Analityka, strona www, User Experience, Web development

Analityka marketingowa od podstaw – konfiguracja GA4, Tag Managera i Looker Studio

Analityka to od lat jeden z najważniejszych elementów profesjonalnego marketingu, chociaż dla wielu “stawianie analityki” znaczy co innego. Dla jednych jest to po prostu zainstalowanie Google Analytics. Dla innych – zbudowanie solidnego, precyzyjnie zaprojektowanego systemu, który dostarcza danych potrzebnych do podejmowania trafnych decyzji biznesowych. Podejdźmy do tego więc krok po kroku – czym tak naprawdę jest stawianie analityki, jak wygląda proces od strony technicznej i strategicznej oraz dlaczego warto zadbać o to, by było to zrobione dobrze już na starcie.

1. Czym w praktyce jest stawianie analityki w marketingu internetowym?

Pod pojęciem analityki kryje się znacznie więcej niż tylko “wrzucenie kodu Google Analytics na stronę”. To proces porównywalny do budowania fundamentów pod marketingową analitykę danych, na których dopiero później można oprzeć decyzje biznesowe, optymalizację kampanii i rozwój produktu.

1.1 Różnica między prostą instalacją GA4 a pełną architekturą danych

Dla niektórych firm analityka kończy się na podstawowym wdrożeniu Google Analytics 4 – czyli założeniu usługi GA4 i wklejeniu kodu śledzącego. Ale prawdziwa wartość ujawnia się dopiero, gdy powstaje kompletny ekosystem danych: z przemyślaną strukturą eventów, integracjami z CRM-em, śledzeniem mikrokonwersji czy spójnym raportowaniem w Looker Studio.
 
W ramach naszych projektów wykorzystujemy przede wszystkim Google Tag Manager (GTM), Google Analytics 4 (GA4) oraz Looker Studio. W przypadku bardziej zaawansowanych potrzeb, jak np. BigQuery czy server-side tracking, możemy eksplorować te tematy i wdrażać je samodzielnie lub we współpracy z partnerami.

1.2 Kluczowe pojęcia w praktyce

  • Zdarzenie (event) – to podstawowa jednostka danych w GA4. Każda interakcja użytkownika, np. kliknięcie w przycisk, wypełnienie formularza, otwarcie zakładki, może (i powinna) być traktowana jako zdarzenie. W przeciwieństwie do Universal Analytics, w GA4 wszystkie dane bazują właśnie na eventach.
  • Konwersja – to event, który został oznaczony jako cel. Może to być transakcja, wysłanie formularza, zapis do newslettera lub dowolne inne działanie, które ma wartość biznesową. W GA4 możemy oznaczyć dowolne zdarzenie jako konwersję, co daje dużą elastyczność, ale też wymaga przemyślanej strategii.
  • Data Layer – to warstwa danych umieszczona w kodzie strony, która pozwala na przekazywanie dodatkowych informacji do narzędzi analitycznych przez GTM. Dzięki data layer możemy niezawodnie przesyłać dane np. o ID użytkownika, wartości koszyka, statusie zalogowania czy rodzaju produktu. To fundament każdej zaawansowanej konfiguracji.
  • Consent Mode – to mechanizm zgodny z RODO, który pozwala dostosować działanie tagów analitycznych do wyborów użytkownika (czyli jego zgody na cookies). W praktyce: jeśli użytkownik nie wyrazi zgody na śledzenie, dane mogą być nadal zbierane w sposób ograniczony i modelowany statystycznie, zamiast całkowitego braku danych. Consent Mode v2 jest dziś obowiązkowym elementem poprawnej implementacji GA4 na rynku europejskim.

1.3 Dlaczego warto? – biznesowe ROI z analityki

Dlaczego warto? – biznesowe ROI z analityki
 
Inwestycja w dobrze skonfigurowaną analitykę marketingową przynosi realny zwrot. I nie chodzi tylko o „ładne raporty”, ale o szybsze decyzje, większą kontrolę, lepsze kampanie i niższe koszty.
 
