TOP 10 błędów w analizie danych, które hamują rozwój twojego e-commerce

Analityka e-commerce to nie tylko liczby, to decyzje, które za nimi stoją. Ale nawet najdokładniejsze dane nie pomogą, jeśli będą źle zinterpretowane. Oto 10 najczęstszych błędów w analizie danych, które mogą sabotować twój rozwój i sprawdzone sposoby, jak je naprawić.

1. Brak segmentacji danych

Wiele e-commerce’ów analizuje swoje wyniki w sposób zbiorczy np. „średnia konwersja to 2,1%”, „średni koszt zakupu to 55 zł”, „średni ROAS to 4,5”. Brzmi dobrze? Nie do końca. Średnie wartości zaciemniają obraz i mogą maskować nierentowne segmenty, które pożerają budżet, nie przynosząc zysku. Przykłady:

• Nowi użytkownicy z kampanii na TikToku mogą mieć 0,5% konwersji i wysoki CAC, ale ich dane toną w całościowym wyniku.
• Produkty niskomarżowe mogą wyglądać dobrze sprzedażowo, ale zjadają rentowność.
• Klienci wracający i lojalni mogą mieć świetny LTV, ale nikt ich nie wyodrębnia w analizie.

Bez segmentacji nie widzisz prawdziwych wzorców, nie wiesz, które kampanie, produkty i grupy klientów napędzają wzrost, a które ciągną wynik w dół.

Rozwiązanie: segmentuj klientów, produkty i kanały

Segmentacja to jeden z najskuteczniejszych sposobów na lepsze decyzje marketingowe i inwestycyjne. Zamiast patrzeć na całość, analizuj dane z podziałem na:

Segmenty klientów:

• Nowi vs powracający użytkownicy.
• Klienci wg częstotliwości zakupów i wartości koszyka.
• RFM (Recency, Frequency, Monetary value) – dzieli klientów na podstawie ich aktywności zakupowej.
• Klienci według źródeł pozyskania (np. Google Ads vs e-mail).

Segmenty produktowe:

• Kategorie, kolekcje, linie cenowe.
• Produkty z wysoką vs niską marżą.
• Produkty z dużym zwrotem lub reklamacją.

Kanały i kampanie:

• Ruch organiczny, Google Ads, Meta Ads, marketplaces.
• Kampanie brandowe vs performance.
• Ruch mobilny vs desktop.

Dzięki temu zobaczysz np. że: klienci z Meta Ads wracają częściej, mimo że pierwszy zakup był drogi, produkty A i B mają wysoki ROAS, ale tylko A przynosi realny zysk lub, że e-maile działają świetnie tylko na jedną grupę lojalnych klientów – reszta ignoruje komunikację.

Pro tip – narzędzia, które wspierają segmentację: Google Analytics 4, BigQuery + Looker Studio, CRM i CDP (np. Klaviyo, Synerise, SALESmanago). 

Ważne: nie traktuj segmentacji jak jednorazowej akcji. To proces ciągły. Potrzeby i zachowania klientów się zmieniają. Ustal regularny przegląd danych segmentowych (np. raz w miesiącu) i buduj na nich strategię akwizycji, retencji, cross-sellingu i budżetowania.

2. Analiza tylko kliknięć, bez kontekstu zachowań użytkownika

To jeden z najczęstszych błędów w analityce e-commerce. Patrzysz na raport: kampania ma niski CPC, CTR powyżej 3%, sesje rosną. Ale… konwersji brak. Dlaczego? Bo same kliknięcia nie mówią nic o tym, co dzieje się po wejściu na stronę. Analizując tylko dane z Adsów (kliknięcia, koszt, CTR, ROAS), śledzisz wyłącznie powierzchowną aktywność.

Nie wiesz:

• Jak zachowują się użytkownicy na stronie?
• W którym miejscu rezygnują?
• Czy coś ich frustruje (np. błędy, zbyt długi czas ładowania, nieczytelny formularz)?
• Czy treści i układ strony odpowiadają ich intencjom?

