Grzegorz Frątczak: Cześć Michale, po raz drugi!

Michał Wojas: Witaj Grzegorzu, po raz drugi!

GF: Zaprosiłem Michała po raz drugi, ponieważ Michał ma ciekawe doświadczenia z analityką w e-commerce, którą realizują w Wojasie. Zapraszam do wysłuchania poprzedniego 31 odcinka z udziałem Michała, w którym rozmawiamy o historii Wojasa. Natomiast, teraz porozmawiamy o tym, jak im pomaga analityka w tym, żeby w jednym sklepie e-commerce’owym, internetowym, mieli sprzedaż na poziomie 20 – 30 sklepów stacjonarnych. Dobrze mówię?

MW: Tak. Zależy kiedy. Czasami więcej, czasami mniej, ale to są wielkości tego rzędu.

GF: Tak. Michał jest od 4, 5 lat e-commerce managerem i kieruje tym działem w Wojasie. Dobrze pamiętam?

MW: Trochę krócej, ale to są chyba 3, 4 lata. Już nie liczę.😁

GF: Dodam tylko, że Wojas ma 1500 pracowników, więc to całkiem duża polska firma.

MW: W tym roku świętujemy 30 lat. Jesteśmy polską firmą z Nowego Targu. Większość naszych produktów produkujemy w Nowym Targu.

Dlaczego analityka jest ważna w e-commerce?

GF: Dziś rozmawiamy o e-commerce’sie i analityce. Ta analityka jest chyba takim trochę Twoim oczkiem w głowie? Dlaczego?

MW: A bo…

Analityka pomaga oszczędzać pieniądze, albo pomaga unikać błędów, o których mówiliśmy pod koniec pierwszego odcinka, czyli wydawania bezsensownie pieniędzy na kampanie, które nie performują, nie realizują naszych celów biznesowych.

GF: I dużo czasu spędzasz nad analityką, tak średnio, w tygodniu?

MW: Nie wiem czy dużo. Natomiast, codziennie patrzymy sobie na liczby, patrzymy co nam się udaje osiągnąć. Jak daleko jesteśmy od naszych planów? Które kampanie możemy optymalizować?

Nie robię tego sam. Jest nas dwójka, plus jest jeszcze analityk zewnętrzny, który wspiera nas w tym. I zawsze, jeżeli testujemy jakieś nowe kampanie czy nowe formaty, to podchodzimy do tej analizy bardzo rygorystycznie. Po to, aby albo poprawić tę kampanię, albo później nie kupować tego typu kampanii. I przy okazji cały czas uczymy się jak lepiej analizować, bo to też nie jest takie oczywiste.

GF: Tak. Ostatnio słuchałem podcastu Jakuba Chmielniaka, który też jest z Waszych okolic, bo ma firmę produkującą ubrania w Bielsku-Białej, ma raptem 150 pracowników. Dyskutowali sobie tak z Jakubem Roskoszem z Mosquito, i powiedzieli, że oni potrafią 3 dni siedzieć na analizie. Kminić różne analizy i tak dalej, a później podjąć na podstawie tego decyzję. Tak naprawdę, efekt końcowy… Można powiedzieć, że w sumie chwilę siedzieli nad tym, bo wykonali 3, 4 telefony i coś się zadziało, realizują jakiś pomysł. No ale żeby dojść do tego pomysłu, zajęło im to 3, 4 dni – przemyśleń, analizy. U Was też tak jest?

MW: O! To może nie trwa aż 3, 4 dni. Natomiast, staramy się na bieżąco śledzić, co się dzieje i jak dane kanały działają, jakie są efekty. Różne rzeczy próbujemy sobie optymalizować. Tam, gdzie jest to możliwe, to załóżmy, że sobie testujemy – różne formaty, różne grafiki i potem to dostosowujemy.

Również uczulamy, na przykład grafików, żeby dawali nam zawsze kilka możliwości. Później optymalizujemy to już według naszego doświadczenia lub według jakichś tam wyników, choćby na przykład po testach A/B.

GF: Ale to grafiki na stronie czy na kampaniach reklamowych?

MW: Na kampaniach, czasami robiliśmy też na stronie.

GF: I nagle się okazuje, że zmiana jednego słowa to już 2 razy większa konwersja?

MW: No, może aż tak, to nie. Ale…

Czasami coś Ci się podoba pod względem estetyki, a potem patrzysz na wyniki i to nie do końca dobrze wygląda. Dobrze jest zmierzyć to na liczbach, a nie tylko opierać się na tym, co nam się wydaje.

GF: Tak. Znam e-commerce’y, które z czasem stwierdziły, że jak sklep jest brzydki, nie taki estetyczny, nie taki milutki, to mają większą konwersję, niż jak był minutki i piękny, i cudowny. To jest niesamowite.

MW: Tak, tak. Czasami wynikały takie różnice, gdy siadaliśmy sobie, powiedzmy jako e-commerce i marketing strategiczny. I tutaj potrzeby były inne, a my – z drugiej strony mówiliśmy: „Ale to nie zadziała”. Albo: „Słuchajcie, no ale to musi być bardziej wyraziste”, albo coś tam. Bo tak jak powiedziałeś:

…to że coś jest ładne, nie do końca oznacza, że to działa.

