[ MĚŘENÍ VÝKONU I ZNAČKY ]

NEJDŘÍV SI TA DATA MUSÍM UMĚT VZÍT.

Měření navrhuju jako datový model firmy. Měřím, co dokážeme změřit — výkon, produkt i značku a stavím k tomu dlouhodobý systém, ze kterého tečou relevantní data. Z nich se pak řídí výkon i kreativa.

SPUSTIT AUDIT ÚČTU

DATA CRUNCHER

[ 01 // ZÁBĚR ]

CO VŠECHNO MĚŘÍM

Pixelem a nastavením kódů z platforem to celé jenom začíná. Odtud stavím další úrovně měření: čtyři vrstvy, které na sebe navazují od sběru přes analytiku, značku až po modely, které doměří to, co platformy samy neukážou.

// MĚŘICÍ VRSTVA

SBĚR & INFRASTRUKTURA

Nejdřív se podívám na aktuální nastavení toho základu — co se dneska měří, jak a odkud.

  • GTM a server-side GTM na vlastní cloud instanci
  • Kontroluju a nastavuju data layer
  • Konverzní měření v platformách i v analytických nástrojích
  • Cross-domain měření napříč weby, doménami a košíky
  • First-party data sbíraná na vaší straně
  • Data z platforem i z analytiky si tahám přes API do BigQuery, abych je viděl jako celek

// ANALYTIKA

DATA & PRODUKT

Data potřebuju k rozhodování. Nestačí je mít, musím vědět, co s nimi a jak je napojit na byznys i marketing.

  • Produktová analytika: hidden gems i produkty, co pálí rozpočet
  • Signály do platforem pushuju dřív, než je zachytí samy, a tím zvedám výkon
  • Ambiciózní KPIs, které jdou reálně splnit
  • Multiplatformní reporting: výkon všech platforem pohromadě v jedné struktuře
  • Konverzní cesty zákazníka napříč kanály a data-driven atribuce
  • Data z platforem napojená na účetnictví pro přesné řízení 4P

// ZNAČKA

BRAND TRACKING

Výkon a značka jsou dva světy. Oba měřím a sleduju, jak se navzájem ovlivňují.

  • Značku měřím hlavně výzkumem s Behavio.cz
  • Doplňkově share of search a sledování trendů v čase
  • Základní data, na kterých strategicky stavím brandovou linku
  • Sleduju funnely, kde značka dominuje i kde mám gap
  • Na gapy se zaměřuju a vedu značku k jejímu positioningu

// MODELY

PREDIKCE & MODELY

Tady jsem ve svém živlu. Baví mě říct dopředu, jak dopadne měsíc nebo kvartál, a pak hlídat, jak přesně to vyšlo.

  • Vlastní prediktivní modely na míru datům firmy
  • Klíč: strukturovaná data a správně vybraný i natrénovaný model
  • Podle predikcí ladím investice do marketingu i dalších aktivit
  • Přesnost predikcí sleduju v čase a modely dolaďuju
  • Ekonometrie v praxi: MMM, marginální ROAS a doměřování offline kanálů

[ 02 // PROCES ]

JAK TO PROBÍHÁ

  1. 01

    Audit

    Audit aktuálního nastavení a porovnání s realitou byznysu.

  2. 02

    Návrh

    Datový model a KPIs podle toho, jak firma prodává a jak ji lidi hledají.

  3. 03

    Stavba

    Postavení měřicí infrastruktury a napojení zdrojů dat.

  4. 04

    Ověření

    Kontrola, že data jsou čistá a sedí, než se z nich rozhoduje.

  5. 05

    Provoz

    Modely predikují, agenti hlídají výkon i značku a hlásí odchylky.

[ 03 // PŘÍSTUP ]

V ČEM JE ROZDÍL

BĚŽNÁ PRAXE

  • Duplicity v datech, kterých si nikdo nevšimne.
  • Špatně nastavené produktové feedy.
  • Pixely a platformní kódy jen v základním nastavení.
  • Data roztříštěná a nekonzistentní po tabulkách.
  • Špatná vizualizace, ze které se nedá číst.

JAK TO DĚLÁM

  • Data pročistím od duplicit, než se s nimi začne pracovat.
  • Produktové feedy nastavím správně a hlídám je.
  • Pixely i platformní kódy nastavím do hloubky.
  • Data sjednotím do jednoho konzistentního zdroje.
  • Zakládám si na tom, že každé dato má kontext a přesnou vizualizaci s popisem, takže je jasné, co říká.

PRAXE //16 LET

ODPRACOVÁNO //140+ PROJEKTŮ

ZÁBĚR //20 VERTIKÁL

[ DATA AUDIT // MĚŘENÍ ] AUDIT_VER_2.6

CHCETE VĚDĚT, JESTLI SE DÁ VAŠIM DATŮM VĚŘIT?

Děravé měření z reportu nepoznáte. Čísla vypadají v pořádku, jenže konverze se počítají dvakrát, nebo se ztrácejí úplně. Projdu vám měření a ukážu, kde vás data vodí za nos.

SPUSTIT AUDIT ÚČTU Nebo se podívejte na případové studie.