W przypadku kampanii marketingowych realizowanych w Internecie, oprócz wspomnianych w poprzednim artykule kampaniach realizowanych w oparciu o zewnętrzne dane (2nd i 3rd party data) przy pomocy platform programmatic, a także klasycznego remarketingu opartego o cookies, warto rozważyć bardziej rozbudowane działania, takie jak różnego rodzaju kampanie mailingowe i newslettery, wykorzystanie list odbiorców w działaniach czy scoring użytkowników strony.

Kontakt bezpośredni

Najbardziej standardową możliwością działań jest kontakt bezpośredni pomiędzy firmą, a potencjalnym klientem. Często ta opcja związana jest z procesowaniem leadów, pozyskanych z realizowanych kampanii reklamowych na platformach reklamowych, czy też bezpośrednio ze strony WWW. Na bazie zebranych informacji masz możliwość przygotowania oferty dopasowanej do konkretnego klienta, a następnie kontaktu w celu jej przedstawienia – czy to w formie telefonicznej, czy też umówionego spotkania.

Ponadto, oprócz kontaktu z trafiającymi do bazy leadami, mamy również możliwość wykorzystania danych zamieszczonych w bazie, w celu skłonienia dotychczasowego klienta do ponownego zakupu tego samego towaru, produktu komplementarnego (cross-selling) czy też posiadającego lepsze parametry (up-selling). Oczywiście, zanim zaczniesz kontakt, to musisz zwrócić uwagę, czy twój klient podczas pierwszego zakupu wyraził zgodę na przetwarzanie jego danych w celach reklamowych.

Kampanie mailingowe, newslettery oraz wysyłka SMS

Mailing, jak i wysyłka newsletterów są często utożsamiane jako jedno i to samo działanie. Jednakże, takie postrzeganie tematu jest błędne. Pomiędzy tymi formami komunikacji istnieje kilka dosyć istotnych różnic.

Newsletter jest formą regularnej wysyłki komunikatów reklamowych do naszych klientów znajdujących się w bazie CRM. Zadaniem tej opcji, jest budowa relacji z użytkownikami. Aby tego dokonać, należy w takich wiadomościach zamieszczać wartość dodaną dla nich, taką jak różnego rodzaju promocje i kody rabatowe czy poradniki. Ponadto, newsletter musi być odpowiednio zbudowany, tak aby odbiorcy nie potraktowali go jako spam. W tym aspekcie ważne jest są elementy takie jak personalizacja przekazu i dostosowanie go odpowiednio do użytkownika, a także spójny wygląd szablonu wysyłkowego, w którym z każdą nową wiadomością jedynie zmienia się treść.

Wysyłka mailingowa zaś traktowana jest jako jednorazowy komunikat reklamowy. Taka wiadomość musi zawierać mało tekstu i wyróżniającą się grafikę, a także konkretny komunikat do potencjalnego klienta oraz przycisk z call to action, zachęcającym do akcji. Maile mogą być wysłane zarówno do osób w naszej bazie CRM, jak i do osób spoza niej.

W tym drugim przypadku można skorzystać z wyspecjalizowanych firm, zajmujących się wysyłką maili reklamowych do wybranych grup osób, znajdujących się w ich własnej bazie danych, czy też zakupem takich baz maili. Oczywiście, w obu tych przypadkach należy zachować pewną ostrożność oraz bezapelacyjnie warto zapoznać się z informacjami i statystykami dotyczącymi tych baz odbiorców, jakie przedstawia firma. Między innymi, warto dowiedzieć się, jaki jest ich średni poziom dostarczalności mailingowej, open rate, CTR, a także czy oferowane bazy danych są na bieżąco aktualizowane i czyszczone z maili, które są tzw. spam trapami czy automatycznie odrzucają maila, a także – co najważniejsze – w jaki sposób dane zostały zebrane i czy odbyło się to zgodnie z RODO.

