Webová analytika si v minulom roku prešla prechodom na novú verziu Google Analytics 4 (GA4), ktorá znamenala výraznú zmenu. Oproti predchádzajúcej verzii sa Analytics 4 líši najmä svojou dátovou štruktúrou, ktorá je založená na udalostiach (tzv. eventoch). Po novom sa každá interakcia z Google Analytics zaznamenáva ako udalosť, do metrík pribudol engagement rate, zmenil sa výpočet pre sessions a mnoho ďalšieho. Možností ako s týmito dátami ďalej pracovať je niekoľko.
Voľba vhodného nástroja
Pri výbere nástroja pre webovú analytiku je dôležité položiť si otázku, čo vlastne od daného nástroja potrebujeme. Stačia nám možnosti, ktoré ponúka priamo užívateľské prostredie nových Google Analytics 4? Chceme ísť o krok ďalej a vytvoriť si vlastné vizualizácie a metriky v svojom preferovanom reportingovom nástroji? Alebo chceme dáta skúmať v ich surovej podobe, zakomponovať ich do súčasného dátového riešenia našej spoločnosti a následne ich využívať pre rôzne prepracované prediktívne modely?
Pri rozhodovaní o vhodnom analytickom nástroji treba do úvahy vziať aj faktory, ktoré sú obdobné z rozhodovania o iných dátových projektoch:
- Aká veľká je naša firma?
- Aká je naša znalosť nových Google Analytics 4?
- Máme dostatočné technické znalosti pre prácu s reportingovými nástrojmi?
- Sme schopní spracovávať dáta v cloude, prípadne ich použiť v nejakom data science riešení?
- Máme dostatok času a financií?
- A predovšetkým, aký je vlastne cieľ a očakávaný prínos pre business?
Využitie užívateľského prostredia Google Analytics 4
Google Analytics je prvou zrejmou možnosťou, s ktorou sa pri výbere nástroja na webovú analýzu stretne každý. Jeho výhodou sú nízke náklady a nevyžaduje si pokročilé technické znalosti pre prácu s dátami, okrem dobrého pochopenia jeho fungovania.
Práca s ním je jednoduchá - po vytvorení účtu na Google Analytics je nutné ho prepojiť s webovou stránkou. Po nastavení základných konverzií môžete začať sledovať základné reporty Google Analytics. Na začiatok sú určite zaujímavé reporty v sekcií s názvom Životný cyklus. Tá sa delí na akvizičnú a interakčnú časť. V akvizičnej je možné zistiť trend návštevnosti používateľov a v interakčnej sú vidieť detailnejšie konverzie.
Po úvodnom zoznámení sa s jednotlivými pohľadmi na dáta v Google Analytics 4 je dobré začať premýšľať nad integráciou GA4 s ďalšími službami od Googlu ako sú Google Ads a Google Search Console. Prepojenie Google Analytics 4 a Google Ads nie je náročné, a ak firma aspoň trochu využíva Google Ads určite je vhodné tieto služby prepojiť. Podobne jednoduché a praktické je prepojenie s Google Search Console, vďaka ktorému získate v Google Analytics zaujímavé dáta o organickom vyhľadávaní.
Využitie reportingových nástrojov a ich konektorov
Looker Studio
Pokiaľ vám názov Looker Studio nepríde povedomý, je to z toho dôvodu, že v minulosti sa tento nástroj volal Google Data Studio. Výhodou Looker Studia je, že:
- množstvo marketingových analytikov s ním má skúsenosti a dokážu ho ovládať,
- nie je spoplatnené,
- má konektor priamo na nové Google Analytics 4, bez potreby zložitého nastavovania.
Po dokončení prepojenia Looker Studia na Analytics máte prístup k základným dimenziám a metrikám, z ktorých môžete vyskladať report. Ak vám tieto metriky nestačia, Looker Studio ponúka niekoľko funkcií, s ktorými je možné ich dopočítať a prípadne využiť tzv. data blending pre kombináciu s ďalšími dátami, ktoré sú k dispozícií z ďalších zabudovaných konektorov.
Pri práci s GA4 je potrebné dávať pozor na API limit, ktorý sa oproti pôvodnému nastaveniu o niečo zväčšil, no stále sa niekedy stretnete s hláškou „This data set has been accesssed too many times“. Preto je dôležité na to myslieť už pri tvorbe reportu a využívať len dáta, ktoré sú naozaj dôležité pre marketingový tím a tiež zaistiť, aby k nim mali prístup len ľudia, ktorí tieto dáta naozaj využívajú pri svojej práci.
Power BI
Za posledné roky sa v dátovej analytike stal veľmi populárnym nástroj Power BI od Microsoftu. Preto ak ste už zvyknutí na prácu s Power BI, nemusí byť pre vás zo začiatku najjednoduchšie prispôsobiť sa odlišnému prostrediu Looker Studia a môže to istú dobu trvať. Ak tento čas chcete ušetriť, môžete zvoliť radšej prácu s Power BI.
