Strona główna / Blog / Analityka dla e-commerce. Dlaczego warto integrować dane w jednym miejscu?

Analityka dla e-commerce. Dlaczego warto integrować dane w jednym miejscu?

21.08.2025

4 min czyt.

E-commerce

Prowadzenie działalności online wymaga ciągłego monitorowania i analizowania danych. Na szczęście nie oznacza to konieczności żmudnego przeszukiwania różnych systemów osobno. Dzięki nowoczesnym narzędziom dane z wielu źródeł można zintegrować w jednym, przejrzystym dashboardzie. Taki raport pozwoli zespołom szybciej zauważać zależności, śledzić kluczowe wskaźniki i podejmować trafne decyzje biznesowe na podstawie pełnego obrazu sytuacji. W maxroy codziennie pomagamy naszym klientom w zrozumieniu oraz ich wykorzystaniu w działaniach marketingowych. Ale po kolei…

Dlaczego warto przeprowadzić audyt analityki?

Pierwszym krokiem w naszej pracy jest przeprowadzenie audytu analityki. Audyt analityki to fundament każdego skutecznego systemu raportowania — bez niego nawet najpiękniejszy dashboard może bazować na błędnych danych, prowadząc do fałszywych wniosków biznesowych. Zanim zaczniemy projektować dashboard, musimy upewnić się, że dane, na których będziemy pracować, są wiarygodne i poprawnie zbierane. Statystyki pokazują, że aż wiele firm podejmuje błędne decyzje biznesowe z powodu niepoprawnie skonfigurowanej analityki — dlatego ten etap jest dla nas priorytetem. Sprawdzamy m.in.:

• Czy Consent Mode działa prawidłowo?
• Czy skrypty narzędzi marketingowych poprawnie się uruchamiają?
• Czy dane w systemach są kompletne i spójne?

Dokładny audyt analityki pozwala nam również zidentyfikować luki w danych, które mogą wpływać na dokładność raportów, oraz wykryć potencjalne problemy z prywatnością i zgodnością z RODO. To inwestycja, która zwraca się wielokrotnie poprzez zwiększenie wiarygodności podejmowanych decyzji. Dopiero po uporządkowaniu i – w razie potrzeby – poprawieniu infrastruktury przechodzimy do projektowania raportu oraz systemu jego automatyzacji.

Warsztatowanie kluczem sukcesu!

Drugim krokiem jest warsztat analityczny oraz zadanie odpowiednich pytań.
Naszym zdaniem to najważniejszy etap całego procesu. Niezależnie od tego, z jakich narzędzi korzystasz i jak dobrze znasz języki programowania – bez zrozumienia rzeczywistych potrzeb klienta oraz celu, w jakim dashboard ma powstać, nie ma sensu rozpoczynać żadnych prac. Zamiast od razu przechodzić do łączenia danych, warto zatrzymać się i wspólnie z klientem odpowiedzieć na kilka kluczowych pytań, takich jak: 

• Jakie są główne cele zespołu lub firmy?
• Jakie wskaźniki najlepiej oddają postępy w ich realizacji? 
• Kto będzie korzystał z dashboardu i jakie decyzje będzie podejmował na jego podstawie? 
• Z jakich systemów i źródeł będziemy pobierać dane? 

Zadanie tych pytań już na początku współpracy pozwala uniknąć częstego błędu, jakim jest monitorowanie zbyt wielu – lub nieistotnych – danych. Zamiast tworzyć przytłaczający i nieczytelny raport, skupiamy się na tym, co naprawdę wspiera podejmowanie decyzji. Im prostszy, bardziej przemyślany i dopasowany do użytkownika dashboard, tym większa jego realna wartość. Pod koniec tego etapu tworzymy harmonogram wdrożenia po to, żeby każdy z nas działał. 

Projektowanie — tak, w analityce też się projektuje

Trzecim krokiem jest zaprojektowanie koncepcji systemu danych oraz wyczyszczenie surowych danych. Niektóre dane przede wszystkim z narzędzi Google możemy łączyć bezpośrednio z Lookerem, podczas gdy dane z narzędzi niepochodzących od Google pobierane są przez API do Google Sheets, tam obrabiane, a następnie przekazywane do Lookera. Ze względu na te różnice w metodzie łączenia danych, bardzo ważne jest, żeby jeszcze przed ich połączeniem z narzędziem do raportowania, prawidłowo je „wyczyścić”, ustrukturyzować oraz zautomatyzować. O co mi chodzi?

