Porównywanie okresów i sezonowość: kiedy warto zlecić to specjaliście

Kiedy warto zlecić porównanie okresów

Porównanie dwóch okresów w GA4 może odpowiedzieć na pytanie, czy sprzedaż, ruch lub konwersje wzrosły albo spadły. Sama różnica procentowa nie mówi jednak, dlaczego wynik się zmienił.

Zlecenie porównania okresów specjaliście ma sens wtedy, gdy dane mają posłużyć do konkretnej decyzji, a analiza wymaga uwzględnienia kilku czynników jednocześnie. Dotyczy to szczególnie sklepów, w których wyniki są zależne od sezonu, promocji, kampanii reklamowych lub zmian w ofercie.

Zakres może obejmować prostą analizę dwóch okresów albo pełne badanie zmian w ruchu, sprzedaży, konwersji i źródłach pozyskania klientów.

Nie każde porównanie okresów jest miarodajne

Najczęstszy błąd polega na porównaniu dwóch zakresów dat bez sprawdzenia, czy rzeczywiście można je ze sobą zestawić.

Przykładowo miesiąc może zaczynać się w sobotę, a kolejny w poniedziałek. Liczba dni pozostaje podobna, ale rozkład dni tygodnia jest inny. Dla sklepu, którego sprzedaż mocno zależy od weekendów, może to mieć znaczenie.

Przy analizie trzeba więc określić, co właściwie porównujemy:

• identyczną liczbę dni,
• te same dni tygodnia,
• analogiczny okres poprzedniego roku,
• okres przed i po zmianie,
• okres kampanii i okres bez kampanii.

Wybór zależy od pytania, na które analiza ma odpowiedzieć.

Sezonowość sprzedaży

Sezonowość oznacza, że wyniki firmy zmieniają się w zależności od pory roku, miesiąca, tygodnia lub konkretnego wydarzenia.

W sklepie internetowym może dotyczyć całego asortymentu albo tylko wybranych kategorii.

Porównanie sierpnia z grudniem może pokazać dużą zmianę sprzedaży, ale sama różnica nie musi oznaczać poprawy lub pogorszenia działania sklepu. Okresy mogą mieć zupełnie inne warunki popytowe.

Dlatego przy analizie sezonowości warto sięgać do analogicznych okresów z wcześniejszych lat, o ile dane są porównywalne.

Co analizować poza przychodem

Przychód jest tylko jednym z elementów porównania.

W zależności od celu można analizować:

• liczbę użytkowników,
• sesje,
• wyświetlenia produktów,
• dodania do koszyka,
• rozpoczęcia checkoutu,
• transakcje,
• współczynnik konwersji,
• średnią wartość zamówienia,
• przychód,
• udział poszczególnych źródeł ruchu.

Dopiero zestawienie kilku wskaźników pozwala ustalić, co faktycznie się zmieniło.

Przykładowo wzrost przychodu może wynikać z większego ruchu, wyższej wartości koszyka albo poprawy współczynnika konwersji. Każdy przypadek wymaga innego działania.

Dane bez decyzji zostają liczbą. Dopiero pytanie nadaje im sens.

Porównanie okresów w GA4

GA4 pozwala porównywać zakresy dat i analizować zmiany poszczególnych metryk.

Przy zleceniu warto jednak ustalić, czy specjalista ma korzystać wyłącznie z gotowych porównań, czy również przygotować własne segmenty i zestawienia.

Przy bardziej szczegółowej analizie można rozdzielić dane według:

• źródła ruchu,
• kampanii,
• urządzenia,
• kraju,
• kategorii produktu,
• produktu,
• nowego i powracającego użytkownika.

Im więcej segmentów ma zostać uwzględnionych, tym większy jest zakres analizy.

Miarodne porównanie uwzględnia długość okresu, sezonowość i podobne warunki sprzedaży.

Porównanie rok do roku

W przypadku sezonowości szczególnie przydatne jest porównanie analogicznego okresu rok do roku.

Trzeba jednak uważać na zmiany, które zaszły pomiędzy analizowanymi latami.

Sklep mógł zmienić platformę, ofertę, ceny, sposób prowadzenia reklam, mechanizm zgód albo konfigurację analityki. Takie zmiany mogą wpływać na porównywalność danych.

Dlatego przed wyciągnięciem wniosków warto sprawdzić, czy sposób zbierania danych był w obu okresach podobny.

