Analityka danych w nowoczesnym e-commerce – GTM Server Side, czyli jak odzyskać kontrolę nad danymi

Współczesny e-commerce funkcjonuje w erze danych – ale paradoksalnie coraz trudniej je zebrać, uporządkować i skutecznie wykorzystać. W dobie rosnących wymagań prawnych, blokad przeglądarek i coraz powszechniejszego stosowania adblocków, wiele firm e-commerce boryka się z jednym zasadniczym problemem: znacząca część danych o użytkownikach i ich zachowaniach po prostu nie dociera do narzędzi analitycznych.

W tym artykule opiszemy:

• jaką rolę pełni dziś analityka danych w e-commerce,
• z jakimi ograniczeniami muszą się mierzyć właściciele sklepów,
• jakie nowoczesne rozwiązania – w tym GTM Server Side – pomagają odzyskać dane,
• jak powinna wyglądać nowoczesna architektura zbierania danych,
• dlaczego dobra współpraca z agencjami marketingowymi opiera się na wspólnym rozumieniu technicznego zaplecza analityki.
  

Dlaczego analityka danych to dziś jeden z kluczowych filarów e-commerce?

Decyzje biznesowe bez danych są jak prowadzenie samochodu z zamkniętymi oczami. Firmy e-commerce potrzebują danych do:

• oceny efektywności kampanii marketingowych,
• personalizacji oferty i komunikatów,
• analizy porzuconych koszyków,
• optymalizacji ścieżki zakupowej,
• planowania stocku i logistyki.

Z pozoru wszystko działa – Google Analytics zbiera dane, tagi marketingowe mierzą konwersje, a CRM i ERP obrabiają transakcje. Jednak coraz częściej dane, które powinny trafiać do systemów analitycznych, są blokowane, tracone lub są po prostu niekompletne. To nie tylko problem estetyczny w raportach – to realna strata przychodów i zmarnowany potencjał optymalizacji.

Przeszkody w zbieraniu danych – prawo i technologia

W ostatnich latach obserwujemy jednoczesne działanie trzech silnych trendów, które utrudniają zbieranie danych w klasyczny sposób (czyli poprzez tagi zainstalowane po stronie przeglądarki):

1. Ograniczenia techniczne

• Intelligent Tracking Prevention (ITP) w Safari i Enhanced Tracking Protection (ETP) w Firefoxie ograniczają czas życia ciasteczek, co wpływa na atrybucję konwersji.
• Adblockery i firewalle potrafią zablokować żądania do Google Analytics, Facebook Pixel czy Hotjar.
• Problemy z ładowaniem tagów – przy słabym internecie użytkownika lub błędnej kolejności ładowania skryptów.

2. Analityka danych, a ograniczenia prawne

• RODO i ePrivacy wymagają świadomej zgody użytkownika na śledzenie (cookie consent).
• W przypadku braku zgody, narzędzia takie jak Google Analytics nie mogą legalnie zbierać danych.
• Nawet w przypadku zgody, użytkownik może w dowolnym momencie ją wycofać – dane są zatem niestabilne.

3. Zmiany po stronie dużych platform

• Apple, Google i Mozilla konsekwentnie ograniczają możliwości śledzenia użytkowników.
• Google zapowiedziało wyłączenie third-party cookies w Chrome (przesunięte na 2025, ale nieuniknione).
• Coraz więcej użytkowników korzysta z trybu incognito lub VPN, co zaburza segmentację.

Jak sobie z tym radzić? Nowoczesne podejście do analityki danych

Na szczęście rozwój narzędzi po stronie serwera i ekosystemu Google Cloud daje firmom e-commerce nowe możliwości. Współczesna architektura zbierania danych powinna opierać się na hybrydowym modelu client–server, w którym kluczowe dane są przesyłane z poziomu serwera, a nie wyłącznie z przeglądarki użytkownika.

GTM Server Side (Google Tag Manager Server Side)

To jeden z najważniejszych kroków w kierunku odzyskania danych. Zamiast wysyłać zdarzenia bezpośrednio z przeglądarki do zewnętrznych narzędzi (np. Facebook, GA4), dane najpierw trafiają na serwer GTM hostowany w Google Cloud (lub innej infrastrukturze), a dopiero potem są dystrybuowane dalej.

Zalety GTM Server Side:

• zwiększenie liczby „pozyskanych” zdarzeń nawet o 30–50%,
• większa kontrola nad tym, co i gdzie jest wysyłane,
• możliwość anonimizacji danych zgodnie z RODO,
• ochrona danych przed adblockerami,
• możliwość łączenia danych z różnych źródeł.

