Využití dat z měřicího nástroje GA4 bude páteří přednášky, kterou pro Reshoper chystá datový analytik Vašek Jelen. Jeho cílem bude demonstrovat na příkladech, v čem jsou GA4 super, a změnit jejich vnímání – v praxi se totiž stále setkává s tím, že GA4 lidi nemají rádi.
Přijďte 15. května na Reshoper, kde bude Vašek během přednášky GA4 NEJSOU STRAŠÁK, ALE PŘÍLEŽITOST. PRAKTICKÉ POSTUPY, KDYŽ CHCETE VYDĚLÁVAT VÍCE, ALE UTRÁCET STEJNĚ prezentovat využití GA4 dat postupy a způsoby, které nejsou obecně příliš známé, zároveň ale mají silný byznysový dopad.
Poslední rok byl u většiny e-shopů v oblasti analytiky velkým tématem přechod na GA4. Co vidíš v praxi, jak se e-shopy se změnou vyrovnávají? V čem jsou ta úskalí a čemu mají firmy nejčastěji problém porozumět?
Obecně platí, že GA4, na které musely všechny firmy nuceně přejít po konci GA3, nejsou zatím moc oblíbené. Je to proto, že nová verze funguje trochu jinak a Googlu se moc nepovedlo udělat tu novou verzi tak, aby se na ni dalo hladce přejít a zároveň aby uživatelé měli v GA4 podobné reporty jako v předchozí verzi.
Také platí, že když GA4 nasazuješ, musíš jim rozumět, abys to zvládla správně naimplementovat. GA4 jsou založené čistě na takzvaných eventech, a pokud firmy dobře nerozumí tomu datovému modelu, ne vždy to naimplementují správně. To pak znamená, že třeba měří spoustu zbytečných eventů a mají nepřehlednou analytiku.
Stejně tak je potřeba alespoň v základu rozumět tomu, jak funguje v GA4 modelování dat a jak to naměřená data ovlivňuje. Bohužel se nyní s odstupem času ukazuje, že GA4 už nejsou univerzálním „DIY“ nástrojem jak pro malé, tak pro velké e-shopy – tak jako byly GA3.
Jak tedy zjistit, že mi GA4 dávají důvěryhodná data? A dozvím se z nich něco relevantního?
Pokud provozuješ e-shop na nějakém krabicovém řešení, vyber si řešení, kde tématu správného měření věnují pozornost (jako to dělá Shoptet) a kde máš určitou jistotu, že to měření na jejich straně připravoval někdo, kdo tomu rozuměl. Tj. při rozhodování o výběru platformy doporučuji projít si jejich dokumentaci na toto téma, dostupné online diskuze a ideálně se pobavit s někým, kdo tu platformu již používá a měření rozumí.
Pokud si to nastavuje firma sama, doporučuji, ať to nenechává jen na svém programátorovi (častá chyba), protože to není čistě technické téma, ale technicko/byznysové. Například ten velký počet eventů je často efekt toho, že migraci z GA3 na GA4 dělal programátor, ale už se neřešilo, jak se to pak bude používat. Ten často vzal „staré“ GA3 eventy a původní GA3 event parametry (category, action, label) jen překlopil do názvu GA4 eventu.
Zároveň se musíš smířit s tím, že u GA4 už člověk musí trochu rozumět tomu, jak ten tool funguje, dát si nějakou nalévárnu. Například je potřeba mít povědomí o tom, že GA4 v defaultním nastavení neukazují čistě jen to, co se naměří, ale že data v rozhraní domodelovávají.
To je něco, čím Google tu novou verzi marketingově tlačil (GA4 vám domodelují data nedoměřená kvůli cookie lištám, adblockerům apod.), nicméně se ukázalo, že to modelování přináší i řadu komplikací. Například pro malé weby a e-shopy bohužel platí, že jejich weby neprodukují dostatek dat, aby toto modelování bylo přesné.
V případě malého e-shopu (tj. v řádech desítek a stovek návštěv/objednávek) je lepší to modelování vypnout, protože neprodukuješ dostatek dat, aby to modelování bylo přesné. Konkrétní efekty jsou například to, že tam, kde máš málo dat, to nemusí ukázat „málo”, ale nulu.
