“[Metrika A] v [platforme A] sa nezhoduje s [metrikou A] v [CRM systéme/platforme B]. Môžete sa na to pozrieť a opraviť nastavenie merania pre [platformu A/B]?”. Približne takto znie jedna z otázok, ktoré často od klientov dostávame. V niektorých prípadoch sa skutočne jedná o chybnú implementáciu, no problém môže byť aj niekde úplne inde.

Pred tým, ako začnem s mojím pohľadom na túto problematiku, treba si uvedomiť, že 100% zhoda v metrikách naprieč rôznymi platformami nie je reálna. Aká je teda  presnosť, ktorá je dostačujúca? 90% presnosť je vynikajúca, no je možné, že v najbližšom období toto číslo pôjde ešte nižšie (GDPR, ePrivacy alebo ITP) a budeme sa musieť uspokojiť s presnosťou 80% alebo nižšou. Rozdiely sú spôsobené hlavne:

  • chybami v nastaveniach meraní,
  • AdBlockermi & ITP,
  • chýbajúcim porozumením metrikám.

Chyby v meraní by mali byť eliminované úplne. Nakoľko je to niečo, čo vieme priamo ovplyvniť. Kvalitným nastavením a hlavne testovaním by ste mali byť schopní odstrániť akékoľvek problémy, ktoré sú spôsobené nesprávnou implementáciou. Preto je správne a dôkladné testovanie veľmi dôležité.

Druhým problémom sú AdBlockery. Veľké množstvo Adblockerov blokuje okrem marketingových platforiem (Facebook, Google Ads) aj Google Analytics. To, okrem iného, zahŕňa aj transakcie. Samozrejme, tie je možné posielať aj cez Measurement protocol, ktorý tieto AdBlockery obchádza. S takýmto riešením však vzniká iný problém. Transakčné dáta síce budú presnejšie, no pre ďalšiu analýzu budú aj tak nepoužiteľné, nakoľko nebudete mať žiadne ďalšie informácie o tejto návšteve. Z akého zdroja používateľ prišiel? Koľko produktov si prezrel? Nič z toho nebudete vedieť zistiť. Síce tak budete mať presné čísla transakcií, no pokiaľ z nich nebudete vedieť nič ďalšie vyvodiť, má vôbec zmysel ich do Google Analytics takýmto spôsobom zasielať?

V tomto článku by som sa však hlavne chcel venovať tretej možnosti, o ktorej sa hovorí najmenej a to neporozumeniu jednotlivým metrikám naprieč rôznymi platformami.

V úvode som naznačil, že otázka o nesediacich číslach sa týka akejkoľvek metriky. Je to naozaj tak, no na niektoré metriky sa klienti pýtajú častejšie ako iné. Ak si myslíte, že medzi tými najčastejšími sú hlavne metriky ako počet transakcií alebo obrat, máte, samozrejme, pravdu. Dáva to zmysel. Transakcie, obrat a počet predaných produktov sú zrejme najčastejšie sledované metriky a akýkoľvek rozdiel medzi dátami v backende a v platforme vzbudzuje mnoho otázok.

Hlavným problémom je, že nezrovnalosti v číslach znižujú dôveru voči nastavenému meraniu a tým pádom aj voči záverom, ktoré z čísel vyplývajú. Samozrejme, prvým podozrivým v takomto prípade je samotná implementácia merania v danej platforme a tým pádom ktokoľvek, kto dané meranie nastavoval. Myslím si však, že to je trochu komplikovanejšie.

Jablká s jablkami

Pri metrikách ako počet transakcií alebo obrat sa na prvý pohľad zdá, že čokoľvek je merané v CRM systéme, sa musí zhodovať s tým, čo je merané v analytickom nástroji. Pre jednoduchosť, budem ďalej v článku opisovať Google Analytics, ale samozrejme, týka sa to akejkoľvek inej platformy, do ktorej sa posielajú dáta konverzie.

Veľké množstvo týchto “chybných implementácií”, môže byť veľmi jednoducho vysvetlené len pochopením, ako a v ktorom momente sú tieto “problematické” metriky v jednotlivých platformách merané. Treba si uvedomiť, že rovnaký názov metriky v dvoch rozdielnych platformách nemusí znamenať, že sa metrika naozaj aj počíta rovnakým spôsobom. Po pravde, je väčšia pravdepodobnosť, že metriky sa počítajú rozdielnym spôsobom, čo má samozrejme za následok rôzne hodnoty. Tu je niekoľko príkladov, prečo porovnávanie naoko totožnej metriky (počet transakcií) naprieč platformami môže spôsobiť spôsobiť aj veľké rozdiely.