Bez tych danych możesz marnować budżet na kampanie, które sprowadzają nietrafiony ruch lub prowadzą do źle zaprojektowanego miejsca docelowego.

Rozwiązanie: włącz analizę zachowań użytkownika – nie tylko kliknięć

Aby zrozumieć, dlaczego użytkownik nie konwertuje, musisz spojrzeć na jego doświadczenie osadzone w kontekście.

Co warto analizować?

• Heatmapy – gdzie użytkownicy klikają, do którego momentu scrollują, co ignorują.
• Nagrania sesji – jak poruszają się po stronie, gdzie zatrzymują się, co ich frustruje.
• Ścieżki użytkownika (user flows) – jakimi krokami przechodzą przez witrynę, gdzie wypadają.
• Mikro-konwersje – np. kliknięcie w galerię produktu, dodanie do koszyka, zapis do newslettera.
• Czas interakcji i bounce rate – wskaźniki jakości ruchu.

Narzędzia, które mogą ci w tym pomóc: Google Analytics 4 (GA4), BigQuery (z GA4), Hotjar, Smartlook czy Microsoft Clarity.

3. Brak mierzenia kosztu pozyskania klienta (CAC)

W wielu sklepach e-commerce kampanie reklamowe analizowane są przez pryzmat kliknięć, wyświetleń i ROAS, ale bez kluczowego wskaźnika rentowności, jakim jest CAC (Customer Acquisition Cost), czyli koszt pozyskania jednego klienta.

Bez CAC:

• Nie wiesz, czy kampania przynosi zysk, czy tylko ruch i przychód.
• Nie jesteś w stanie porównać wartości klienta (LTV) z kosztami, jakie ponosisz na jego zdobycie.
• Nie możesz świadomie skalować kanałów, bo brakuje punktu odniesienia.

Efekt? Możesz miesiącami inwestować budżet w kampanie, które przyciągają klientów… nierentownych lub jednorazowych.

Rozwiązanie: mierz CAC systematycznie i zestawiaj go z LTV oraz marżą

Przede wszystkim należy zacząć od tego, jak obliczyć CAC. Wzór jest stosunkowo prosty: 

• CAC = Całkowity koszt sprzedaży i marketingu / Liczba pozyskanych klientów.

W koszcie marketingu uwzględnij:

• Wydatki na reklamy (Google Ads, Meta, TikTok, itp.).
• Koszty agencji / specjalistów.
• Narzędzia (np. CRM, marketing automation).
• Wynagrodzenia zespołu (jeśli chcesz pełny obraz).

Mierz CAC per:

• Kanał marketingowy (np. Meta Ads vs Google Ads vs SEO).
• Kampania.
• Grupa produktowa (np. wysokomarżowe vs niskomarżowe).
• Segment klientów (np. powracający vs nowi).

Co warto zrobić w praktyce:

Ustal dopuszczalne progi CAC:

• Dla produktów premium możesz zaakceptować wyższy CAC, jeśli LTV jest wysoki.
• Dla produktów jednorazowych CAC musi być niższy niż marża z pierwszej transakcji.

Buduj raporty CAC per kanał/ kampania/ segment w Looker Studio, Power BI, Excelu lub za pomocą narzędzi typu Segmetrics, Triple Whale, Lifetimely.

Włącz mierzenie LTV i monitoruj jego zmiany: LTV wzrasta dzięki retencji, więc CAC i LTV powinny być analizowane razem.

4. Skupienie się tylko na ROAS, bez POAS i marż

Wskaźnik ROAS (Return on Ad Spend) to jeden z najczęściej wykorzystywanych mierników efektywności kampanii reklamowych. Liczony jako:

• ROAS = Przychód z reklamy / Koszt reklamy * 100%

Pokazuje, ile złotówek przychodu wygenerowałeś z każdej złotówki wydanej na reklamę. Ale jest jeden haczyk: ROAS nie uwzględnia innych kosztów niż koszt reklamy. Dlatego nie zawsze jest miarodajnym wskaźnikiem. 