Dla przykładu, w przypadku jednej z firm B2B, z którą współpracowaliśmy, głównym problemem było rozmycie źródeł leadów – MQL-e trafiały do CRM-u, ale trudno było powiązać je z kampaniami marketingowymi. Wdrożyliśmy integrację GA4 z systemem CRM (HubSpot), dodając parametry utm_source i utm_medium do każdego formularza. Dzięki temu klient był w stanie mierzyć CAC (koszt pozyskania klienta) i porównać go z CLTV (wartością życiową klienta) dla każdego kanału osobno.

1.4 Zgodność z RODO i Consent Mode v2

Nieprawidłowo wdrożone narzędzia analityczne to dziś nie tylko problem z jakością danych, ale też z prawem. Consent Mode v2 to obecnie wymagany standard m.in. przez Google Ads, a także klucz do utrzymania zgodności z unijnym prawem ochrony danych osobowych. Prawidłowa konfiguracja pozwala zbierać dane w sposób zgodny z przepisami i utrzymać skuteczność kampanii remarketingowych, nawet przy ograniczonych zgodach użytkowników.

2. Proces krok po kroku – od audytu do dashboardu

Wdrażanie analityki to nie jednorazowy „wrzut kodu”. To proces, który składa się z kilku kluczowych etapów – każdy z nich wpływa na jakość końcowych danych i efektywność działań marketingowych.

2.1 Audyt obecnego stanu

Zaczynamy od sprawdzenia, co już działa, a co nie. Audyt obejmuje:
  • inwentaryzację istniejących tagów i usług (np. UA, GA4, Hotjar),
  • przegląd kontenerów GTM i ich wersji,
  • ocenę zgodności z polityką cookies i implementacją Consent Mode.
 
W wielu przypadkach znajdujemy nieużywane lub zduplikowane tagi, błędne eventy albo niezaimplementowane zgody – wszystko to psuje jakość danych.

2.2 Wybór narzędzi i architektura danych

Nie każda firma potrzebuje BigQuery czy server-side trackingu. Dobieramy narzędzia adekwatnie do celów i skali. Najczęściej:
 
  • Google Analytics 4 – jako główny system analityki,
  • GTM (Google Tag Manager) – do zarządzania kodami,
  • Looker Studio – do raportowania,
 
Projektujemy też schemat danych: jakie eventy chcemy śledzić, jakie atrybuty zbierać, jakie konwersje mierzyć.

2.3 Implementacja

  • tworzymy nową usługę GA4 lub porządkujemy istniejącą,
  • zakładamy nowy kontener GTM (jeśli potrzeba) i implementujemy go na stronie
  • tworzymy customowe eventy i konwersje w zależności od potrzeb biznesowych klienta
  • łączymy ustawienia Consent Mode z istniejącym rozwiązaniem dot. ciasteczek obecnym na stronie (lub jeśli go nie ma, instalujemy również odpowiednie narzędzie)

2.4 Testy & QA

  • sprawdzamy każdy event w debuggerze GTM

2.5 Raportowanie i wizualizacja

  • w zależności od indywidualnych potrzeb klienta budujemy dashboardy analityczne w Looker Studio – szytę na miarę w zależności od potrzeb grupy docelowej (np. dział marketingu czy zarząd).
Porozmawiajmy o Twojej analityce

3. Czy da się to zrobić samemu? Najczęstsze błędy i pułapki przy ustawianiu analityki na stronach www

Na pierwszy rzut oka wdrożenie analityki może wydawać się proste: wystarczy dodać kod GA4 do strony i sprawdzić, czy pojawia się ruch. Rzeczywiście tego typu instalacja jest relatywnie prosta i nie wymaga szczególnie zaawansowanej wiedzy technologicznej (niestety, daje ona również dostęp jedynie do najbardziej podstawowych danych). Jednak w praktyce wiele firm popełnia te same błędy, które sprawiają, że dane są niekompletne, błędne lub całkowicie bezużyteczne.