W przypadku wykorzystania własnych danych, jeżeli nie posiadamy systemu CRM czy marketing automation z możliwością wysyłki maili, to warto zastanowić się nad jednym z wielu dostępnych na rynku systemów, które pozwalają na przesyłkę wiadomości e-mail do własnych klientów. Część z nich, oprócz odpowiedniej konfiguracji przesyłki i możliwości doboru grup użytkowników, pozwala również na łatwe tworzenie szablonów mailingowych czy też czyszczenie baz z danych o słabej jakości, spam trapów, itp. Ponadto taki system zbiera różnego rodzaju statystyki na temat otwarcia maili, pozwala przeprowadzić testy A/B – czyli porównawcze, a także pozwala odpowiednio otagować maile i zawarte w nich linki, tak aby firma, która chce promować swoje usługi lub produkty miała możliwość analizy wyników i świadomie podejmowała dalsze decyzje. W przypadku wysyłki mailingowej, podobnie jak przy wykorzystaniu lub kupnie cudzych baz, zdecydowanie trzeba pamiętać, by przekaz kierować jedynie do osób, które wyraziły zgodę na komunikację reklamową.

W przypadku komunikatów w formie SMS, sprawa wygląda bardzo podobnie. Podobnie jak w przypadku mailingu, można to robić samodzielnie za pomocą platformy CRM lub CDP, ale jest też wiele firm zajmujących się wysyłką komunikatów na komórki. Istotnymi elementami, na które trzeba zwrócić uwagę w tym przypadku są regularność w przesyłaniu komunikatów reklamowych oraz oczywiście wyrażenie zgody przez użytkowników na komunikaty marketingowe.

Push – na stronie www i w aplikacji

Następnym elementem o którym warto wspomnieć są tzw. pushe, czyli różnego rodzaju komunikaty wysyłane do osób korzystających ze strony lub aplikacji. Te wiadomości dostarczane są tylko po wyrażeniu zgody przez użytkowników.

Web pushe są obsługiwane przez większość przeglądarek internetowych i działają zarówno na urządzeniach mobilnych, jak i komputerach. W tym przypadku, klient nie musi zostawiać żadnych danych osobowych, gdyż zgoda na komunikat jest przypisana do Cookie ID odbiorcy, więc w przypadku korzystania z różnego rodzaju urządzeń lub przeglądarek przez użytkownika, w każdej trzeba byłoby wyrazić zezwolenie na otrzymywanie komunikatów. Ponadto, możemy tutaj segmentować użytkowników – czy to jedynie na bazie ich zachowań na stronie, czy też posiłkując się deklaracją na temat tematów, które by go interesowały.

Pushe w aplikacjach są zaś typowo skierowane do użytkowników mobilnych. W tym przypadku, najczęściej są one wysyłane do osób zalogowanych na swoim telefonie. Podobnie jak w przypadku web pushy, także i tutaj można segmentować użytkowników. Spięcie aplikacji z systemem CRM pozwala zarówno na łatwe wykorzystanie danych zapisanych w bazie (tj. personalnych i transakcyjnych) oraz danych z aplikacji.

Wykorzystanie list odbiorców

Kolejną skuteczną możliwością na skierowanie swojego przekazu reklamowego do konkretnych grup własnych klientów są kampanie na różnego rodzaju platformach reklamowych, w oparciu o wykorzystanie list odbiorców stworzonych na bazie informacji zawartych w bazie danych CRM. Tego typu działania w Facebook Ads noszą nazwę Custom Audiences, zaś w Google – Customer Match.

Dlaczego warto skorzystać z list odbiorców? Jakie są możliwości w wykorzystaniu ich? Tego wszystkiego dowiesz się oglądając nasze wideo na ten temat!

Na temat wykorzystania list odbiorców w działaniach na Facebooku pisał Jacek Tkaczuk, szef działu R&D. Więcej o tych działaniach dowiecie się przechodząc TUTAJ.

Dlatego też, w dalszej części artykułu skupimy się na tym, jak należy odpowiednio przygotować taką listę odbiorców pod kątem działań reklamowych w Google Ads, w jaki sposób można je tutaj wykorzystać, a także na co zwrócić uwagę gdy chcemy z nich skorzystać.

Listy odbiorców w Google Ads – jak je przygotować?

Listy użytkowników, wykorzystywane w kampaniach Google Ads, muszą być przygotowane w formie plików CSV i  zakodowane w jednym z dwóch formatów – UTF-8 lub ASCII. Sam arkusz z danymi może zawierać kilka rodzajów danych, takie jak:

• adresy e-mail osób do których chcemy skierować przekaz;
• numery telefonów twoich klientów;
• adresy pocztowe, składające się zarówno z imienia i nazwiska odbiorcy,
  jak również z kraju i kodu pocztowego.

