Velký přehled nástrojů: Jak pracovat s daty Google Analytics 4 

Výběr správného nástroje   

Při výběru nástroje pro webovou analytiku je důležité se ptát, co vlastně od nástroje potřebujeme. Jsou možnosti, které nabízí přímo nové uživatelské rozhraní Google Analytics 4, dostatečné? Chceme jít o krok dál a vytvořit si vlastní vizualizace a metriky v preferovaném nástroji pro reporting? Nebo chceme data prozkoumat v surové podobě, začlenit je do stávajícího datového řešení naší společnosti a následně je využít pro různé sofistikované prediktivní modely?   

Při rozhodování o vhodném analytickém nástroji je třeba vzít v úvahu také faktory, které jsou obdobné z rozhodování o jiných datových projektech: 

• Jak veliká je naše společnost?   
• Jaká je naše znalost nového nástroje Google Analytics 4?   
• Máme dostatečné technické znalosti pro práci s reportovacími nástroji?   
• Jsme schopni zpracovávat data v cloudu nebo je využít v řešení pro datovou vědu?   
• Máme dostatek času a financí?    
• A především, jaký je cíl a očekávaný přínos pro naše podnikání?  

Práce s uživatelským rozhraním Google Analytics 4 

Google Analytics je jednou z prvních voleb pro ty, kdo hledají nástroj pro analýzu webu. Jeho klíčovými přednostmi jsou přístupnost a cenová dostupnost, díky čemuž je ideální pro uživatele bez pokročilých technických znalostí. Vyžaduje však porozumění základům a principům práce s daty. 

Práce s Google Analytics je intuitivní — začíná se vytvořením účtu a jeho následným propojením s vaší webovou stránkou. Po nastavení základních konverzí můžete ihned začít sledovat základní přehledy Google Analytics. Pro začátek jsou rozhodně zajímavé přehledy v části nazvané „Životní cyklus“, která je dále rozčleněna na akvizici a interakce. V akvizici najdete přehled o trendech návštěvnosti, zatímco sekce interakce poskytuje detailnější pohled na konverze. 

Po získání základní orientace v různých typech datových reportů v Google Analytics 4 je vhodné zvážit jeho integraci s dalšími produkty Googlu, jako jsou Google Ads a Google Search Console. Vzájemné propojení Google Analytics 4 a Google Ads není nijak složité, a pokud firma využívá Google Ads alespoň trochu, je určitě vhodné tyto služby propojit. Stejně tak propojení s Google Search Console je snadné a praktické a poskytne vám zajímavé údaje o organickém vyhledávání v Google Analytics. 

Nástroje pro reporting a jejich datových konektorů 

Looker Studio

Pokud vám název „Looker Studio“ není povědomý, je to pravděpodobně proto, že byl dříve znám jako Google Data Studio. Klíčovou předností Looker Studio spočívá v tom, že: 

• mnoho marketingových analytiků má s tímto nástrojem praktické zkušenosti a dokáže ho efektivně ovládat 
• není zpoplatněno 
• má konektor přímo na nové Google Analytics 4, bez potřeby složitého nastavování 

Po připojení aplikace Looker Studio ke službě Analytics získáte přístup k základním dimenzím a metrikám, ze kterých můžete sestavit report. Pokud vám tyto metriky nestačí, Looker Studio nabízí několik funkcí, které lze použít k jejich výpočtu a případně je pomocí techniky s názvem data blending kombinovat s dalšími daty dostupnými z jiných vestavěných konektorů. 

Při práci s GA4 je třeba dávat pozor na limit API, který byl oproti původnímu nastavení o něco zvýšen, ale i tak se někdy setkáte se zprávou „K této datové sadě bylo přistoupeno příliš mnohokrát“. Proto je důležité na to při vytváření sestavy pamatovat a používat pouze data, která jsou pro marketingový tým skutečně důležitá, a také zajistit, aby k nim měli přístup pouze lidé, kteří tato data skutečně používají při své práci.

Power BI  

V posledních letech se v oblasti analýzy dat stal velmi populárním nástroj Power BI společnosti Microsoft. Pokud jste tedy již zvyklí pracovat s Power BI, nemusí pro vás být zpočátku nejjednodušší přizpůsobit se odlišnému prostředí Looker Studia a může to chvíli trvat. Pokud chcete tento čas ušetřit, můžete se rozhodnout pracovat raději s Power BI. 

Pokud vaše společnost již Power BI aktivně využívá, přináší to další výhody, například možnost snadno integrovat nové sestavy do již existujících. Stejně tak bude jednodušší práce s daty GA4 v Power BI. 

