Apple itp.) sprawiają, że dostęp do miarodajnych danych jest coraz bardziej ograniczony.

Choć dostawcy narzędzi starają się jak tylko mogą (doskonałym przykładem jest Consent Mode, o którym pisaliśmy na naszym blogu) – warto pamiętać, że pozyskiwane dane nigdy nie są 100-procentowym odzwierciedleniem rzeczywistości. A biorąc pod uwagę obecne podejście do kwestii prywatności użytkowników w Google Analytics – w przyszłości może być z tym jeszcze trudniej.

Analityka internetowa – podsumowanie

Zachowanie użytkowników Internetu ciągle ewoluuje. Userzy, z którymi mieliśmy do czynienia jeszcze 5 czy 10 lat temu, nie są tymi samymi ludźmi, którzy korzystają z sieci dzisiaj. Zmianie ulegają ich preferencje, przyzwyczajenia, oczekiwania, a nawet sposób korzystania z Internetu.

Firmy, które chcą nadążać za zmianami, a co najważniejsze – trafiać do swoich odbiorców, nie mają wyjścia. Jednym z kluczowych zagadnień, na których muszą się skupić, jest właśnie wdrożenie, rozwój i intensywna praca nad analityką internetową.

Jeżeli chcesz wiedzieć więcej na temat analiz, narzędzi i nie tylko – regularnie zaglądaj na naszego bloga. Zapraszam!

The post Analityka internetowa: co to jest, jak działa i jakie daje możliwości? 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.

Warto też pamiętać, że samo narzędzie analityczne to nie zawsze ostatnie ogniwo w pracy z danymi. Kiedy wyniki trafiają do prezentacji dla zarządu czy klienta, liczy się również oprawa wizualna. Narzędzia takie jak Canva oferują gotowe szablony wykresów i infografik, a przede wszystkim pozwalają błyskawicznie nadać danym spójną, profesjonalną szatę graficzną – bez angażowania grafika i bez znajomości zaawansowanych narzędzi projektowych. Szczególnie przydaje się to przy tworzeniu prezentacji, gdzie liczy się nie tylko treść, ale i pierwsze wrażenie.

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.

Przebudowa polityki prywatności, przymus zbierania i przetwarzania mnóstwa skomplikowanych zgód, a do tego konieczność tworzenia regulaminów lub w skrajnych przypadkach – powoływania oddzielnych stanowisk, chociażby ds. ochrony danych osobowych.

Jeżeli jeszcze kilka miesięcy temu miałbym omówić przepisy RODO w jednym zdaniu, to właśnie wyglądałoby to tak, jak powyżej… Niestety, rzeczywistość okazała się jeszcze bardziej wymagająca niż każdy z nas mógłby przypuszczać. A wszystko przez szczególną “troskę” o bezpieczeństwo danych osobowych – dla państw oraz ludzi z Unii Europejskiej.

Co zrobić, aby działania Analyticsa było zgodne z aktualnymi przepisami, a co za tym idzie – w ten sposób pozwoliło uniknąć widma konsekwencji prawnych oraz finansowych? Właśnie temu obszarowi poświęciłem cały artykuł. Zapraszam do lektury!

Co znajdziesz w tym artykule?
Przepisy RODO kontra funkcjonalności Google Analytics – wprowadzenie
Czy Google Analytics jest legalny? A jeśli nie, to co zrobić, aby taki się stał?
#1 Zrezygnuj z Universal Analytics i skup się na rozwoju Google Analytics 4
Jakie funkcjonalności w Google Analytics 4 pozwalają zmaksymalizować zgodność z RODO?
#2 Oceń potencjalne ryzyko braku zgodności związanej z włączeniem Google Signals
#3 Upewnij się, że Twoja organizacja ma aktualny Data Processing Amendment dla Google Analytics 4
#4 Zależy Ci na jeszcze wyższym poziomie zgodności i bezpieczeństwa?
Zgodność Google Analytics 4 z RODO – podsumowanie

Przepisy RODO kontra funkcjonalności Google Analytics – wprowadzenie

Wcale nie przesadzę, jeśli powiem, że (z perspektywy analityków internetowych oraz wielu innych specjalistów) praktycznie cały 2022 rok stał pod wielkim znakiem zapytania pt.: jak zakończą się rozmowy dwóch stron na temat Transatlantyckich Ram Ochrony Danych (“EU-US Privacy Framework”)?

