Czego dowiesz się z tego wywiadu:

Ewolucja technologiczna: od korporacji do zwinnych środowisk

Wyzwania logistyczne w e-commerce a rozwój marketingu

Dlaczego projekty technologiczne upadają i czym jest efekt „kalafiora”

Zastosowanie agentów AI w zwinnym rozwoju produktu

Podsumowanie: Główne wnioski z rozmowy

Ewolucja technologiczna: od korporacji do zwinnych środowisk

Początki kariery z twardą technologią i pierwsze kroki w e-commerce

Mariusz Michalczuk: Cześć, witam Cię w kolejnym odcinku podcastu z serii Date with Data Talks, czyli podcastu od praktyków danych do praktyków wykorzystania danych. Dzisiaj moim gościem jest Daniel Kierdal. Dzisiaj będziemy więcej mówili o stronie danych internetowych i technologii. Masz ogromne doświadczenie we wdrażaniu narzędzi. Pracowałeś w dużych firmach, a obecnie rozwijasz swój startup. Opowiedz o swoim doświadczeniu i o tym, jak technologia zmieniała się na przestrzeni lat, zwłaszcza w ujęciu biznesowym.

Daniel Kierdal: Cześć. Zajmowałem się technologią od początku kariery. Na starcie to była twarda technologia. Zaczynałem w niewielkiej firmie Optimus, a potem trafiłem do IBM, gdzie zajmowałem się hardwarem, serwerami napędzającymi centra danych. Wtedy to były jeszcze silosowe, potężne systemy skalowane pionowo. Następnie poszedłem w kierunku oprogramowania, pozostając w warstwie niskopoziomowej technologii. Z IBM przeszedłem do Adobe. To był moment, w którym uznałem, że odchodzę od czystej technologii na rzecz marketingu i biznesu. Zmiana i rewolucja w sposobie zbierania i wykorzystywania danych online były niezwykle odkrywcze. Potem trafiłem do SAP, do działu martechowego, a ostatecznie poszedłem na swoje. Odpalam już trzeci startup i wszystkie w jakiś sposób krążą wokół danych, ponieważ to one są prawdziwym paliwem.

Mariusz Michalczuk: Nasze ścieżki po raz pierwszy przecięły się właśnie w Adobe, przy rozwiązaniu Adobe Analytics, które było jednym z pierwszych enterprise’owych narzędzi do analizy danych. Powiedz, jak zmieniało się samo podejście do wdrożeń na przestrzeni tych lat? Jak to wyglądało kiedyś, gdy dane trzymało się na serwerach, a nie w chmurze?

Daniel Kierdal: Rewolucja była kosmiczna. Gdy zajmowałem się serwerami z DB2, były to czasy projektów wyłącznie dla firm enterprise, bo tylko one inwestowały w taki sprzęt. Hurtownie danych budowano wtedy przez 2-3 lata do pierwszego uruchomienia. Planowano cały model danych, źródła, transformacje – wszystko metodyką waterfall od A do Z. Dopiero po trzech latach pojawiał się pierwszy raport. W dzisiejszych czasach to nieakceptowalne, nie tylko ze względu na czas. Świat zmienia się na tyle szybko, że po pół roku zaplanowane dane są już często niepotrzebne albo stanowią tylko ułamek tego, czego biznes naprawdę wymaga do podejmowania decyzji.

Przejście do zwinnego zarządzania projektami

Mariusz Michalczuk: Zakładam, że firmy decydujące się na wdrożenie musiały być niesamowicie cierpliwe i gotowe na długie oczekiwanie. Dziś, szczególnie w świecie startupów, oczekuje się namacalnych efektów już po pierwszych iteracjach.

