Dzisiaj trochę moich przemyśleń na temat źródeł danych i ich praktycznych zastosowań.
Skrót (TL;DR)→ Wykorzystaj CRM do analizy RFM i personalizacji komunikatów
→ Wyznacz twarde KPI (ROAS, CAC), by realnie oceniać kampanie
→ Uzupełniaj liczby danymi jakościowymi z ankiet i rozmów
Kiedy rozmawiam z właścicielami biznesów online o analityce, to przeważnie słyszę:
„Tak, tak – mam Google Analytics, od czasu do czasu zaglądam.”
No i super, że są ludzie, którzy trochę interesują się danymi i do nich zaglądają. Jednak trzeba poruszyć tutaj jedną ważną kwestię. Mianowicie:
Dane w biznesie online ≠ dane w Google Analytics.
Google Analytics to tylko fragment większej układanki.
Owszem, znajdziemy tam mnóstwo metryk, ale bądźmy szczerzy – spora część z nich jest bezużyteczna.
Gdzie zatem szukać innych użytecznych danych?
Przede wszystkim Twój CRM
Pierwszym, a w zasadzie najważniejszym źródłem danych jest CRM. To po prostu ogromna skarbnica informacji o wysokiej jakości.
W przeciwieństwie do narzędzi analitycznych znajdziesz tam 100% prawdy – realne kwoty, prawdziwe imiona i nazwiska oraz faktyczne dane kontaktowe.
Dlaczego zatem tak mało firm robi z tego użytek?
Przecież zamiast tylko „wlepiać się” w wiersze zamówień swoich klientów, można realnie wykorzystać te dane.
Jednym z przykładów jest tzw. analiza RFM, czyli segmentacja kupujących na podstawie trzech kryteriów:
- 📅 Recency – jak dawno klient dokonał zakupu,
- 🔄 Frequency – jak często kupuje,
- 💰 Monetary – ile pieniędzy wydaje.
Dzięki temu otrzymujemy podział użytkowników na konkretne grupy, np.:
- lojalnych klientów,
- dużych jednorazowych kupujących,
- osoby, które dawno nic nie zamawiały,
- czy klientów „niskowartościowych”.
Na tej podstawie możemy przygotować spersonalizowane komunikaty – np. zachęcić lojalnych klientów do programu VIP, a nieaktywnych przypomnieć o marce i zaoferować im rabat powitalny.
Dane z systemów marketingowych
Drugim ważnym źródłem są dane z systemów marketingowych, takich jak Google Ads czy Meta Ads.
Jeśli samodzielnie prowadzisz swoje kampanie, to zapewne często tam zaglądasz (a jeśli zlecasz to agencji – zacznij też to robić! 😉).
💡 Co mogę zatem tutaj poradzić?
Zasadniczym błędem, który często widzę w biznesach, jest brak jasno określonych, pisemnych i liczbowych KPI (Key Performance Indicators,czylikluczowych wskaźników efektywności).
To właśnie dzięki KPI możemy realnie ocenić czy kampanie i biznes się spinają czy nie.
Jeśli prowadzisz eCommerce Twoimi KPI mogą być:
- 🎯 ROAS_kpi (Return on Ad Spend – zwrot z wydatków na reklamę),
- 🎯 CAC_kpi (Customer Acquisition Cost – koszt pozyskania klienta),
- 🎯 CPC_kpi (Cost per Click – koszt kliknięcia),
- 🎯 CR_kpi (Conversion Rate – współczynnik konwersji),
- 🎯 AOV_kpi (Average Order Value – średnia wartość zamówienia).
Jak wyznaczyć? Niestety jest trochę liczenia. Poniżej przykład (jak nie chcesz liczyć to przewiń dalej 😉).
