Znaczenie danych w firmie

Based on a true story

Właściciel sklepu internetowego dzwoni do mnie zdenerwowany. "Przez ostatnie 3 miesiące wydaliśmy kilka tysięcy złotych na reklamy w Google. ROI jest tragiczny. Agencja mówi, że 'algorytm się uczy' i 'trzeba dać mu więcej czasu'. Ale ja widzę, że palę kasę."

Patrzę na jego Google Analytics. I widzę problem w 30 sekund.

AI optymalizujące kampanię myśli, że zamówienie za 50 zł i zamówienie za 5000 zł to to samo. Więc algorytm "uczy się" znajdować... kogokolwiek. Nieważne, że "kogokolwiek" kupuje najtańsze produkty z najniższą marżą.

I to nie jest odosobniony przypadek. W sumie to standard.

Dlaczego teraz dane są tak ważne?

Przez lata mogłeś prowadzić biznes na "czuciu". Podejmować decyzje na podstawie doświadczenia i intuicji. Sprawdzać, co działa metodą prób i błędów.

To już nie działa. A przynajmniej nie tak dobrze jak kiedyś.

Nie dlatego, że intuicja straciła na wartości. Ale dlatego, że tempo zmian i złożoność rynku przekroczyły możliwości "czucia".

A teraz dochodzi jeszcze jeden czynnik - AI.

✅ AI w kampaniach marketingowych.

✅ AI w systemach CRM.

✅ AI w obsłudze klienta.

✅ AI w prognozowaniu popytu.

✅ AI w ustalaniu cen.

Wszystkie te systemy mnożą efekt jakości danych:

• Dobre dane + AI = przewaga konkurencyjna 🎉
• Złe dane + AI = katastrofa na dużą skalę 💥

To już nie jest sytuacja, gdzie złe dane oznaczają "niedokładny raport".

Przykład: E-commerce i automatyzacja reklam

Masz sklep internetowy. Używasz Google Ads z automatyczną kampanią Performance Max (to dzisiejszy standard).

Scenariusz A: Dobre dane

• System wie, które produkty mają najwyższą marżę
• Wie, którzy klienci wracają i kupują ponownie
• Wie, jakie źródła ruchu przynoszą najlepszych klientów
• AI optymalizuje kampanię → trafia w wartościowych klientów → ROI rośnie 📈

Scenariusz B: Złe dane (90% firm)

• System nie wie, która transakcja była opłacalna
• Nie wie, czy klient wrócił czy zniknął
• Nie wie, czy ruch z Facebooka był lepszy niż z Google
• AI optymalizuje kampanię → trafia w "kogokolwiek" → budżet się pali 🔥

Różnica w efektach? Nawet 300-400%.

I nie chodzi o to, że agencja jest zła. Ani że Google oszukuje.

"Garbage In 💩, Garbage Out 💩"

Stare powiedzenie w informatyce: "Garbage In, Garbage Out" (śmieci na wejściu = śmieci na wyjściu).

W erze przed AI, skutki były ograniczone. Jeśli raport był niedokładny, podejmowałeś gorszą decyzję. Zazwyczaj raz. Zazwyczaj ręcznie.

Teraz, gdy AI działa 24/7 i podejmuje setki decyzji dziennie, mnożnik szkody wzrasta wykładniczo.

"Garbage in, garbage out" w praktyce:

Przykład 1: E-commerce i brakujące dane o koszyku

Problem: Twój Google Analytics nie śledzi poprawnie zdarzenia "dodanie do koszyka".

Konsekwencja:

• Nie wiesz, które produkty ludzie przeglądają, ale nie kupują (brak danych do optymalizacji)
• Nie możesz zbudować kampanii remarketingowej dla osób, które porzuciły koszyk
• AI w Google Ads nie wie, kto jest "blisko zakupu" → nie optymalizuje stawek

Realny koszt: Tracisz 20-30% potencjalnej sprzedaży. Dla sklepu z obrotem 500k PLN/miesięc to 100-150k PLN rocznie pozostawione na stole.

Przykład 2: CRM bez segmentacji klientów

Problem: Twój CRM (np. HubSpot, Pipedrive) ma listę klientów, ale nie ma informacji:

• Kiedy ostatnio kupili?
• Ile wydali łącznie?
• Z jakiego są segmentu (małe firmy / średnie / duże)?