Chociaż, staramy się to łączyć. Ostatnie miesiące pracowaliśmy również nad estetyką, bo to wniknęło z analizy. Mieliśmy możliwość udziału w takim, powiedzmy – może nie programie – ale grupa studentów e-commerce’u wzięła nasz e-commerce na tapetę i trochę punktów nam wytknęła. Z części zdawaliśmy sobie sprawę, z części nie do końca. Posłuchaliśmy ich trochę i trochę zmian dokonaliśmy na naszej witrynie.

GF: I co? Po testach wyszło, że jest na plus, czy na minus, czy na 0?

MW: Sprzedaż cały czas rośnie, czyli jest okej. Ale tak na poważnie, mieliśmy… Trochę to przypadkiem wyszło – ponieważ nasze grafiki były sfokusowane bardzo na płeć damską. I zastanawialiśmy się czemu dział męskich butów nie rośnie.😁

GF: Firma, która sprzedaje głównie męskie, z tego co mówiłeś.

MW: Sprzedawała. Sprzedawała kiedyś.

GF: Sprzedawała, ale już…

MW: A to jest też tak, to również wynika z analizy, i to pewnie się potwierdza w wielu firmach o podobnym profilu, że mężczyźni kupują jak muszą, a kobiety jak chcą. No i tak zakończę ten temat.

GF: Kiedyś rozmawiałem z projektantką sukienek i mi opowiada o swojej niszy, i mówi: „No, że kobieta to tak co kwartał kupuje  sukienkę”. Ja zacząłem się drapać po głowie i mówię: „W mordę, no…”. Moja żona wtedy nie kupowała co kwartał, ja też nie. A te sukienki to były takie z wyższej półki. I mówię: „To ja chyba żyję w jakimś innym świecie”. I rzeczywiście, czasem nasza grupa docelowa w ogóle myśli inaczej niż my i trudno za nią nadążyć i zrozumieć.

MW: Tak, tak. Jak już pójdziesz głębiej i sprawdzisz, że tych grup jest klika i one się tak czasami różnią między sobą, no to, to już w ogóle.

 Czy analiza grup docelowych jest potrzebna?

GF: Okej. Czyli mówisz, że macie takie opisane grupy docelowe i mniej więcej wiecie, kto kupuje i co do nich wysłać, żeby chcieli kupować?

MW: Tak, ale też nad tym pracujemy i chcemy robić to lepiej. Natomiast, tak – mamy segmenty klientów wydzielone w systemie. U nas to się dzieje na bieżąco. Nie jest tak, że ktoś to musi przeliczyć. Mamy system, który nam taką analizę robi w czasie rzeczywistym. Z drugiej strony mamy dość pokaźną liczbę stałych klientów, którzy u nas kupują regularnie i mamy zgodę, żeby się z nimi komunikować. Więc to jest dość duża liczba danych, którą po prostu opłaca się analizować.

GF: Czyli, z tego, co mówisz, to macie w czasie rzeczywistym powiedziane, że z grupy docelowej nr 1 spadek sprzedaży dzień do dnia jest -10%, czy tydzień do tygodnia. W innej jest wzrost +20% i tak dalej. Tak? Tak to rozumiem. Nawet taką analitykę macie?

MW: No, nie do końca jest to tak podawane. Nie chcę wchodzić w szczegóły, żeby za dużo nie powiedzieć.

GF: Okej.

MW: Natomiast, analizujemy to dość mocno. W przyszłym roku chciałbym jeszcze głębiej wejść w szczegóły. Jeszcze lepiej to robić, bo już zaczęliśmy ten proces. Natomiast, zdajemy sobie sprawę, że jeszcze jest wiele rzeczy, które można zrobić w tym temacie. Na pewno będziemy w to inwestować.

Jakich narzędzi do analizy używa Wojas?

GF: Widzę, że bardzo dużo rzeczy chcecie analizować i pytanie: jakich narzędzi do tego używacie?

MW: To nie jest tajemnicą, że akurat mamy wpiętą Exponeę, która zbiera dane nie tylko z online’u, ale też z offline’u. To też jest ciekawe, że udało nam się to połączyć.

Nasi programiści poświęcili dość  dużo czasu na to, żeby dane z różnych źródeł połączyć i je ustalić, ponieważ były jakieś różnice pomiędzy tymi danymi. Następnie te dane wysyłamy do zależnego systemu, który pozwala nam budować raporty, przygotowywać segmenty czy jakąś analizę. A dalej możemy także te segmenty wysyłać do kanałów reklamowych i potem już sobie ustalać dane kampanii na dane segmenty. To też jest ciekawe.

GF: A powiedz mi, bo mówisz, że też zbieracie dane z offline’u. Czyli, jeśli dobrze rozumiem, to jeśli ktoś kupuje tylko na paragon, to nie macie pewnie żadnych danych albo bardzo minimalne. Ale jeśli ktoś ma na przykład kartą lojalnościową, to wtedy macie więcej danych. Tak? I to porównujecie z online’em?

MW: Tak. Tak to działa. Z tego co gdzieś tam czytałem – to chyba Żabka też robi to bardzo dobrze. Zresztą oni mają super program lojalnościowy przez aplikację i też udaje im się dotrzeć do bardzo szerokiego grona. I dość mocno to wykorzystują.

GF: Okej. Żabka, to rzeczywiście ma, bo oni pewnie wiedzą: jak często każda grupa docelowa kupuje, wchodzi do tej Żabki, i co potrzeba zrobić. A jeszcze ostatnio oglądałem film „The Social Dilemma”, który też widziałeś. Pewnie tam cały sztab ludzi jest i ustala, jak zmobilizować klientów, którzy mają zainstalowaną aplikację, do ponownego wejścia do Żabki, szybciej niż by sami to zrobili.