3.1 Jakie są najczęstsze błędy przy instalacji np. Google Analytics?

Chociaż instalacja samego kodu śledzącego wydaje się bardzo prosta, to nawet na tym poziomie widzieliśmy już niestety trochę problemów;
  • tagowe spaghetti: nieraz zdarzyło nam się setupować kampanie dla klienta i odkryć, że na stronie jest na przykład kilkanaście różnych tagów analitycznych w tym również takich, które robią to samo (np. wiele kontenerów GTM czy tagów Google Analytics). Co gorsza, klient nie ma do każdego dostępu, nie wie jak są one instalowane (czy na przykład w plikach theme, czy może poprzez zewnętrzną wtyczkę albo managera tagów) i czy są komukolwiek do czegoś potrzebne. Często każdy podwykonawca instalował swoje własne tagi nie pytając i nie sprawdzając, czy na stronie nie ma już jakichś istniejących.
    Nie dość, że nie wiemy co, gdzie i jak, to jeszcze mamy niepotrzebne obciążenia strony – a czasem nawet konflikty między tagami.
  • Niezgodność z rozwiązaniami cookies: w zależności od lokalizacji, rodzaju firmy itd., podejście do przepisów prywatności takich jak RODO/GDPR, ale też np. CCPA (przepisy prywatności dla stanu kalifornia) potrafi być różne, ale niektóre rozwiązania są po prostu złe. Jeśli stosujemy się do RODO powinniśmy zainstalować Consent Mode V2 od Google – inaczej bezpowrotnie tracimy dane od wszystkich użytkowników, którzy nie udzielili zgody na śledzenie.
  • Dark data: czyli inaczej mówiąc, śledzimy wszystko, ale nic nie wiemy. Tutaj wracamy do fundamentu instalowania analityki – ona nie jest tylko po to, żeby sobie była, a po to, żeby wspomagała nasz biznes. Oczywiście będą takie przypadki, gdzie wystarcza nam świadomość ile mieliśmy wejść na stronę – jednak jeśli chcemy poważnie podchodzić do analityki, powinniśmy mieć plan i pomysł na to jak wdrożyć ją tak, aby wspierała nasze cele. Tak jak sama instalacja kodu daje nam dość niewiele, tak z drugiej strony setki zdefiniowanych eventów bez jasnej strategii powoduje chaos informacyjny, z którego też nie da się zbyt wiele wyczytać.
 
 
Założenie konta i jego podstawowa konfiguracja to dopiero pierwszy krok w kierunku pełnego zrozumienia co dzieje się na naszej stronie. Co jest poza tym?
  • Stworzenie strategii: co mierzyć i po co?
  • Setup konwersji i mikrokonwersji na stronie
  • Konfiguracja polityki zgód i Consent Mode V2
  • Integracja: CRM, Google Ads, Meta Conversion API, BigQuery itd.
  • Tworzenie dashboardów decyzyjnych np. w Looker Studio.
  • Testy, wersjonowanie, kontrola jakości danych.
 
 
Zaprojektowanie dobrej analityki to nie tylko kwestia narzędzi, ale przede wszystkim – myślenia analitycznego i znajomości procesów marketingowych. Bez tego łatwo skończyć z „ładnym” raportem, który nie mówi nic wartościowego.

4. Przykłady z życia

Zamiast teoretyzować, pokażmy, jak konkretne wdrożenia analityki pomogły naszym klientom osiągać mierzalne cele.

CASE #1: Platforma edukacyjna (SaaS)

Problem: Niska skuteczność kampanii Google Ads, mimo dużego budżetu. Brak informacji o tym, które kampanie generują zapisy na kursy.
 