Zároveň je výhodou, že ak už je vo firme Power BI zavedené, je pripojenie ďalšieho reportu do aplikácie k už existujúcim reportom jednoduché. Obdobne aj práca s GA4 dátami v Power BI bude jednoduchšia.
Power BI ponúka pre získanie dát z Google Analytics konektor priamo od Microsoftu. V ňom si používatelia vyberajú medzi implementáciou 1.0, ktorá bola pre predchádzajúcu verziu Analytics a verziu 2.0, ktorá je vhodná pre novú Analytics 4. Tá sa ešte stále zobrazuje ako Beta verzia, hoci už prešiel nejaký čas od spustenia dostupnosti tejto možnosti. Stále je možné očakávať menšie nepresnosti, avšak celkovo je konektor funkčný.
Metriky a dimenzie sú v Power BI podobné ako v Looker Studiu a je možné ich rôzne kombinovať. V konektore je trochu menej pohodlná práca s dátumovou dimenziou a pri jej nesprávnej kombinácií s ďalšími metrikami sa môžete ľahko dostať k nepresným výsledkom. Preto je potrebné rozumne voliť metriky a prípadne ich správnosť skontrolovať aj v Google Analytics 4. Tiež je určite dobré si v Power BI vytvoriť dátumovú dimenziu, ktorá uľahčí prácu v reporte. Je na vás, či si ju vytvoríte v Power Querty, DAXe alebo najjednoduchšie s využitím nástroja Bravo od SQLBI.
Verzie implementačných konektorov Google Analytics v Power BI.
Riešenia tretích strán
Pre získanie Google Analytics ale aj iných dát nielen z prostredia marketingu môžete využiť aj ďalšie riešenia tretích strán:
- Winsdor.ai
- Funnel.io
- Supermetrics
Komplexné dátové riešenia
Prepojenie na BigQuery a Google Cloud
Veľmi odporúčaným krokom je prepojenie GA4 s BigQuery. V minulosti bola táto možnosť prístupná len pre veľké spoločnosti, ktoré si toto prepojenie mohli dovoliť zaplatiť. S príchodom GA4 je už samotné prepojenie zadarmo. Platí sa len za ukladanie dát, ktoré je ale relatívne lacné. Dokonca do istého limitu je v cloude na začiatku voľný budget. Finančne náročnejšie je zvyčajne spracovanie týchto dát, čiže rôzne SQL queries v BigQuery. Preto treba dodržiavať základné zásady pre optimalizáciu týchto dotazov.
Pre nenáročné získanie dát z ďalších zdrojov sa dá v Bigquery použiť Data transfer Service. Vďaka nemu môžete podľa postupu v oficiálnej dokumentácii nastaviť prepojenie napríklad s Google Ads, Google Search Console a ďalšími. Prekvapením bolo pridanie prepojenia aj pre Facebook Ads. To je zatiaľ v preview a preto sa veľmi neodporúča ho ešte používať, ale ukazuje to, že Google svoju data transfer službu ďalej rozvíja.
Pre orchestráciu dát sa najčastejšie používajú riešenia ako Dataform, ktoré je zabudované priamo v Google Cloud alebo tiež populárne dbt. Vizualizovať dáta z BigQuery je možné vďaka konektorom v Looker Studiu alebo Power BI, prípadne si ich zaslať do inej dátovej platformy, ak nepoužívate Google Cloud ako hlavnú dátovú platformu pre vašu firmu. Netreba zabúdať ani na dátovú platformu Keboola, ktorá je obľúbená pri využívaní dátových zdrojov z marketingu. Prípadne sa pre tento účel dá použiť aj integračná platforma Dataddo.
Microsoft Azure
Množstvo firiem využíva okrem Power BI aj iné riešenia od spoločnosti Microsoft ako je napríklad Dynamics 365, prípadne už má vybudované celé dátové riešenie na platforme Azure. Preto je potom vhodnejšie v tomto prostredí zotrvať a len ho rozšíriť o dátový zdroj, ktorým je Google Analytics. Častým riešením je práve cloudová SQL databáza využívajúca analysis services alebo modernejšie LakeHouse riešenie využívajúce Azure Synapse.
Microsoft Fabric
Novým riešením, ktoré kombinuje užitočné nástroje pre prácu s dátami z Azure a pridáva tiež svoje vlastné technologické vylepšenia je platforma Microsoft Fabric. K výhodám Fabricu môžeme zaradiť zjednodušenú spoluprácu rôznych pre ľudí z rôznych dátových rolí v spoločnom prostredí. Vo svete, v ktorom nabrala veľkú popularitu generatívna AI môže byť užitočné aj použitie Copilota priamo vo Fabricu (až od určitej licencie), prepojenie dát z CRM od Microsoftu a jednoduchšia administrácia celého dátoveho riešenia v porovnaní s Azure.