Daniel Kierdal: Zgadza się. Zmieniło się to na iterowanie i zwinne metodyki wytwarzania. Po drodze wiele projektów waterfallowych upadło, ponieważ świat zmieniał się za szybko. Wymagały ciągłych zmian i modyfikacji, na które brakowało czasu. Istnieją spektakularne przykłady na rynku, gdzie duży detalista po kilku latach i wyrzuceniu w błoto pół miliarda euro, zrezygnował z wdrożenia systemu. Zmieniło się też pokolenie. Nawet w korporacjach ludzie nie chcą już czekać. Wszyscy oczekują efektów „tu i teraz”. Mamy kawałek kodu, testujemy go, sprawdzamy, co możemy wyciągnąć, a następnie dokładamy kolejne źródło danych i budujemy kolejny krok. To jedyne słuszne podejście.

Wyzwania logistyczne w e-commerce a rozwój marketingu

Budowa systemu OMS na styku e-commerce i magazynu

Mariusz Michalczuk: Bardzo ciekawe jest to połączenie, w którym szybkie pochłanianie informacji przez użytkowników wpływa bezpośrednio na funkcjonowanie biznesu. Przejdźmy do Twojej drogi. Pracowałeś w ogromnych organizacjach, a nagle wpadłeś na pomysł zbudowania systemu AMS i wszedłeś w świat zwinnych startupów. Skąd ten pomysł? Wyjście ze strefy komfortu korporacji do startupu to duży krok.

Daniel Kierdal: To była inna strefa komfortu, a właściwie jej brak. Często mówi się o genialnych pomysłach, które rodzą się w głowie za jednym zamachem, ale u mnie zadziałał przypadek i obserwacja. Dojrzewałem do pójścia na swoje. Rozmawiałem z wieloletnim kolegą o stworzeniu czegoś własnego i nagle pojawił się znajomy klient, który poprosił o zintegrowanie systemu WMS z platformą e-commerce. Wcześniej zajmowałem się digital marketingiem i widziałem, jak ogromnym problemem dla biznesów online jest proces logistyczny.

Sprzedaż online to składanie obietnicy. Sklep robi reklamę, opisuje historię produktu, pokazuje piękne zdjęcia i wciąga klientów do lejka. Ale moment konwersji to czas, gdy ktoś mówi „sprawdzam”. Fulfillment, czyli zrealizowanie zamówienia, to spełnienie tej obietnicy. To absolutnie kluczowe, bo od pierwszego doświadczenia zaczynasz budować lojalność. W online zwrot z inwestycji w pozyskanie klienta pojawia się najczęściej dopiero przy jego trzecim zamówieniu.

Mariusz Michalczuk: Zgadzam się. Koszty mediów i pozyskania klienta rosną. Coraz częściej trzeba dopłacić do pierwszej transakcji, by później zacząć na kliencie zarabiać.

Daniel Kierdal: Średnio zaczynamy zarabiać dopiero przy około 2.5 koszyka. Jeśli kończymy relację na pierwszym zakupie, dopłacamy do biznesu. Firmy inwestowały ogromne środki w narzędzia marketingowe wspierające pozyskiwanie klienta, ale technologia do fulfillmentu była sto lat z tyłu. E-commerce rósł, a stare systemy zarządzania magazynem (WMS), projektowane dekady temu do obsługi palet, nie dawały rady z wysyłką pojedynczych skarpetek czy smartfonów, z doborem kuriera, kodami rabatowymi czy formularzami zwrotu.

Rozwiązywanie powtarzalnych problemów branży

Mariusz Michalczuk: Problemem był fakt, że logistyka blokowała działania biznesowe i marketingowe? Do kogo kierowałeś swoje rozwiązanie – bardziej do logistyki, czy do marketingu?

Daniel Kierdal: Główne rozwiązanie adresowaliśmy do logistyki, a dokładnie do firm 3PL. To było świetne podejście, bo zadowalało obie strony. Operatorowi logistycznemu dawaliśmy spójny proces i niższe koszty obsługi błędów. Z kolei operator mógł pójść do swoich klientów i zaoferować im natychmiastowe podłączenie nowych kanałów sprzedaży. System łączył te światy, godząc ludzi, którzy wcześniej stali po dwóch stronach barykady.

Dlaczego projekty technologiczne upadają i czym jest efekt „kalafiora”

Znaczenie spójnej architektury i umiejętności mówienia „nie”

Mariusz Michalczuk: Wspominałeś o gigantycznych projektach, które po prostu upadają. Czy można wskazać punkt wspólny, przez który projekty technologiczne tak często ponoszą porażkę?

