Strona główna / Blog / BigQuery w e-commerce: na jakie KONKRETNE pytania odpowiada?

BigQuery w e-commerce: na jakie KONKRETNE pytania odpowiada?

29.05.2025

9 min czyt.

E-commerce

Zacznę od klasycznego stwierdzenia: dane to nowa waluta. Można to odnieść do każdej branży, ale w marketingu i prowadzeniu biznesu zyskują one szczególną moc. Dzisiaj, w dobie cyfryzacji, mamy do czynienia z lawinowym wzrostem ilości danych generowanych przez użytkowników na stronach internetowych, w aplikacjach mobilnych, w social mediach czy w systemach CRM. Z każdej strony płyną informacje, które z jednej strony dają ogromny potencjał, ale z drugiej strony stwarzają wyzwanie – jak je zrozumieć, przetworzyć i odpowiednio wykorzystać w czasie rzeczywistym? Jak prowadzić e-commerce, gdzie decyzje poparte są danymi? O tym właśnie jest ten tekst!

Jednym z narzędzi, które może je w pełni wykorzystać, jest Google BigQuery. Ale jaką wartość niesie za sobą to narzędzie? Jakie oferuje możliwości, a przede wszystkim – dlaczego teraz jest najlepszy moment na jego wdrożenie? W obliczu rosnącej liczby punktów styku z klientami, które pojawiają się w różnych kanałach, e-commerce muszą szybko reagować na zmiany rynkowe. BigQuery umożliwia szybką analizę danych, co pozwala na elastyczne dostosowanie strategii do dynamicznie zmieniających się warunków. Ale po kolei…

Czym właściwie jest BigQuery?

Pisałem już o tym w tekście: BigQuery i dane w Twojej firmie – a Ty jak podejmujesz decyzje? Mówiąc wprost, Google BigQuery to jak posiadanie własnego centrum danych, które pracuje w chmurze. Wyobraź sobie, że masz gigantyczną ilość danych, które musisz przeanalizować, ale bez całej trudnej logistyki związanej z utrzymaniem serwerów, sprzętu czy kosztów związanych z ich obsługą. BigQuery to chmurowe rozwiązanie, które umożliwia Ci szybkie i efektywne przetwarzanie ogromnych ilości informacji – bez martwienia się o techniczne detale.

A ostatecznym celem jest jedno – podejmowanie lepszych decyzji biznesowych na podstawie czystych, porządnych danych, które są w Twoim zasięgu. BigQuery pozwala Ci mieć wszystkie te dane na wyciągnięcie ręki, uporządkowane i gotowe do analizy, niezależnie od tego, z jakiego źródła pochodzą.

I tu wchodzi BigQuery! 

Jednym z moich ulubionych aspektów nowego Google Analytics jest możliwość darmowego połączenia go z BigQuery. Kiedyś ta funkcjonalność była dostępna tylko w płatnej wersji Google Analytics 360. Dzięki integracji z BigQuery, Google daje Ci nieograniczoną możliwość eksperymentowania z danymi, tworzenia własnych raportów, analizowania ruchu i przewidywania trendów – bez konieczności ponoszenia dodatkowych kosztów.I najlepsze: BigQuery daje możliwość korzystania z narzędzi analitycznych bez konieczności inwestowania ani grosza – do momentu, gdy nie przekroczysz naprawdę dużych limitów, takich jak 1TB przetworzonych danych czy 10GB przestrzeni na przechowywanie danych. I nawet jeśli te limity przekroczysz, dodatkowe koszty są minimalne – dosłownie kilka groszy za każdy dodatkowy GB. To naprawdę świetna okazja, by zacząć korzystać z BigQuery i zobaczyć, jak może odmienić Twoje podejście do analityki.

W czym pomaga BQ? Co właściciel sklepu internetowego może wyczytać z danych?

1. Analiza efektywności marketingu – jak optymalizować wydatki na kampanie?

John Wanamaker powiedział kiedyś „Połowa pieniędzy, które wydaje na reklamę, jest zmarnowana; problem w tym, że nie wiem, która połowa”. Sklepy internetowe inwestują w wiele różnych kanałów – od Google Ads, przez social media, po e-mail marketing. Jednak często jest trudno odpowiedzieć na pytanie, który kanał naprawdę przekłada się na sprzedaż, a który działa tylko na poszczególnych etapach ścieżki zakupowej.

