Mierzymy, który kanał generuje najwięcej dodatkowej sprzedaży (nie tylko „ostatni klik"), naprawiamy pomiar tak, by sygnał nie uciekał z reklam (server-side), spinamy wszystkie dane w jeden zrozumiały dashboard i szkolimy zespół. Zaczynamy od bezpłatnego audytu z dowodami — na przykładach z Waszego sklepu, bez dostępu do konta.
Jeśli na któreś odpowiadasz „tak", część konwersji prawdopodobnie nie dociera do Google i Meta, a algorytmy licytują na zaniżonych danych. To dokładnie to, co sprawdzamy w audycie.
Audyt powierzchniowy: analizujemy tylko to, co Twój sklep emituje publicznie do sieci. Pełen obraz potwierdzamy później z dostępem do konta.
Podajesz adres sklepu. Przechodzimy ścieżkę zakupową i nasłuchujemy ruchu sieciowego, krok po kroku.
Przechwytujemy zdarzenia GA4 i piksele (Meta/Google/TikTok), Consent Mode, sygnały server-side — plus zrzuty każdego kroku.
Jedna strona: audyt eventów, mapa ścieżki zakupowej, ocena server-side i roadmapa — z konkretnymi dowodami.
Każdy raport patrzy na Twój pomiar oczami analityka, specjalisty CRO, projektanta UX i stratega — i kończy się planem.
Pokrycie zdarzeń ecommerce, Consent Mode v2, deduplikacja, podwójny pomiar — co realnie wysyła się w ruchu sieciowym.
Wizualny lejek: które etapy są mierzone, a które niewidoczne — z adnotowanymi zrzutami z każdego kroku.
Realne zrzuty Twojego sklepu z zaznaczeniem miejsc, gdzie tarcie UX spotyka się z luką w pomiarze.
Ile odzyskacie w scenariuszach budżetu (50k / 100k zł/mc → wartość roczna) i fazowy plan wdrożenia (sGTM + CAPI per platforma). Plus: co realnie generuje Wam zysk.
Server-side to nasz konkret na start, ale to wycinek. Jeśli chcecie wiedzieć, co naprawdę zarabia, mieć dane w jednym miejscu i zespół, który to rozumie — robimy całość.
Mierzymy, który kanał generuje najwięcej dodatkowej sprzedaży (incrementality), a nie tylko „ostatni klik". Wiecie, gdzie dokładać budżet, a gdzie przepalacie.
Jeden zrozumiały dashboard (np. Looker Studio) łączący sklep, reklamy i analitykę — codziennie widzicie, co się dzieje, bez logowania do pięciu paneli.
Łączymy wszystkie kanały marketingowe i źródła danych (GA4, Meta, Google, TikTok, sklep, CRM) w jeden spójny, zaufany zestaw — koniec sprzecznych liczb.
Spójny pomiar na każdej platformie + server-side (sGTM + CAPI/Enhanced Conversions), żeby zamówienia docierały do reklam i nie uczyły się na ślepo.
Szkolimy marketing i e-commerce z czytania danych, GA4 i atrybucji — żebyście podejmowali decyzje samodzielnie, a nie czekali na raport.
Stałe wsparcie analityczne: priorytety, interpretacja wyników, plan pomiaru pod cele biznesowe. Jesteśmy Waszym działem analityki na telefon.
Zamiast pięciu paneli, które pokazują pięć różnych liczb, budujemy jeden widok: sprzedaż, wydatki, ROI i wkład każdego kanału w dodatkowy przychód. Aktualizowany codziennie, czytelny dla zarządu i dla performance’u.
Gdy część zakupów nie dociera do Google i Facebooka, ich reklamy nie wiedzą, kto naprawdę u Was kupuje — i pokazują się gorszym ludziom za wyższą cenę. A Wy podejmujecie decyzje na liczbach, które kłamią.
Naprawiamy to tak, żeby docierało do nich znacznie więcej zamówień (niemal wszystkie — 100% nikt uczciwie nie obieca). Wtedy reklamy znajdują więcej podobnych, prawdziwych klientów — czyli realnie więcej sprzedaży za te same pieniądze.
Google i Facebook pokazują reklamy tym celniej, im więcej wiedzą o tym, kto naprawdę u Was kupił. Gdy część zakupów do nich nie dociera, strzelają na ślepo i przepalają budżet. Naprawiamy to tak, żeby widziały znacznie pełniejszy obraz Waszych kupujących — wtedy znajdują więcej podobnych, prawdziwych klientów, a Wy płacicie mniej za każde zamówienie.
Pixel + Conversions API vs sam pixel. Meta: 17,8% niższy koszt rezultatu (28 eksperymentów → 13%).
Enhanced Conversions — średni przyrost ROAS z 99 badań conversion-lift (Google).
Client-side traci konwersje przez Safari ITP, iOS, blokery (w PL ~32% userów) i odmowy zgody.
Events API + pixel — więcej domykanych konwersji, ~15% lepsze CPA (TikTok).
Po ludzku: jeśli reklama nie wie, że ktoś u Was kupił, traktuje ten ruch jak słaby — albo odpuszcza dobrych klientów, albo wydaje kasę na gorszych. Gdy widzi komplet zakupów: szybciej się uczy, celniej trafia i mniej marnuje. To nie ładniejszy wykres — to realnie więcej zamówień.
