Prečo riešiť marketingové dashboardy a KPI
Marketingové tímy pracujú s veľkým objemom dát zo zdrojov ako reklamné systémy, analytika webu a aplikácií, CRM, e-commerce či sociálne siete. Kľúčom k riadeniu výkonu je prepojenie týchto dát do vizualizácií a KPI stromov, ktoré sú spoľahlivé, čitateľné a akčné. Medzi najpoužívanejšie nástroje patria Power BI (Microsoft), Looker Studio (predtým Google Data Studio) a Looker (modelovanie nad dátovým skladom). Tento článok vysvetľuje, kedy ktorý nástroj použiť, ako navrhnúť robustný marketingový dashboard, aké sú rozdiely v modelovaní a nákladoch, a ako nastaviť governance, výkonnosť a kvalitu.
Terminológia a pozície nástrojov v ekosystéme
- Looker Studio (predtým Google Data Studio): vizualizačná vrstva s množstvom konektorov, vhodná na rýchle dashboardy nad online zdrojmi (GA4, Google Ads, BigQuery, Sheets). Neobsahuje samostatný semantický model.
- Power BI: end-to-end BI platforma so semantickým modelom (tabuľový engine VertiPaq), jazykom DAX a Power Query/M, desktopovým vývojom a cloudovým publikovaním.
- Looker (LookML): modelovacia vrstva nad dátovým skladom (BigQuery, Snowflake, Redshift), kde sa definujú metriky, dimenzie, vzťahy a prístupové práva; obsahuje vlastné vizualizácie a explorácie.
Pomenovanie „Google Data Studio“ je historické; v praxi je dnes používané Looker Studio. Pre marketing však stále ostáva logické porovnávanie s Power BI a (ak je k dispozícii DWH) aj s Lookerom.
Architektonické vzory pre marketingové dáta
- Priame konektory: dashboard číta priamo zo SaaS API (Google Ads, Meta, LinkedIn). Rýchle, ale krehké; obmedzené historické dáta a kvóty API.
- Dátové medzivrstvy: pravidelné ingestovanie do dátového skladu (BigQuery, Snowflake) cez ELT/ETL (Airbyte, Fivetran, Stitch). Stabilné, škálovateľné, lacnejšie pri veľkých objemoch.
- Semantická vrstva: jednotná definícia metrík (napr. „Cost“, „ROAS“, „Attributed Revenue“) – v Power BI (dátový model, measures), v Looker (LookML, explores), pri Looker Studio odporúčaná externá vrstva (dbt, SQL views).
Konektory a zdroje dát pre marketing
| Zdroj | Looker Studio | Power BI | Poznámka |
|---|---|---|---|
| Google Analytics 4 | Nativny konektor + BigQuery export | OData/REST, BigQuery konektor | Pri väčších objemoch preferujte BigQuery export GA4 |
| Google Ads, SA360 | Natívne/partner konektory | Oficiálne konektory/partner konektory | API kvóty, potreba normalizácie metrík |
| Meta Ads, LinkedIn, TikTok | Partner konektory | Partner konektory | Odporúčaný staging v DWH |
| CRM/Automation (HubSpot, SFMC) | Partner konektory, Sheets | Natívne/partner konektory | Deduplikácia kontaktov a atribúcia |
| E-commerce (ERP, objednávky) | CSV/Sheets/BigQuery | SQL konektory, Gateway | Nutná integrácia offline výnosov |
Modelovanie metrík: DAX vs. LookML vs. SQL
- Power BI (DAX): silné v definícii semantiky (measure, relationship, role playing dimenzie, Time Intelligence). Výhoda pri zložitých KPI (rolling windows, cohorty) a row-level security.
- Looker (LookML): centrálna definícia metrík a dimenzií ako kód (version control, reuse). Ideálne pre organizácie s DWH a požiadavkou jednotnej pravdy naprieč tímami.
- Looker Studio: kalkulácie na úrovni vizuálu/datasource (basic formulas, community vizy). Pre konzistenciu odporúčaný model v DWH (dbt) a publikovanie pohľadov (views).
Performance a škálovanie dashboardov
- Materializácia: agregované tabuľky (daily_campaign, weekly_channel) pre rýchle čítanie; zníženie počtu JOIN a filtrov v čase načítania.