Konsekwencja:

• Sprzedaż traktuje wszystkich klientów jednakowo (marnowanie czasu na niewartościowych)
• Marketing wysyła te same kampanie do wszystkich (zamiast personalizować)
• AI nie może przewidzieć, kto prawdopodobnie kupi ponownie

Realny koszt: Zespół sprzedaży traci 40% czasu na leadów, którzy nigdy nie kupią. Średni koszt osobogodziny = 150 PLN. 3 osobowy zespół = 270 tys. PLN rocznie zmarnowanego czasu.

Przykład 3: Dane z różnych systemów nie rozmawiają ze sobą

Problem: Masz:

• Google Analytics (ruch na stronie)
• CRM (informacje o klientach)
• System ERP (faktury i realizacja zamówień)
• Narzędzie do email marketingu

Ale te systemy nie są połączone. Każde "żyje swoim życiem".

Konsekwencja:

• Nie wiesz, które kampanie marketingowe przynoszą faktycznie opłacalnych klientów (bo Analytics widzi tylko zamówienie, nie widzi marży z ERP)
• Nie możesz segmentować klientów w CRM na podstawie ich faktycznych zakupów
• AI nie może nauczyć się wzorców, bo widzi tylko kawałek obrazu

Realny koszt: Niemożność optymalizacji. Działasz "po omacku", zamiast podejmować decyzje oparte na danych. Szacunkowo: tracisz 15-25% potencjalnego wzrostu, bo nie wiesz, gdzie dokładnie inwestować zasoby.

Audyt danych - prosty test

Nie musisz być analitykiem danych, żeby sprawdzić, czy Twoja firma ma problem z danymi. Oto 7 pytań. Jeśli odpowiedź na którąkolwiek brzmi "nie" albo "nie wiem" - masz lukę do zapchania.

Test 7 pytań:

1. Czy wiesz, ile zarabiasz na kliencie w pełnym cyklu życia (LTV)?

• Nie chodzi o: "ile klient wydał przy pierwszym zakupie"
• Chodzi o: "ile klient wydał u nas łącznie przez cały okres współpracy"

☐ Tak, wiem dokładnie
☐ Mam przybliżone szacunki
☐ Nie wiem / nie mierzę tego

2. Czy masz dane o tym, skąd przychodzą Twoi najbardziej wartościowi klienci?

• Nie chodzi o: "skąd jest najwięcej leadów"
• Chodzi o: "które źródło ruchu (Google / Facebook / polecenia) daje klientów, którzy zostają najdłużej i wydają najwięcej"

☐ Tak, wiem dokładnie
☐ Mam przybliżone szacunki
☐ Nie wiem / nie mierzę tego

3. Czy Twoje systemy (Analytics, CRM, ERP, email marketing) są ze sobą połączone?

• Chodzi o: czy dane "płyną" między systemami, czy musisz ręcznie przerzucać dane z jednego do drugiego

☐ Tak, większość systemów jest zintegrowana
☐ Część jest połączona, część nie
☐ Każdy system działa oddzielnie

4. Czy potrafisz powiedzieć, który produkt/usługa przynosi najwięcej zysku (nie obrotu)?

• Nie chodzi o: "który produkt się najlepiej sprzedaje"
• Chodzi o: "który produkt ma najwyższą marżę i najmniej problemów operacyjnych"

☐ Tak, wiem dokładnie
☐ Mam przybliżone szacunki
☐ Nie wiem / nie mierzę tego

5. Czy wiesz, ile tracisz na klientach, którzy porzucają koszyk / rezygnują z oferty?

• Chodzi o: konkretną liczbę (np. "15 potencjalnych transakcji tygodniowo o średniej wartości 800 zł")

☐ Tak, śledzę to regularnie
☐ Sprawdzam to od czasu do czasu
☐ Nie wiem / nie mierzę tego

6. Czy robisz regularny audyt poprawności danych w swoich systemach?

• Chodzi o: sprawdzanie, czy Analytics poprawnie rejestruje zdarzenia, czy CRM ma aktualne dane, czy nie ma duplikatów

☐ Tak, co najmniej raz na kwartał
☐ Robiłem to kiedyś, ale nie regularnie
☐ Nigdy tego nie robiłem

7. Czy Twój zespół (sprzedaż, marketing, obsługa) podejmuje decyzje w oparciu o dane, czy "na czuja"?

• Chodzi o: czy decyzje typu "na co przeznaczyć budżet marketingowy" lub "którzy klienci wymagają więcej uwagi" są oparte na konkretnych liczbach

☐ Tak, większość decyzji opiera się na danych
☐ Część na danych, część na doświadczeniu
☐ Głównie na doświadczeniu i intuicji

Wynik testu:

6-7 x "Tak, wiem dokładnie" / "Tak, regularnie": Gratulacje, jesteś w top 10% firm pod względem kultury data-driven. Teraz możesz przejść do zaawansowanych zastosowań AI.