Rozwiązanie: uwzględnij POAS i analizuj zysk, nie przychód

POAS (Profit on Ad Spend) to metryka, która uwzględnia realny zysk operacyjny z kampanii reklamowej, czyli:

• POAS = (Zysk netto z kampanii / Koszt kampanii) * 100%

Dzięki POAS:

• Widzisz, które kampanie realnie generują zysk netto, a nie tylko sprzedaż.
• Możesz porównywać opłacalność różnych kanałów i produktów.
• Podejmujesz świadome decyzje budżetowe, inwestując w to, co naprawdę się opłaca.

ROAS może być mylący. To tylko „ładna metryka”, która często ukrywa, że kampania jest nieopłacalna. Dlatego jeśli zależy ci na rozwoju z zyskiem, czas przejść z ROAS na POAS i analizę marżowości.

5. Wskaźniki bez celu biznesowego

Wiele zespołów e-commerce regularnie tworzy rozbudowane raporty: sesje, konwersje, ROAS, współczynnik porzuceń koszyka, click-through-rate’y… Ale co dalej? Bez jasnego powiązania wskaźników z konkretnymi celami firmy, metryki stają się pustą tabelką. Brakuje kontekstu, interpretacji i akcji. Przykłady:

• ROAS wynosi 3,2 – ale nikt nie wie, czy to dobrze, bo nie ma celu referencyjnego.
• Retencja klientów spada – ale nie jest to powiązane z żadnym KPI, więc nikt nie podejmuje działania.
• Liczba newsletterów wysłanych wzrosła – ale nie ma celu konwersyjnego ani oceny wpływu na sprzedaż.

W efekcie firma traci czas na mierzenie metryk, które nie wspierają decyzji biznesowych.

Rozwiązanie: definiuj KPI powiązane z realnymi celami biznesowymi

KPI (Key Performance Indicators) mają sens tylko wtedy, gdy:

• Są jasno powiązane z celem firmy lub działu (np. wzrost przychodu, zwiększenie marży, poprawa retencji).
• Mają progi referencyjne, które pokazują, co uznajemy za sukces.
• Służą do podejmowania konkretnych decyzji – np. zwiększenia budżetu, zmiany komunikacji, optymalizacji kampanii.

Same dane nie mają wartości jeśli nie wspierają decyzji. Zamiast tworzyć raporty „bo tak się robi”, zadbaj, by każda metryka miała sens, cel i właściciela.

6. Brak mierzenia retencji i powtarzalności zakupów

Wiele e-commerce’ów inwestuje większość budżetu marketingowego w akwizycję: kampanie Google Ads, Meta Ads, SEO. Nowy klient = sukces. Ale co dzieje się z klientem po pierwszym zakupie? W rzeczywistości większość sklepów nie mierzy retencji klientów, nie analizuje ich cykli zakupowych, ani nie monitoruje momentu odejścia. W efekcie:

• Nie wiesz, ile wart jest klient w czasie (LTV).
• Nie identyfikujesz „cichych odejść” (churn).
• Nie wykorzystujesz najtańszego kanału sprzedaży: klientów, których już pozyskałeś.

Rozwiązanie: mierz retencję i częstotliwość zakupów – a potem działaj na podstawie tych danych

Co warto mierzyć w kontekście retencji i powtarzalności zakupów?

Retention rate – wskaźnik pokazujący, jaki procent klientów wraca do sklepu i dokonuje kolejnych zakupów po określonym czasie, np. po 30, 60 czy 90 dniach.

Churn rate – określa, ilu klientów przestało kupować w danym okresie, czyli jaki odsetek „odpada” i nie wraca do sklepu.

Repeat purchase rate – informuje, jaki procent klientów zrealizował więcej niż jeden zakup, co pomaga ocenić poziom lojalności i zaangażowania.