- Cache a extrakty: Power BI Import modely s kompresiou (VertiPaq) vs. DirectQuery; v Looker Studio využiť Extract data alebo BigQuery BI Engine.
- Optimalizácia dotazov: minimalizovať blending cez vizuál, radšej pripraviť denormalizované pohľady; obmedziť počet grafov na stránke; paginácia.
- Guardrails: limity časových rozsahov (default 90 dní), preddefinované filtre a mandatory segmentácia (brand/non-brand, krajina).
Bezpečnosť, správa prístupov a publikovanie
- Power BI: pracovné priestory, Row-Level Security, App balíčky pre distribúciu, On-premises gateway pre interné zdroje.
- Looker Studio: zdieľanie cez Google identity, viewer’s credentials vs. owner’s credentials; odporúčané prehľady publikovať ako Reports s fixnou datasource.
- Looker: model access, data groups, access filters; audit prístupov a content validation.
Cost model: priame a nepriame náklady
- Licencie: Power BI Pro/PPU/Premium; Looker licencovaný podľa používateľov a modulov; Looker Studio prevažne bezplatné, ale s platenými konektormi/kvótami.
- Prevádzka dátového skladu: náklady na BigQuery/Snowflake/SQL Server; optimalizácia dotazov a materializácií výrazne ovplyvňuje cenu.
- Integrácie: ELT nástroje (Fivetran/Hevo/Airbyte) – často podľa objemu riadkov/zdrojov.
- Ľudská práca: modelovanie, governance, testovanie, UI/UX dashboardov.
UX zásady pre marketingové dashboardy
- Hierarchia informácií: stránka 1 = KPI (výnosy, marža, ROAS, CAC, pipeline); nasledujúce stránky = diagnostika podľa kanálu/kampane/segmentu.
- Konzistentné definície: slovník metrík priamo v dashboarde (tooltipy, info panely) – čo je „Revenue“, „Attributed Revenue“, „Gross Margin“, „Sessions“.
- Interaktivita s mierou: povinné filtre (dátum, krajina, kanál), ale obmedziť kaskády, ktoré vedú k pomalému načítaniu.
- Príbehovosť: KPI karty, trendové grafy s anotáciami (kampane, release), rozpad do stromu dopadov (napr. ROAS → Revenue a Cost).
- Prístupnosť: kontrast, čitateľné osi, jednotky (tis., mil.), bez redundantných farieb; používať tabuľky s možností exportu.
Najčastejšie marketingové KPI a ich výpočet
| KPI | Vzorec | Poznámka |
|---|---|---|
| ROAS | Revenue / Ad Spend | Rozlíšiť atribúciu (last-click, data-driven, MTA) |
| CAC | Marketing & Sales Cost / #New Customers | Zahrnúť fixné náklady, ak ide o celkový CAC |
| CLV | ARPU × Marža × Retencia horizont | Ak je DWH, preferovať survival model |
| Conversion Rate | Conversions / Sessions | Vyladiť zdroje konverzií (online/offline merge) |
| Share of Voice | Impressions brand / Impressions total | Potrebné štandardizovať brand/non-brand |
Porovnanie Power BI, Looker Studio a Looker pre marketing
| Oblasť | Power BI | Looker Studio | Looker |
|---|---|---|---|
| Rýchly prototyp | Dobré (Power Query) | Výborné (konektory, jednoduchosť) | Dobré, ak existuje DWH |
| Jednotná definícia metrík | Silná (model + DAX) | Obmedzená (bez centrálnej semantiky) | Výborná (LookML) |
| Výkonnosť pri veľkých dátach | Silná (Import, aggregations) | Závislé od zdroja, BI Engine | Výborná (push-down do DWH) |
| Governance a bezpečnosť | Podnikové funkcionality | Základné (Google sharing) | Podnikové (model-based access) |
| Náklady | Licencie + správa | Nízke, ale konektory/DWH môžu stáť | Vyššie licencie + DWH |
Praktické vzory dashboardov pre marketing
- Výkon kampaní: ROAS, Cost, Revenue, Impressions, Clicks, CTR, CPC; rozpad podľa kanála, kampane, kreatívy; graf trendu s anotáciami.
- Funnel a atribúcia: Sessions → Leads → SQL → Opportunities → Deals; multi-touch pohľad, porovnanie modelov atribúcie.