BigQuery pozwala na zbudowanie dopasowanego do biznesu raportu, który pomoże ocenić, jak różne punkty styku użytkownika wpływają na finalną konwersję. Dzięki temu możesz dokładnie zbadać, która reklama lub kreacja pojawiła się na początku, w środku lub na końcu ścieżki zakupowej, i jaką miała rolę w procesie decyzyjnym klienta. Taki raport pomoże zrozumieć, który kanał lub reklama pozyskuje klientów, który domyka sprzedaż, a który wspiera proces na środkowych etapach ścieżki.

Przykład zastosowania:

Załóżmy, że prowadzisz sklep internetowy z elektroniką i inwestujesz w reklamy Google Ads oraz kampanie na Facebooku. Z raportu atrybucji dowiadujesz się, że reklama na Facebooku najczęściej pojawia się na początku ścieżki zakupowej, kiedy użytkownicy zaczynają interesować się Twoimi produktami, ale Google Ads jest odpowiedzialne za domknięcie transakcji, szczególnie w przypadku remarketingu.

Taki raport pokazuje, że Facebook Ads nie jest odpowiedzialne za końcową konwersję, ale za inicjowanie zainteresowania, podczas gdy Google Ads ma kluczową rolę w finalizacji zakupu. Dzięki temu możesz zoptymalizować budżet, inwestując więcej w reklamy na Facebooku, by zwiększyć świadomość, ale także zwiększyć inwestycję w remarketing na Google Ads, który kończy transakcję. Taka analiza pozwala na bardziej efektywne alokowanie budżetu marketingowego, ponieważ lepiej rozumiesz, który kanał odpowiada za poszczególne etapy w procesie zakupowym.

2. Precyzyjna analiza zachowań użytkowników – dlaczego klienci porzucają koszyki?

Jednym z najczęstszych problemów w e-commerce jest porzucanie koszyków przez klientów. Nawet jeśli klient dodaje produkt do koszyka, nie zawsze kończy zakup. Często przyczyną jest zbyt skomplikowany proces zakupu, nieatrakcyjna oferta dostawy, czy brak odpowiednich metod płatności. BigQuery umożliwia szczegółową analizę każdego etapu ścieżki zakupowej, identyfikując momenty, w których użytkownicy rezygnują z zakupu.

Analizując dane w BigQuery, możesz zrozumieć, gdzie dokładnie następuje porzucenie koszyka i co się wtedy dzieje – może to być konkretna kategoria produktów, określony etap procesu zakupowego, czy np. czas, kiedy użytkownik zrezygnował.

Przykład zastosowania:

Dzięki analizie danych z BigQuery dowiadujesz się, że użytkownicy często porzucają koszyk w momencie wyboru metody płatności, zwłaszcza jeśli w ofercie brak opcji płatności mobilnych. Na podstawie tej informacji możesz dodać brakującą metodę płatności, co znacząco zmniejszy liczbę porzuconych koszyków i poprawi konwersję.

3. Brak próbkowania danych – pełna kontrola nad jakością danych

W tradycyjnych narzędziach analitycznych często występuje próbkowanie danych, czyli przedstawienie tylko części informacji w celu przyspieszenia działania samego narzędzia. W BigQuery nie ma takich ograniczeń – masz dostęp do pełnych, surowych danych, co zapewnia dokładność i precyzję w analizach. Dzięki temu każda analiza jest oparta na pełnym zbiorze danych, a nie tylko na próbkach, co pozwala uniknąć błędów wynikających z niekompletnych danych.

Brak próbkowania to istotna przewaga, szczególnie w e-commerce, gdzie każda, nawet najmniejsza zmiana w danych może wpływać na decyzje biznesowe. Pełne dane pozwalają na bardziej trafne prognozy i optymalizację działań.

Przykład zastosowania:

Podczas analizy danych o sprzedaży zauważasz, że GA4 ukrywał pewną część danych. Skala próbkowania zależy od wielu czynników. Może się okazać, że to, co widzisz to tylko kilka procent całości. Dzięki pełnym danym z BigQuery masz możliwość dostrzec te zmiany na czas i szybko dostosować ofertę do aktualnych potrzeb klientów, np. zwiększając dostępność produktów, które nagle zyskują popularność.