• Dopasowanie URL pomiędzy narzędziami
• Usunięcie duplikatów
• Uzupełnianie brakujących wartości
• Ujednolicanie formatów dat i walut
• Ustawienie odpowiednich interwałów odświeżania danych

Wszystkie te aspekty wymagają szczegółowej analizy w fazie projektowania, aby stworzyć jak najbardziej przejrzystą strukturę raportu, ograniczyć prawdopodobieństwo wystąpienia błędów i zapewnić klientowi maksymalną łatwość obsługi systemu. 

Na tym etapie istotna jest jeszcze jedna rzecz — ujednolicenie miar. Co mam na myśli?

Z doświadczenia wiemy, że jednym z kluczowych wyzwań przy budowie dashboardu jest to, że te same metryki w różnych systemach potrafią wyglądać inaczej. Klasyczny przykład to konwersje – w Google Analytics 4 będą inaczej liczone niż w systemie reklamowym (np. Google Ads czy Facebook Ads). Różnice mogą wynikać przede wszystkim z innego sposobu przypisywania konwersji i przychodów do źródeł ruchu (Każdy chyba zadawał sobie pytanie, czemu przychód w Google Ads jest większy niż z ruchu Google / CPC w GA4),

Dlatego na etapie projektowania raportu zawsze wspólnie z klientem ustalamy, które źródło danych traktujemy jako „punkt odniesienia” i jak definiujemy kluczowe wskaźniki. W niektórych przypadkach trzeba przyjąć uproszczenie (np. bazować na danych z GA4), w innych – wybrać system, który jest najbliżej rzeczywistych wartości biznesowych (np. dane sprzedażowe ze sklepu czy CRM).

W miarę jak liczba źródeł rośnie, coraz trudniej jest zachować spójność i unikać rozbieżności. Dlatego firmy coraz częściej decydują się na budowę jednego źródła prawdy w oparciu o hurtownię danych, np. Google BigQuery. <Napisałem o tym osobny tekst> Dzięki temu wszystkie dane trafiają najpierw do wspólnej bazy, gdzie są czyszczone, łączone i standaryzowane według ustalonych zasad, a dopiero potem zasilają raporty. Taki model pozwala:

• mieć pełną kontrolę nad logiką biznesową i definicją wskaźników,
• łatwiej integrować dane z wielu źródeł (np. CRM, systemy e-commerce, platformy reklamowe),
• zapewnić zespołom spójny obraz sytuacji niezależnie od narzędzia, z którego korzystają.

Dzięki temu dashboard nie tylko ładnie prezentuje dane, ale też odzwierciedla faktyczny stan biznesu i wspiera podejmowanie decyzji w oparciu o jednolite miary.

Integracja

Czwartym krokiem jest integracja przygotowanych wcześniej danych z Looker Studio. Na tym etapie bazujemy na strukturze raportu wypracowanej podczas wcześniejszych faz projektu. Dla zobrazowania – możemy posłużyć się przykładem jednego z naszych klientów, którego dane zostały podzielone na moduły tematyczne (np. sprzedaż, kampanie płatne, aktywność użytkowników) i zwizualizowane w formie przejrzystych wykresów i tabel.

Maksymalna przejrzystość i użyteczność!

W piątym kroku tworzymy przejrzysty layout, dodajemy filtry, możliwość wyboru zakresu dat, sortowania i przeszukiwania danych. Dzięki temu użytkownik ma pełną kontrolę nad tym, co widzi – bez konieczności grzebania w źródłach danych.

W taki sposób tworzymy raporty szyte na miarę, odpowiadające potrzebom naszych klientów. Samo stworzenie raportu nie jest celem naszej współpracy. Bez jego omówienia i stałego analizowania wyników nie ma on żadnego sensu, dlatego na bieżąco sprawdzamy dane, reagujemy, jak coś się będzie źle zliczać oraz rekomendujemy zmiany.  

Podsumowując, skuteczna analityka w e-commerce nie sprowadza się do samego stworzenia estetycznego dashboardu. To proces wieloetapowy, który zaczyna się od rzetelnego audytu, przechodzi przez warsztaty definiujące cele i potrzeby, obejmuje projektowanie i porządkowanie danych, a kończy na ich integracji i wdrożeniu w przejrzystej formie raportu. Każdy z opisanych kroków jest niezbędny, by uniknąć błędów, zapewnić spójność danych i dostarczyć właścicielowi sklepu narzędzie realnie wspierające podejmowanie decyzji. Tylko wtedy raport staje się nie tylko źródłem liczb, ale przede wszystkim praktycznym kompasem, prowadzącym firmę w stronę dalszego wzrostu i skuteczniejszych działań marketingowych.