MW: Tak.

GF: Wielki Brat.

MW: Tak. To też jest… Tak, to z jednej strony jest Wielki Brat – jest to przerażające. Z drugiej, dla tego typu firm o dużej skali biznesu, jeżeli ktoś to dobrze wykorzystuje, no to rzeczywiście potrafi mieć z tego realne, duże korzyści biznesowe. Więc to jest taka trochę gra przeciwieństw.

Czyli, z jednej strony mamy realne korzyści, z drugiej strony coraz większą inwigilację i analizę zachowań – już nie segmentów, a poszczególnych ludzi, konkretnej osoby. Na przykład, że ta osoba była w danym sklepie, dostała wiadomość, zrobiła takie a takie zakupy, dostała taką konkretnie promocję. Pytanie, kiedy w ogóle to się zakończy?

GF: No właśnie. Powiedziałeś, że używacie Eksponei, a starego dobrego Analyticsa Google używacie? Czy już nie?

MW: Nie, nie, już wyrzuciliśmy. 😉 Nie no – oczywiście – używamy.

GF: Nie żartuj sobie ze mnie, proszę. Już mi serce zaczęło szybciej bić.

MW: A co do Analytics – tak, używamy. I to jest praca na co dzień.

Jedną z pierwszych rzeczy, którą robisz, to odpalasz Analyticsa i patrzysz co się działo dzień wcześniej. Możesz się dowiedzieć co się działo, jakie są wyniki, choćby czego się spodziewać później na magazynie.

No bo jakieś opóźnienia też są, zwłaszcza jeżeli są piki sprzedażowe.

GF: I gdy wchodzisz do biura i sprawdzasz Analytics, to ile tam jesteś? Tak jak na Facebooku – zanurzasz się i budzisz się po 2 godzinach? Czy jak?

MW: Nie. Nie. To zależy. Jeżeli coś mnie zacznie nurtować, to zaczynam grzebać głębiej. Albo jeżeli coś testujemy – jakiś nowy format, nowe źródło ruchu. No to wtedy rzeczywiście czasami zdarza się to rozłożyć na czynniki pierwsze. A oprócz tego, jest taka – powiedzmy – codzienna praca, gdzie patrzysz co się zmieniło. Też, mniej więcej już kojarzysz te liczby.

Jeżeli widzisz, że coś jest nie tak, to jesteś w stanie łatwo znaleźć jakieś odchylenia. No i do tego jeszcze dochodzi raportowanie miesięczne, gdzie już w to głębiej wchodzisz, tam już analizujesz inne kanały, z podziałem na koszty.

GF: Michał muszę włożyć kij w mrowisko.

MW: Nie!

Jakie KPI-e są istotne przy analizie danych z Google Analytics?

GF: Zastanawiam się, czy to uzależnienie, że wchodzisz codziennie na Analyticsa? Czy Ty widzisz rzeczywiste, realne korzyści z tego, że widzicie, że tutaj coś się zmieniło i że reagujecie na bieżąco, i możecie od razu zadziałać i poprawić?

MW: Wiesz co, to jest takie trochę przyzwyczajenie, ale też jest to wygodne. Tak jak w sprzedaży stacjonarnej masz jakiś panel, gdzie masz wyniki, no tak też tutaj łatwo możesz od razu mieć wiele danych. No i nie wyobrażam sobie pracy w sprzedaży, kiedy nie wiesz, jakie są wyniki z poprzedniego dnia, z danego okresu i tak dalej. Taka nasza praca.

Jakie

GF: Powiedz mi, jakie takie KPI-e, czyli czynniki są dla Ciebie najważniejsze? Gdy tak rano wchodzisz, to na co patrzysz? Na konwersję, ilość wyświetleń, ilość zakupów, czy coś jeszcze? Czy może coś innego?

MW: To co powiedziałeś, to jeśli chodzi o taki horyzont dniowy – to tak.

Natomiast, jeżeli już analizujemy jakieś dłuższe horyzonty – dwutygodniowe czy miesięczne – no to już są inne KPI-e. Jeśli chodzi jeszcze o dzienny, ale nie zawsze,  to też zależy, jak jesteśmy z budżetem. Staramy się planować te wydatki, oczywiście aktualizować je i jeżeli to jest możliwe, i widzimy, że żre, to też nie wydajemy pieniędzy bez sensu. A jak widzimy, że nie żre, to z drugiej strony staramy się jakoś reagować.

GF: Okej. Czyli macie budżet – powiedzmy – 100 złotych na miesiąc, na jakąś kampanię i staracie się tego trzymać, ale jak żre i jest po prostu niesamowita konwersja, to dodajecie tam kasy, czy po prostu: „Taki budżet mamy, na początku go ustaliliśmy i tego się trzymamy”?

MW: Zależy od potrzeb. Od razu powiem, że to jest różnie.

GF: Okej. Czyli jak na fabryce wyprodukowali, to…

MW: To jedziemy.

GF: To jedziemy. A jak nie, to… A jak nam o zrobią lock down, to dorzucamy.

MW: No, na przykład tak to wygląda.

Dane z Exponea vs Google Analytics

GF: I powiedz mi, ta Exponea z Analyticsem gdzieś tam się Wam wzajemnie przeplatają? Są to oddzielne systemy, czy już je sobie połączyliście, żeby mieć taki jeden panel z wynikami?

