Kolik hodin týdně trávíte kopírováním dat z Ads do Excelu? Ukážeme vám, jak to zautomatizovat a ušetřit čas i peníze.
Každý týden stejný rituál. Přihlásit se do Google Ads, exportovat data. Přihlásit se do Skliku, exportovat data. Otevřít Analytics, stáhnout report. Všechno nakopírovat do Excelu, upravit formáty, přidat vzorce, udělat grafy, poslat e-mailem. A příští týden znovu. Pokud vám to přijde jako obrovské plýtvání časem kvalifikovaných marketérů — máte pravdu. Průměrný e-commerce tým stráví 15–25 hodin týdně manuálním reportingem. To je jeden celý pracovní úvazek, který by mohl dělat něco smysluplnějšího.
Manuální reporting nestojí jen čas. Stojí i kvalitu rozhodování. Když data dostanete se zpožděním, reagujete pozdě. Když jsou data v Excelu, snadno se vloudí chyba — špatný vzorec, přepsaná buňka, zapomenutý sloupec. A hlavně: když marketér tráví čas kopírováním dat, netráví ho optimalizací kampaní. Odhadujeme, že manuální reporting stojí střední e-shop 30 000–60 000 Kč měsíčně v přímých mzdových nákladech a mnohonásobně více v ušlých příležitostech.
Data jsou zastaralá o 1–3 dny. Formáty se liší mezi platformami. Ruční chyby v Excelu zkreslují výsledky. Různí lidé počítají metriky různě. Report trvá tak dlouho, že nikdo nemá čas na analýzu. A když odejde člověk, který reporty stavěl, začínáte od nuly.
Návratnost investice do automatizace reportingu je obvykle velmi rychlá. Typická implementace pro střední e-shop stojí 80 000–200 000 Kč jednorázově plus 5 000–15 000 Kč měsíčně za provoz. Při úspoře 20 hodin týdně (tedy zhruba 40 000–60 000 Kč měsíčně v mzdových nákladech) se investice vrátí do 3–5 měsíců. A to nepočítáme hodnotu lepších a rychlejších rozhodnutí, která mají mnohem větší dopad na byznys.
Prvním krokem je audit stávajícího reportingu. Zmapujte, kdo co reportuje, odkud bere data, kolik času tím tráví a kdo report využívá. Často zjistíte, že některé reporty nikdo nečte — ty můžete rovnou zrušit. Poté definujte klíčové metriky a dashboardy, které skutečně potřebujete. Méně je více — raději pět užitečných dashboardů než padesát, které nikdo nesleduje.
Druhým krokem je napojení datových zdrojů. Moderní ETL nástroje umí automaticky stahovat data z většiny platforem — Google Ads, Meta Ads, Sklik, GA4, Shoptet, Shopify a desítek dalších. Data se ukládají do centrálního datového skladu, kde se transformují do jednotného formátu a počítají se z nich klíčové metriky.
“Nejlepší report je ten, který vás najde sám. Nemusíte se nikam přihlašovat, nemusíte nic stahovat — ráno otevřete e-mail a vidíte, co se dělo včera a na co se zaměřit dnes.”
— Jakub Tržický
V DataFeederu pracujeme s ověřeným stackem nástrojů. Pro sběr dat využíváme vlastní konektory a nástroje jako Keboola. Data ukládáme v cloudových datových skladech. Pro vizualizaci používáme Looker Studio pro jednodušší projekty a Power BI nebo Tableau pro komplexnější řešení. Celý pipeline je monitorovaný a v případě výpadku se automaticky spustí notifikace.
Nemusíte automatizovat všechno najednou. Začněte jedním reportem, který vás nejvíc bolí — obvykle je to týdenní marketingový report. Napojte data z hlavních reklamních platforem do jednoho dashboardu. Až uvidíte, kolik času ušetříte, motivace k dalším krokům přijde sama.
Jakub Tržický
Zakladatel DataFeederu