To je pak lepší nastavit si měření založené jen na cookies v prohlížeči, a to bez modelování (lze nastavit v Admin – Reporting Identity – nastavit na „Device Based“).
Vraťme se k těm zbytečným eventům a k otázce co dělat, pokud se jako majitel e-shopu nacházím právě v této situaci, že měříme spoustu eventů, a navíc mám podezření, že analytiku nemáme naimplementovanou správně?
„Správná“ implementace GA4 je širší téma, protože to má několik komponent. Je to nejen správný datový model, ale i správně nastavený consent, což je dnes významné téma, nebo pořádek v ID managementu (tj. mít pořádek v tom, jakými IDčky a kde identifikuji návštěvníky a zákazníky, abych v měl přehled, kdo je kdo, a mohl tato data segmentovat, nebo obohacovat pro reklamní systémy).
Pokud zůstaneme u datového modelu, tak pokud vidíš ve svých GA4 vyšší desítky nebo stovky eventů, tvoje implementace pravděpodobně nebude optimální, resp. neuchopila jsi GA4 datový model správně.
To, že GA4 jsou eventové, umožňuje mít generické eventy pro typové situace, které chcete měřit a detailnější rozlišení interakcí mít v parametrech těchto eventů. Jednoduchý příklad, na který občas narážím a který to demonstruje, je event, jímž se měří click interakce. Ty nemáš mít desítky eventů typu „click_homepage_banner“ a zároveň event „click_video_play“, máš mít jeden generický click event a specifika eventu máš mít v parametrech eventu. Pokud to tak nemáš, v počtu eventů se utopíš, až to budeš chtít nějak vyhodnotit.
Já osobně mám eventový model GA4 velmi rád – pokud ho uchopíš správně, máš implementaci přehlednou, snadno se s tím analyticky pracuje a dobře se to škáluje. Zároveň se to dobře integruje s dalšími firemními a mediálními daty.
Pro návštěvníky Reshoperu platí, že pokud toto téma chtějí probrat, nebo společně kouknout na to, jak to mají nastavené, budu jim celý den k dispozici pro konzultace v Poradenské zóně (kam máte vstup zdarma, stačí se registrovat a pořídit vstupenku na veletrh, pozn. red.).
Jaké výhody a nové možnosti tedy vlastně GA4 e-shopům přinášejí?
GA4 se stále vyvíjí, takže budu hodnotit stav tak, jak to vnímám nyní po cca dvou letech evoluce tohoto nástroje, spolu s výhledem, který lze nyní predikovat.
GA4 nabízí samozřejmě řadu podobných výhod jako předchozí verze. Mají svou free verzi a mají integrace na další Google produkty, z čehož mohou profitovat jak malé, tak velké e-shopy. Mají také několik funkcionalit, které vypadají slibně z pohledu využití GA4 dat pro cílení reklam v dalších Google systémech – v Ads nebo DV360, jako jsou prediktivní publika.
Myslím, že tyto funkcionality se budou dále rozvíjet a že GA4 budou do budoucna potřeba nejen k orientaci toho, co se děje na webu nebo v aplikaci, ale i pro přesnější cílení kampaní. Důvodem je, že tam můžeš sbírat 1st party data pro cílení reklam výrazně podrobněji, než když tato data sbíráš přes skripty mediálních systémů. Tipnul bych si, že spolu s tím, jak bude význam 1st party dat pro cílení narůstat, bude toto i dost tlačit samotný Google, aby si tě více udržel ve svém mediálně-analytickém produktovém portfoliu.
Středním a větším e-shopům, resp. e-shopům, které umí pracovat s daty, nabízí GA4 zároveň jeden žolík, a to je možnost pracovat s tzv. raw GA4 daty. GA4 narozdíl od (free verze) GA3 dává i možnost přistoupit k takzvaným surovým GA4 datům, které ti zpřístupní v dalším Google produktu – Google BigQuery. To je v podstatě databáze s úplně všemi naměřenými GA4 daty ze tvého účtu v surové podobě. Google tuto databázi zpřístupňuje zadarmo, což je z jejich strany celkem revoluční krok, protože tato databáze byla dostupná v předchozí verzi pouze v rámci placené licence GA3.
