Grosz do grosza, czyli jak zwiększyć dokładność zbierania danych z GA4
- Bluerank & mFinanse

Strategia i realizacja

Krok 1 – Analiza potrzeb klienta 

Spotkanie z zespołem mFinanse okazało się bardzo wartościowe. W trakcie rozmów z ekspertami marketingu omówiliśmy kluczowe aspekty ich działań, takie jak cele biznesowe oraz KPI na poszczególnych elementach ścieżki potencjalnego klienta.  

Aby jeszcze lepiej zrozumieć, na jakich danych powinniśmy się skupić, przeprowadziliśmy analizę wdrożenia Universal Analytics.  W ten sposób chcieliśmy wyłonić i potwierdzić kluczowe metryki, wskaźniki oraz cele.

kalkulator zdolności kredytowej

Krok 2 – Analiza strony internetowej  

Analiza strony internetowej wykazała zastosowanie mechanizmu zabezpieczającego o nazwie "Content Security Policy" (CSP). CSP pozwala twórcom aplikacji internetowych zdefiniować źródła, z których mogą pochodzić dodatkowe zasoby wykorzystywane przez aplikację, takie jak pliki zewnętrzne JavaScript. Głównym celem takich zabezpieczeń jest zapobieganie atakom XSS (Cross-Site Scripting), polegającym na próbie wprowadzenia złośliwych kodów do formularzy internetowych lub adresów URL aplikacji. 

W związku z liczbą kalkulatorów, brakiem wbudowanych warstw danych (Data Layer) oraz obecnością mechanizmu CSP, konieczne było zastosowanie niestandardowych rozwiązań.  

Stworzyliśmy w tym celu skrypt, który następnie zaimplementowaliśmy za pomocą Google Tag Manager (GTM). Pobiera on dane z kalkulatorów, generuje warstwy danych, a następnie pozwala na wykorzystanie tych danych w celu przekazywania ich do Google Analytics 4 (GA4).  

kalkulator zdolności kredytowej data layer

Krok 3 – Plan wdrożenia i implementacji 

Mając opracowane narzędzie oraz zbudowany plan wdrożenia, przystąpiliśmy do implementacji odpowiednich eventów na stronie, w tym zdarzeń konwersji. Plan obejmował zdarzenia takie jak interakcje z formularzami, przesłanie danych z poszczególnych kalkulatorów, kliknięć użytkowników, ale także bardziej mikro KPI takie jak: czas spędzony na blogu czy głębokości przewijania strony.  

Krok 4 – Weryfikacja danych 

Weryfikacja implementacji do GA4 jest istotnym elementem procesu analitycznego. Sprawdziliśmy poprawność zbieranych danych oraz ich jakość. Dzięki temu, mogliśmy upewnić się, że analizy będą opierały się na rzetelnych danych. Sprawdzenie obejmowało przeglądanie raportów, konfiguracji oraz porównywanie wyników z innymi źródłami danych takimi jak CRM klienta. 

Krok 5 – Dokumentacja  

Na koniec prac przygotowaliśmy szczegółową dokumentację, która obejmuje cały proces wdrożenia, zaimplementowanych zdarzeń, reguł ich uruchamiających oraz parametrów. Dokumentacja ta stanowi cenne źródło informacji dla wszystkich członków zespołu mFinanse, ułatwiając zarówno zrozumienie funkcjonowania wdrożenia, jak i ewentualnych modyfikacji. Ponadto sprzyja utrzymaniu spójności działań na przyszłość. 

Krok  6 – Warsztaty

Podczas warsztatów, uczestnicy mieli okazję zapoznać się z kluczowymi funkcjonalnościami narzędzia GA4. Przygotowaliśmy dedykowane raporty, które pozwoliły na lepsze zrozumienie specyfiki działalności oraz potrzeb firmy, takie jak, z którego kalkulatora użytkownicy korzystają najczęściej, czy raport dotyczący wykrywania anomalii sesji użytkowników.

 Google Analytics 4 – raport eksploracji, kalkulatory 

Google Analytics 4 – raport eksploracji, wykrywanie anomalii

Prezentacja obejmowała również wykorzystanie dokumentacji oraz danych zgromadzonych w GA4 w celu tworzenia spersonalizowanych zestawień informacji. 

Ponadto zebrane informacje takie jak czas spędzony na blogu, głębokość przewijania oraz raporty typu “eksploracji sekwencji ścieżki” użytkownika, pozwoliły na identyfikację obszarów, które mogą wymagać udoskonalenia lub modyfikacji, co przyczyni się do dalszego rozwoju i poprawy jakości świadczonych usług.