- SEO a obsah: organické kliky, pozície, indexácia; prepojenie s konverziami a revenue; monitor kvality vstupných stránok.
- CRM a retencia: kohorty, LTV, repurchase rate, e-mail engagement; segmentácia podľa akvizičného kanála.
Implementačný postup krok za krokom
- Inventarizácia KPI: definovať biznisové otázky, slovník metrík a jednotky.
- Zdrojová mapa: identifikovať systémy, prístupové práva, API limity, osadenie identifikátorov (gclid, fbclid, user_id).
- Integrácia: zvoliť ELT a staging do DWH; pripraviť normalizované tabuľky fact/dimension.
- Semantika: Power BI model alebo LookML; pri Looker Studio SQL/DBT vrstva.
- Vizualizácia: návrh stránok, filtre, výkonnostné optimalizácie, testovanie s reálnymi používateľmi.
- Governance: prístupové roly, audity, verzovanie, incident management.
- Adopcia: školenie, data stories, alerty a pravidelné revízie KPI.
Kvalita dát a testovanie
- Validácia metrík: porovnania s pôvodnými systémami (tolerancia rozdielov, napr. ±2 %).
- Kontroly konzistencie: sumy detailov = agregáty; kontrola duplicít kľúčov; časové zóny.
- Monitorovanie pipeline: SLA načítania, alerty pri anomáliách, testy schém.
- Reprodukovateľnosť: definované seed datasety pre regresné testy dashboardov.
Časté úskalia a ako sa im vyhnúť
- Nejasné definície: bez slovníka KPI vznikajú spory o „pravdu“ – zaveďte centrálnu semantiku.
- Blending na vizuáli: spomaľuje a skresľuje; radšej joiny v DWH.
- Ignorovanie atribúcie: ROAS bez modelu atribúcie zavádza; vždy uvádzajte model.
- Bezpečnostné diery: zdieľanie na „Anyone with the link“ v prípade citlivých výnosov – zakázať, použiť roly.
- Nadmerné detaily: 30 grafov na jednej stránke znižuje použiteľnosť aj výkon.
Rozhodovací strom: ktorý nástroj kedy zvoliť
- Potrebujem rýchly marketingový prehľad z Google stacku → Looker Studio nad GA4/Ads/BigQuery.
- Mám veľa heterogénnych zdrojov a potrebujem silné modelovanie → Power BI s Import modelom a DAX.
- Mám cloudový DWH a požadujem „jednu pravdu“ naprieč firmou → Looker (LookML) + prípadne ľahké prezentačné vrstvy.
- Hybrid: Looker ako semantika + Looker Studio na jednoduché reporty + Power BI pre pokročilých analytikov.
Checklist pre produkčný marketingový dashboard
- Slovník KPI a jasná atribúcia konverzií.
- Dátové toky s monitoringom a alertmi.
- Materializované agregácie pre rýchlosť.
- Role-based access a audit logy.
- UX: hierarchia stránok, povinné filtre, legenda jednotiek.
- Výkonnostný test: načítanie < 3 s pri bežnom rozsahu.
- Dokumentácia: zdroje, transformácie, obmedzenia.
Mini prípadová štúdia: výkon plateného vyhľadávania
Stredne veľký e-shop konsolidoval Google Ads, SA360, Meta a objednávky do BigQuery. V Looker modeli definovali jednotné metriky Spend, Revenue, Gross Margin, ROAS. Power BI použili na detailnú diagnostiku kľúčových slov (DAX cohorty a seasonality), Looker Studio na denný manažérsky prehľad. Výsledok: skrátenie času reportingu o 70 %, zníženie nákladov na neefektívne kľúčové slová o 18 % a zlepšenie ROAS o 12 p. b. po 8 týždňoch.
Dátovo riadený marketing potrebuje jasnú semantiku a vhodný nástroj
Looker Studio vyniká rýchlosťou a dostupnosťou, Power BI silou modelovania a podnikovými funkciami a Looker poskytuje robustnú semantickú vrstvu nad dátovým skladom. Úspech však nestojí na nástroji, ale na disciplinovanej definícii metrík, spoľahlivej integrácii a použiteľnom dizajne dashboardov. Ak budujete marketingové reportovanie, začnite krajinou KPI, zjednoťte zdroje a vyberte nástroj, ktorý zodpovedá vašej dátovej zrelosti a rozpočtu.
