Jaką rolę dla marketera pełni webanalityka?

Podstawowym zadaniem narzędzia webanalitycznego jest dostarczenie informacji, jakie działania marketingowe budują nasz biznes. Czyli co, pod kątem źródeł ruchu realizowanych kampanii czy wykorzystywanych kreacji, doprowadziło do oczekiwanej akcji. Kolejnym zestawem informacji, który dzięki niemu otrzymujemy, jest to, w jaki sposób konsumenci poruszają się po stronie czy platformie internetowej i jak sprawnie (lub mozolnie) pokonują oni kolejne misternie zaplanowane dla nich kroki, żeby finalnie dokonać konwersji. Warto też wiedzieć, jak na tej akcji zyskał nasz biznes, chociażby dzięki analizom sprzedanych produktów. Dotarcie do tych wszystkich informacji powinno być proste, łatwe i przejrzyste, bez każdorazowego angażowania armii analityków.

Nowoczesny marketer nie chce zatrzymać się na podstawowych wskaźnikach

Czasem jednak posiadanie podstawowej wiedzy o efektywności różnych elementów media-mixu okazuje się niewystarczające. Dane dotyczące działań w digitalu są niezwykle elastyczne i istnieje wiele scenariuszy ich wykorzystania. Tworzone w narzędziu grupy odbiorców powinny być bezpośrednio wykorzystywane w platformach reklamowych. Warto również wyjść poza podstawowe analizy i zaplanować połączenie danych mediowych z danymi sprzedażowymi lub danymi 1st party dotyczącymi naszych konsumentów oraz skorzystać z algorytmów uczenia maszynowego i mechanizmów sztucznej inteligencji. Jednak cały ten proces staje się niemożliwy do przeprowadzenia, jeśli nie zadbamy o jakość danych, które gromadzimy. A to wraz z upływem czasu staje się coraz trudniejsze.

Wyzwania w pomiarze marketingu

W dzisiejszym środowisku marketingowym nie możemy bagatelizować nadchodzących wyzwań w zakresie pomiaru efektywności działań. Marketerzy muszą zmierzyć się nie tylko z zagadnieniami związanymi z osiąganiem wyników biznesowych, ale także z ważnym aspektem dotyczącym ochrony informacji. Konsumenci, chociażby poprzez wybór przeglądarek, które zapewniają prywatność, adblocki czy wykorzystanie danego im wyboru w Conset Management Platform ograniczają możliwości analityczne. To wszystko powoduje, że różnice przynajmniej kilkunastu procent między narzędziem webanalitycznym a CRM z danymi sprzedażowymi to norma. Natomiast pomiar ścieżki konsumenta, już dziś bardzo rozdrobnionej, lub targetowanie reklam na podstawie cookies 3rd party jest coraz bardziej niedokładne i powoduje realne straty budżetowe.

Co na malejącą ilość twardych danych i szerokie potrzeby marketera proponuje GA4?

Google Analytics 4 posiada szereg rozwiązań, które mają za zadanie uzupełnianie luk w utraconych danych, przy poszanowaniu wyborów prywatności konsumenta. W przypadku wykorzystania tych narzędzi należy pamiętać o zachowaniu odpowiednich zapisów w polityce prywatności i klarownej komunikacji o celu wykorzystania danych. Na ręce marketera i analityka trafiły takie rozwiązania jak Consent Mode, którego rolą jest wypełnianie luk w raportach w oparciu o modelowanie behawioralne i modelowanie konwersji. Google Signals znacznie zwiększające możliwości personalizacji reklam i remarketingu oraz raportowania i analityki cross-device. Measurement Protocol razem z wykorzystaniem Data Import umożliwia dodanie zewnętrznych informacji do tego, co widzimy w GA4, przez co nasze analizy są pełniejsze i bardziej precyzyjne. Na pewno warto też śledzić rozwój Google Sandbox i tego, jakie mechanizmy tam wypracowane ostatecznie trafią do GA.

Narzędzie webanalityczne czy przekaźnik danych?

GA4 przestaje być tylko narzędziem, które pozwala analizować ruch na stronie. Staje się dla danych marketingowych dobrze skoordynowanym skrzyżowaniem dróg. Żeby realizować taką rolę, wykorzystuje szereg wbudowanych rozwiązań, które pomagają dane łączyć, przekazywać i aktywować. Poza wspomnianymi Measurement Protocol i Data Import, istotne jest bezpośrednie połączenia z platformą reklamową Google Ads, gdzie wykorzystamy nasze konwersje lub misternie tworzone grupy odbiorców do kierowania i optymalizacji reklam. Jeśli chcielibyśmy podejść do eksploracji danych w sposób dopasowany do naszych potrzeb, wtedy możemy wykorzystać kreator raportów w panelu lub połączenie z narzędziem Looker Studio. Jednak prawdziwym game-changerem jest możliwość połączenia GA4 z Google BigQuery, gdzie znacznie zwiększymy możliwości przetwarzania, analiz i łączenia danych. Tym krokiem wejdziemy na drogę najbardziej rozwiniętych digitalowo marek, które wykorzystują hurtownie danych.

AI na wyciągnięcie ręki

GA4 znacznie przybliża nam wspaniałe możliwości, jakie daje wykorzystanie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Wbudowane mechanizmy automatycznej analizy danych pozwalają na tworzenie predyktywnych metryk grup odbiorców. Narzędzie wraz z rosnącą ilością danych, które zmierzy, będzie mogło zwrócić nam uwagę na istotny trend lub anomalię, której sami moglibyśmy nie wyłapać. Jeśli to jest dla nas za mało, możemy wykorzystać wspomnianą integrację z BigQuery, który jest częścią ekosystemu Google Cloud Platform. Wykorzystanie mechanizmów AI, które są dostępne w ramach GCP nie tylko rozszerzają nasze możliwości analityczne, segmentacji czy predykcji. Pozwolą na zbudowanie perfekcyjnych doświadczeń konsumentów z marką.

Tam gdzie inni widzą problemy, szukaj rozwiązania

Warto wspomnieć, że GA4 nie zawsze spotykał się z pozytywnym odbiorem i bezproblemowym wdrożeniem. Głównymi zarzutami były występujące błędy czy trudny do opanowania panel. Krzywa uczenia się mogła być faktycznie dość stroma. Z tego powodu część biznesów czekała do ostatniej chwili z przejściem na nową wersję GA lub szukała alternatyw. Być może tym samym utraconych zostało wiele istotnych danych, a na pewno czasu na zapoznanie się z tym potężnym narzędziem do zbierania, analizy i wykorzystania danych digitalowych. Jeśli ciągle zastanawiasz się nad tym jak skonfigurować Google Analytics 4, żeby odpowiedział na wszystkie Twoje potrzeby, jest to dobry moment, żeby skorzystać z pomocy partnera wdrożeniowego. To czego potrzebuje każdy marketer w czasie obecnych i nadchodzących w 2024 roku rewolucji w świecie reklamy internetowej, to dokładny pomiar, analizowanie, segmentowanie i maksymalne wykorzystania danych, które będą pracowały na kampanie i biznes.

Autor: Przemysław Bryk, CX & data consultant SalesTube