3-5 x "Tak" lub "Mam przybliżone szacunki": Masz podstawy, ale są luki. Warto zainwestować czas w uporządkowanie i połączenie danych. To da Ci przewagę nad konkurencją.

0-2 x "Tak": Typowy wynik dla większości małych i średnich firm. Dobra wiadomość: masz ogromny potencjał do poprawy. Zła wiadomość: każda złotówka wydana na marketing lub AI jest teraz mniej efektywna niż mogłaby być.

Praktyczny plan uporządkowania danych (30-60 dni)

Nie potrzebujesz roku ani wielkich budżetów. Potrzebujesz przemyślanego planu i 30-60 dni konsekwentnej pracy.

Tydzień 1-2: Audyt - "Co mamy i gdzie to jest?"

Cel: Zrozumieć obecny stan.

Co robisz:

1. Zrób listę wszystkich systemów, które zbierają dane w Twojej firmie:

   • Google Analytics (lub inna analityka webowa)
   • CRM (HubSpot, Pipedrive, Salesforce...)
   • System księgowy / ERP
   • Email marketing (Mailchimp, GetResponse...)
   • Systemy płatności (Stripe, PayU, Przelewy24...)
   • Social media (Facebook Ads, LinkedIn...)

2. Dla każdego systemu zapisz:

   • Jakie dane zbiera?
   • Kto ma do nich dostęp?
   • Czy dane są poprawne? (zrób test: sprawdź kilka rekordów ręcznie)
   • Czy system rozmawia z innymi systemami?

3. Znajdź największe "dziury":

   • Gdzie brakuje Ci danych, których potrzebujesz do decyzji?
   • Które systemy powinny być połączone, ale nie są?

Efekt: Mapa Twoich danych - będziesz wiedział, co masz, czego Ci brakuje i gdzie są największe problemy.

Tydzień 3-4: Priorytetyzacja - "Co naprawić najpierw?"

Cel: Wybrać 2-3 najważniejsze problemy do rozwiązania.

Co robisz:

Weź listę problemów z Tygodnia 1-2 i oceń każdy w dwóch wymiarach:

• Wpływ na biznes (jak bardzo to szkodzi/pomaga?)
• Łatwość naprawy (czy to wymaga 2 godzin pracy czy 2 miesięcy projektu?)

Przykłady Quick Wins (duży wpływ + łatwa naprawa):

• Poprawienie konfiguracji Google Analytics (4 kluczowe zdarzenia e-commerce)
• Dodanie tagów UTM do kampanii marketingowych (żeby wiedzieć, skąd przychodzi ruch)
• Czyszczenie duplikatów w CRM
• Podłączenie systemu płatności do Analytics (żeby widzieć faktyczne przychody, nie tylko "kliknięcia")

Efekt: Lista 2-3 priorytetów, które dadzą największy efekt przy najmniejszym nakładzie pracy.

Tydzień 5-6: Wdrożenie Quick Wins

Cel: Naprawić najważniejsze problemy.

Co robisz:

Dla każdego z priorytetów:

1. Znajdź osobę odpowiedzialną (może być zewnętrzny freelancer/agencja, jeśli Ty nie masz kompetencji) do wdrożenia / zaimplementowania rozwiązania
2. Wyznacz deadline (max 2 tygodnie na jeden Quick Win)
3. Po wdrożeniu: przetestuj, czy działa (nie zakładaj, że działa - sprawdź!)

Przykład: Naprawa Google Analytics w e-commerce

• Problem: Analytics nie śledzi poprawnie 4 kluczowych zdarzeń (view_item, add_to_cart, begin_checkout, purchase)
• Kto: Programista / agencja / Google Tag Manager specialist
• Jak długo: 3-5 dni pracy
• Test: Po wdrożeniu kup coś w swoim sklepie i sprawdź, czy wszystkie zdarzenia się zarejestrowały

Efekt: Po 6 tygodniach masz uporządkowane podstawy. Twoje dane są znacznie bardziej wiarygodne.

Tydzień 7-8: Automatyzacja i integracja (opcjonalnie)

Cel: Połączyć systemy, żeby dane "płynęły" automatycznie.

