E-commerce
Sklep internetowy podejmuje decyzje na danych, więc błąd w danych kosztuje tu realne pieniądze. Piszę o trzech miejscach, gdzie widać to najwyraźniej: o wdrożeniu GA4, które zawyża przychód, o atrybucji reklam sprzedawanych merchantom wewnątrz marketplace i o data governance, która trzyma to w ryzach dłużej niż jeden projekt.
-
Atrybucja web to app — gdzie Smart Script AppsFlyera gubi kampanię
Atrybucja web to app w GTM: źródło ruchu zapamiętane na 30 dni zamiast 2 godzin, model atrybucji do wyboru i GA client id w OneLinku do zszycia w BigQuery.
-
Deduplikacja prowizji afiliacyjnych w GTM — jedna prowizja
Deduplikacja prowizji afiliacyjnych w GTM: last click przy zgodzie na cookies, pixel tylko dla zwycięskiej sieci i rozliczenie zamówień bez zgody w umowie.
-
Automatyczny audyt dataLayer — tracking plan jako kontrakt
Automatyczny audyt dataLayer: tracking plan jako kontrakt w pydantic i Playwright, który codziennie sprawdza każdy push. Także bez dostępu do kodu klienta.
-
Data governance w analityce internetowej — funkcja, nie projekt
Data governance w analityce internetowej to stała funkcja, nie projekt: role, tracking plan, jakość danych i zgodność. Jak ją poukładać w e-commerce.
-
Atrybucja w retail media — sprzedaż z reklam w marketplace
Jak zbudować atrybucję w retail media, gdy klik w reklamę nie wyprowadza klienta ze sklepu — przypisanie sprzedaży do kreacji przez Google Ad Manager i GA4.
-
GA4 w e-commerce — błędy wdrożenia, które fałszują Twoje dane
Sześć błędów wdrożenia GA4 e-commerce z audytów: zawyżony przychód, sklejeni użytkownicy, zatruta atrybucja i parametry, których nie widać w raportach.