MW: Są oddzielne. Zresztą i Exponea, i Analytics trochę inaczej liczą te dane. U nas dosyć sporym źródłem są również nasze wewnętrzne bazy, więc też fajnie w Exponei widzimy, jaki miała wpływ na przykład wysyłka maili czy SMS-ów, co nie do końca zawsze widać w Analyticsie.

GF: No tak.

MW: No i Analytics, przynajmniej według mojej oceny, jest trochę stronniczy.

GF: Stronniczy?

MW: Dobrze jest też mieć inne źródło.

GF: A co rozumiesz przez „stronniczy”?

MW: Faworyzuje swoje kanały marketingowe.

GF: Okej. No tak. Facebook swoje, Google swoje i się nagle okazuje, że jak porównamy sprzedaż, to okazuje się, że tak naprawdę sprzedaliśmy 2 razy tyle, tylko kasy…

MW: No właśnie, gdzie ta kasa?

GF: Tak.

MW: A to też jest ciekawe, jak Google bardzo obniża sprzedaż Facebooka, a z drugiej strony Facebook wykazuje sprzedaż na wszystkim możliwym. To również jest bardzo ciekawe i uczy, że nie można brać jednego źródła jako pewnik, tylko dobrze sobie patrzyć na 2, 3 źródła i jakąś tam średnią wyciągać i też uczyć się tych zachowań klientów. Na przykład mieliśmy case, w którym nam wyszło, że Facebook w danych obszarach fajnie nam działał w Polsce, a już za granicą, nie do końca.

GF: Okej. I musieliście podjąć drastyczne decyzje – że tak to nazwę.

MW: Tak. Tak to było.

Model atrybucji – do czego jest potrzebny i na co zwrócić uwagę?

GF: Wcześniej, mówiłeś mi również, że w tej całej analityce ważny jest również model atrybucji, czyli: jak przyporządkowujemy daną sprzedaż, do którego kanału. Tak? Dobrze rozumiem? To co robicie?

MW: Tak. To jest coś, czego ja sam się uczę na swoich błędach. Jak patrzysz sobie tylko w last clicka, to tak naprawdę wszystko powinieneś pompować w jedno lub dwa źródła i najlepiej, żeby to był marketing.

GF: Tak. A jak ktoś ma jeszcze źle ustawioną analitykę, to się okazuje, że najwięcej mu sprzedaje bank, w którym ma konto.

MW: Tak też się zdarza. I to jest jakiś ślepy zaułek.

Jeżeli chcesz rosnąć, to potrzebujesz tego świeżego ruchu, nowych klientów, no i musisz inaczej liczyć koszt pozyskania klienta. Musisz sobie zdawać sprawę, że potrzebujesz kanałów, które będą droższe od tych sprawdzonych.

Natomiast, w dłuższym horyzoncie czasowym, to one pozwalają Ci dalej rosnąć, właśnie poprzez dostarczenie świeżych, nowych klientów. Również przez to poszerza się cała skala biznesu.

Jesteśmy bardziej zauważalni, no bo też powiedzmy sobie na przykład Google Search – też ma jakieś tam ograniczenia. A fajnie jest zainspirować klienta, bo dzisiaj nie każdy ma intencje zakupowe. Czasami trzeba to trochę wykreować, czy w ogóle – pokazać, że są takie możliwości. Czy przypomnieć się, że dalej jesteśmy, że mamy coś nowego.

No i do tego dochodzi jeszcze temat wizerunku, o którym mówiliśmy trochę w pieszym odcinku. Zresztą gdzieś, jakiś czas temu czytałem artykuł – wywiad z jedną osobą z Adidasa, która bardzo poszła w performance kosztem marketingu strategicznego, no bo to po prostu przynosi korzyści „tu i teraz”. I stwierdzili, że była nie do końca dobra strategia. Trochę się zapędzili i po prostu cały czas musieli jechać na promocjach. Zapomnieli o wizerunku, mimo, że tej firmy nie trzeba nikomu przedstawiać. Natomiast, doszli do wniosku, że wciąż potrzebują tego strategicznego marketingu, tego brandingu, żeby pozostać na tej swojej pozycji lidera, czy tam „Top”.

GF: No właśnie. I jak to wyważyć? Ten model atrybucji w tym pomaga?

MW: Nie jestem przekonany, czy w modelu atrybucji to zobaczysz. Natomiast, jeżeli masz jakąś strategię długofalową, to po jakimś czasie będziesz w stanie zweryfikować te wyniki po innych KPI-ach, które są bardziej charakterystyczne właśnie dla siły brandu.

GF: To zawsze jest dylemat – jak dużo inwestować w takie niemierzalne kanały. Ale wrócimy do tego modelu atrybucji, bo powiedziałeś, że ten last click, w który wszyscy wierzą i jest domyślnie albo niedomyślnie w Analyticsie – teraz nie pamiętam, że patrzymy i tutaj właśnie po ostatnim.

Ale teraz ludzie chodzą po tych różnych kanałach, przechodzą. To jak ten model atrybucji, jeśli możesz zdradzić, powinien być zbudowany, żeby to miało sens. Żeby móc się dowiedzieć, co się dzieje. Tak? Na co zwrócić uwagę?

MW: Przede wszystkim, dobrze jest sobie, oprócz tego, że się analizuje kanał per kanał, to analizować całość wydatków w stosunku do przychodów i to jakie wyniki udało się osiągnąć w danym okresie.