Co robisz:

Jeśli masz budżet i czas, warto zainwestować w:

• Integracje API (np. Zapier, Make.com, n8n) - automatyczne przesyłanie danych między systemami
• Hurtownia danych (np. Google BigQuery) - centralne miejsce, gdzie wszystkie dane się spotykają

Przykład:

• Połączenie CRM z Google Analytics: każdy lead w CRM dostaje informację, z jakiego źródła przyszedł (Google Ads, Facebook, polecenie) i co robił na stronie
• Połączenie systemu płatności z CRM: klient, który dokonał zakupu, automatycznie dostaje tag "klient aktywny" i przechodzi do innego segmentu w kampaniach email

Efekt: Masz jeden, spójny obraz klienta i jego zachowań. To fundament pod zaawansowane wykorzystanie AI.

Quick Wins na dzisiaj

Nie musisz czekać na wielki projekt. Oto 3 działania, które zabiorą Ci max 2 godziny i dadzą natychmiastową wartość:

Quick Win #1: Sprawdź, czy Twój Google Analytics zbiera dane poprawnie

Jak to zrobić (15 minut):

1. Wejdź na swoją stronę w trybie incognito
2. Wykonaj typowe działanie użytkownika (np. w e-commerce: zobacz produkt, dodaj do koszyka, przejdź do checkout)
3. Otwórz Google Analytics w czasie rzeczywistym (Realtime)
4. Sprawdź, czy widzisz te zdarzenia w raporcie

Jeśli NIE widzisz zdarzeń: Masz problem. Czas wezwać programistę/agencję. Brak zdarzeń (eventów) to czasami również wina adblockera w Twojej przeglądarce. Wyłącz go i spróbuj ponownie.

Jeśli widzisz zdarzenia: Super, ale sprawdź też, czy mają poprawne parametry (np. wartość transakcji, ID produktu).

Quick Win #2: Dodaj tagi UTM do wszystkich kampanii marketingowych

Jak to zrobić (30 minut):

Jeśli prowadzisz kampanie (Facebook Ads, email marketing, posty na LinkedIn), dodaj do linków tagi UTM. Dzięki temu będziesz dokładnie wiedział, który post/email/reklama przyniósł ruch i sprzedaż.

Przykład linku z tagami UTM:

https://twojasklep.pl/produkt?utm_source=facebook&utm_medium=paid&utm_campaign=blackfriday2025

Narzędzie do generowania (jedno z wielu): Google Campaign URL Builder

Efekt: Za tydzień będziesz dokładnie wiedział, która kampania działa, a która pali kasę.

Quick Win #3: Wyczyść duplikaty w CRM (i dodaj brakujące informacje)

Jak to zrobić (1-2 godziny):

Otwórz swój CRM i:

1. Znajdź duplikaty klientów (często to samo nazwisko, różne emaile lub odwrotnie)
2. Scal je w jeden rekord
3. Dla każdego klienta dodaj minimum:
   • Kiedy ostatnio kupił / kiedy nastąpił ostatni kontakt
   • Jaką ma wartość dla firmy (łączna suma wydana)
   • W jakim jest segmencie (małe / średnie / duże firmy lub inne kryteria)

Efekt: Zespół sprzedaży przestaje tracić czas na "ślepe" kontakty i wie, na których klientach warto się skupić.

Przyszłość należy do firm, które rozumieją swoje dane

W dzisiejszym świecie, widzimy firmy żyjące w dwóch równoległych rzeczywistościach:

Świat A: Firmy ze złymi danymi

• Nie wiedzą, co faktycznie działa, więc eksperymentują "na czuja"
• AI jest dla nich tylko modnym słowem, bo źle zebrane dane dają złe wyniki
• Tracą przewagę na rzecz konkurencji, która wie więcej

Świat B: Firmy z dobrymi danymi

• Wiedzą dokładnie, co przynosi zwrot, więc inwestują mądrzej
• AI mnoży ich przewagę, bo ma dobre dane do nauki
• Budują moat, którego konkurencja nie przeskoczy

Różnica między nimi? 30-60 dni konsekwentnej pracy nad uporządkowaniem podstaw.

Ja wiem, że to nie jest temat tak popularny jak nowy AI generator grafik lub video. Nikt nie pisze o tym w nagłówkach. Ale to jest fundament, na którym zbudujesz wszystko inne - automatyzacje, AI, przewagę konkurencyjną.

Bo możesz mieć najlepsze narzędzia AI na świecie. Możesz zatrudnić najlepszych specjalistów. Możesz wydać milion złotych na marketing.