Działania:
  • Audyt: brak konwersji w GA, stare eventy z Universal Analytics, nieprawidłowe parametry UTM.
  • Wdrożenie GA4 + GTM + Consent Mode v2.
  • Implementacja eventów: course_start, course_finish, register_success, z podziałem na typ kursu.
  • Integracja z CRM-em (Pipedrive): każdy lead zawiera źródło i kampanię.
  • Dashboard w Looker Studio – konwersje per kanał + porównanie grup docelowych.
 
Efekt:
  •  Redukcja CAC o 38% w ciągu 2 miesięcy,
  •  wzrost ROAS kampanii Google Ads o 64%,
  •  identyfikacja „ślepych kampanii” – wyłączone 2 z 8 kampanii, które nie generowały zapisów.

CASE #2: Sklep internetowy (odzież damska)

Problem: Wysoki ruch z kampanii Meta Ads, ale niska konwersja. Klient miał tylko podstawowe śledzenie GA i brak danych o zachowaniach na stronie.
 
Działania:
  • Uporządkowanie GTM: nowy kontener + konfiguracja zgód (Cookiebot).
  • Śledzenie eventów: add_to_cart, begin_checkout, purchase, a także mikrokonwersji (newsletter_signup, filter_used).
  • Budowa dashboardu sprzedażowego (sprzedaż dzienna, średnia wartość zamówienia, top produkty).
  • Analiza zachowań użytkowników poprzez Hotjar
  • Testy A/B w celu minimalizowania porzuconych koszyków, w tym umieszczenie dodatkowego pop-upa na exit intent i automatycznych wiadomości e-mail do porzuconych koszyków
 
Efekt:
  •  Wzrost współczynnika konwersji o 27%,
  •  skrócenie czasu reakcji na „dziury” w lejku – ułatwienie identyfikowania problemów z UX

CASE #3: Firma softwarowa (B2B, generowanie leadów)

Problem: Brak informacji o tym, z jakich kanałów pochodzą leady, które finalnie zamieniają się w klientów. Raportowanie oparte na Excelu i ręcznym zliczaniu.
 
Działania:
  • Uporządkowanie struktury kampanii i parametrów UTM.
  • Kategoryzacja leadów na podstawie formularzy (formularz zapisu na Newsletter vs ogólny formularz kontaktowy vs formularz zapisu na demo produktu)
  • Budowa kokpitu dla zarządu: liczba i kategorie leadów z różnych kanałów,  % leadów wysokiej jakości.
 
Efekt:
  •  łatwa identyfikacja działań marketingowych o niskiej konwersji,
  •  usprawnienie współpracy działów marketingu i sprzedaży dzięki wspólnym danym.

5. Co dalej?

Dobrze postawiona analityka to dziś fundament skutecznych działań marketingowych. Umożliwia podejmowanie decyzji opartych na danych, szybką reakcję na problemy, optymalizację kampanii i komunikację z zarządem w języku liczb – a nie domysłów.
 
W KomuKoncept od lat pomagamy firmom z różnych branż uporządkować i rozwinąć ich analitykę marketingową – niezależnie od tego, czy zaczynają od zera, czy chcą poprawić istniejacą infrastrukturę. Jeśli zastanawiasz się czy możemy Ci pomóc – skorzystaj z formularza poniżej, porozmawiamy.

Potrzebujesz pomocy z analityką?

Skontaktuj się z nami.

    Porozmawiajmy o tym, co w Twojej firmie wymaga najszybszych działań.


    Zapewniamy:

    • zrozumienie Twojej sytuacji przed wysłaniem oferty
    • doświadczenie w marketingu B2B i B2C
    • bliski kontakt z top managerami
    • consultingowe podejście
    • znajomość marketingu i technologii.
    Aleksandra Dzwierzyńska

    Aleksandra Dzwierzyńska

    Head of Social

    ola@komukoncept.pl

    Michał Opydo

    Michał Opydo

    Managing Director

    michal@komukoncept.pl