4. Retencja danych – jak radzić sobie z ograniczeniami czasowymi danych?

Jednym z istotnych ograniczeń podstawowych narzędzi, z jakimi pracujemy na co dzień, takich jak Google Analytics 4 i Google Search Console, jest ograniczenie czasowe przechowywania danych. W przypadku GA4 dane użytkowników są przechowywane przez maksymalnie 14 miesięcy, a w przypadku GSC – 16 miesięcy. Dla sklepów internetowych, które chcą analizować wyniki na przestrzeni lat, może to stanowić poważny problem. Ograniczenie to uniemożliwia skuteczne porównanie wyników z roku do roku, co jest kluczowe w analizach długoterminowych, takich jak ocena trendów sezonowych czy analiza efektywności działań marketingowych w ciągu kilku lat.

BigQuery rozwiązuje ten problem, pozwalając na przechowywanie i analizowanie danych w sposób elastyczny, bez tych samych ograniczeń czasowych. Dzięki temu możesz przechowywać dane z wielu lat i porównywać je w dowolny sposób, co jest nieocenioną pomocą przy długoterminowej analizie biznesowej.

Przykład zastosowania:

Załóżmy, że przez ostatnie dwa lata mocno inwestowałeś w SEO. Sezon świąteczny się skończył i chcesz porównać wyniki sprzedaży tegorocznego okresu świątecznego z poprzednim, ale Twoje dane w GSC zostały już usunięte po 16 miesiącach, BigQuery pozwala Ci na długoterminowe przechowywanie danych. Dzięki temu możesz przechowywać dane z poprzednich lat i przeprowadzać dokładne porównania rok do roku – na przykład analizować, jak zmieniły się trendy zakupowe, jak różne frazy kluczowe przyciągały klientów czy nawet wyestymować wartość zakupów każdej z nich! To pozwala na lepsze prognozowanie przyszłych wyników i tworzenie bardziej precyzyjnych strategii marketingowych.

5. Analiza wartości życiowej klienta oraz kategorii produktowych – jak przewidywać lojalność i generowanie przychodów?

W e-commerce jednym z najważniejszych wskaźników jest wartość życiowa klienta – to pokazuje, ile średnio klient może przynieść przychodu w całym okresie swojej interakcji z Twoim biznesem. LTV nie tylko pomaga oszacować przyszłe przychody, ale także daje pełniejszy obraz o tym, jak skuteczne są Twoje działania marketingowe i jak lojalni są Twoi klienci.

Ale BigQuery nie kończy się tylko na samym LTV. Dzięki rozbudowanej analizie masz możliwość tworzenia kohort klientów, czyli grup użytkowników, które łączy wspólny element, na przykład data pierwszego zakupu czy źródło pozyskania. Dzięki tym kohortom możesz dokładniej śledzić, jak zachowują się różne grupy klientów w czasie – kto wraca, kto kupuje ponownie, a kto odchodzi.

Ale to nie wszystko – BigQuery umożliwia również analizowanie, które kategorie produktowe (lub nawet konkretne produkty) mają największy wpływ na lojalność klientów. Z pomocą zaawansowanych algorytmów i przetwarzania danych w czasie rzeczywistym możesz odpowiedzieć na pytanie: które produkty przyciągają klientów z powrotem? Co sprawia, że klienci decydują się na ponowny zakup – czy to konkretna kategoria, jak elektronika, odzież, czy może jakiś produkt premium, który stał się hitem?

Dzięki tym analizom możesz w prosty sposób wykryć produkty-klucze, które stanowią podstawę lojalności klientów i skutecznie zwiększają ich LTV. Jeśli wiesz, że klienci, którzy kupują akcesoria do telefonów, wracają po więcej, możesz dostosować swoją ofertę do tych preferencji, wprowadzając podobne produkty, które zwiększą prawdopodobieństwo powrotu klientów.

Przykład zastosowania:

Wyobraź sobie, że sklep sprzedaje szeroki asortyment odzieży, a po analizie na przygotowanych danych w BigQuery okazuje się, że klienci, którzy kupili akcesoria do odzieży (np. buty, torby), wracają częściej i generują większy przychód w długim okresie. Dzięki tej wiedzy możesz stworzyć kampanię marketingową, która promuje nie tylko odzież, ale także dodatki, zachęcając klientów do zakupu produktów, które skutecznie zwiększają ich LTV i lojalność.

