Blog Analityczny. Analiza danych. Business Intelligence. Web Analytics.

Czy masz poczucie, że Twój Google Analytics wygląda dobrze, ale jednocześnie liczby nie zgadzają się z tym, co naprawdę dzieje się w sklepie? Najczęstsze błędy pomiaru e-commerce, od źle wyzwalanego eventu purchase po zepsutą atrybucję, potrafią cicho wykrzywić każdą decyzję budżetową. W niniejszym artykule przeprowadzam Cię przez praktyczny audyt: event purchase, transaction_id, dane produktowe, Consent Mode, źródła sprzedaży i BigQuery. Sprawdź 19 punktów i przekonaj się, ile transakcji naprawdę gubisz.

AI w e-commerce najczęściej trafia do roli szybszego generatora tekstu - a jej realna wartość leży gdzie indziej: w przyspieszaniu trafnych decyzji opartych na danych. Problem w tym, że model nie wie, które liczby są prawdziwe, i potrafi zbudować przekonujące wnioski także na danych zniekształconych przez Consent Mode czy wybór modelu atrybucji. Opisuję trzy zasady, które oddzielają decyzję od szumu: zacznij od decyzji i hipotezy, opisz modelowi stan danych, a sam model wykorzystuj do łączenia źródeł, a nie tylko do produkcji treści.

Twoje GA4 może pokazywać większą sprzedaż niż w rzeczywistości - i nikt tego nie zauważy, dopóki ktoś nie porówna raportów z panelem sklepu. To jeden z 16 błędów konfiguracji Google Analytics 4, przez które sklepy internetowe alokują budżety reklamowe na podstawie zawyżonych albo niepełnych danych. Pokazuję, gdzie najczęściej leżą problemy - od duplikacji transakcji, przez źle wdrożony Consent Mode, po brak danych produktowych w eventach. Bonus: w artykule znajdziesz 15-minutową checklistę, dzięki której ocenisz jakość Twoich danych.

Google zaprezentowało model Gemini 3.5 Flash. Model zaliczany do kategorii "lekkiej" osiągnął wyniki równe lub wyższe od najdroższych modeli premium: Claude 4 Opus (Anthropic) oraz GPT-5.5 w zadaniach agentycznych i multimodalnych, co "łamie" zasadę, że najwyższa jakość wymaga większego, droższego i wolniejszego modelu. Gemini 3.5 Flash pokazując, że lepsza architektura i optymalizacja mogą dostarczać porównywalną lub wyższą wydajność przy znacznie niższych kosztach i wyższej prędkości. W niniejszej analizie zestawiamy nowy model z Claude i GPT.

Podczas konferencji Google I/O 2026 Google DeepMind zaprezentowało rodzinę modeli Gemini 3.5, ze szczególnym naciskiem na wariant Gemini 3.5 Flash. Model ten łączy inteligencję klasy frontier z wysoką prędkością inferencji oraz wyjątkowo korzystną ekonomią tokenów, stanowiąc istotny krok w kierunku agentycznego AI. W nowej analizie technicznej przyglądamy się szczegółowo architekturze modelu, jego wynikom w kluczowych benchmarkach oraz praktycznym implikacjom dla deweloperów i przedsiębiorstw.

W świecie e-commerce każda nowa kampania remarketingowa, piksel reklamowy czy śledzenie konwersji tradycyjnie oznaczało ticket do IT i tygodnie oczekiwania. Google Tag Manager rozwiązuje ten problem raz na zawsze - instalujesz jeden kontener, a resztę tagów zarządzasz samodzielnie przez prosty interfejs, bez dotykania kodu strony. Dzięki temu zyskujesz niezależność, błyskawiczną reakcję na zmiany rynkowe i pełną kontrolę nad danymi. W artykule wyjaśniam krok po kroku, czym jest GTM i dlaczego każdy marketer e-commerce powinien go opanować.

Server-side tagging to sprawdzone rozwiązanie poprawiające jakość danych w e-commerce. Stojąc przed wyborem rozwiązania, sklepy internetowe muszą zdecydować między platformą zarządzaną Stape.io a własną infrastrukturą na Google Cloud. W tym praktycznym przewodniku pokazuję, jak podjąć tę decyzję na podstawie wielkości ruchu, kompetencji zespołu i rzeczywistych kosztów. Przedstawiam konkretne porównania cenowe, case study i tabelę decyzyjną, która pomoże wybrać optymalne rozwiązanie dla Twojego biznesu. Sprawdź, które podejście będzie najlepsze w Twojej sytuacji i uniknij typowych błędów przy wdrożeniu.

Jeśli pracujesz z danymi w BigQuery, prawdopodobnie znasz ten moment, gdy próbujesz zrozumieć, dlaczego raport pokazuje dziwne liczby, a kończy się na godzinnym tropie przez dziesiątki plików SQL rozrzuconych po różnych folderach. Albo moment, gdy chcesz zmienić jedną transformację, ale nie masz pewności, co się zepsuje w zależnych tabelach. W takich sytuacjach Google Cloud Dataform okazuje się być narzędziem, które wprowadza porządek i przewidywalność do chaosu transformacji danych. W tym artykule pokażę, jak praktycznie wykorzystać Dataform w kontekście e-commerce, gdzie zarządzanie danymi z wielu źródeł, ich transformacja i testowanie to codzienność każdego analityka i inżyniera danych.

Piwik PRO zamyka darmowy plan Core, ale to może być najlepsza wiadomość dla Twojej analityki od lat. W pakiecie Business, który zastepuje Core, zyskasz pełne, niepróbkowane dane, dłuższe przechowywanie i zgodność z GDPR wraz z platformą CMP Cookie Information. Wszystko to w kwocie od 35 EUR per miesiąc. Dlaczego warto zostać z Piwik PRO i jakie zalety wnosi pakiet Business - dowiesz się tego z lektury niniejszego artykułu. Zapraszam do lektury.