Każdy z tych rodzajów danych może być wykorzystany zarówno samodzielnie, np. w formie samej listy maili czy telefonów, jak również można te dane połączyć i utworzyć listę zawierającą zarówno maile oraz telefony czy też wzbogacić te dane o lokalizację.

Dobrą praktyką jest, aby takie listy nie były zbyt ogólne, ale też aby nie rozdrabiać się nazbyt szczegółowo. Ma to związek z tym, że po przesłaniu ich do platformy reklamowej są one łączone z danymi, które ma po swojej stronie Google. Co to oznacza? Mianowicie to, że system porównuje, które z maili czy też telefonów podanych na liście odbiorców miały kiedykolwiek styczność z usługami Google (np. YouTube czy Gmailem). I tak, z listy na której jest 7 tysięcy kontaktów, może się zdarzyć, że po wysłaniu do systemu jedynie połowa z nich będzie mogła otrzymać komunikat reklamowy. Ponadto, gdy wykorzystana lista będzie zbyt mała to Google ograniczy jej wyświetlanie i może być ona nieskuteczna.

Listy odbiorców w Google Ads – jak można je wykorzystać?

Gotowe grupy odbiorców, przygotowane na bazie danych z CRM można wykorzystać w różnego rodzaju kampaniach na trzy różne sposoby. Każdy z nich ma swoje plusy, jak i minusy, jednakże umiejętne wykorzystanie ze wszystkich z tych opcji, przyniesie najlepsze rezultaty.

Główne możliwości to remarketing oparty o listy odbiorców oraz opcja skierowania komunikatu do osób podobnych do tych, które znajdują się na utworzonych listach (czyli tzw. similar audiences w Google Ads; na Facebooku – lookalikes). Oprócz tego, możliwe jest również wykorzystanie list do wykluczeń osób z kampanii reklamowych. Wszystkie z tych opcji omówiliśmy we wspomnianym wcześniej materiale wideo, do którego ponownie serdecznie zapraszamy.

Wszelkie działania remarketingowe oparte na listach, jak i te skierowane do użytkowników podobnych, można kierować we wszystkich formach reklamowych w Google Ads – przechodząc przez kampanie na YouTube i w Gmailu, sieć wyszukiwania wraz z kampaniami shoppingowymi, kończąc na działaniach w sieci reklamowej – czyli kampaniach display. Jedynym wyjątkiem są wykluczenia, które działają tylko na wybranych typach kampanii realizowanych w sieci reklamowej i sieci wyszukiwania.

Listy odbiorców w Google Ads – obostrzenia i problemy

Chcąc prowadzić działania na podstawie list odbiorców, trzeba oczywiście liczyć się z różnego rodzaju potencjalnymi problemami, które możemy napotkać w tym temacie, jak i wymaganiami, które musimy spełnić, aby wykorzystywać te grupy dotychczasowych klientów w kampaniach.

Aby korzystać z list odbiorców w Google Ads, twoje konto reklamowe musi:

• istnieć przez przynajmniej 90 dni;
• mieć dobrą historię przestrzegania zasad i płatności;
• wydać na koncie więcej niż 50 tysięcy dolarów (lub równowartość tej kwoty na bazie średniego kursu walut z ostatniego miesiąca);

Ponadto, istotne jest również to, aby używane w kampaniach dane na temat klientów, były pozyskane jedynie kanałami własnymi (tj. strona internetowa, aplikacja), oraz by znajdujący się na listach użytkownicy wyrazili zgodę na kierowanie komunikatów reklamowych do każdego z nich. Więcej na temat obostrzeń związanych z platformą reklamową znajduje się TUTAJ.

Oprócz wspomnianych wcześniej wymagań związanych z platformą reklamową, są również bardziej przyziemne kwestie. Tworząc wiele list w taki sposób i chcąc były one jak najaktualniejsze, trzeba posiłkować się wsparciem osób zajmujących się obsługą CRM (np. działem IT), a także pamiętać, że częste generowanie ich i aktualizacja ich na platformach reklamowych może wymagać mnóstwo czasu. Oprócz tego, dobrą praktyką jest również zaszyfrowanie danych na liście w celu zapewnienia im bezpieczeństwa przed dalszą wysyłką – czy to od razu do systemu reklamowego czy też do agencji obsługującej konto. Na te kwestie mamy jednak rozwiązanie.