Patrzyć sobie na dany kanał w trakcie – czy oprócz tego, że przynosi sprzedaż, to jakie inne współczynniki osiąga. Typu: średni czas spędzenia na stronie, czy współczynnik odrzuceń.

Później patrzyć sobie, jak dany klient się przeklikuje i czy powiedzmy po jakimś czasie on i tak trafi z innego kanału i dokona transakcji? Czy choćby jest zainteresowany ofertą, dokona zapisu do newslettera i potem jakoś reaguje. I tak dalej.

Ogólnie trochę szerzej na to patrzyć, a nie tylko właśnie, że wydaliśmy „X”, mamy przychód na przykład: 5, 10, 20 „X”, bo to może być trochę mylne. Zwłaszcza, że jeżeli patrzymy na Analyticsa, to dużo konwersji może być przypisanych do innych źródeł, mimo że na przykład tam po prostu ktoś, tylko już na końcu kliknął w reklamę brandową do tego w wyszukiwarce, co jest mylne, a pokaże nam to jako konwersję i obniżenie kosztu konwersji.

GF: To trochę jest tak, jak ja ostatnio szukam kołdry obciążeniowej. Nie wiem, czy słyszałeś, że są takie rzeczy.

MW: Nie.

GF: Kołdra, która waży parę kilo. Dopiero zgłębiam temat. I  szukałem różnych producentów. W sklepach, w których byłem, a chyba są  3, czy 4  byłem już kilka razy. Przechodziłem pomiędzy jednym i drugim, kombinowałem, którą kupić, cena też ma tu  znaczenie. Więc się zastanawiałem zadając pytanie: „Hmm, tam są kołdry za 300 złotych, a tutaj za 1200. Czy to w ogóle warto wydawać tyle pieniędzy? Czy po prostu to jest marka, która ma dobry marketing? I gdzie jest różnica?  I ten proces zakupowy trwa strasznie długo.

Teraz, tak jak Ty mówisz, że mielibyśmy to sobie zobaczyć, że Grzegorz przyszedł ostatnio z Brand Campaign  albo z jakiegoś nie wiem – hasła to może się okazać, że to jest za późno. Tak?

MW: Tak.

GF: Bo ja najpierw musiałem rozpoznać temat.

MW: No tak.

GF: I tak się właśnie zastanawiam, jak ten model atrybucji… Czy jest taka szansa, jak myślisz, żeby zobaczyć całą tę ścieżkę przejścia człowieka przez poszczególne etapy, i zobaczyć, którego elementu nam brakuje, i w który powinniśmy zainwestować, żeby cała sprzedaż wzrosła?

MW: Jeżeli nie znasz specyfiki, zresztą powiedziałeś, że jesteś analitykiem, to pewnie świetnie o tym wiesz – jak nie znasz specyfiki danego e-commerce’u, to ciężko tak powiedzieć. I też ciężko powiedzieć, że to jest jakby jeden model. Bo nawet widzimy różnicę między Wojasem a Bartkiem, gdzie i to, i to są buty. Natomiast, tutaj są buty dziecięce i to zdefiniowane jako produkt zdrowotny, który daje bezpieczeństwo rodzicom, że dziecko w tych butach będzie się rozwijało. A z drugiej strony masz wciąż buty, natomiast jako element bardziej estetyki, jako produkt modowy, których funkcjonalność to jest głównie – to są po prostu buty o danej jakości i danym wzorze. Więc tutaj już widzimy różnice w sezonach sprzedaży, w zachowaniu klienta. I trochę też nawet w kanałach marketingowych.

Jeżeli bym załóżmy zaczynał analizę, no to ja musiałbym zrozumieć po pierwsze: co dana firma sprzedaje, jaki to jest produkt. Trochę sobie popatrzyć w liczby. Jak dany kanał się zachowuje. Ewentualne jakiś czas na testy, czyli to też musisz sobie trochę wyczuć jak dany kanał się zachowuje. Wejść w szczegóły, jak kampanie są zoptymalizowane, bo też może dojść do sytuacji, że masz 2, 3 marketingi, które się kanibalizują.

GF: Tak. Marketing, który wchodzi nam w paradę i psuje cały piękny obrazek. Tak?

MW: No tak, bo masz go zrobionego, załóżmy, przez agencję, masz zrobione w Facebooku i jeszcze w Google’u. A załóżmy, że jak zobaczyłem na pracę nowej sesji, bo też miałem taki case, no to się okazało, że fajnie, że wszystko performuje. Tylko potem patrzę, że kanał, który powinien bardziej być skierowany na dowożenie nowego ruchu, to tak naprawdę jest kampanią remarketingową. Czyli trochę, jakby płacisz za tę samą konwersję 2 razy.

GF: No właśnie. Tak jak o tym sobie rozmawiamy, to widzę, że zrobienie sobie takiego lejka sprzedażowego, czy procesu decyzyjnego naszego klienta – jak on szuka i przyporządkowanie poszczególnym etapom tego procesu kanałów promocyjnych, może nam pomóc w opracowaniu swojego własnego, ciekawego modelu atrybucji i dopasowanie Analyticsa, czy innego narzędzia do tego, żeby nam pomagał i łatwiej o dawał odpowiedź na pytanie: co powinniśmy zrobić?

MW: Tak. A z drugiej strony możesz przynajmniej uargumentować, dlaczego dany kanał kosztuje Cię tyle, w stosunku do sprzedaży, a drugi kanał znacznie mniej. Bo jest po prostu na innym etapie transakcyjności. No ale wciąż potrzebujesz tych trzech, a nie tylko najniższego, czyli remarketingu.