Patrząc na konkretne deklaracje ze strony prezydenta USA (Joe Bidena) oraz prezydentki UE – Von Der Leien, finał wydaje się naprawdę bliski.

Mam tu na myśli przede wszystkim:

• Ogłoszenie porozumienia w sprawie nowych Transatlantyckich Ram Ochrony Danych pomiędzy UE oraz USA. – (25 Marca 2022 r.).
• Podpisanie rozporządzenia wykonawczego (Executive Order), które zawiera merytoryczne ograniczenia dostępu do danych przez amerykańskie krajowe organy bezpieczeństwa, jak i ustanowiony nowy mechanizmu odwoławczego – dotyczących zarówno merytorycznego ograniczenia dostępu amerykańskich krajowych organów bezpieczeństwa do danych, jak i ustanowienia nowego mechanizmu odwoławczego. (8 Października 2022 r.).

Jeżeli chcesz dowiedzieć się, jakie kolejne kroki będą podejmowane w obszarze bezpieczeństwa danych w UE – zapraszam Cię do lektury tego wpisu. Zawarłem w nim wiele informacji o tym, co wydarzyło się w 2022 rok, a także, co czeka nas w roku 2023. Naturalnie, z perspektywy EU-US Privacy Framework.

Czy Google Analytics jest legalny? A jeśli nie, to co zrobić, aby taki się stał?

Zdania w tej materii są i będą podzielone – przynajmniej do czasu oficjalnego wejścia w życie, wspomnianego już – EU-US Privacy Framework. Jednak tym, czego możemy być pewni na 100 procent, jest fakt, że każda organizacja, która korzysta z GA – powinna jak najszybciej zadbać o bezpieczeństwo danych osobowych swoich klientów. Oczywiście, mając również na szczególnej uwadze postanowienia zawarte w RODO. Jak to zrobić? Dokładne informacje na ten temat czekają na Ciebie w kolejnych akapitach.

#1 Zrezygnuj z Universal Analytics i skup się na rozwoju Google Analytics 4

Na początku warto podkreślić, że wszystkie dotychczasowe wyroki w UE przeciwko Google Analytics odnosiły się do starszej wersji tego narzędzia. Głównym powodem takiego stanu rzeczy był fakt, iż Universal Analytics (UA), według decyzji uprawnionych organów, po prostu nie spełnia już wymagań zawartych w Schrems II.

Mówiąc wprost – Universal Analytics nie posiada wystarczających ustawień, które pozwalałyby w pełni wykluczyć dane personalnie identyfikowalne (tzw. PII). Dodatkowo umożliwia przetwarzanie danych osobowych przez Google LLC w Stanach Zjednoczonych, co jest jednym z filarów obecnego sporu w zakresie wspomnianych Transatlantyckich Ram Ochrony Danych.

W czasie, gdy to UA stanowi główne ryzyko dalszych niezgodności w otoczeniu prawnym, Google postanowiło skupić się w pełni na rozwoju nowej wersji – GA4, która posiada zabezpieczenia oraz ustawienia stworzone z myślą o prywatności użytkowników.

Nowa odsłona najpopularniejszego narzędzia do analityki internetowej ma zapewnić maksymalną możliwą zgodność z RODO – do momentu wejścia w życie Transatlantyckich Ram Ochrony Danych.

Jakie funkcjonalności w Google Analytics 4 pozwalają zmaksymalizować zgodność z RODO?

Jak widzisz – w 2022 roku w obszarze danych i zmiany standardu ich mierzenia działo się naprawdę sporo. Firma Google także nie próżnowała, co zaowocowało wprowadzeniem funkcjonalności pozwalających na znaczne podniesienie zgodności z RODO. Możemy do nich zaliczyć m.in.:

Dane z UE zbierane i przetwarzane na serwerach zlokalizowanych na terenie Unii Europejskiej

Jedną z kluczowych kości niezgody stało się miejsce przechowywania danych użytkowników z Europy, które dotychczas znajdowało się w Stanach Zjednoczonych. Przeniesienie tych procesów na teren europejski może oznaczać finalne rozwiązanie przynajmniej części problemu transferów danych pomiędzy USA i UE, na których skupiały się wszystkie dotychczasowe decyzje organów ochrony danych o niezgodności z prawem.

Aktualnym pozostaje jednak pytanie, czy tak pozostanie. W końcu do tej pory nie ogłoszono ani tym bardziej nie rozpatrywano żadnych spraw po wprowadzeniu tej funkcjonalności. Dlatego z wysuwaniem dalszych wniosków radzę poczekać, aż do ostatecznego wejścia w życie “EU-US Privacy Framework”.