Dane biznesowe:
- 🏦 Marża na produkcie: 13%
Odczytujemy dane z naszej kampanii:
- 📊 Wydana kwota: 600 zł
- 📊 Liczba konwersji: 12
- 📊 Wartość konwersji: 3 000 zł
- 📊 Liczba kliknięć: 2 000
Teraz liczymy kilka wartości z powyższych danych:
- Średni zwrot z wydatków na reklamę (ROAS):
(3 000 zł ÷ 600 zł) × 100% = 500%
(wartość konwersji ÷ wydana kwota) × 100% - Średni koszt pozyskania klienta (CAC):
600 zł ÷ 12 = 50 zł
wydana kwota ÷ liczba konwersji - Średni koszt za kliknięcie (CPC):
600 zł ÷ 2 000 = 0,30 ZŁ
wydana kwota ÷ liczba kliknięć - Średni wskaźnik konwersji (CR):
(12 ÷ 2 000) × 100% = 0,6%
(liczba konwersji ÷ liczba kliknięć) × 100% - Średnia wartość zamówienia (AOV):
3 000 zł ÷ 12 = 250 zł
wartość konwersji ÷ liczba konwersji
I na końcu liczymy nasze wskaźniki KPI:
- 🎯 ROAS_kpi:
1 ÷ 0,13 = 7,69 = 769% 1 ÷ marża na produkcie - 🎯 CAC_kpi:
250 zł ÷ 7,69 = 32,5 zł
AOV ÷ ROAS_KPI - 🎯 CPC_kpi:
(250 zł ÷ 7,69) × 0,006 = 0,20 zł
(AOV ÷ ROAS_KPI) × CR - 🎯 CR_kpi:
(0,30 zł × 7,69) ÷ 250 zł = 0.009 = 0,92%
(CPC × ROAS_KPI) ÷ AOV - 🎯 AOV_kpi:
50 zł × 7,69 = 385 zł
CAC × ROAS_KPI
Co zatem poprawić dla naszego przykładu, aby osiągnąć ROAS_kpi = 769%? 🤔
Alternatywnie:
- ✅ Obniżyć CAC z 50 zł do 32,5 zł
(np. stosując lepsze targetowanie) - ✅ Obniżyć CPC z 0,30 zł do 0,20 zł
(np. stosując lepsze kreacje reklamowe) - ✅ Podwyższyć CR z 0,6% do 0,92%
(np. poprawiając ścieżkę zakupową) - ✅ Podwyższyć AOV z 250 zł do 385 zł
(np. stosując cross-selling, upselling)
Od tego momentu dokładnie wiemy, nad czym pracować 💪
Nie zapomnij o danych jakościowych
W przeciwieństwie do poprzednich przykładów, dane jakościowe (np. nagrania sesji z Microsoft Clarity) trudno ująć w liczbach. To nie znaczy jednak, że te dane są bezwartościowe.
W przypadku mniejszych eCommerców, polecam je nawet analizować częściej niż np. dane z Google Analytics.
Dlaczego? Bo aby wyciągnąć sensowne wnioski z Google Analytics, potrzebujemy dużego ruchu (chodzi o wielkość próby).
W przypadku danych jakościowych, wystarczy nam nawet kilka wizyt, aby już uzyskać coś wartościowego dla siebie.
Nie chce Ci się bawić w Microsoft Clarity?
Możesz po prostu przygotować ankietę posprzedażową z pytaniem, czy zakupy przebiegły sprawnie.
Nie chce Ci się robić ankiety?
W takim razie po prostu porozmawiaj ze swoim klientem i zapytaj, co sądzi o Twoim sklepie.
To są wciąż dane jakościowe, które często z laserową precyzją wskazują, co warto poprawić na stronie.
Podsumowanie
To, co wymieniłem, to tylko kilka przykładów zbierania i wykorzystywania danych online. Mam nadzieję, że dzięki temu spojrzysz na dane w biznesie online nieco szerzej.
Wracając do naszego równania z wcześniejszej części, można je przedstawić tak:
Dane w biznesie online = dane w Google Analytics
➕ dane ze swojego systemu CRM
➕ dane z narzędzi marketingowych
➕ dane z narzędzi do analizy jakościowej
➕ dane z przeprowadzonych ankiet
➕ dane ze swoich rozmów z klientami
➕ dane z innych źródeł (np. logi serwera, dane z aplikacji, itp.)