GF: A powiedz mi, jak już wybraliście ten system… Wybierając ten system do liczenia, oprócz Analyticsa, to jakie mieliście kryteria wyboru, że akurat ten wybraliście? Interesują mnie raczej kryteria. Czyli, co było ważne? Co ocenialiście i co braliście pod uwagę, przy wyborze różnych tych systemów?

MW: Ten system nie do końca działa, jeśli chodzi o atrybucję, ale daje nam dużo innych insight’ów. Natomiast, jeśli chodzi stricte o atrybucję, to tutaj zdecydowaliśmy się na współpracę z analitykiem, który będzie nam to wszystko liczył. Tutaj dużo czasu zajęło nam poukładanie danych, żeby móc to robić łatwiej i w sposób bardziej automatyczny, niż zbieranie co jakiś czas na nowo tych samych danych.

Wracając do Twojego pytania – na pewno pozwoliło nam to również analizować, jak zachowują się nasi klienci, zwłaszcza ci stali. Gdzie, kiedy powinniśmy wysłać daną wiadomość? Jak oni się przeklikują przez naszą stronę? Tutaj, porównując do Analyticsa mamy głębsze spojrzenie. Czyli, nie tylko ogólnie, jak się klienci zachowują, tylko jak dany segment przechodzi przez stronę.

Duże znaczenie ma tutaj także analiza jak się zachowuje klient między desktopem, a mobilem. Teraz transakcyjność z mobila jest dużo wyższa. Natomiast jeszcze rok, 2 lata temu, wyglądało tak że niejednokrotnie klienci oglądali sobie produkty na mobilu, a transakcyjność była na desktopie. Wciąż te współczynniki są różne, natomiast klienci też już jakby nauczyli się bardziej robić te transakcje z mobilu.

Też pracowaliśmy nad dostosowaniem strony, żeby to było łatwe i przyjemne. Natomiast, bez takiej wiedzy i bez jakichś systemów pomagających, no to byś pewnie wyciągnął wnioski, że powinieneś inwestować tylko w kampanie na dekstopie, bo one Ci perfomują.

GF: Tak.

MW: A to nie jest prawdą.

GF: Powiedziałeś, że poświęciliście bardzo dużo czasu na dopasowanie tej analityki do tego, żeby liczyło się automatycznie i pokazywało Wam pewnie jakieś standardowe raporty, które pomagają podejmować decyzje. I tak się zastanawiam: dużo czasu – to znaczy ile? Tydzień bez przerwy, miesiąc bez przerwy, czy 3 miesiące trzyosobowego zespołu?

MW: Wiesz co, tu masz kilka elementów połączonych.

Masz analitykę – w sensie analityka, masz marketingowca i masz programistę, który czasami musi Ci jeszcze jakieś dane wyciągnąć czy podpiąć. Plus współprace z firmami, z którymi pracujesz na co dzień, jeśli chodzi o pozyskiwanie ruchu – czyli z zewnętrznymi kanałami, żeby też te dane poukładać i w jeden, powtarzalny sposób przesyłać czy wydzielić jakoś na poszczególne lejki i tak dalej. Więc ten etap trwał na pewno nie tydzień, dwa, tylko bardziej w miesiącach.

I dalej, kolejnym etapem jest pododawanie kolejnych zdarzeń na stronie, żeby je śledzić. Również tutaj mamy swoje rozwiązania autorskie, jeśli chodzi o silniki e-commerce. Nie wdrażaliśmy gotowego rozwiązania, co ma swoje plusy i minusy. Minusy są takie, że dużo rzeczy, o których nie pomyślałeś, musisz po prostu robić.

GF: Tak. I co w tym wszystkim, w tej analityce dla Was jest najtrudniejsze?

MW: Skąd się wziął temat? Stąd, że nie dawało mi to spokoju, dlaczego jeden kanał kosztuje tyle i sprzedawcy, którzy odpowiadali za dany kanał mówili, że to są super wyniki. A z drugiej strony miałem kanał, który miał dużo lepsze wyniki, ale jak wyłączaliśmy jedno, to się okazało, że nasze wzrosty są ograniczone. I dopiero po tym zbudowaniu optymalnego marketing-mix’u, okazało się, że powiedzmy, jesteśmy w stanie w łatwiejszy sposób osiągać dane cele czy plany biznesowe. No i dla mnie to jest niezbędne do pracy, no bo jeżeli chcesz rosnąć, to potrzebujesz więcej ruchu, który będzie konwertował.

GF: Tak.

MW: A patrząc tylko w last clicka, no nie jesteś w stanie stwierdzić, czy dane medium zarabia na siebie. No bo na początku nie będzie na siebie zarabiało. Ale w dłuższej perspektywie będzie. Albo będzie, ale tylko do wysokości danego budżetu. Też mieliśmy case z jedną kampanią, że do pewnego momentu to się opłacało, a powyżej to już po prostu było wyrzucanie pieniędzy.

GF: I co zrobiliście?

MW: Ustawiliśmy budżet.

GF: I nie zwiększaliście?

MW: Tak, a to jest płynne.

GF: Przecież tak łatwo skalować.

MW: Tak, tak. Tu dobrze powiedziałeś, nim łatwo skalować, a to też już wszystko płynne. To, że dzisiaj Ci to działa, nie znaczy, że będzie działać jutro.