Time Between Purchases – to średni czas, jaki mija między pierwszym a kolejnym zamówieniem. Dzięki temu możesz przewidzieć, kiedy przypomnieć klientowi o ponownym zakupie.

Purchase Frequency – pokazuje, ile razy w danym okresie (np. miesiącu, kwartale) przeciętny klient dokonuje zakupu.

LTV (Lifetime Value) – całkowita wartość klienta w czasie, uwzględniająca wszystkie zakupy, które może zrealizować w trakcie relacji z twoją marką.

Pozyskanie nowego klienta kosztuje 5–7x więcej niż utrzymanie obecnego. Jeśli nie mierzysz retencji, churnu i powtarzalności zakupów, tracisz szansę na największy zysk. Ten, który przychodzi od klientów lojalnych.

7. Źle ustawiona atrybucja

Wielu marketerów wciąż ocenia skuteczność kampanii na podstawie modelu last-click, czyli przypisuje 100% konwersji ostatniemu źródłu, z którego użytkownik trafił na stronę. Przykład: klient widzi reklamę na Instagramie, potem czyta artykuł blogowy, zapisuje się do newslettera, a po kilku dniach wpisuje nazwę marki w Google i kupuje.

Brak wielokanałowej atrybucji prowadzi do błędnych wniosków:

• Niedoszacowujesz działań górnej części lejka (np. kampanii video, influencerów, bloga).
• Nie doceniasz kanałów wspierających (np. e-mail marketingu).
• Optymalizujesz pod „łatwe” konwersje, a nie pod pełny proces zakupowy.

Rozwiązanie: zastosuj modele atrybucji wielokanałowej

To podejście, które rozpoznaje, że konwersja to wynik wielu punktów styku a nie jednego ostatniego kliknięcia. Dzięki temu możesz:

• Zrozumieć, jakie kanały naprawdę wpływają na decyzje zakupowe.
• Lepiej alokować budżet reklamowy.
• Budować strategię opartą na pełnym lejku (full-funnel marketing).

W modelu last-click kampania wyglądała na nieopłacalną, ale w modelu opartym na danych okazuje się kluczowa dla wzrostu. Istnieje też możliwości tworzenia własnych modeli atrybucji w BigQuery na podstawie surowych danych z GA4. Analizując pełną ścieżkę użytkownika, zyskujesz precyzyjniejsze podstawy do efektywnego rozdzielania budżetów marketingowych.

8. Brak uwzględniania sezonowości i trendów

Lipiec jest słabszy od czerwca? To może być normalne, ale jeśli nie uwzględniasz cyklicznych trendów i sezonowości, interpretujesz spadek jako porażkę. To częsty błąd w e-commerce, zwłaszcza gdy analiza ogranicza się do krótkich okien czasowych.

Skutki:

• Panika przy naturalnych spadkach sezonowych.
• Błędne decyzje o cięciu budżetów lub kampanii.
• Niezrozumienie, kiedy i gdzie warto inwestować.

Rozwiązanie: analizuj i porównuj dane, monitoruj sezonowość i trendy

Co warto zrobić:

• Analizuj YoY (year-over-year) – porównuj dany miesiąc lub tydzień z tym samym okresem rok wcześniej.
• Wykorzystaj wykresy porównawcze – np. 3-letnie zestawienie sezonowych wzorców sprzedaży.
• Stwórz kalendarz sezonowości – dla kategorii, kampanii, kanałów.
• Dodaj alerty odchyleń – jeśli wyniki znacząco odbiegają od trendu, weryfikuj przyczynę (zmiana algorytmu, pogoda, konkurencja).

Narzędzia, które możesz wykorzystać do sprawdzania trendów: Google Looker Studio z danymi z GA4 i BigQuery, Google Trends czy SEMrush.