Google Analytics 4 nie rejestruje adresów IP

Na początku Google ograniczył tę aktywność do zwykłej anonimizacji adresów IP (tzw. IP Anonymization). Sytuacja zmieniła się, gdy Garante (włoskie UODO), uznało tę funkcjonalność za niewystarczającą. Gigantowi z USA nie pomógł skrócony adres IP, który wg. decyzji organów, dalej pozwalał gromadzić dane osobowe o urządzeniu oraz przeglądarce. Z tego powodu podjęto decyzję o całkowitym zaniechaniu rejestrowania adresów IP przez GA4.

Pełna treść tej decyzji znajduje się tutaj: https://www.garanteprivacy.it/home/docweb/-/docweb-display/docweb/9782874

Nadal chcesz korzystać z takiej opcji? Pamiętaj, że adres IP w GA4 powinien być używany wyłącznie do standardowej komunikacji oraz do wysokopoziomowej informacji o lokalizacji, a następnie – odrzucany.

Regionalne kontrole dla Google Signals

Funkcjonalność Google Signals stwarza ryzyko pojawienia się niezgodności z RODO w niektórych krajach, takich jak: Austria, Francja czy Włochy.

Warto pamiętać, że Google Analytics daje możliwość włączenia lub wyłączenia Google Signals dla określonych regionów. A to z kolei umożliwia dopasowanie konkretnych opcji do równie konkretnych obszarów: włączając na rynkach o niższym ryzyku zgodności lub wyłączając w regionach, w których może stanowić istotny problem.

Dodatkowa kontrola gromadzenia granularnych danych dotyczących lokalizacji i urządzeń

Dotychczas (czyli w poprzednich wersjach GA), dane o urządzeniach i lokalizacjach były gromadzone w sposób automatyczny. GA4 daje możliwość zaprzestania zbierania tych granularnych danych – już na poziomie danego kraju.

Rezygnując z agregowania takich informacji, łatwo wyeliminujesz wiele punktów styku, które przez regulacje prawne tj. RODO, zostały określone jako personalnie identyfikowalne tzw. PII.

Musisz jednak mieć na uwadze, że wyłączenie takich funkcjonalności będzie miało znaczący wpływ na ilość oraz jakość gromadzonych danych. A to, jak pewnie się domyślasz, będzie wiązało się z poważnymi konsekwencjami z zakresu raportowania – usuwając możliwość wykonywania jakichkolwiek analiz lokalizacji czy urządzeń.

Wdrożenie polityki zarządzania zgodami z wykorzystaniem Consent Mode

Na wstępie musisz mieć pewność, że użytkownicy Twojej strony internetowej mają wgląd do aktualnej polityki prywatności, która jest zgodna z zaleceniami zespołu ds. ochrony prywatności. Zapisy polityki Twojej firmy muszą informować o tym, jakie dane osobowe są gromadzone, w jaki sposób są wykorzystywane, a także, czy dochodzi do ich przetwarzania poza Unią Europejską (i/lub przez organizacje międzynarodowe).

Ten poziom przejrzystości oraz gromadzenia danych musi stać się częścią procesu wyrażania zgody przez każdego użytkownika, który odwiedza Twoją stronę.

#2 Oceń potencjalne ryzyko braku zgodności związanej z włączeniem Google Signals

Bez wątpienia funkcja Google Signals niesie za sobą wiele biznesowych korzyści. Łatwo dostrzec je zwłaszcza w działaniach remarketingowych, które dają Ci możliwość tworzenia sprofilowanych list odbiorców, czy zaawansowanej analizy użytkowników. Jest jednak jedno małe “ale” – pod warunkiem, że masz pewność, że w ogóle możesz z niej korzystać.

Kluczowe dla problemu zgodności Google Signals z RODO jest zbieranie dodatkowego identyfikatora użytkownika, gdy jest on zalogowany do usługi Google (np. poczty Gmail, przeglądarki Chrome, itp.) – w tej samej przeglądarce, z której wchodzi na stronę internetową.

Głównym powodem zagrożenia jest wspomniany identyfikator (tzw. Google ID) oraz powiązanie go z identyfikatorem pierwszej strony (tzw. Client ID). Nadal nie jest bowiem do końca jasne czy dodatkowa czynność przetwarzania, którą podejmuje Google, jest objęta nowszymi zmianami architektonicznymi w celu zapewnienia większej ochrony prywatności z GA4.

