Analityka Ecommerce. BI. Wykorzystanie AI. Dark Mode: ON OFF

Google Analytics 4 i BigQuery. Wprowadzenie do eksportu danych

Integracja Google Analytics 4 z BigQuery umożliwia zaawansowaną analizę danych, pozwalając na głębsze zrozumienie zachowań użytkowników oraz efektywności działań marketingowych. Dzięki eksportowi surowych danych z GA4 do BigQuery, możemy korzystać z zaawansowanych konstrukcji do przetwarzania i wizualizacji danych. W poniższym artykule przedstawiamy szczegółową listę pól dostępnych w BigQuery dla integracji z GA4, wraz z opisem ich nazw i rodzajów zbieranych danych.

Google Analytics 4. Porównanie implementacji z wykorzystaniem gtag.js i GTM

Skuteczna analiza danych jest kluczem do sukcesu. Google Analytics to potężne narzędzie, które pozwala śledzić i analizować ruch na stronie internetowej, ale jego implementacja może przebiegać na różne sposoby. W tym artykule porównamy dwie główne metody wdrożenia Google Analytics: bezpośrednio przez gtag.js oraz za pomocą Google Tag Managera (GTM). Poznaj zalety i wady obu podejść, aby wybrać najlepsze rozwiązanie dla swojej witryny.

Porównanie Hotjar i Microsoft Clarity

Hotjar i Microsoft Clarity to popularne narzędzia do analizy zachowań użytkowników na stronach internetowych. Oferują funkcje takie jak mapy cieplne, nagrywanie sesji i analizę formularzy. Ten artykuł porównuje oba narzędzia, pokazując ich mocne strony i różnice, aby pomóc w wyborze odpowiedniego rozwiązania dla Twojego projektu.

Miary centralne w analizie danych e-commerce: praktyczne zastosowanie w DAX (Power BI)

Miary centralne, takie jak średnia arytmetyczna, mediana i moda, są kluczowymi narzędziami w analizie danych, zwłaszcza w e-commerce. Dzięki nim możemy lepiej zrozumieć zachowania klientów, optymalizować strategie sprzedażowe i monitorować efektywność produktów. W artykule przedstawiamy, jak wykorzystać te miary w Microsoft Power BI z wykorzystaniem wyrażen DAX.

Miary centralne w analizie danych e-commerce: praktyczne zastosowanie w Pythonie i SQL

Miary centralne, takie jak średnia arytmetyczna, mediana i moda, są kluczowymi narzędziami w analizie danych, zwłaszcza w e-commerce. Dzięki nim możemy lepiej zrozumieć zachowania klientów, optymalizować strategie sprzedażowe i monitorować efektywność produktów. W artykule przedstawiamy, jak wykorzystać te miary w Pythonie i SQL, analizując dane sklepowe i sesje ładowania samochodów elektrycznych

Google Analytics 4. Zdarzenia rekomendowane związane z generowaniem leadów

Niniejszy artykuł omawia zdarzenia rekomendowane, dostępne w ramach Google Analytics 4, które są szczególnie istotne dla witryn skupiających się na generowaniu leadów np. strony finansowe zbierające potencjalnych klientów zainteresowanych kredytami hipotecznymi czy też salony samochodowe oferujące zapisy na jazdy próbne, poprzez formularz na stronie www.

Dlaczego warto wdrożyć Google Tag Manager Server-Side: Analiza korzyści, wymagań i możliwości

Google Tag Manager Server-Side to rozwiązanie, które może realnie podnieść jakość zbieranych danych analitycznych np. poprzez możliwość odzyskania części utraconegu ruchu w naszym serwisie ecommerce. Przy tym jest to rozwiązanie elastyczne, które można swobodnie dostosować do naszych możliwości technicznych i budżetowych. Niniejszy artykuł stanowi pigułkę najważniejszych informacji, które pomogą Tobie podjąć decyzję o wejściu w Google Tag Manager Server-Side.

Python Enumerate. Wykorzystanie w analizie danych

Funkcja enumerate może być kluczem do bardziej efektywnej i czytelnej pracy z danymi, pozwalając nam uprościć kod pisany w Pythonie. W niniejszym artykule, za pomocą przykładów pokazujemy, jak to niepozorne "narzędzie" może zmienić nasze podejście do iteracji i indeksowania w zadaniach, związanych z analizą danych. 

Tableau. Top funkcje wykorzystywane w tworzeniu raportów managerskich

Przewodnik po najbardziej przydatnych funkcjach Tableau - od tekstowych skrótów po "magiczne" funkcje typu LOD. Dzięki gotowym snippetom i biznesowym przykładom stworzysz czytelny dashboard w kilka minut. Idealna ściąga zarówno dla analityków, jak i managerów, którzy wolą podejmować decyzje niż szukać formuł. Wskocz, skopiuj, działaj.

Dlaczego warto wykonać audyt Google Analytics 4 i jakie są kroki takiego audytu?

W dzisiejszym cyfrowym świecie, gdzie każda interakcja użytkownika ma znaczenie, prawidłowe śledzenie i analiza danych są kluczowe. Google Analytics 4 to narzędzie dostarczające cennych informacji o zachowaniu użytkowników. Aby w pełni wykorzystać jego potencjał, konieczna jest regularna kontrola poprawności działania poprzez audyt GA4. W artykule omówimy, dlaczego warto przeprowadzać audyt GA4 i jakie kroki on obejmuje.

Wdrażam rozwiązania analityczne, buduję raporty zarządcze i pomagam zrozumieć dane.

Korzystam z Google Marketing Cloud, Microsoft Power BI, Google Cloud oraz Python.

Pracowałem m.in. dla Credit Suisse, Phonak, Hansaton, Unitron, Nestle, IBM, Play.

Jestem współtwórcą grupy Hexe Capital SA.

Zapraszam do lektury i współpracy.

Krzysztof Surowiecki

Chcę porozmawiać o współpracy →

Moje certyfikaty