Naszym rozwiązaniem jest Audiences.automated – narzędzie, które pozwala na łatwe i szybkie segmentowanie odbiorców, według wybranych kryteriów, w oparciu o dane z bazy CRM. System ten, po utworzeniu list, automatyczne wysyła je na wybrane konta reklamowe – Google Ads, Facebook Ads czy też Linkedin Ads, a także na bieżąco je aktualizuje. Do tego, nasz system posiada również zabezpieczony model przesyłu, dzięki czemu dbamy o bezpieczeństwo otrzymywanych informacji z CRM, jak i samych wygenerowanych list. Jeżeli więc, zbierasz dane na temat klientów i ich transakcji za pomocą CRM, to nasze rozwiązanie jest idealne dla Ciebie.

Chcesz dowiedzieć się więcej na temat naszego narzędzia oraz list odbiorców?
Skontaktuj się z nami lub wypełnij brief.

Segmentacja na bazie danych z Google Analytics

Wcześniej w naszym tekście, mieliśmy okazję omówić już temat klasycznych list odbiorców. Tworząc je samodzielnie na podstawie danych z CRM, bazujemy głównie na naszym przeczuciu czy wiedzy, co powoduje że taka lista nie zawsze może być skuteczna. Wiemy jednak, co możemy zrobić aby usprawnić Twoje listy, tak aby były jak najbardziej efektywne i inteligentne. Tylko co to właściwie znaczy?

Listy inteligentne to nic innego jak listy odbiorców remarketingu utworzone za pomocą systemów uczących na podstawie danych z Google Analytics. Gigant z Mountain View otwiera nam tę furtkę w momencie integracji Google Analytics z Google Ads (lub też Display&Video 360, jednakże jest możliwe tylko w przypadku zakupu licencji Google Analytics 360). Jak ona powstaje?

Aby utworzyć taką listę, należy spełnić określone wymagania, takie jak np. 500 transakcji e-commerce miesięcznie oraz 10 000 odsłon dziennie. Jeśli wymagania nie zostaną spełnione, lista zostanie utworzona na podstawie danych podobnych firm. Google wystawia nam taką listę w panelu GA, z której możemy potem skorzystać w remarketingu. Powstaje ona na podstawie dziesiątek zmiennych takich jak między innymi urządzenie, przeglądarka, wersja systemu, lokalizacja czy też strona odsyłająca.

Wszystko to brzmi pięknie – ale gdzie jest haczyk?

1. Jeśli nie spełniamy wymogów do utworzenia takiej listy, powstaje ona na danych podobnych firm. Google nie precyzuje co rozumie poprzez „podobne firmy”.
2. Do utworzenia takich list potrzebne są transakcje e-commerce. Konwersje niebędące transakcjami nie są uwzględniane w tym systemie.
3. Lista inteligentna jest tzw. black-boxem. Nie wiemy jakie konkretne ustawienia zostały na niej zastosowane, nie możemy jej otworzyć, modyfikować czy wykorzystać jej w jakikolwiek inny sposób. Nie wiemy też jak Google stworzył listę – „uczenie maszynowe” to bardzo szerokie pojęcie obejmujące szereg metod i algorytmów.

Warto także nadmienić, że tego typu lista inteligentna nie do końca spełnia swoje zadanie. Z naszych doświadczeń wynika, że takie podejście do remarketingu nie jest tak skuteczne jakbyśmy oczekiwali. Jakie mamy na to rozwiązanie?

Pobierając surowe dane z Google Analytics możemy sami przygotować system, tworzący tego rodzaju listy. Możemy stworzyć ją na podstawie konkretnego celu, ustawienia tej listy są dla nas jasne i możemy je wykorzystać dalej, a sam algorytm wraz z jego wszystkimi wadami, zaletami oraz względną dokładnością jest dla nas zupełnie jasny.

Oczywiście pobierane dane muszą być per cookie, czyli (w idealnym świecie) per unikalny użytkownik. Google wystawia nam tylko część danych, nie pozwala na pobranie takich które umożliwiłyby identyfikację użytkownika jak np. płeć czy wiek.