Daniel Kierdal: Bardzo często umierają dlatego, że firmy nie słuchają klientów w sposób usystematyzowany. Zdarza się też, że roadmapą rządzi jeden, największy klient. Jeśli dostosujesz cały produkt do jednego dużego gracza, to przestanie on pasować do reszty rynku, a ty zamiast tworzyć skalowalny produkt, staniesz się wykonawcą jednostkowego projektu. Drugim problemem jest uleganie tym, którzy najgłośniej krzyczą, z pominięciem dbałości o architekturę systemu.

Miałem klienta, który przyznał się, że jego wielki system powstał bez zarządzania architekturą 20 lat temu. Budowali tzw. monolit. Z biegiem lat dorabiali kolejne funkcje. Taki system przyjmuje „architekturę kalafiora”. Chcesz zmienić jeden mały komponent w środku, a okazuje się, że musisz rozgrzebać wszystko. Odmawiałem im wdrażania kolejnych nakładek, jeśli wymagało to budowania obejść. Tłumaczyłem, że za 10 lat obudzą się w tym samym punkcie. Spojrzenie długoterminowe i budowa fundamentów są kluczowe.

Mariusz Michalczuk: Umiejętność spojrzenia kilka kroków do przodu i odmawiania funkcji, które zaburzą architekturę, brzmi jak absolutnie krytyczna kompetencja w IT.

Daniel Kierdal: To połączenie twardego doświadczenia i umiejętności miękkich. Wymaga zrozumienia technologii oraz empatii, by wejść w buty klienta i wyobrazić sobie, z jakimi problemami zderzy się za rok czy dwa. Sam tego obecnie uczę innych.

Zastosowanie agentów AI w zwinnym rozwoju produktu

Problem taniego kodu i pułapki w szybkim projektowaniu

Mariusz Michalczuk: Dotknijmy tematu AI. Opowiadałeś mi o wdrożeniach i doradzaniu przy sztucznej inteligencji. Jak aktualnie z nią pracujesz? Świat idzie w stronę automatyzacji, ale widzę, że ty podchodzisz do tego niesamowicie praktycznie.

Daniel Kierdal: Teraz sztuczną inteligencją zajmują się prawie wszyscy. Podczas przeglądania projektów widzę, że hasło „AI” jest na każdym slajdzie. Uważam wręcz, że wstawianie AI na siłę staje się powoli minusem w oczach inwestorów. Narzędzie ma rozwiązywać konkretny problem procesu, a to, że wspiera je sztuczna inteligencja, to tylko narzędzie do celu.

Wraz z zespołem stworzyliśmy platformę AgenticForce. Nasz founder słusznie zauważył, że tworzenie oprogramowania stało się tak tanie, że zniknął naturalny „kaganiec” finansowy, który powstrzymywał nas przed produkcją zbędnych funkcjonalności. W firmach pojawiło się zjawisko „CEO Driven Development” – szef w weekend koduje prowizoryczną funkcję przy wsparciu narzędzi generatywnych i nakazuje zespołowi wdrożenie jej na produkcję. Ponieważ kod jest tani, funkcje tworzy się masowo. Problem w tym, że każda nowa funkcja wymaga utrzymania, integracji i zasobów, a system powoli znów zamienia się we wspomnianego „kalafiora”.

Wingman jako wsparcie Product Managera

Mariusz Michalczuk: Umiejętność mówienia „nie” przy rozwoju oprogramowania staje się więc ważniejsza niż mówienie „tak”.

Daniel Kierdal: Dokładnie. Dzisiaj Product Manager otrzymuje informacje z dziesiątek źródeł: systemów zgłoszeń, formularzy, social mediów i czatów. Próba znalezienia priorytetów w tym szumie jest trudna. Dlatego zbudowaliśmy Jacka Wingmana – agenta AI, który staje się asystentem zarządzającego produktem. Analizuje ogromne zbiory nieustrukturyzowanych danych, układa wątki i priorytetyzuje zadania tak, by menedżer miał twarde argumenty, by odrzucić spontaniczne pomysły CEO na rzecz faktycznie rentownych zmian.

