Data Check
Data Check czuwa nad jakością danych, zanim trafią do pozostałych modułów. Automatycznie skanuje konfigurację Google Analytics 4, sprawdza kompletność zdarzeń e-commerce i sygnalizuje obszary wymagające poprawy. Dzięki temu podejmujesz decyzje na wiarygodnych liczbach, a nie na danych zniekształconych przez błędy systemowe.
Szybki health-check GA4
Test
“(not set)” Share
E-commerce Item Completeness
Category Mapping
pseudoUser ID Coverage
Co analizujemy?
Procent sesji / zdarzeń z brakującym źródłem lub campaign ID
Czy item_id, item_category, price i quantity są przesyłane w 100 % transakcji
Zgodność kategorii produktów z taksonomią sklepu
Odsetek zdarzeń z User ID łączącym urządzenia
Alert, gdy…
> średnia rynkowa dla Twojej branży
< 95 % kompletności
> 5 % SKU zaklasyfikowanych do “Other/None”
< X % (branżowy benchmark)
Dlaczego to ważne?
Nie wiesz, skąd przychodzi ruch – budżet reklamowy może być błędnie atrybuowany
Braki uniemożliwiają poprawne raporty LTV / koszyka / produktu
Zafałszowane top-listy kategorii i rekomendacje
Zawyżona liczba użytkowników, zaniżona częstotliwość zakupów
Dashboard „Pass / Watch / Fail”
Pass – konfiguracja w normie → zielony znacznik
Watch – lekkie odchylenia → pomarańczowy znacznik + rekomendacja „sprawdź w wolnej chwili”
Fail – krytyczne błędy → czerwony alert + lista kroków naprawczych (link do dokumentacji GA4 + snippet kodu)
Interaktywne kafelki konsolidują statusy w podziale na: Źródła ruchu, E-commerce, Konwersje niestandardowe, User_ID.
Trendy jakości danych w czasie
Linie pokazujące, jak zmienia się udział “(not set)”, braków w Item Data czy coverage User ID od wdrożenia poprawek.
Możliwość ustawienia alertu e-mail/Slack, gdy dowolny wskaźnik przekroczy próg krytyczny.
Rekomendacje naprawcze „one-click”
Checklisty QA – lista kroków testowych (GA Debug, test transakcji, podgląd GTM).
Link do branżowych benchmarków – sprawdź, jak wygląda jakość Twoich danych po zmianach w porównaniu do średniej rynkowej.
Korzyści biznesowe modułu
Wiarygodne analizy – eliminujesz błędy, zanim zaburzą wnioski o LTV, atrybucji czy RFM.
Mniej pracy manualnej – automatyczne alerty zastępują żmudne audyty tagów.
Szybsze wdrożenia poprawek – checklisty QA skracają czas naprawy.
Dane pod kontrolą – linie trendu jakości danych pozwalają śledzić skuteczność zmian i reagować, gdy pojawią się nowe błędy.
Umów darmową konsultację
Porozmawiajmy o Twoich wyzwaniach 💪 i o tym jak im sprostać 🏅.