Sezonowość a kampanie reklamowe

Zmiana wyniku może być związana z reklamą, a nie z sezonowością.

Jeżeli w jednym okresie działały kampanie Google Ads lub Meta Ads, a w drugim nie, proste porównanie sprzedaży może prowadzić do błędnych wniosków.

Przy analizie warto więc zestawić okresy z informacjami o prowadzonych działaniach marketingowych.

Można sprawdzić, czy zmieniły się wydatki, źródła ruchu, liczba użytkowników i konwersje.

Nie należy jednak automatycznie przypisywać całej zmiany jednemu kanałowi. Wpływ mogą mieć jednocześnie reklamy, sezon, ceny, dostępność produktów i zachowanie klientów.

Zmiany w sklepie a porównanie okresów

Przed analizą trzeba sprawdzić, czy w porównywanych okresach zmieniał się sam sklep.

Znaczenie mogą mieć:

• zmiana platformy,
• przebudowa checkoutu,
• zmiana nawigacji,
• nowe metody płatności,
• nowe metody dostawy,
• zmiana cen,
• zmiana katalogu,
• migracja domeny,
• zmiana konfiguracji analityki.

Jeżeli takie zmiany wystąpiły, porównanie powinno je uwzględniać.

W przeciwnym razie można przypisać zmianie sezonowej efekt, który w rzeczywistości wynika ze zmiany technicznej.

To, co widać na ekranie, ma potwierdzenie w tym, co dzieje się w sklepie.

Pomiar konwersji przed analizą

Porównanie okresów jest wartościowe tylko wtedy, gdy porównywane dane są wiarygodne.

Jeżeli w jednym okresie zdarzenie zakupu było mierzone prawidłowo, a w drugim występowały problemy z implementacją, różnica w konwersjach może być wyłącznie różnicą w pomiarze.

Dlatego przed zleceniem analizy warto sprawdzić stan GA4 i Google Tag Managera.

Jeżeli analiza ma obejmować również poprawność pomiaru, powinno to zostać wyraźnie wpisane w zakres zlecenia.

Sezonowe zmiany popytu mogą zmieniać wyniki, dlatego warto porównywać podobne okresy.

Zgody a porównywanie danych

Zmiany w mechanizmie zgód mogą wpływać na ilość i sposób zbierania danych analitycznych.

Jeżeli system zgód został zmieniony pomiędzy analizowanymi okresami, trzeba uwzględnić to przy interpretacji wyników.

W przeciwnym razie spadek liczby użytkowników lub zdarzeń może zostać błędnie potraktowany jako spadek zainteresowania sklepem.

Przy bardziej zaawansowanej analizie warto więc sprawdzić historię zmian w konfiguracji zgód.

Jak analizować sezonowość produktów

Sezonowość nie musi dotyczyć całego sklepu.

Jedna kategoria może sprzedawać się lepiej w określonych miesiącach, podczas gdy inna ma stabilny popyt przez cały rok.

Dlatego przy dużym katalogu warto analizować sezonowość na poziomie kategorii i produktów.

Może się wtedy okazać, że spadek całkowitej sprzedaży wynika z jednego segmentu, podczas gdy pozostałe części sklepu utrzymują podobny poziom.

Co wpływa na koszt analizy

Cena porównania okresów zależy przede wszystkim od liczby danych i poziomu szczegółowości, którego wymaga zlecenie.

Znaczenie mają między innymi:

• liczba analizowanych okresów,
• długość okresów,
• liczba źródeł ruchu,
• liczba kampanii,
• liczba produktów i kategorii,
• liczba segmentów,
• dostępność danych historycznych,
• konfiguracja GA4,
• konfiguracja GTM,
• mechanizm zgód,
• liczba zmian technicznych w sklepie,
• zakres raportu,
• zakres rekomendacji.

Innego nakładu pracy wymaga porównanie dwóch miesięcy, a innego analiza kilku lat z uwzględnieniem sezonowości i zmian w sklepie.

Każdy krok procesu zostawia ślad, który da się sprawdzić.

Sam raport czy analiza z rekomendacjami

Raport może ograniczać się do przedstawienia różnic pomiędzy okresami.

Jeżeli jednak celem jest podjęcie decyzji, przydatna może być analiza przyczyn oraz rekomendacje dalszych działań.

Warto przed zleceniem ustalić, czy wykonawca ma odpowiedzieć tylko na pytanie „co się zmieniło”, czy również „dlaczego mogło się zmienić” i „co należy sprawdzić dalej”.