Co więcej, Wingman zamyka pętlę komunikacyjną. Jeśli system na podstawie zgłoszeń 1200 użytkowników stworzy i dowiezie funkcjonalność, potrafi automatycznie wrócić do tych osób z informacją zwrotną. Pokazujemy im, że ich głos ma znaczenie i realnie wpłynął na produkt. Platforma od początku jest zaprojektowana wokół sztucznej inteligencji, dzięki czemu agenci mogą się między sobą komunikować i uzupełniać swoje role – mamy agentów od produktu, marketingu, a nawet operacji, którzy współpracują na specjalnych kanałach.

Podsumowanie: Główne wnioski z rozmowy

Najważniejsze lekcje dla menedżerów i specjalistów e-commerce

Rozmowa z Danielem Kierdalem uwidacznia, jak bardzo przyspieszyły cykle tworzenia technologii internetowych. To, co kiedyś planowano w wieloletnich projektach wodospadowych (waterfall), dzisiaj weryfikuje się w szybkich, zwinnych iteracjach. Szczególnie wyraźnie widać to na styku e-commerce i logistyki, gdzie doskonały marketing często trafiał w barierę niewydolnych, przestarzałych systemów magazynowych, obniżając szansę na opłacalność biznesu i budowę bazy lojalnych klientów.

Dzisiejszy rozwój technologii oparty o sztuczną inteligencję i tanie metody wytwarzania oprogramowania niesie jednak nowe zagrożenia. W obliczu masowego przypływu innowacji i „vibekodowania”, kluczową kompetencją organizacji staje się asertywność oraz zarządzanie twardymi danymi. Implementacja nowych funkcji bez kontroli architektury prowadzi do długu technologicznego, niszcząc elastyczność systemu na lata.

Rozwiązaniem tych problemów są wyspecjalizowani asystenci cyfrowi i agenci AI. Dzięki analizie nieustrukturyzowanych informacji od klientów oraz łączeniu ich z danymi o zachowaniach użytkowników w produkcie, menedżerowie mogą podejmować decyzje w oparciu o konkrety. Rozmowa dobitnie pokazuje, że oswajanie nowinek technologicznych, przy zachowaniu zdroworozsądkowego filtra analitycznego, stanowi obecnie jedyną drogę do osiągnięcia stabilnej przewagi konkurencyjnej na rynku.

The post Jak wdrażać technologię w e-commerce – Daniel Kierdal – Date with Data Talks first appeared on Conversion.

Czego dowiesz się z tego wywiadu:

Czym jest strategia danych i po co jej potrzebujemy?

Sygnały ostrzegawcze: kiedy firma potrzebuje strategii?

Dlaczego same dashboardy nie rozwiązują problemów?

Drzewo KPI i walka z silosowością organizacji

Od danych do decyzji: 3 kroki do wdrożenia

Czym jest strategia danych i po co jej potrzebujemy?

Sens zbierania informacji w dobie nadmiaru danych

Mariusz Michalczuk: Cześć, witam Cię w kolejnym odcinku z serii Date with Data Talks, czyli podcastu od praktyków danych do praktyków wykorzystania danych i vice versa. Dzisiaj moim i Twoim gościem jest Daniel, który w Conversion zajmuje się strategią danych dla naszych klientów. Czyli co to znaczy, czym się zajmujesz, co robisz na co dzień?

Daniel Połeć: Cześć Mariusz. Strategia danych jest o osiąganiu celów biznesowych i o rozwiązywaniu problemów, a konkretnie o tym, w jaki sposób dane online mogą nam pomóc. Czyli w tym, żeby ten nasz cel osiągnąć, zmierzyć się z problemem lub go rozwiązać.

Mariusz Michalczuk: Tych danych jest tak dużo, że pojawia się pytanie: po co jeszcze do tego strategia? Mamy tak dużo informacji, że wydaje się wręcz niemożliwe, by nie pomagały w rozwiązywaniu problemów fizycznych.