GF: Tak. Często, zaczynający w e-commerce: „No przecież raz ustawiłem tę reklamę, to ona powinna działać”. A tu się okazuje, że to guzik prawda, ponieważ zmienia się sezon, dzisiaj śnieg padał, wczoraj nie padał, „weszła” jakaś konkurencja, coś zrobiła i nagle się okazuje, że cała kampania przestała działać.

MW: Tak.

GF: Albo gdzieś tam, jeszcze zewnętrzne czynniki były inne i nagle się okazuje, że: „No nie, to, to nie tak”. Ale z tego, co mówisz i jak tu tak sobie z Tobą rozmawiam, to ta analityka – pewnie takich doświadczonych wyg jak Ty nie muszę przekonywać – ale ta analityka jest bardzo ważna i to może sporo czasu zajmować e-commerce managerowi, żeby po prostu podjąć jakąś decyzję. Tak?

A jak nie ma postawionego narzędzia, które dobrze podaje dane, a wielokrotnie widziałem, że Analytics mylił się w 30%, bo na przykład zbierał tylko 70% transakcji albo nie przypisywał odpowiednio różnych pól, to już jest taki podstawowy błąd. A drugie, to że ten Analytics nie jest poustawiany tak, jakby tego nasz biznes wymagał. Tak?

MW: Tak. Albo czasami masz źle tagi powpinane i się okazuje, że coś się źle spina.

GF: Tak.

MW: I jak nie znasz liczb, albo nie patrzysz w różne panele, różne dashboardy, no to tego nie wykryjesz.

GF: Michał, to znaczy, że jak Ciebie zapytam we dnie i w nocy, jaka była konwersja wczoraj na sklepie, to mi odpowiesz bez mrugnięcia okiem?

MW: Nie.

GF: Jak nie? Okej. A tydzień, a w poprzednim miesiącu?

MW: Nie. Właśnie, powiem Ci, to jest takie trochę dziwne, że tak z głowy nie powiem. Natomiast, jak patrzę w liczby, to jestem w stanie stwierdzić czy to jest okej, czy to nie jest okej. I czy to jest zgodne z trendem. Natomiast tak z głowy – nie wytłumaczę tego.

GF: Mówiłeś, że kończyłeś „Finanse”, to widzę, że po coś te „Finanse” były, bo analityka to cyfry i przecinki, i różne statystyki, nie-statystyki. To pewnie się przydało?

MW: Wiesz co? I tak, i nie. Natomiast  robiłem po tym specjalizację „Doradztwo inwestycyjne”, więc oczywiście budowaliśmy tam jakieś modele prognostyczne. No i to też, mimo że takich modeli nie buduję, to nauczyło mnie choćby analizy trendów, czy ogólnie – pracy na liczbach. Więc, można powiedzieć, że jest to pomocne. Z kolei, rozmawiałem kiedyś z koleżanką, która też kończyła tę samą uczelnię i spytałem się czy używa czegokolwiek z tego, co się nauczyła na studiach. Powiedziała, że nie. Ja powiedziałem, że ja też nie. No, ale może  jednak czegoś używam.

GF: Powiedziałeś o tej analizie trendów, czyli po prostu na tych studiach uczyłeś się, jak analizować trendy. Tak? Czyli jak coś idzie? Jakie wnioski z tego wyciągać? Jakie błędy, takie oczywiste popełniamy? Tak?

MW: No tak. I to, że czasem masz zdarzenia, które są bardzo dziwne, odchodzące od trendu i to nie znaczy, że masz je analizować, bo to jest jakiś tam ogon statystyczny, który potrafi bardzo zaburzyć dane, a dalej wnioskowanie.

GF: No właśnie. Czytanie danych to też podstawa i dobre ich zaprezentowanie.

MW: No właśnie, możesz je fajnie zaprezentować na różne sposoby. Jeśli ktoś nie siedzi w liczbach, no to może potem fajne raporty robić i pokazać, że: „Tutaj masz wzrosty 50%”, a jak nie jesteś upierdliwy i nie spytasz się: „Ale konkretnie, gdzie?”, a potem się okaże, że to w jednym dniu był taki wzrost, no to wiesz.

GF: Tak.

MW: Można też łatwo manipulować danymi.

GF: Tak, tak. Można się fajnymi cyframi chwalić i dużo agencji to robi.  Rzeczywiście fajne dane zawsze można wyciągnąć i pokazać odpowiedni wykres, że tak jednak było. A później się okazuje, że biznes jednak upada. Tak? Że to, to jednak nie to.

MW: No właśnie, nie wiem czy się teraz ze mną zgodzisz, natomiast ostatnio był taki case:  wpływ silnika rekomendacji. Większość dostawców, którzy tego typu usługi oferują mówi, że w ogóle, po wprowadzeniu ich silnika masz wzrosty +40%. Ja pytam: „No dobra, ale to zależy, jak macie ustawioną w panelu konwersję”. Bo to może się okazać, tak jak w Facebooku, że „wszyscy ludzie, którzy zobaczyli reklamę”, a to też nie do końca oznacza, że ją zobaczyli, no to kupili. Jak coś, to bardziej liczy się na przykład liczba przeklików, czy jakiś CTR, a nie konwersja na tego typu narzędzie. No bo pytanie, czy jeżeli miał byś inny silnik, to czy też byłyby tego typu wzrosty. Łatwo można się bawić liczbami. Jeśli ktoś w tym nie siedzi, to niestety – tak jak powiedziałeś – agencje mogą i wykorzystują to. Więc też trzeba być uważnym.