Takie analizy pozwalają lepiej zrozumieć, które produkty i kategorie przyczyniają się do budowania długofalowej relacji z klientem, oraz jak skutecznie dostosować strategię sprzedaży, by zachęcać do większych i częstszych zakupów.

6. Tworzenie jednego źródła prawdy w organizacji – jak uniknąć problemów z interpretacją wyników i zarządzaniem danymi?

Pomimo tego, że tę cechę BigQuery umieściłem na końcu, to jest ona moim zdaniem jedną z najważniejszych. W wielu organizacjach, szczególnie tych z rozbudowaną infrastrukturą e-commerce, można zauważyć problem, który polega na tym, że różne zespoły pracują z różnymi narzędziami analitycznymi. Jeden zespół korzysta z Google Analytics 4 do śledzenia ruchu na stronie, inny używa Ads do oceny skuteczności kampanii płatnych, a jeszcze inny korzysta z narzędzi takich jak Meta, TikTok czy Instagram do analizy działań na platformach społecznościowych. Do tego dochodzą systemy wewnętrzne, takie jak CRM, które przechowują dane o klientach i sprzedaży. Wyniki z tych różnych narzędzi często nie są spójne, co prowadzi do problemów z ich interpretacją i podejmowaniem decyzji opartych na niekompletnych lub rozbieżnych danych.

Wszystkie te narzędzia są wartościowe, ale kiedy dane są przechowywane w różnych miejscach, bardzo trudno stworzyć pełny, wiarygodny obraz działania całej firmy. BigQuery rozwiązuje ten problem, umożliwiając integrację danych z wielu różnych źródeł – od GA4, przez Google Ads, Meta, TikTok, Instagram, po wewnętrzne systemy CRM. Dzięki temu możliwe jest przesyłanie danych z różnych narzędzi do jednego miejsca, tworząc spójną bazę danych, która staje się jednym źródłem prawdy.

To podejście pozwala nie tylko na spójność analiz, ale także na łatwiejsze zarządzanie danymi i utrzymywanie ich higieny. Kiedy wszystkie dane są zintegrowane w jednym narzędziu, masz pełną kontrolę nad jakością i dokładnością informacji. BigQuery pomaga eliminować problem rozbieżnych raportów i zapewnia, że wszystkie zespoły pracują na tych samych danych.

Przykład zastosowania:

Załóżmy, że chcesz ocenić skuteczność działań marketingowych na różnych platformach. W tradycyjnych warunkach różne zespoły mogą dostarczać wyniki z Google Ads, Facebook Ads, TikTok Ads i GA4, a te dane będą różnić się w zależności od narzędzia, co utrudnia porównanie. Dzięki BigQuery wszystkie te dane mogą zostać przesłane do jednej bazy, a zespół analityczny może tworzyć raporty przy wykorzystaniu np. Looker Studio lub innego narzędzia Power BI.

Dzięki tej integracji masz możliwość stworzenia spójnych raportów, które pokazują całościowy obraz efektywności kampanii marketingowych – zarówno w kontekście kanałów płatnych, jak i organicznych. Taki raport daje pełny wgląd w to, jak różne źródła danych wpływają na wyniki sprzedaży i pozwala podejmować decyzje na podstawie spójnych, wiarygodnych informacji.

BigQuery to rozwiązanie, które eliminuje wiele problemów występujących w standardowym GA4, takich jak błędy w atrybucji, ograniczenia związane z czasem danych oraz problemy z próbkowaniem. Dzięki opcji łączenia danych z różnych źródeł oraz zaawansowanej analizie BigQuery wspiera podejmowanie bardziej trafnych decyzji biznesowych opartych na pełnych informacjach, a nie tylko fragmentach danych.

Wiem, że to wszystko może przytłaczać. Dlatego, jeżeli chciałbyś poznać więcej szczegółów i porozmawiać o wyzwaniach Twojego biznesu to umów się na darmową konsultację. Z chęcią opowiem Ci więcej o tym narzędziu i pomogę w wejściu na wyższy poziom analityki. 

A! Byłbym zapomniał. Poniżej znajdziesz listę pytań, na które odpowiada BQ właścicielom e-sklepów!