Daniel Połeć: Już nie ma gdzie dolać, bo ta szklanka jest pełna, prawda? Strategia danych to jest ta szklanka. Właśnie dlatego, że tych danych jest tak dużo, w tym morzu można utonąć. Jeżeli my nie wiemy, DO CZEGO te dane będą nam potrzebne, do czego chcemy ich użyć, jaką rolę pełnią w podejmowaniu decyzji, skazujemy się na skrajności. Albo te dane totalnie zignorujemy i w ogóle ich nie będziemy mieli, albo pójdziemy w drugą stronę: będziemy mieli tak duży chaos i szum informacyjny, że nie będziemy w stanie z nich skorzystać. Ta pierwsza sytuacja jest rzadsza. Natomiast ta druga, gdzie toniemy w danych i nie wiemy, co jest ważne, więc nie patrzymy na nic, jest bardzo częsta – od małych po duże organizacje.

Wspólny język i definicje jako fundament

Mariusz Michalczuk: Czyli można powiedzieć, że wszyscy mają dane, ale mało kto wie, jak z nich korzystać?

Daniel Połeć: Wiedzą ci, którzy mają jakąś strategię. Może być spisana, oficjalna lub tylko z tyłu głowy – to jest okej, jeżeli działa. Jeżeli jej w ogóle nie mamy, nie jesteśmy w stanie z tych danych skorzystać. Co z tego, że mamy super samochód na podjeździe, skoro nie potrafimy nim jeździć.

Mariusz Michalczuk: Strategia to szumne słowo. Odmienia się je przez przypadki w całej organizacji, od zarządu przez marketing. Jak opowiedziałbyś bardziej namacalnie, czym ta strategia w kontekście danych jest? Co w niej się znajduje i jak jest widoczna w organizacji?

Daniel Połeć: Poza tym, że bywa odmieniana przez wszystkie przypadki, wydaje się wielkim i mądrym pojęciem. Zwykło się uważać, że trzeba mieć ogromny segregator ze strategią danych. Zupełnie nie. Wszystko zależy od etapu rozwoju organizacji. Na najprostszym poziomie: bardzo ważnym elementem strategii danych są definicje. Jak rozumiemy konkretną metrykę jako organizacja. Spotkaliśmy się kiedyś z metryką „udział w rynku”. Brzmi mądrze, prawda? Tylko okazało się, że u klienta nikt do końca nie wiedział, skąd te dane się biorą i jak ten udział jest liczony. Ktoś to wyliczał na podstawie starych zasad, ale nikt na to nie patrzył. Niewiele to dawało.

Musimy ustalić definicję metryk. Czym innym jest zakup dla marketingu (złożenie zamówienia), czym innym dla logistyki, a czym innym dla zarządu, który patrzy na zysk i koryguje wynik o zwroty. Nie istnieje jedna idealna definicja. Mamy trzy różne metryki i patrząc na raport, musimy wiedzieć, na którą z nich patrzymy, ponieważ to poprowadzi nas do konkretnych decyzji. Jeżeli rozmawiamy ze sobą przez pryzmat raportów, musimy rozumieć się nawzajem. To jak obietnica „fajnych wakacji” – dla każdego oznacza to co innego. Drugim bardzo ważnym elementem strategii jest odpowiedź na pytanie: do czego te dane nam w ogóle służą? To najważniejsza rzecz z naszej rozmowy. W tej układance nie chodzi o dane, chodzi o decyzje.

Sygnały ostrzegawcze: kiedy firma potrzebuje strategii?

Rozjazdy w systemach i utrata zaufania do liczb

Mariusz Michalczuk: Chciałbym Cię zapytać, bo wymieniłeś te elementy: definicje i cel gromadzenia danych. W jakich przypadkach klienci do nas przychodzą? Co jest impulsem, że zaczynamy rozmawiać o strategii danych?

Daniel Połeć: Warto rozróżnić motywacje świadome i nieświadome. Częstą świadomą motywacją jest to, że klienci obserwują rozjazdy w danych i po prostu przestają im ufać.