Mówiąc wprost: chodzi o większe ROI z Waszego budżetu na marketing — realna sprzedaż i zysk, a nie mglisty ROAS z panelu (ten nie łączy się z tym, czy faktycznie zarabiacie). To podejście sprawdzone naukowo — źródła i benchmarki macie niżej. I jeszcze jedno: przy okazji naprawiamy analitykę i ustalamy, co naprawdę generuje Wam zysk — nie tylko ładne liczby.
Utrata sygnału (signal loss)
Safari ITP ogranicza first-party cookie JS do 7 dni (w części przypadków 24h); iOS ATT opt-in ~15–25%; ad-blockery na ~30–40% sesji stripują fbclid/gclid i blokują pixel client-side. W PL iOS to ~35% ruchu mobile, a ad-block ~32,5% userów 16–64. Efekt: zaniżony Estimated Action Rate → algorytm uznaje ruch za słaby i przepala budżet.
Meta — Pixel + Conversions API (dedup)
Meta (Blueprint, 28 eksperymentów): ~13% niższy CPA przy Pixel+CAPI; nowszy benchmark −17,8% cost per result. Event Match Quality ≥ 6.0; dodanie IP+User-Agent przesuwa EMQ 5→9; poprawa EMQ 8.6→9.3 = −18% CPA / +22% ROAS (dane Meta). Dedup wymaga wspólnego event_id (Pixel + CAPI), inaczej double-count.
„advertisers using capi for web events see an average 17.8% lower cpa than those relying on the pixel alone" — Jason Yim, Meta (@jasonyimco) · ogłoszenie Meta
„Pull your event match quality scores this week. If they're below 7.0, you're bidding on garbage data." — Alex Fedotoff (@FedotOff90)
„Three CAPI sources, three independent event_id logics, same purchase counted 2-3 times. Meta can't dedup what doesn't match. One pixel. One CAPI. One shared event_id." — Enrico Forte (@enricoadw)
Google — Enhanced Conversions
Oficjalny benchmark Google: +8% incremental ROAS na Search z 99 conversion-lift studies (Apr'24–Apr'25) — to lift inkrementalny, nie atrybucyjny. Conversion uplift +5% Search / +17% YouTube; ECL +8% Search / +22% YouTube. Match przez hashowane first-party do zalogowanych kont Google (match rate ~20–60%). W EEA wymaga Consent Mode.
sGTM — server-side GTM
Stape, test na 7 mln+ żądań: 30,67% zdarzeń purchase odzyskanych z tracking-prevention + 4,27% z ad-blockerów; first-party cookie na subdomenie do 400 dni zamiast 7-dniowego limitu ITP. sGTM to warstwa transportu/kontroli danych, nie osobny mnożnik ROI — efekt domyka CAPI/EC/Events API. Simo Ahava o sGTM/GA4.
TikTok / Pinterest
TikTok Events API + Pixel: +19% incremental conversions, −15% CPA (TikTok); Advanced Matching +103% CVR (benchmark match-quality). Pinterest CAPI: +24% atrybuowanych konwersji, −9% CPA (Pinterest).
Atrybucja ≠ inkrementalność (uczciwie)
Część „wzrostu" w panelu to odzyskana atrybucja, nie nowy przychód. Prawdziwy lift mierzy się conversion-lift / incrementality RCT + MMM. Dlatego nasze widełki (5–12%) trzymamy na inkrementalnych benchmarkach (Google +8% incremental ROAS, Meta z eksperymentów), nie na case'ach „naprawiony zepsuty setup". To samo podejście stosujemy w atrybucji: pokazujemy, który kanał generuje dodatkową sprzedaż, nie tylko jak panel ją sobie przypisuje.
„Average dashboard CAC dropped 8-14% inside 30 days post-migration. That wasn't real CAC dropping. That was the dashboard finally telling the truth." — Alex Fedotoff
Case PL: Impest / Murrano.pl — odzysk >20% wcześniej niewidocznych konwersji w Meta, rozbieżność GA4↔CRM z 20% do 6%.
RODO / Consent Mode v2
Server-side nie obchodzi zgód. Przy braku zgody payload jest anonimizowany — platformy korzystają z modelowania, nie deterministycznego dopasowania. Wdrażamy zgodnie z RODO i Consent Mode v2.
Liczby u góry to szacunki branżowe (benchmarki vendorów + case studies) — poprawa atrybucji to nie zawsze nowy przychód, a dokładną skalę potwierdzamy na Waszych danych. Server-side nie omija zgód: działamy zgodnie z RODO i Consent Mode v2.
Ten sam audyt robimy raz przed wdrożeniem i drugi raz po. Dostajecie porównanie tego samego zestawu metryk side-by-side, na Waszych liczbach — widać dokładnie, co się poprawiło, a nie tylko obietnicę.
*Kierunki poprawy oparte na benchmarkach branżowych (m.in. test Stape na 7 mln+ żądań: 30,67% purchase odzyskanych z tracking-prevention). Dokładną skalę potwierdzamy na Waszych danych w re-audycie po wdrożeniu — poprawa atrybucji to nie zawsze nowy przychód.
Tak wygląda gotowy audyt — scenariusze wartości (50k/100k zł/mc), legenda „co pewne / co szacunek", mapa zdarzeń na zrzutach i roadmapa server-side. Przykład na żywym, dużym polskim sklepie.
Otwórz przykładowy raport →Audyt jest bezpłatny i bez zobowiązań — dowód wartości, zanim porozmawiamy o wdrożeniu. A jeśli wolicie, przejdziemy przez niego razem: 30 minut na żywo.
Zamów bezpłatny audyt →