25+ pytań, na które BigQuery odpowie właścicielom sklepów internetowych

🎯 Analiza efektywności marketingu i atrybucji

1. Który kanał marketingowy rzeczywiście generuje największą wartość sprzedaży, a który tylko inicjuje zainteresowanie?
2. Ile wynosi rzeczywisty ROAS (Return on Ad Spend) dla każdego kanału, uwzględniając pełną ścieżkę zakupową?
3. Które kreacje reklamowe najczęściej pojawiają się na początku, środku i końcu ścieżki zakupowej?
4. Jak długa jest średnia ścieżka zakupowa moich klientów i ile punktów styku mają przed zakupem?
5. Które kampanie remarketingowe najskuteczniej domykają sprzedaż?
6. Jaki jest rzeczywisty wkład kampanii brandowych w porównaniu do kampanii performance?
7. Które źródła ruchu generują klientów o najwyższej wartości życiowej (LTV)?

🛒 Analiza zachowań użytkowników i konwersji

8. Na którym dokładnie etapie procesu zakupowego klienci najczęściej porzucają koszyki?
9. Które produkty lub kategorie produktów najczęściej prowadzą do porzucenia koszyka?
10. Jakie czynniki (czas, urządzenie, źródło ruchu) wpływają na prawdopodobieństwo porzucenia koszyka?
11. Którzy użytkownicy mają największe szanse na powrót po porzuceniu koszyka?
12. Jak różnią się zachowania użytkowników na urządzeniach mobilnych vs desktop?
13. Które strony produktowe mają najwyższy wskaźnik konwersji do dodania do koszyka?

📊 Analiza produktów i kategorii

14. Które produkty najczęściej kupowane są razem (analiza koszyka zakupowego)?
15. Które kategorie produktów generują najwyższą marżę i częstotliwość zakupów?
16. Które produkty są „bramkami” do większych zakupów i wyższego LTV?
17. Jakie produkty kupują klienci tuż przed rezygnacją z dalszych zakupów?
18. Które produkty najczęściej prowadzą do zwrotów i dlaczego?

👥 Segmentacja i analiza klientów

19. Jakie są profile moich najwartościowszych segmentów klientów?
20. Którzy klienci mają największe prawdopodobieństwo churn’u (odejścia)?
21. Jaka jest rzeczywista wartość życiowa klienta (LTV) w podziale na segmenty?
22. Które kohorty klientów wykazują najwyższą retencję po 3, 6, 12 miesiącach?
23. Jak różnią się wzorce zakupowe klientów pozyskanych z różnych kanałów?
24. Którzy klienci mają potencjał do upgrade’u na wyższe kategorie produktów?

⏰ Analiza czasowa i sezonowość

25. Jakie są rzeczywiste trendy sezonowe w sprzedaży w porównaniu rok do roku?
26. O której porze dnia i w które dni tygodnia konwertują najlepiej różne segmenty klientów?
27. Jak długo trwa średnio cykl decyzyjny dla różnych kategorii produktów?
28. Które okresy roku wymagają zwiększonej aktywności marketingowej?

💰 Analiza finansowa i rentowności

29. Jaka jest rzeczywista rentowność uwzględniająca pełne koszty pozyskania klienta?
30. Które kanały sprzedaży generują najwyższą marżę netto?
31. Jak zmieniają się koszty pozyskania klienta w czasie i w zależności od kanału?
32. Która strategia cenowa przynosi najlepsze rezultaty dla różnych segmentów produktów?

🔄 Analiza retencji i lojalności

33. Po jakim czasie od pierwszego zakupu klienci najczęściej dokonują kolejnego?
34. Które działania marketingowe najskuteczniej reaktywują nieaktywnych klientów?
35. Jakie czynniki wpływają na przekształcenie klienta jednorazowego w stałego?
36. Które programy lojalnościowe rzeczywiście zwiększają częstotliwość zakupów?

🎯 Personalizacja i rekomendacje

37. Jakie produkty powinienem rekomendować konkretnym segmentom klientów?
38. Które elementy personalizacji strony najskuteczniej zwiększają konwersję?
39. Jaki content i w jakim momencie customer journey najlepiej konwertuje?
40. Które oferty specjalne i promocje przynoszą najlepszy ROI?