Mariusz Michalczuk: W ogóle przestają patrzeć na te dane.

Daniel Połeć: Na przykład. To częsta sytuacja: w reklamach Meta mają przychodu milion złotych, a w Google Analytics dla źródła Meta system pokazuje siedemset tysięcy. Na co mają patrzeć? Różnica to trzysta tysięcy, trzydzieści procent.

Mariusz Michalczuk: A na końcu okazuje się, że w CRM masz dwa razy mniej niż suma wszystkich systemów reklamowych.

Daniel text: Zdecydowanie tak. Wtedy pojawia się frustracja. Skoro w CRM są realne pieniądze najbliższe stanowi konta, to po co patrzeć na resztę? Klienci przychodzą, chcąc ujednolicić te źródła, aby móc podejmować decyzje. Niestety, ujednolicenia do jednej idealnej liczby zrobić się nie da. Obecny stan przypomina sytuację z zegarkami: jak masz jeden zegarek, wiesz, która godzina. Jak masz dwa – przestajesz być pewny.

\

Dlaczego same dashboardy nie rozwiązują problemów?

Nie chodzi o to, by liczby się zgadzały, ale by wspierały decyzje

Mariusz Michalczuk: Klienci nie wiedzą, komu ufać. Każdy system reklamowy gra do swojej bramki, by pokazywać jak najwięcej przypisanej wartości. To oczywiste.

Daniel Połeć: Klienci proszą o „czary-mary”, żeby liczby się zgadzały. Oczywiście poprawne wdrożenie i pokrycie danych między analityką a CRM to podstawa. Zawsze najpierw dbamy o jakość danych. Nie dążmy jednak do tego, by liczby z różnych platform zawsze były identyczne. Zastanówmy się, w jakiej sytuacji skorzystamy z liczby raportowanej przez Metę, a w jakiej z Google Analytics. To jest nieświadoma motywacja – przychodzą po ujednolicenie, a my musimy dać im strategię używania tych danych z różnych perspektyw.

Mariusz Michalczuk: Rozbieżności były, są i będą. Załóżmy jednak firmę świadomą. Czy takie organizacje od razu przychodzą po strategię danych?

Daniel Połeć: Jest mało sytuacji, gdzie ktoś przychodzi bezpośrednio po strategię danych. Najczęściej zgłaszają objawy braku strategii. Czasami to firmy pragnące rozwoju. Mówią: chcielibyśmy podejmować lepsze decyzje, być bardziej data-driven. Nie dajemy im od razu paczki pięciu raportów do wdrożenia. Zaczynamy skupiać się na ich celach i problemach, układając proces wokół biznesu.

Raport jako narzędzie bez kontekstu biznesowego

Mariusz Michalczuk: Powiedzmy, że mamy definicje, wszystko jest zwizualizowane. Czy to już jak za dotknięciem czarodziejskiej różdżki wszystko rozwiązuje? Mam raport, więc jestem data-driven?

Daniel Połeć: Nie wystarczy. Raport czy dashboard to rodzaj produktu, który sam w sobie niczego nie rozwiązuje. Jak kupujesz młotek, to nie znaczy, że obrazy same zawisną na ścianach. Musisz go użyć. Łączymy się w bólu z analitykami: często tworzą dashboardy, z których później w firmie nikt nie korzysta lub robi to niewłaściwie. Powód? Raport nie prowadzi bezpośrednio do celu. Czy jeżeli kupię podnośnik samochodowy, to stanę się mechanikiem?

Mariusz Michalczuk: Dlaczego te raporty nie pomagają? Czego brakuje?

Daniel Połeć: Clue sytuacji tkwi w biznesie. Robiąc wywiad z klientem, pytamy o model biznesowy, konkurentów, wartości firmy. Klienci bywają zdziwieni, bo przecież „przyszli po dane”. Pytamy o cele na dany kwartał i wyzwania. Tylko dzięki temu potrafimy dopasować rozwiązanie. Dashboard nieosadzony w kontekście biznesowym i niewspierający konkretnej decyzji – sam z siebie nic nie zrobi.