GF: I co te firmy od tych silników rekomendacyjnych odpowiadały, gdy zadałeś im takie pytanie?

MW: „A no tak. W sumie to tak. Ale nie, bo tu wprowadziliśmy, tu mieliśmy, słuchaj, naprawdę wzrosty”. Ja mówię: „To dobra, zróbmy testy A/B”. „No dobra, to ja sprawdzę, jak to zrobić”.

GF: No tak, tak. 40% – jest pytanie: co do czego? Wzrosty czy – co do czego? Tak?

MW: No właśnie. I co jest konwersją? No nie?

GF: Tak.

MW: Bo możesz mieć horyzont czasowy dniowy albo miesięczny, albo jeszcze dłuższy.

GF: No właśnie.

MW: Czyli tak zwany „cookie life time”.

Analiza danych w ecommerce – od czego zacząć?

GF: Michał, nadeszła pora. Musimy już kończyć. A temat analityki i Analyticsa jest nieskończony. Myślę, że ta rozmowa była taka bardziej lifestyle’owa, niż konkretna – narzędziowa. Ale myślę, że wielu ludzi może natchnąć to skupienie się na analityce i zobaczenie, jak wiele czasu potrzeba, jak do tego podchodzić.

Wielkie dzięki Michał. Powiedz mi, jeśli miałbyś kogoś zachęcić do rozszerzenia wiedzy z analityki, jak analizować i tak dalej, to co byś polecił?

MW: Jeżeli ktoś już – pewnie większość osób – mam nadzieję, że wszyscy, którzy też działają z e-commerce’em, to pracują na Analyticsie – to bym radził, żeby od tego zacząć. Tam jest naprawdę dużo możliwości, dużo funkcji, z których ja czasami nawet sobie nie zdaję sprawy, mimo że wydaje mi się, że dość długo nad tym problemem siedzę. To jest jedna rzecz.

I po prostu  – zastanawiać się nad jakimiś pytaniami i starać się na nie odpowiedzieć. A z drugiej strony porównywać sobie dane między różnymi panelami. Załóżmy, że jeżeli mamy i Google, i Facebooka, no to patrzeć, jak tutaj to wygląda, jak tam. Jeżeli mamy więcej kanałów, no to analogicznie. No bo, to też nam trochę pokaże, że z jednej strony ta prawda może jest, ale gdzieś pomiędzy.

Czyli nie powinniśmy polegać tylko na jednym źródle, jeżeli mamy możliwość. Z jednej strony wchodzić bardzo głęboko, z drugiej, czasami oddalić się, bo coś z daleka ma, powiedzmy, więcej sensu niż jak się całkiem zafiksujemy i zaczniemy analizować jakiś  wycinek. To możemy też trochę sami się w tym pogubić i wyciągnąć złe wnioski.

Z czego czerpać wiedzę odnośnie analizy danych w ecommerce?

GF: A powiedz Michał taką rzecz: jakąś książkę, jakiś kurs byś polecał – jak analizować?

MW: Wiesz co? Książki może nie, natomiast jest taki słynny Pan Maciej Lewiński, który jest znanym analitykiem i wysyła takie bardzo śmieszne, ale też bardzo mądre i ciekawe newslettery. Subskrybuję sobie jego maile i też się czasami czegoś nowego dowiem. Więc, na pewno to polecam.

GF: Okej. To pozdrawiamy Pana Macieja. W takim razie, no to jest – jakby to powiedzieć – ciężkie. Myślę, że z jednej strony, jak postawić sobie Analyticsa, ale z drugiej strony jak to analizować? I to jest ważne pytanie, bo wielu ludzi nie jest analitykami, którzy widzą cyfry i wyciągają sobie wnioski.

 I to trochę jest tak, jak z widzeniem szklanki do połowy pełnej, albo do połowy pustej – zawsze są różne perspektywy. Wydaje mi się, że w analityce trzeba również mieć odpowiednią perspektywę, żeby móc wyciągnąć odpowiednie wnioski. Mam takie doświadczenie – kiedyś z moją babcią, która wtedy miała 70 lat, oglądałem wiadomości. Te same wiadomości, przez te same osoby przedstawione. Ja wyciągnąłem kompletnie inne wnioski niż moja babcia. Było to dla mnie bardzo pouczające zdarzenie.

Michale, kończąc życzę wyciągania poprawnych wniosków z analityki. I dziękuję za poświęcony czas.

MW: Dzięki. I jeszcze tak pomyślałem sobie na sam koniec, że zanim zaczniemy analizować, to musimy być pewni, że dane są poprawne. Dane są dobrze zliczane i podpięte. Bo jeżeli tego nie mamy, to analiza jest po prostu bezsensowna. To tak na koniec.

GF: I tymi wielkimi słowami kończymy ten odcinek. To jest naprawdę ważna rzecz. Dzięki Michał.

MW: Dzięki wielkie, trzymaj się. Cześć, cześć.

GF: Dzięki i do usłyszenia.

I to już koniec. Analityka – jedna z kluczowych spraw w e-commerce. Wiele małych e-commerce nie zwraca na to uwagi i pewnie dobrze, na początku drogi. Jednak, w pewnym momencie bez tego e-commerce się nie rozwinie. A później trzeba to doskonalić i rozwijać. A jak tam Twoja analityka?

Do usłyszenia w kolejnym odcinku. Cześć!