BigQuery + Looker Studio

GTM Server Side działa świetnie jako element większej architektury danych, w której surowe zdarzenia trafiają do hurtowni danych (np. BigQuery), a raporty powstają w narzędziach takich jak Looker Studio. Opisaliśmy to dokładnie w artykule: Analityka danych w e-commerce – twórz raporty z pomocą BigQuery i Looker Studio, dlatego teraz tylko małe przypomnienie:

Google Looker Studio zintegrowane z BigQuery daje e-commerce realną kontrolę nad danymi. Zamiast polegać na ograniczonym wglądzie z GA4, sklepy mogą analizować rzeczywiste dane transakcyjne, w tym szczegóły zamówień, produkty, rabaty, źródła ruchu i wiele więcej – bez obciążania systemu sprzedażowego. Dane są przetwarzane w chmurze, mogą być anonimizowane i w pełni dostosowane do indywidualnych potrzeb. Dzięki temu raporty zyskują precyzję i są zgodne z rzeczywistym stanem biznesu. Looker Studio umożliwia tworzenie interaktywnych dashboardów, filtrowanie danych według kluczowych segmentów (np. B2B/B2C, miasto, źródło zamówienia) oraz cykliczną wysyłkę raportów do zespołu. Taka architektura analityczna pozwala nie tylko lepiej rozumieć zachowania klientów, ale też wspiera podejmowanie trafnych decyzji i zwiększa skuteczność działań marketingowych.

Architektura nowoczesnej analityki danych w e-commerce

Skuteczna analityka danych e-commerce opiera się na trójwarstwowej architekturze trackingu, która rozdziela odpowiedzialność i zapewnia pełną kontrolę nad jakością oraz zgodnością danych:

1. Warstwa przeglądarki (Browser Layer)

• Źródło zdarzeń: działania użytkownika w interfejsie (np. kliknięcia, ładowanie strony)
• Zbieranie danych: dataLayer push oraz GTM Web Container
• Wysyłka danych do narzędzi client-side:
  → Meta Pixel
  → TikTok Pixel
  → Pinterest Tag

2. Warstwa backendowa (Backend Layer)

• Źródło danych: logika aplikacji sklepu (np. dane o transakcjach, statusach zamówień)
• Sposób przesyłania:
  → bezpośrednie połączenie z Server-Side Containerem (HTTP transport)
  → API zewnętrzne (np. GetResponse)

3. Warstwa serwerowa (Server-Side Layer)

• Punkt zbierania danych: GTM Server-Side Container (źródłem danych są zdarzenia z przeglądarki)
• Obsługa żądań: HTTP Endpoint Receiver
• Dyspozycja danych:
  → Klientowy Dispatcher (client dispatcher)
  → Konfiguracja tagów i routing
• Wysyłka do narzędzi server-side:
  → TikTok Events API
  → Google Analytics 4
  → Meta Conversions API
  

Co zapewnia ta architektura dla analityki danych?

• Kontrola nad danymi: Możliwość filtrowania, przetwarzania i anonimizacji danych przed ich wysyłką.
• Zgodność z przepisami: Dane first-party można lepiej dostosować do wymogów RODO.
• Ochrona przed blokowaniem: Serwerowa warstwa pozwala ominąć ograniczenia związane z adblockerami.
• Precyzja trackingu: Dane transakcyjne z backendu uzupełniają luki po stronie przeglądarki.

Współpraca z agencjami marketingowymi – wspólny język danych

Wdrożenie nowoczesnej architektury danych nie jest tylko kwestią techniczną. To podstawa do skutecznej współpracy z agencjami performance, SEO i SEM. Zbyt często kampanie są oceniane wyłącznie na podstawie niepełnych danych z Google Analytics – co prowadzi do błędnych decyzji.

W Hummerce widzimy, że techniczne rozwiązania analityczne przekładają się bezpośrednio na efektywność kampanii prowadzonych przez agencje marketingowe. Dobrze działający GTM Server Side to lepszy tracking konwersji, dokładniejsza atrybucja, skuteczniejsze modele remarketingowe i mniej „czarnej skrzynki” w działaniach marketingowych.

Podsumowanie – zacznij odzyskiwać dane już dziś

Analityka danych w e-commerce nie może być dodatkiem – to podstawowe narzędzie zarządzania firmą. Jeśli chcesz mieć realny wpływ na rozwój swojego sklepu internetowego, musisz mieć dostęp do rzetelnych danych. GTM Server Side to dziś jedno z najlepszych narzędzi, by to osiągnąć – a w połączeniu z BigQuery i Looker Studio tworzy stabilne fundamenty pod przyszły rozwój.

Jeśli potrzebujesz wsparcia we wdrożeniu nowoczesnej architektury analitycznej – skontaktuj się z nami. Doradzimy, zaprojektujemy i zaimplementujemy rozwiązania, które realnie zwiększają skuteczność działań marketingowych i sprzedażowych.