GIGO w praktyce: jak unikać błędów w implementacji GA4?

Jakie są najlepsze praktyki implementacji Google Analytics 4? Co musisz wiedzieć przed jej rozpoczęciem? Jak weryfikować implementację i dlaczego dobre przygotowanie do tego typu działań jest niezwykle istotne?

Czasami krótkie zdanie może wyjaśnić koncept w tak zwięzły sposób, że staje się nieodzowną prawdą. W świecie danych istnieje jedna taka absolutna prawda w postaci „Garbage In – Garbage Out” (śmieci na wejściu – śmieci na wyjściu) – oznacza to, że jakość wyników analitycznych zależy od jakości wprowadzonych danych. Jeżeli użyjesz błędnych lub niekompletnych danych do analizy, otrzymasz niedokładne lub bezużyteczne wyniki.

Wiarygodność danych jest podstawą dobrej decyzji. Czy kiedykolwiek patrzyłeś na dane i myślałeś „O co tutaj chodzi?”. Jedno z kluczowych pytań, jakie każdy analityk musi sobie zadać, brzmi: „Czy dane, na które patrzę, są wiarygodne?”. Niestety, bardzo często odpowiedź brzmi „Tak, ALE… ”.

Wyobraź sobie: właśnie uzyskałeś dostęp do nowego konta Google Analytics 4, może dla nowego klienta lub w nowej pracy. Jesteś ciekawy, które strony i wydarzenia mają najwięcej użytkowników. Ale zaraz…

Dlaczego jest więcej wydarzeń purchase (zakup) niż wydarzeń begin_checkout (rozpoczęcia realizacji zakupu)? Jak to możliwe? Pytasz współpracownika, a on bezceremonialnie mówi: „Zawsze tak było, ponieważ na końcu procesu jest odświeżenie. Jeśli użytkownik wraca na stronę zamówienia, nowe wydarzenie zakupu jest rejestrowane. Więc nie patrz na wydarzenie zakupu, zamiast tego patrz na purchase2, które liczy według sesji. Klient jest świadomy błędu, ale zawsze jest coś ważniejszego do wdrożenia”.

Sprawdź też: Dlaczego warto implementować Google Analytics?

Ten scenariusz doskonale ilustruje zasadę GIGO. Niepoprawna implementacja i wadliwe dane prowadzą do błędnych wniosków i niewłaściwych decyzji. Złe implementacje spowalniają automatyczną analizę, a w przypadku Google Analytics 4 uniemożliwiają działanie niektórych systemów modelowania, takich jak atrybucja czy prognozowanie odbiorców. To nie tylko niedogodność – to poważne ryzyko, które może podważyć cały proces analizy.
Jako profesjonaliści zajmujący się danymi, musimy priorytetowo traktować integralność i dokładność danych, aby nasze wnioski i decyzje opierały się na solidnych podstawach.

Jak to robimy?

1. Dokładne planowanie śledzenia zdarzeń
   Przed rozpoczęciem wdrażania GA4 ważne jest, aby dokładnie zaplanować, jakie zdarzenia chcesz śledzić i w jaki sposób. Obejmuje to zrozumienie celów biznesowych, identyfikację kluczowych wskaźników wydajności (KPI) i mapowanie ścieżek użytkowników. Dzięki temu unikniesz nadmiernego zbierania danych lub pomijania istotnych zdarzeń, co prowadzi do dokładniejszych i bardziej wartościowych analiz.
2. Standaryzacja nazewnictwa
   Aby zapewnić spójność i łatwość zarządzania danymi, warto wdrożyć jasne zasady nazewnictwa zdarzeń, parametrów i zmiennych. Taka standaryzacja umożliwia łatwiejsze filtrowanie i segmentację danych oraz eliminuje ryzyko duplikacji lub błędnych interpretacji.
3. Regularne aktualizacje i audyty
   Google Analytics 4 jest dynamiczną platformą, która regularnie otrzymuje aktualizacje i nowe funkcje. Aby utrzymać najwyższą jakość danych, ważne jest bieżące sprawdzanie i aktualizowanie implementacji. Przeprowadzanie okresowych audytów pomoże zidentyfikować i naprawić wszelkie błędy, zanim zaczną one wpływać na analizy i decyzje.

1. Testowanie na środowiskach testowych
   Każda aktualizacja Twojej strony internetowej lub aplikacji powinna iść w parze z weryfikacją wdrożenia analityki. Zanim wdrożysz zmiany na żywo, zawsze testuj na środowiskach testowych. W ten sposób unikniesz negatywnego wpływu na rzeczywiste dane i użytkowników. Używaj narzędzi takich jak Google Tag Assistant, aby monitorować i weryfikować śledzenie zdarzeń.
2. Korzystanie z DebugView w GA4
   DebugView to potężne narzędzie w GA4, które pozwala na podgląd w czasie rzeczywistym zdarzeń i danych przychodzących do Twojego konta. Umożliwia śledzenie każdego zdarzenia i jego parametrów, co pomaga w identyfikacji i naprawie błędów.
3. Analiza i porównanie danych historycznych
   Po wdrożeniu zmian przeprowadź analizę porównawczą z danymi historycznymi, aby upewnić się, że nowe dane są spójne z wcześniejszymi trendami. Wszelkie nagłe odchylenia mogą wskazywać na problemy z implementacją, które wymagają naprawy.

Aby zminimalizować ryzyko związane z wadliwymi danymi, ważne jest stosowanie najlepszych praktyk i regularne audytowanie implementacji. Jako profesjonaliści zajmujący się danymi, traktujemy priorytetowo integralność oraz dokładność danych, aby nasze wnioski i decyzje opierały się na solidnych podstawach.

Jeżeli chcesz przeprowadzić audyt swojego konta Google Analytics 4 i upewnić się, że Twoje dane są dokładne i wiarygodne, skontaktuj się z nami i zadaj nurtujące Cię pytania. Specjalizujemy się w audytach GA4 i pomagamy firmom maksymalizować wartość ich danych.