Drzewo KPI i walka z silosowością organizacji

Zrozumienie dekompozycji wskaźników

Mariusz Michalczuk: Wydaje się, że wszystko musi zaczynać się od poziomu zarządczego. Lider ma ogromne zadanie: doprowadzić do powstania raportów i zatroszczyć się o proces decyzyjny.

Daniel Połeć: Cały czas mówimy o dashboardach, a przecież narzędziem do podjęcia decyzji może być alert. Są metryki jak ciśnienie w oponach – nie sprawdzasz tego codziennie. Jeśli wartość spadnie poniżej pewnego progu, dostajesz powiadomienie i musisz zareagować. To zdejmuje problem z głowy i pozwala skupić się na jeździe. W niektórych procesach automatyczny alert jest znacznie lepszym rozwiązaniem niż kolejny wykres.

Mariusz Michalczuk: Mamy stałe raportowanie, mamy alerty. Czasami też zlecamy analizę naszemu analitykowi. Moje obserwacje są takie: te analizy często kończą się suchym raportem, w którym brakuje rekomendacji i wyciągnięcia wniosków. Z czego to wynika?

Daniel Połeć: Jak myślisz, dlaczego brakuje tam rekomendacji?

Mariusz Michalczuk: Myślę, że problemem jest czas. Na 100 jednostek czasu, analityk spędza 85 na gromadzeniu, integracji i wyjaśnianiu rozbieżności. Na samą kwintesencję, czyli wyciągnięcie wniosków, zostaje 15 procent czasu.

Daniel Połeć: Zgadzam się, ten proces bywa czasochłonny. Jednak większym problemem jest brak kontekstu biznesowego. Gdybyś dał mi dostęp do Google Analytics i poprosił o ciekawe wnioski bez znajomości modelu biznesowego naszej firmy, nie wiedziałbym, do czego przypiąć te dane. Zauważyłbym wzrosty i spadki, ale nie umiałbym postawić celnej rekomendacji. Kontekst musimy ustalić na samym początku analizy. To jak prośba do żony o zaplanowanie „fajnych wakacji” bez podania kryteriów. Przyniesie oferty nad morzem, a ty wolałeś góry.

Pytanie nie brzmi: co powinniśmy mierzyć? Pytanie brzmi: co jako organizacja chcemy osiągnąć? Dopiero mając cel, dobieramy dane, które nam w tym pomogą. To kolosalna różnica w podejściu i klamra spinająca to, dlaczego zawsze zaczynamy od biznesu.

Metodologia działania „step down”

Mariusz Michalczuk: Zdarza się, że raport pokazuje świetne wyniki, a na końcu CFO mówi, że pieniądze na koncie się nie zgadzają. Dlaczego firmy patrzą na liczby, ale nie wiedzą, co faktycznie działa?

Daniel Połeć: Opisałeś idealny objaw silosowości. W naszym dziale wszystko świeci na zielono, a w ujęciu finansowym firma traci. Dochodzi do tego dlatego, że nie mamy drzewa KPI (KPI tree). Zaczynamy od dochodu (przychód minus koszty). Schodzimy w dół analizując, jak liczba kliknięć reklam wpływa na kolejne szczeble, aż po sam dochód. Jeśli wyłączymy opłacalne reklamy, w krótkiej perspektywie zaoszczędzimy koszty, ale z czasem zabraknie ruchu i przychodów. Widząc te powiązania na mapie metryk, skutecznie burzymy silosy.

Mariusz Michalczuk: To przypomina mapę biznesu opartą na tablicy rozdzielczej w samochodzie.

Daniel Połeć: Świetne porównanie. Gdy zapali się kontrolka check engine, wiemy, że musimy zareagować, podpiąć komputer i sprawdzić detale. Nie musimy wrzucać wszystkich najdrobniejszych wskaźników na główny ekran, bo powstanie szum. Wybieramy metryki priorytetowe. Co ważne, inicjatywa musi wyjść z góry – od zarządu, przez dyrektorów, do specjalistów. Nawet jeśli obecnie brakuje nam danych do wyliczenia idealnej metryki korygującej zwroty w marketingu, zaplanujmy ją, ale pracujmy na tym, co już mamy.