Moment zapísania transakcie

Do Google Analytics sa transakčné údaje väčšinou zapisujú na ďakovnej stránke. V minulosti som sa stretol systémom, ktorý zapisoval transakcie v momente, kedy sa používateľ presmerováva na platobnú bránu. To znamená, tento systém zaznamenal aj objednávky, ktoré nemuseli byť nevyhnutne zaplatené. Samozrejme to vyústilo vo väčší počet transakcií v backend systéme v porovnaní s Google Analytics, pričom meranie do Google Analytics fungovalo bez akýchkoľvek problémov.

Zrušené objednávky a vrátené objednávky

Backend systém často zrušené alebo vrátené objednávky automaticky odstraňuje z reportovacieho rozhrania, alebo im priraďuje akýsi stav. Tento stav sa pritom v čase mení. Zrušenie alebo vrátenie objednávky sa často udeje mimo webu a Google Analytics tým pádom nemá žiadnu šancu o tejto udalosti vedieť. Navyše, ak je v Google Analytics raz objednávka zaznamenaná, už ju nie je možné spätne odstrániť.

Objednávky z iných zdrojov (mimo webu)

Váš systém môže obsahovať objednávky, ktoré sú vytvorené mimo webu – napríklad telefonicky, alebo emailom. Takéto objednávky sú s veľkou pravdepodobnosťou zadané do systému ručne, pričom na ich vytvorenie používateľ vôbec nenavštívil web. Znova, Google Analytics nemôže o týchto objednávkach vedieť, tým pádom v reportoch chýbajú.

Rôzne časové pásma

Problémom môže byť aj zle nastavené časové pásmo, či už v Google Analytics alebo vo vašom backend systéme. Ak oba systémy používajú rozdielne časové pásma, môže sa stať, že zatiaľ čo v jednej platforme bude transakcia započítaná v nedeľu, v druhej platforme, vďaka inému časovému pásmu, bude zarátaná buď v sobotu alebo pondelok. V takomto prípade môžu oba systémy reportovať iný počet transakcií na dennej, týždennej alebo mesačnej báze, hoci by aj obe platformy obsahovali všetky vytvorené transakcie.

To sú len niektoré dôvody na to, prečo počet transakcií nemusí byť rovnaký v Google Analytics a vo vašom backend systéme. Množstvo ďalších problémov vzniká, ak sa otázky o nesediacich číslach týkajú obratu.

Rôzne meny

Problém môže vznikať, ak je web k dispozícii vo viacerých krajinách, v ktorých sa používajú rôzne meny. Zatiaľ čo v backende sa všetok obrat preráta na vami vybranú menu, Google Analytics tak robiť nemusí. Záleží od toho, či spolu s tranzakciou posielate aj menu, ktorou bola zaplatená. Ak túto informáciu posielať nebudete, Google Analytics bude predpokladať, že hodnota transakcie je v mene, ktorú ste nastavili vo View (zobrazenie). Môže sa tak veľmi jednoducho stať, že české koruny alebo maďarské forinty budú v Google Analytics reportované ako Eurá.

Daň

Taktiež je veľmi dôležité, či je v celkovom obrate započítaná DPH alebo nie. Ak toto nastavenie nie je rovnaké pre obe platformy, prirodzene vzniká rozdiel. Vo všeobecnosti však platí, že by metrika Revenue (obrat) v Google Analytics mala obsahovať celkovú sumu, ktorú zákazník zaplatil (teda aj vrátane DPH a dopravy), pričom daň by sa mala bližšie špecifikovať prostredníctvom metriky Tax (daň) a všetky výdavky spojené s dopravou by mali byť zaznamenané v metrike Shipping (doprava).

Zľavové kupóny

Veľmi často sa stáva, že sa do Google Analytics neposiela upravený obrat v prípade využitia zľavového kupónu. Zatiaľ čo v backend systéme je táto zľava zohľadnená, do Google Analytics sa pošle pôvodná cena pred uplatnením zľavy. To samozrejme vedie k nezrovnalostiam pri porovnaní celkového obratu v oboch platformách.

Porozumenie číslam

Príkladov môže byť určite viac, ale záver je rovnaký. Predtým, ako zdanlivo rovnaké metriky porovnávate naprieč platformami, musíte sa uistiť, že rozumieme, akým spôsobom sú vypočítané a čo presne predstavujú. Je veľmi dôležité myslieť kriticky a vždy sa presvedčiť o tom, že dáta, na ktoré sa pozeráte skutočne reprezentujú to, čo si myslíte, že reprezentujú. Takže nabudúce, keď sa pustíte do hľadania problému v implemetácii merania, skúste spraviť krok späť a presvedčiť sa, že naozaj porovnávate jablká s jablkami. Môže vám to ušetriť množstvo času 🙂