Jak to może wyglądać w praktyce? Załóżmy, że sprzedajesz produkty ogrodowe: sprzedaż w lipcu spada. Ale porównanie z lipcem z poprzednich lat pokazuje identyczny schemat. Dzięki temu zamiast ciąć budżet planujesz działania na sierpień i wrzesień, kiedy klienci:

• Zaczynają planować końcówkę sezonu ogrodowego (grille, spotkania, relaks).
• Szukają okazji typu „letnia wyprzedaż mebli”, „ostatnia szansa na taras w tym sezonie”.
• Myślą o zakupie mebli z myślą o przyszłym roku („kup teraz taniej, użyj od wiosny”).

Warto pamiętać, że sezonowość może mieć różne skale – nie zawsze chodzi o trendy roczne. Dla niektórych branż, takich jak sprzedaż biletów na wydarzenia czy diety pudełkowe, kluczowe są cykle tygodniowe, a nie roczne. W takim przypadku porównywanie danych rok do roku nie przyniesie wartościowych wniosków – znacznie lepszym podejściem będzie analiza poszczególnych dni tygodnia lub tygodni w miesiącu. Przykład: czy poniedziałki generują wyższy popyt na diety niż piątki? Czy sprzedaż biletów przyspiesza we wtorki?

9. Pomijanie mikro-konwersji i danych jakościowych

Skupienie wyłącznie na zakupach to jak analizowanie meczu tylko po wyniku. Mikro-konwersje (czyli małe działania prowadzące do zakupu) dają ci wgląd w to, co dzieje się przed konwersją i co możesz poprawić.

Bez ich analizy:

• Nie wiesz, gdzie użytkownik się „gubi”.
• Nie masz danych do optymalizacji UX i treści.
• Przepalasz budżet, nie rozumiejąc, dlaczego użytkownik nie kupuje.

Rozwiązanie: śledź mikro-konwersje i lejki zachowań użytkowników

Przykładowe mikro-konwersje:

• Kliknięcie w galerię zdjęć produktu.
• Dodanie do koszyka lub wishlisty.
• Rozwinięcie FAQ / polityki zwrotów.
• Zapis do newslettera.
• Rozpoczęcie rejestracji.
• Przescrollowanie 80% strony.
• Wypełnienie formularza kontaktowego.
• Zapytanie o produkt.

Co możesz zrobić? Przede wszystkim ustal własny lejek analityczny: np. produkt obejrzany → dodany do koszyka → przejście do checkoutu. Do tego segmentuj mikro-konwersje po kanałach: zobacz, które kampanie generują „zaangażowany” ruch. A na koniec optymalizuj wąskie gardła np. długie formularze, brak zaufania, brak recenzji.

10. Ręczne raportowanie bez automatyzacji

Jeśli wciąż korzystasz z Excela i kopiujesz dane z GA, Ads, CRM… tracisz czas, którego nie odzyskasz. Ręczne raportowanie jest:

• Czasochłonne.
• Podatne na pomyłki.
• Nieaktualne (gdy raport powstaje, dane już się zmieniają).

Rozwiązanie: zautomatyzuj raportowanie i monitoring KPI

Co możesz zrobić w praktyce? Przede wszystkim warto zbudować zautomatyzowane dashboardy, które zbierają dane z różnych źródeł, takich jak Google Analytics 4, systemy reklamowe (Google Ads, Meta Ads), CRM, narzędzia do e-mail marketingu czy marketplace. Taki pulpit nawigacyjny pozwala monitorować kluczowe wskaźniki w jednym miejscu i eliminuje konieczność żmudnego kopiowania danych do Excela.

Dodatkowo możesz skonfigurować automatyczne alerty KPI. To pozwala szybciej reagować na problemy. Warto też zaplanować cykliczne raporty, np. tygodniowe podsumowania dla zespołu marketingowego lub zarządu, które generują się i wysyłają automatycznie – bez konieczności angażowania analityka za każdym razem. Dzięki temu masz stały wgląd w kondycję działań i możesz podejmować decyzje na bieżąco.