Google Analytics umožňuje zbierať veľké množstvo dát. Pokiaľ sa však chcete rozhodovať data-driven, musíte mať dáta čo najúplnejšie. Preto ich častokrát potrebujete spojiť dokopy z rôznych zdrojov. O aké dáta sa jedná a ako ich prepojiť s Google Analytics, nájdete v článku.

V prípade správneho nastavenia Google Analytics máte k dispozícii údaje o správaní sa používateľov na vašom webe, o tom, z akého zdroja prišli, či a ako interagovali s vašou stránkou, ako aj demografické údaje používateľov. 

Existujú však prípady, kedy v Google Analytics nemáte kompletné dáta a na úplnú analýzu potrebujete “spárovať” dáta z viacerých zdrojov. 

Najčastejšie ide napríklad o:

  • Google Ads, 
  • Facebook (poväčšinou Ads),
  • Google Search Console,
  • Google Optimize, 
  • Google Marketing Manager,
  • CRM systém,
  • integrácia dát z uskutočnených telefonátov,
  • atď..

S prepojením nástrojov, ktoré patria Googlu, nie sú väčšinou žiadne problémy. Google vytvoril na to určené konektory, ktoré nájdete priamo v Analyticse v nastavení Vlastníctva (Property)

google analytics prepojenie

Pri tretích stranách je prepojenie častokrát komplikovanejšie. Aby ste dáta prepojili správne, musíte myslieť na niekoľko podstatných vecí:

  • Aké rozsahy (Scopes) prepájate
  • Aký jedinečný kľúč použijete
  • Ako prepojíte dáta medzi jednotlívými nástrojmi

Aké rozsahy prepájate

Google Analytics používa 4 úrovne rozsahov – používateľ (User), relácia (Session), hit a produkt.

datovy model analytics

 

Poznámka:  Produktový rozsah je špecifický pre elektronický obchod, preto sa v “základnej” štruktúre neuvádza.

Ak ste sa ešte s pojmom rozsahy (Scopes) nestretli, článok od kolegu Maya vám pomôže sa s danou problematikou zoznámiť bližšie. Je veľmi dôležité, aby ste vedeli, v ktorom rozsahu sa dáta nachádzajú. V prípade, že použijete iný rozsah, ako máte, dáta v reportoch nebudú správne.

Uvedieme pár príkladov: 

  1. Dáta z CRM systémov budú najčastejšie orientované na jednotlivých používateľov, preto v tomto prípade použijete User Scope.
  2. Pri marketingových nástrojoch, či už ide o emailové, prípadne nástroje na manažovanie kampaní, vás budú zaujímať relácie – Session Scope.
  3. Nástroje, ktoré sledujú obsah na vašej stránke či už sa jedná o CMS systémy, alebo poskytovateľov reklamných slotov na vašich stránkach, budú využívať s najväčšou pravdepodobnosťou hit scope úroveň.
  4. Samozrejme, pokiaľ máte implementovaný Enhanced Ecommerce a sledujete výkonnosť jednotlivých produktov, tak pre produkty chcete použiť produktové rozsahy.

Aký jedinečný kľúč použijete

Na to, aby ste vedeli dáta prepojiť, potrebujete kľúč, na základe ktorého ich spárujete. Predstavte si ho napríklad ako jedinečné číslo, ktoré prislúcha iba jednému záznamu. Napr. v našom reálnom živote je jedinečné číslo naše rodné číslo. Bolo nám priradené pri narodení a patrí iba k našej identite (pokiaľ ho, samozrejme, niekto nezneužije 🙁 ). 

Pri vyberaní správneho kľúča je potrebné myslieť na to, či sa daný kľúč nachádza v oboch datasetoch, či je dostupný v použitom rozsahu a aké dáta obsahuje (či ide o individiuálne dáta alebo skupinu dát, tzv. granularita).

 

prepojenie dat analytics

Ako prepojíte dáta medzi jednotlivými nástrojmi

To, ako prepojíte dáta, sa môže líšiť pre každý nástroj. Niekedy je potrebný zásah do stránky, inokedy stačí využitie Google Sheetov, Google Data Studia, prípadne Measurement Protokolu.

Prepojenie dát v Google Analytics

Napríklad, pre import nákladov pre iné platformy (Facebook, Instagram, LinkedIn a pod.), prípadne pre vrátené objednávky, môžete použiť importovanie dát priamo do Analyticsu. Musíte to však robiť manuálne Data import nie je možné automatizovať priamo v Analyticse, je potrebné na to použiť API

Netreba zabudnúť na to, že dáta neviete importovať spätne, tz. že sa im priradí ten dátum, kedy ste ich tam reálne naimportovali. Ak využijete túto možnosť, odporúčame spraviť import aspoň v daný mesiac, aby v mesačnom reporte dáta sedeli.

Ak potrebujete prepojiť online používateľov s offline objednávkami (tzv. omnichannel), je to možné napríklad prostredníctvom Google Sheets a Measurement Protokolu. Z CRM systému budete posielať dáta do Google Sheets, kde sa budú pravidelne aktualizovať (môže byť aj na dennej báze). Následne záznamy v Google Sheets odošlete cez Measurement Protokol do Google Analytics. Tým pádom si import zautomatizujete a budete mať dáta k dispozícii na dennej báze (ak to tak nastavíte). Ak by ste chceli o tomto spôsobe zistiť viac, prečítajte si tento článok.

Ako som už spomínala, úprava dát retrospektívne nie je možná. Až na jednu výnimku – v beta verzii existuje možnosť využiť import dát v čase dopytu (Query Time Custom Data Import). Má to však jeden háčiť – táto funkcia je prístupná len pre platenú verziu Google Analytics 360. Ak však máte k tejto funkcii prístup, umožní vám obohatiť vaše dáta bez toho, aby boli trvalo prepísané.

data import analytics

Prepojenie dát mimo Google Analytics

A čo v prípade, pokiaľ potrebujete vytiahnuť dáta z Analyticsu a spojiť ich s iným nástrojom? Princíp bude podobný. Potrebujete unikátny kľúč, na základe ktorého ich spárujete. Pre komplexnejšie dáta o používateľskej ceste, je prepojenie CRM dát s Analyticsom veľmi žiadané. Môžete využiť napr. User ID pre aktuálne prihlásených používateľov, prípadne posielať Client ID do Analyticsu ako vlastnú dimenziu. Tento identifikátor budete posielať aj do CRM systému prostredníctvom skrytého poľa vo formulári, prípadne ako parameter v URL. Ak nechcete (alebo nemôžete) takéto dáta spájať v GA, môžete použiť napr. Data Studio alebo BigQuery. Viac o BigQuery si viete prečítať v článku Potrebujete spracovať veľké množstvo dát? BigQuery je riešenie

Záver

Import dát je veľmi dôležitou súčasťou práce s dátami. V ideálnom svete by sme mali všetky dáta na jednom mieste a nepotrebovali by sme ich obohacovať a hľadať cesty, ako ich správne spájať. Lenže, realita je “trochu” iná. 

Využívate import a export dát v Analyticse? O aké dáta najčastejšie ide? Podeľte sa s vašimi skúsenosťami v komentároch.

Ak sa vám článok páčil a myslíte si, že bude užitočný aj pre iných milovníkov analytiky, budeme veľmi radi za jeho zdieľanie 🙂 .