Takiego rodzaju dane mogą być przydatne dla systemu który mamy zamiar zbudować – zatem dobrze będzie dostarczyć mu ich tak wiele, jak tylko jesteśmy w stanie. Tutaj również z pomocą może nam przyjść integracja z systemem CRM! Jeśli tylko istnieje możliwość połączenia zbioru danych z CRM ze zbiorem danych z Google Analytics, np. po ID transakcji albo nadawanym przez stronę unikalnym identyfikatorze, to nic nie stoi na przeszkodzie aby również te dane wykorzystać.

Kiedy zdecydujemy się np. na wykorzystanie algorytmu w postaci drzewa decyzyjnego to widzimy z jaką dokładnością stworzył on poszczególne segmenty i na jakich zasadach. Na przykład okazuje się, że grupa która konwertowała najczęściej to posiadacze konkretnej marki telefonu. Możemy wykorzystać takie informacje nie tylko w remarketingu, ale też np. kierując konkretną promocję na akcesoria danej marki do właśnie tych odbiorców.

Z drugiej strony może okazać się, że promocje kierowane wobec czytelników naszego bloga są nieefektywne, ponieważ tacy użytkownicy nie konwertują prawie w ogóle. Możemy zrezygnować z kierowania przekazu do czytelników lub zastanowić się nad jego formułą i tym co blokuje przejście użytkowników na sklep. Zatem przy okazji tworzenia tego typu list, pozyskaliśmy wiele innych, przydatnych informacji które możemy wykorzystać nie tylko dla samego marketingu.

Chcesz dowiedzieć się więcej na temat segmentacji użytkowników i inteligentnych list?
Skontaktuj się z nami lub wypełnij brief.

Podsumowanie

Reasumując – tworząc kampanie mamy wiele różnych możliwości kierowania komunikatów w oparciu o dane. Pojęcie omnichannel nie pojawia się tutaj przypadkowo – rozbudowywanie portfolio kanałów dotarcia i dbanie o ich różnorodność jest ważne, gdyż przynosi wymierne efekty. Jednakże, nie możemy zapominać o spójnym komunikacie. Działania marketingowe mają być jak najbardziej skuteczne, ale nie mogą się wzajemnie kanibalizować. Pamiętajmy o możliwości wykorzystywania danych w różnego rodzaju kampaniach reklamowych, a także o potencjale zawartym w budowaniu własnych, niestandardowych rozwiązań marketingowych. Bądźmy data-driven!

Po co?

Prognozowanie jest zadaniem niezwykle trudnym. Większość z nas zapewne nie raz i nie dwa przekładało zaplanowany odpoczynek z powodu złej pogody – a przecież wcześniej prognozy napawały optymizmem. Warto wtedy pamiętać, że na pogodę ma wpływ niezliczona ilość czynników, co powoduje że prognozy długoterminowe są zdecydowanie mniej wiarygodne niż te krótkoterminowe – a te drugie i tak nie są w 100% pewne. Tak jak planujemy urlop, tak też i trzeba zaplanować budżet. Na to zaś wpływ ma również duża, ale na szczęście ograniczona ilość czynników. O ile na niektóre z nich ciężko jest uzyskać odpowiedź w sposób jednoznaczny (na przykład nigdy nie będziemy w stanie idealnie przewidzieć zachowania naszej konkurencji, która również reaguje na nasze działania), tak na inne możemy jej poszukiwać w skuteczny sposób. Odpowiedzią na to w jakie kanały warto inwestować jest atrybucja i optymalizacja mediów (kliknij aby dowiedzieć się więcej o Blueattribution). Odpowiedzią na to jakie kampanie są skuteczne mogą być testy typu Brand Lift (wpływ reklamy na markę) czy Conversion Lift. A jak to wygląda w przypadku SEO? SEO polega w ogromnej części na doświadczeniu specjalisty. W procesie ofertowania osoba odpowiedzialna za działania w tym obszarze jest pytana o zakładane wzrosty. I tutaj albo trafimy blisko celu albo kompletnie przestrzelimy wartości. O wiele łatwiej jest uzyskać bliskie rzeczywistości wyniki, kiedy opieramy się na wynikach ruchu organicznego prognozowanego przez zaawansowany model. 

Jak?

Dane rozłożone w czasie nazywamy szeregiem czasowym. W naszej sytuacji szereg zawierać będzie 3 elementy. Sezonowość, trend oraz resztę (czyli czynniki niezależne od pierwszych dwóch składowych). Możemy wyobrażać to sobie jako zwykłe działania arytmetyczne.