Najczęściej zadawane pytania (FAQ)
Czy samo Google Analytics wystarczy do analizy biznesu e-commerce?
Google Analytics to tylko wycinek rzeczywistości, przez co tracisz pełny obraz kondycji firmy i zachowań klientów. Ignorowanie danych z CRM czy platform reklamowych prowadzi do błędnych decyzji strategicznych.
W ramach współpracy ze mną łączę dane z wielu źródeł, dając Ci kompletny i wiarygodny podgląd na Twój biznes.
LSI: analityka e-commerce, integracja danych, CRM, źródła danych, błędy decyzyjne, holistic data view
Jak wykorzystać bazę klientów (CRM) do zwiększenia sprzedaży?
Samo posiadanie bazy to za mało; problemem jest brak segmentacji, który skutkuje przepalaniem budżetu na nietrafione komunikaty do wszystkich. Rozwiązaniem jest analiza RFM (Recency, Frequency, Monetary).
Korzystając z mojej pomocy, wdrożysz segmentację, by precyzyjnie docierać do klientów VIP i aktywizować tych, którzy dawno nie kupowali.
LSI: analiza RFM, segmentacja klientów, personalizacja marketingu, retencja, baza CRM, email marketing
Jakie wskaźniki (KPI) powinienem śledzić, aby ocenić rentowność kampanii?
Opieranie się na intuicji zamiast na twardych liczbach to prosta droga do strat finansowych. Kluczem jest wyznaczenie KPI w oparciu o marżę: ROAS, CAC, CPC i AOV.
Podejmując współpracę ze mną, otrzymasz gotowe dashboardy, które automatycznie wyliczają rentowność każdej kampanii, eliminując konieczność ręcznych obliczeń.
LSI: wskaźniki KPI, ROAS, CAC, marża produktu, rentowność kampanii, analityka reklamowa, efektywność marketingu
Jak poprawić ROAS, gdy kampanie nie są rentowne?
Niski zwrot z reklam wynika zazwyczaj ze złej kalibracji zmiennych: zbyt wysokiego CPC, niskiego CR lub małego koszyka (AOV). Aby to naprawić, musisz matematycznie wyliczyć, który wskaźnik wymaga optymalizacji.
Współpracując ze mną, dowiesz się dokładnie, gdzie ucieka Twój budżet i jak uszczelnić lejek sprzedażowy.
LSI: optymalizacja ROAS, koszt kliknięcia CPC, współczynnik konwersji, AOV, skalowanie kampanii, lejek sprzedażowy
Dlaczego warto analizować dane jakościowe przy małym ruchu na stronie?
Przy małej skali Google Analytics nie daje wiarygodnej próby statystycznej, co blokuje wyciąganie wniosków ilościowych. Rozwiązaniem są dane jakościowe: nagrania sesji i ankiety.
Korzystając z mojej pomocy, wdrożysz narzędzia (np. Microsoft Clarity), które pokażą Ci „dlaczego” klienci nie kupują, nawet przy kilku wizytach dziennie.
LSI: dane jakościowe, Microsoft Clarity, nagrania sesji, ankiety posprzedażowe, mały ruch na stronie, user experience
Dlaczego dane w moich raportach reklamowych różnią się od Google Analytics?
Rozbieżności to efekt różnych modeli atrybucji i okien konwersji stosowanych przez platformy (Google Ads vs Meta vs GA4). To naturalne zjawisko, które jednak utrudnia ocenę wyników.
W ramach współpracy ze mną porządkuję analitykę tak, abyś wiedział, któremu źródłu zaufać przy podejmowaniu kluczowych decyzji budżetowych.
LSI: modele atrybucji, rozbieżności danych, Google Ads vs GA4, raportowanie konwersji, data discrepancy, wiarygodność danych