Power BI umožňuje import dat přímo z Google Analytics prostřednictvím oficiálního konektoru od společnosti Microsoft. Uživatelé mají možnost výběru mezi dvěma verzemi tohoto konektoru: implementace 1.0, navržená pro původní verzi Google Analytics, a verze 2.0, která je optimalizována pro novější Google Analytics 4. I přesto, že verze 2.0 je označena jako Beta a je na trhu již nějaký čas, může stále obsahovat určité nedostatky. Konektor je však celkově spolehlivý a funkční. 

Metriky a dimenze v aplikaci Power BI jsou podobné metrikám a dimenzím v aplikaci Looker Studio a je možné je různě kombinovat. S dimenzí „datum“ se v konektoru pracuje o něco méně pohodlně a při nesprávné kombinaci s jinými metrikami můžete snadno získat nepřesné výsledky. Proto je třeba vybírat metriky s rozmyslem a v případě potřeby zkontrolovat jejich správnost v aplikaci Google Analytics 4. Také je určitě dobré vytvořit v Power BI dimenzi data, aby se vám v sestavě lépe pracovalo. Záleží jen na vás, zda ji vytvoříte v Power Query, DAXu nebo nejjednodušeji pomocí nástroje SQLBI Bravo. 

Verze konektorů pro implementaci Google Analytics v Power BI 

Řešení třetích stran   

Pro získání služby Google Analytics a dalších dat nejen z marketingového prostředí můžete využít také řešení třetích stran: 

• Winsdor.ai   
• Funnel.io  
• Supermetrics  

Komplexní datová řešení   

Integrace s BigQuery a Google Cloud  

Velmi doporučeným krokem je propojení GA4 s BigQuery. V minulosti byla tato možnost dostupná pouze velkým společnostem, které si mohly dovolit za toto propojení zaplatit. S příchodem GA4 je již samotné propojení zdarma. Platit musíte pouze za úložiště dat, které je relativně levné. Zpočátku je dokonce nabízen určitý bezplatný objem datového prostoru v cloudu. Přestože úložné náklady jsou nízké, může být zpracování dat prostřednictvím SQL dotazů v BigQuery finančně náročnější. Proto je třeba dodržovat osvědčené postupy pro optimalizaci těchto dotazů

Pro snadné načítání dat z jiných zdrojů můžete v Bigquery použít Data transfer Service (službu pro přenos dat). Díky ní můžete nastavit spojení s Google Ads, Google Search Console a dalšími podle postupu v oficiální dokumentaci. Překvapením bylo přidání propojení i pro Facebook Ads. To je zatím ve verzi preview a proto se zatím příliš nedoporučuje jej používat. Ukazuje to však, že Google svou službu pro přenos dat dále rozvíjí.

Pro efektivní orchestraci dat se běžně využívají nástroje jako Dataform, který je přímo integrovaný do služby Google Cloud, nebo oblíbený nástroj dbt. Data uložená v BigQuery lze snadno vizualizovat prostřednictvím konektorů v Looker Studiu nebo Power BI. Alternativně je možné data přesměrovat do jiných datových platforem, pokud vaše společnost nepreferuje Google Cloud jako primární datovou platformu. Nesmíme zapomenout ani na datovou platformu Keboola, která je oblíbená pro využívání zdrojů dat z marketingu. Alternativně lze k tomuto účelu využít také integrační platformu Dataddo.

Microsoft Azure    

Vedle Power BI využívají řady společností další produkty od Microsoftu, jako jsou Dynamics 365, nebo mají na platformě Azure vybudovaná komplexní datová řešení. V takovém případě se nabízí jako logická volba zůstat v tomto prostředí a rozšířit jej o data z Google Analytics. Bežným řešením je použití cloudových SQL databází s využitím Analysis Services nebo přechod k modernější architektuře LakeHouse s využitím Azure Synapse.

Microsoft Fabric 

Novým řešením, které kombinuje užitečné nástroje pro práci s daty Azure a přidává i vlastní technologická vylepšení, je platforma Microsoft Fabric. Správa celého datového řešení bude jednodušší než dosud. Výhodou může být také využití Copilotu (až od určité licence), propojení v rámci Microsoft CRM a jednodušší správa celého datového řešení oproti Azure.

Novým řešením, které kombinuje užitečné nástroje pro práci s daty Azure a přidává i vlastní technologická vylepšení, je platforma Microsoft Fabric. Mezi výhody Fabric můžeme zařadit zjednodušenou spolupráci různých pro lidí z různých datových rolí ve společném prostředí. Ve světě, kde si generativní umělá inteligence získala velkou oblibu, může být užitečné i využití Copilotu přímo ve Fabricu (od určité licence), propojení dat ze CRM společnosti Microsoft a jednodušší správa celého datového řešení oproti Azure.

Potřebuji nástroj pro analýzu dat