Aby mieć pewność, że ten obszar działalności Twojej organizacji jest zgodny z aktualnymi przepisami – zalecam skonsultowanie się z zespołem ds. danych osobowych.

#3 Upewnij się, że Twoja organizacja ma aktualny Data Processing Amendment dla Google Analytics 4

Nawet jeśli wydaje Ci się, że wykonano wszystkie niezbędne czynności, to musisz wziąć pod uwagę, że zawsze coś może pójść nie do końca zgodnie z założeniami. Właśnie dlatego tak istotne jest, aby wykorzystanie GA4 (a co za tym idzie – jego zgodność z RODO), zostało dokładnie zweryfikowane przez zespoły ds. ochrony prywatności.

Proces ten musi obejmować ocenę środków technicznych i operacyjnych stosowanych w celu ochrony danych, zarówno przez organizację, jak i Google. W przypadku złożenia skargi przeciwko Twojej organizacji, posiadanie dokumentacji z tych ocen będzie miało kluczowe znaczenie dla wykazania zgodności. Dokumentacja ta powinna zawierać szczegółowe informacje na temat gromadzonych i przetwarzanych danych, rodzajów danych osobowych, sposobu wykorzystania danych, oceny wszelkich zagrożeń dla użytkowników oraz zabezpieczeń wdrożonych w celu zmniejszenia zagrożeń.

#4 Zależy Ci na jeszcze wyższym poziomie zgodności i bezpieczeństwa?

W takim razie koniecznie rozważ zastosowanie tzw. Server-Side GTM. Jest to rozwiązanie, które pozwala łączyć dane pochodzące z wielu narzędzi (m.in. Analytics, Google Ads, czy Meta), a następnie – przetwarzać je bezpośrednio po stronie serwera należącego do Twojej organizacji. Ponadto, tzw. ssGTM daje opcję strumieniowego przesyłania danych First Party do własnych hurtowni, które mają ten sam format oraz strukturę, co sam Google Analytics 4. Poza lepszą ochroną danych, pozwala również na automatyzację procesów raportowania. Wspiera, chociażby analizę zachowań użytkowników, a także jest pomocnym narzędziem zarówno przy wyznaczaniu, jak i mierzeniu wybranych KPI.

Oczywiście tematyka Server-Side GTM jest bardziej złożona. Jeżeli chcesz się w nią zagłębić – więcej wartościowych informacji czeka na Ciebie w tym artykule: Server side tagging – czym jest i jak działa?

Zgodność Google Analytics 4 z RODO – podsumowanie

Jak widzisz – wiele niejasności, wysoki poziom skomplikowania samych przepisów, jak i różne podejście do ich interpretacji (np. w zależności od regionu) sprawiają, że zgodność GA4 z RODO nie zawsze da się określić za pomocą kilku prostych zabiegów.
Jeżeli zależy Ci na tym, aby działania Twojej firmy były w pełni legalne – pamiętaj, aby podejść do tego procesu z dużą ostrożnością, a co najważniejsze – zaangażować specjalistów reprezentujących różne dziedziny (od analityków, programistów, aż po ekspertów z zakresu ochrony danych).

A jeśli uważasz, że Twojej firmie przyda się wsparcie profesjonalnych konsultantów “z zewnątrz” – skorzystaj z pomocy Conversion. Z przyjemnością podzielimy się swoją wiedzą i doświadczeniami, aby ułatwić Ci dostosowania się do nowych przepisów.

*** WAŻNE: Treść niniejszej publikacji nie stanowi porady lub informacji prawnej, lecz ma na celu wyłącznie opisanie istniejącej obecnie sytuacji oraz możliwych sposobów działania. W związku z tym publikacja nie powinna być podstawą do podejmowania jakichkolwiek decyzji związanych z obowiązującymi przepisami prawa.

Należy pamiętać, że prawo ulega ciągłym zmianom, w związku z czym treść publikacji mogła się zdezaktualizować. Ponadto artykuł nie uwzględnia indywidualnych okoliczności, które w danym przypadku mogą być bardzo istotne, lecz stanowi jedynie opis ogólnej sytuacji związanej ze stosowaniem Google Analytics. ***

The post Google Analytics, a RODO. Jak uzyskać maksymalną zgodność? first appeared on Conversion.