Na rozdíl od dat, která vidíš jako uživatel GA4 ve webovém rozhraní, tato data nejsou ze strany Google nijak zprocesovaná, domodelovaná nebo agregovaná. A práce s těmito daty přináší e-shopům násobně větší příležitosti jak GA4 data byznysově využít, než když pracují pouze s daty ve webovém rozhraní.
V rámci talku o tom budu dost mluvit – tj. o využití GA4 spíše než jako nástroje à la „zapnu to, něco to měří a koukám do reportů, které mi GA4 nabízí“, tak především o využití GA4 jako datového nástroje, který mám primárně proto, abych si posbíral data, se kterými si pak udělám co chci. To mi jako e-shopu přináší mnohem větší byznysové příležitosti.
Můžeš uvést konkrétní příklady toho, jak tato data byznysově využít v případě e-shopu?
Typickým příkladem je vyhodnocování mediálních investic. Řada e-shopů nebo jejich agentur pořád vyhodnocuje online kampaně last clickovým pohledem, protože jiný pohled nezvládnou jednak metodicky a jednak technicky. Tj. přivedl jsem zákazníka z nějaké kampaně, ten v rámci dané návštěvy nakoupil a z toho spočítám ROI kampaně.
Ty ale chceš vidět celkový vliv svých kampaní a komunikačních aktivit na klienta a vliv na jeho nákupní chování, ať vidíš, i jak se ty aktivity vzájemně ovlivňují, kde můžeš ušetřit a kde naopak spendovat více. Zároveň chceš vědět, kolik si můžeš v kontextu ceny své komunikace dovolit za akvizici nového klienta tak, aby jeho akvizice nebyla dlouhodobě ztrátová.
Toto se odbavuje právě nad raw GA4 daty – v případě, že využíváš raw GA4 data – posíláš si s každou interakcí s webem, od zobrazení stránky až po nákup, ID prohlížeče, a pokud je to přihlášený zákazník, tak rovnou jeho CRM ID (případně pokud se ti ten člověk přihlásí nebo zaregistruje později v čase, tak tato IDčka pak na sebe v BigQuery napáruješ). Tj. v GA4 datasetu v Google BigQuery máš celou historii toho, jak jsi daného člověka zasahoval kampaněmi a jakými, včetně e-mail rozesílek a non-ppc aktivit. Přes jeho CRM ID to pak napáruješ na jeho nákupní historii a můžeš to celé spočítat. Toto nelze dělat, pokud pracuješ pouze s webovým rozhraním GA4, tam nějaké vyhodnocování a nápočty nad jednotlivými klienty nebo jejich segmenty není technicky možné.
Další zajímavá věc je využití GA4 raw dat k měření, které je nezávislé na cookie liště a díky kterému získáš výrazně přesnější data o chování návštěvníků. S příchodem cookie lišt řada provozovatelů e-shopů přistoupila k měření tak, že pokud nemám od návštěvníka souhlas, nic neměřím a nesbírám žádná data.
To je ale chybný výklad možností – ty můžeš pořád legálně měřit řadu věcí bez ohledu na preferenci návštěvníka na cookie liště, jen takové měření musí být anonymní, tj. tato data nesmí být spojitelná s identitou konkrétního člověka včetně jeho IP adresy. Takže si můžeš měřit zobrazené stránky nebo veškeré interakce s webem. Dokonce můžeš i legálně měřit návštěvy a jejich zdroje, nebo v případě e-shopu transakce. Když takto získanými daty doplníš data, která jsi nasbíral se souhlasem, získáš poměrně přesný obrázek toho, co se na webu děje, bez ohledu na rozhodnutí návštěvníků na cookie liště. Technicky se toto opět odbavuje z velké části nad GA4 daty v BigQuery.
Všechny tyhle věci, postupy, případně konkrétní reporty, budu ukazovat v rámci své Reshoper přednášky.
To všechno zní tak, že na straně uživatele bude nutná čím dál větší odbornost, minimálně v oblasti zpracování a využití GA4 dat, a bude nutnější sledovat i trendy.
Záleží na velikosti e-shopu. Pokud jsi střední nebo větší e-shop, tak ano. Tvoje schopnost pracovat s frontend daty, ať už naměřenými v GA4, nebo v jiném toolu, může být velmi významná konkurenční výhoda. ČR je e-shopová velmoc a je zde řada segmentů, kde jinak moc konkurenčních výhod typu unikátního produktu nebo positioningu nemáš.