Drugi wariant wymaga szerszego zakresu danych.

Przed porównaniem trzeba sprawdzić kompletność danych i wpływ zgód na zakres raportowania.

Jak wygląda porównanie okresów

Dobrze zaplanowana analiza może przebiegać w kilku etapach.

1. Określenie pytania

Najpierw trzeba ustalić, jaka decyzja ma wynikać z analizy.

2. Wybór okresów

Następnie należy wybrać zakresy dat i sprawdzić ich porównywalność.

3. Kontrola danych

Trzeba zweryfikować GA4, zdarzenia, konwersje i ewentualne zmiany w konfiguracji.

4. Segmentacja

Dane można podzielić według kanałów, urządzeń, produktów, kategorii lub innych kryteriów.

5. Uwzględnienie sezonowości

W razie potrzeby analizę należy rozszerzyć o analogiczne okresy z wcześniejszych lat.

6. Interpretacja

Na końcu trzeba rozdzielić faktyczne zmiany wyniku od zmian wynikających z danych, sezonu lub jednorazowych zdarzeń.

Jakie raporty mają praktyczne zastosowanie

Raport powinien być dopasowany do problemu.

Przy analizie sklepu mogą być przydatne zestawienia pokazujące:

• sprzedaż okres do okresu,
• sprzedaż rok do roku,
• konwersję,
• średnią wartość zamówienia,
• ruch według kanałów,
• sprzedaż według kategorii,
• sprzedaż według produktów,
• wyniki urządzeń,
• udział nowych i powracających użytkowników.

Jeżeli celem jest analiza sezonowości, przydatniejsze może być pokazanie trendu w dłuższym okresie niż zestawienie tylko dwóch miesięcy.

Co przygotować przed zleceniem

Przed rozpoczęciem prac warto przygotować:

• dostęp do danych GA4,
• informacje o konfiguracji GTM,
• wybrane okresy do porównania,
• informację o zmianach w sklepie,
• informacje o promocjach,
• informacje o kampaniach reklamowych,
• dane dotyczące zmian w asortymencie,
• informacje o zmianach mechanizmu zgód.

Jeżeli firma chce zbadać konkretny spadek lub wzrost, warto wskazać moment jego wystąpienia.

Dobrze jest również określić, czy analiza ma obejmować tylko sklep, czy także kanały reklamowe i inne źródła danych.

Jak ocenić ofertę wykonawcy

Przy porównywaniu ofert warto sprawdzić, czy wykonawca uwzględnia sezonowość i porównywalność okresów.

Zakres powinien jasno wskazywać:

• jakie okresy są porównywane,
• jakie wskaźniki są analizowane,
• jakie segmenty są uwzględniane,
• czy analizowane są dane rok do roku,
• czy sprawdzane są kampanie,
• czy sprawdzane są zmiany techniczne,
• czy kontrolowana jest jakość pomiaru,
• czy analizowany jest mechanizm zgód,
• czy raport zawiera rekomendacje.

Dzięki temu łatwiej określić, czy zamawiana jest sama prezentacja danych, czy rzeczywista analiza przyczyn zmian.

Kiedy zlecić analizę sezonowości

Zlecenie ma szczególne uzasadnienie wtedy, gdy wyniki sprzedaży zmieniają się w zależności od pory roku albo gdy firma chce przygotować działania na kolejne okresy na podstawie wcześniejszych danych.

Warto również rozważyć analizę, gdy nie wiadomo, czy spadek sprzedaży wynika z sezonowości, zmian w reklamach, zmian na stronie czy problemów z pomiarem.

Zakres może obejmować porównanie dwóch okresów, analizę rok do roku albo szerszą analizę trendów z uwzględnieniem kanałów ruchu, produktów i zmian technicznych.

Cena zależy od liczby okresów, źródeł danych, segmentów, produktów i kampanii oraz od tego, czy trzeba dodatkowo sprawdzić poprawność pomiaru GA4, GTM i zgód.

Najlepiej rozpocząć od konkretnego pytania biznesowego. Jeżeli wiadomo, jaką decyzję ma wspierać analiza, łatwiej ograniczyć zakres do danych, które rzeczywiście są potrzebne.

Informacje o projektowaniu pomiaru sklepu i wykorzystywaniu danych do decyzji znajdziesz również w materiale Analityka sklepu internetowego, czyli pomiar, który da się wykorzystać.