Od danych do decyzji: 3 kroki do wdrożenia

Jak pracować z dashboardami na co dzień?

Mariusz Michalczuk: Tablica rozdzielcza w aucie sugeruje wizytę u mechanika, ale dashboard nie mówi „skręć w lewo”. Jakie pytania powinniśmy zadawać do danych, żeby prowadziły do działania?

Daniel Połeć: Należy zadawać pytanie „dlaczego?”. O czym świadczy dany wzrost lub spadek? Odpowiedź znajdziemy dzięki drzewu KPI. Obserwujemy powiązania. Content manager piszący artykuły na bloga widzi, jak ilość i tematyka tekstów wpływają na jakość ruchu i konwersję w całej firmie. Dashboard główny pokaże mu, że dowieziono mniej ruchu. Wtedy ten specjalista otwiera swój lokalny kokpit, przeprowadza dekompozycję i analizuje wskaźniki szczebel niżej w Google Search Console.

Mariusz Michalczuk: Trochę jak pilot samolotu – ma checklistę i kolejne kroki w przypadku awarii.

Daniel Połeć: Pilot wie, co robić, bazując na doświadczeniu. Content manager z dobrym frameworkiem analizy również wie, czy musi zmienić tematykę tekstów, czy publikować częściej. Narzędzie daje sygnał (trigger) do działania. To dlatego każde stanowisko potrzebuje nieco innych danych. Nie ma rozwiązań uniwersalnych dla wszystkich.

Podsumowanie: Analityka przyspieszająca decyzje

Mariusz Michalczuk: Słowo „decyzja” przewija się tu stale. Zatem dobra analityka powinna prowadzić do decyzji, a nie zatrzymywać się na informacji z dashboardu?

Daniel Połeć: Analityka to fundament procesu decyzyjnego. Zabezpiecza przed chaosem i zgadywaniem. W zeszłym roku, gdy weszły powiadomienia AI w Google, wielu firmom spadł ruch. Przez brak dekompozycji i panikę ratowano się zwiększaniem budżetów w płatnych reklamach. Ruch wrócił, ale kosztem przepalonego budżetu, bo problem leżał gdzie indziej. Dane pozwalają robić właściwe kroki w odpowiednim czasie. Inaczej nie jesteśmy data-driven, lecz dashboard-driven.

Mariusz Michalczuk: Jakie są konkretne kroki dla słuchaczy, żeby faktycznie przejść od danych do decyzji?

Daniel Połeć: Krok pierwszy: Zdefiniowanie celów i problemów. Co nas blokuje w pracy z danymi? Czasami barierą jest czas tracony na ręczne eksportowanie Exceli. Zdiagnozujmy to.
Krok drugi: Ustalenie definicji metryk na poziomie całej firmy. Zbudowanie wspólnego słownika i przypisanie ownerów do konkretnych wskaźników (kogoś, kto odpowiada za daną decyzję).
Krok trzeci: Powiązanie tych metryk w drzewo KPI (KPI tree). Adaptacja tej zmiany uodporni organizację na podejmowanie chaotycznych ruchów.

Mariusz Michalczuk: Potwierdzeniem sukcesu będzie moment, w którym wyprzedzimy dział finansowy i będziemy dokładnie wiedzieli o ewentualnym spadku, zanim zapisze się on w bilansie bankowym. Stajemy się wywiadem biznesowym.

Daniel Połeć: Dokładnie. Poprzez działające drzewo KPI burzymy silosy i widzimy pełen obraz sytuacji na bieżąco.

Mariusz Michalczuk: Mega dzięki. Turbo inspirujące i bardzo konkretne. Do zobaczenia.

Daniel Połeć: Było mi bardzo miło. Do zobaczenia.

The post Czym jest strategia danych – Daniel Połeć – Date with Data Talks first appeared on Conversion.