Samozřejmě to vyžaduje datovou odbornost, práce s GA4 daty v BigQuery už není téma pro malé e-shopy, kde majitel je brouk Pytlík, který dělá všechno. Na druhou stranu střední a větší e-shop už v týmu nějakou datovou odbornost (ať už interní, nebo externí) potřebuje, protože těch dat má dneska e-shop spoustu, je v nich řada byznys příležitostí, a pokud s nimi neumí pracovat, tak se střílí do nohy.
Poradil bys do praxe něco těm zmiňovaným „broukům Pytlíkům“?
Malý e-shop nebo hobby projekt pojede nejspíše na nějakém krabicovém řešení. A jak jsem zmiňoval v úvodu, při jeho výběru je nutné reflektovat v checklistu funkcionalit i možnosti měření a pověst takového řešení v této oblasti.
Budou potřeba hlavně základní reporty o objemu návštěvnosti, zdrojích návštěvnosti, cestách po webu a zdrojích transakcí. A pak kouknout, jestli to krabicové řešení nenabízí vykreslení těchto základních pohledů rovnou ve svém rozhraní. V případě že e-shopaře zajímají jen základy, může to být pohodlná cesta, jak se dostat k požadovaným základním datům na pár kliků.
Pokud nechceš růst a máš málo dat, víc dat asi ani nepotřebuješ. V takovém případě si alespoň v GA4 vypni výše zmíněné modelování, GA4 používej hlavně jako indikátor trendů a data, co ti to ukazuje, ber jako orientační ukazatele.
Důležité je také, jestli to krabicové řešení umožňuje vyřešit za tebe cookie lištu. Pokud ano, je potřeba dát pozor na to, jestli ta lišta je jen na oko, nebo umí měření skutečně řídit. A to nejen měření do Google Analytics, ale i do mediálních systémů (Ads, Facebook, Sklik apod.).
Je něco, co tě v e-commerce poslední rok překvapilo, a něco, co tě poslední rok naučil?
Minimálně v EU se teď hodně řeší, jaká budou pravidla pro sběr a zpracování dat, včetně osobních. Myslím, že to je správně, i když to má řadu dopadů na to, co můžeš měřit a jak ta data můžeš využít pro UX, marketing, cílení kampaní apod. Situace je dost dynamická, kromě řady medializovaných nařízení typu GDPR jsou i další, která mají také dopady na legální možnosti využití dat a která třeba ovlivňují jen nějakou část toho, jak ta data můžeš skladovat nebo využít. Letos je to např. DMA nebo to, co ještě přijde v souvislosti s ePrivacy.
V dnešní době už je myslím pro běžného provozovatele e-shopu nemožné to vše sledovat a být schopen na to reagovat tak, aby to obracel z nevýhody do konkurenční výhody. Tj. i téma měření vyžaduje poslední dobou silnou specializaci s multioborovým know-how (technická část, byznysová, legislativní apod.) a pro provozovatele e-shopů bude čím dál složitější se v tom sám vyznat i na základní úrovni, když děláš nějaká strategická rozhodnutí.
Proč by měli lidé přijít na Reshoperu na tvoji přednášku? Co se v ní naučí?
Jak už jsem uvedl, chci jednak uživatelům GA4 přinést trochu optimismu a ukázat jim, jaké příležitosti GA4 přináší. Budu se snažit být konkrétní a tyto příležitosti, z nichž jsme některé v článku probrali, demonstrovat nejen technicky, ale předvést i jejich byznysový přínos.
Kromě samotných GA4 a využití jejich dat probereme i to, jak využít GA4 data v rámci dalších služeb Google. Budu ukazovat příklad, jak pomocí dalších Google Cloud technologií zvýšit výkon digitálních kampaní při stejných mediálních investicích – pouhou změnou technologie, kterou se data do mediálních systémů posílají.
Přijďte si vyslechnout ozkoušené tipy z praxe. Stavte se ve středu 15. května na konferenci Reshoper 2024! Těšíme se v PVA Expo Praha Letňany.
Tým Reshoper
Reshoper s.r.o.,
Dvořeckého 628/8,
169 00, Praha 6 - Břevnov
IČ 04180241
DIČ CZ04180241
© 2024 Reshoper s.r.o. | Obchodní podmínky | Cookies
Hexadesign