Istota problemu polega na rozdzieleniu szeregu na 3 wyżej wymienione części i zaprognozowaniu danych na podstawie sezonowości i trendu. Proste prawda? W teorii tak, w praktyce niekoniecznie.

Istnieje bardzo dużo różnych podejść do problemu prognozowania. Wybranie odpowiedniego determinuje dokładność otrzymanych wyników oraz cały dalszy proces prognozowania – w naszym przypadku za wyniki odpowiada model Holta-Wintersa. Udoskonalany i ulepszany przez wiele lat znajduje idealne zastosowanie w przewidywaniu ruchu organicznego – i robi to z dużą dokładnością, co jest niewspółmiernie dużą wartością dodaną do biznesu.

Nie zapominajmy też o wartości, którą wnosi doświadczenie specjalisty. Zakładamy że prognoza jest dokładna, o ile sytuacja w ogóle się nie zmienia – a przecież może. Jeżeli jest na to przestrzeń, to działania SEO podejmowane dla nowego klienta mogą w bardzo pozytywny sposób wpłynąć na wyniki. Prognoza ruchu organicznego w tym przypadku jest dla specjalisty pomocą, na podstawie której może podejmować dalsze decyzje. 

Komentarz:

Mateusz Rzetecki, Head of SEO, Bluerank

W Bluerank od zawsze kładziemy duży nacisk aby estymacje przygotowywane dla naszych Klientów były trafione w punkt. : ) Podczas procesów ofertowych wielokrotnie spotkałem się z pytaniami: czemu te estymacje są tak niskie, inna agencja obiecała nam nawet 400% więcej w tym samym budżecie. Naszym celem nie jest przyciągnięcie Klienta poprzez przygotowanie nierealnych prognoz wzrostów. Proces estymowania ruchu organicznego jest dla nas niezwykle istotny, dlatego oprócz wieloletniego doświadczenia specjalistów posiłkujemy się też modelami dostarczonymi przez nasz zespół Data Science. Dzięki takiemu podejściu jesteśmy w stanie dostarczać naszym Klientom jeszcze lepsze prognozy.

Skąd brać dane?

Algorytm z którego korzystamy i który został zaimplementowany w Blueattribution polega na surowych danych pobranych z Google Analytics. Nic natomiast nie przeszkadza w wykorzystaniu go przy innych danych – o ile zbieramy je dokładnie, systematycznie i mamy zapas historyczny.
Dane na których działa algorytm są prognozowane w systemie tygodniowym – czyli 52 tygodnie na rok. Pozwala to w łatwy sposób skupić się na “grubszej” sezonowości niż tygodniowa oraz zdecydowanie ułatwia wizualizację – wykres jest po prostu bardziej czytelny.

Minimum danych które są wymagane w celu wykonania prognozy to 2 lata. Musimy mieć chociaż po dwie sztuki rocznego trendu, rocznej sezonowości i reszt aby skutecznie wykonać model. Nie oznacza natomiast to, że im więcej danych historycznych posiadamy, tym dokładniejszy model będziemy w stanie stworzyć. Jeżeli w dalszym okresie historycznym serwis uległ kompletnemu przebudowaniu lub zostały podjęte inne działania które miały drastyczny i nagły wpływ na ruch, to z perspektywy modelu jest to już zupełnie inny rodzaj danych – a więc dodanie ich jedynie zaburzy model i nie pozwoli na dokładne prognozowanie.

Chcesz poznać marketing data-driven? Zapraszamy do zapoznania się z naszą bazą wiedzy
Chcesz dowiedzieć się więcej o prowadzeniu działań data-driven? Zapraszamy do kontaktu

Blueattribution nie uznaje żadnych kompromisów. Bazując na danych pobranych z Google Analytics oraz dodając własne (na przykład pochodzące z systemu CRM) dane, przelicza rzeczywiste wartości, wyciskając z nich cały analityczny sok. Chcesz wiedzieć czym jest atrybucja konwersji i dlaczego to Blueattribution zna odpowiedź na pytanie w które kampanie i źródła warto inwestować? Zapraszamy do oglądania!

Chcesz wiedzieć więcej? Zajrzyj do naszej bazy wiedzy o Blueattribution