Automatyczny raport kampanii marketingowej bez eksportu z czterech paneli
Dane z Google Ads, Meta, LinkedIn i GA4 codziennie trafiają do jednej tabeli, a raport za poprzedni tydzień sam ląduje w poniedziałek w skrzynce zarządu albo klienta. Wydatek, konwersje, ROAS i CPA liczone według jednej definicji dla wszystkich kanałów. Gdy kampania przekroczy próg kosztu konwersji, alert przychodzi tego samego dnia, nie po zamknięciu miesiąca.
- 4 źródłaGoogle Ads, Meta Ads, LinkedIn Ads i GA4 w jednym modelu danych: wydatek, kliknięcia, wyświetlenia, konwersje, ROAS i CPA per kampania, kanał i dzień
- co 24 godzinytak często dane trafiają do jednej tabeli, zamiast raz w miesiącu do arkusza składanego ręcznie z kilku eksportów
- 2 do 4 tygodniod warsztatu do raportu, który w poniedziałek sam wysyła się do zarządu albo klienta, sprawdzonego z panelami na Waszych kampaniach z ostatnich miesięcy
Problem
Dlaczego raport z kampanii zajmuje kilka godzin i opisuje zeszły miesiąc?
Specjalista od Google Ads eksportuje tabelę z panelu. Ktoś od social pobiera dane z Meta Business Suite i z LinkedIn Campaign Manager. Trzecia osoba sprawdza konwersje w GA4. Potem wszystko trzeba skleić w arkuszu dla klienta albo zarządu, wyrównać nazwy kolumn i dopisać, dlaczego liczby się nie zgadzają. Kilka godzin pracy, raz w miesiącu.
Raz w miesiącu oznacza, że decyzje zapadają na starych danych. Kampania, która od pierwszego dnia ma koszt konwersji dwa razy wyższy od planu, działa do końca okresu, bo nikt nie widzi tego w trakcie. Budżet przesuwa się między kanałami z opóźnieniem trzech, czterech tygodni.
Do tego dochodzi spór o liczby. Każda platforma liczy konwersję we własnym oknie atrybucji: Meta domyślnie 7 dni po kliknięciu i 1 dzień po wyświetleniu, Google Ads 30 dni po kliknięciu, a GA4 przypisuje ją według własnego modelu. Suma konwersji z trzech paneli wychodzi wyższa niż w GA4 i pół spotkania idzie na tłumaczenie różnicy zamiast na decyzję, co z budżetem.
- Kilka godzin pracy specjalisty w miesiącu idzie na eksport i sklejanie, nie na optymalizację kampanii
- Kampania z kosztem konwersji ponad planem działa do końca miesiąca, bo nikt nie widzi tego w trakcie
- Suma konwersji z paneli nie zgadza się z GA4 i spotkanie schodzi na tłumaczenie, skąd różnica
- Raport zależy od jednej osoby: jej urlop to brak raportu, jej odejście to nowy układ i nowe definicje
Dlaczego teraz
Co się zmieniło, że raport może składać się sam?
Każda z platform udostępnia przez API te same liczby, które widzisz w panelu: Google Ads API, Meta Marketing API, LinkedIn Marketing API i GA4, przez Data API albo dzienny eksport do BigQuery. Konektor w Make, n8n albo w gotowym ETL, jak Supermetrics czy Stitch, pobiera je codziennie bez logowania i bez eksportu do CSV.
Druga zmiana to miejsce, w którym dane lądują. BigQuery albo Google Sheets przyjmuje wszystko do jednej tabeli, a skrypt SQL albo model w dbt sprowadza kolumny do wspólnego układu: wydatek, kliknięcia, wyświetlenia, konwersje, ROAS i CPA per kampania, kanał i dzień. Definicja ROAS jest wtedy spisana w jednym miejscu i taka sama w każdym raporcie, niezależnie od tego, kto go czyta.
Trzecia zmiana to agent AI. Dashboard w Looker Studio albo Power BI pokaże trend i porównanie kanałów, ale nie odpowie na pytanie „ile wydaliśmy na Meta w tym tygodniu i który zestaw reklam ma najwyższy CPA”. BOND, nasz firmowy agent AI, odpowiada na to zwykłym zdaniem z tej samej tabeli, w 5 do 10 sekund, bez logowania do panelu.
Co się zmienia
Co dostaje zespół marketingu?
Raport w poniedziałek, bez eksportowania
Raport za poprzedni tydzień trafia mailem do zarządu albo klienta, jako PDF albo link do dashboardu z tymi samymi liczbami. Nikt nie loguje się do czterech paneli i nie skleja arkusza.
Wysyłka zaplanowana w n8n albo Make, treść z tej samej tabeli, którą czyta dashboard
Jedna definicja ROAS i CPA dla wszystkich kanałów
SQL albo dbt sprowadza dane z każdej platformy do wspólnego modelu. Która konwersja się liczy, w jakim oknie i z jaką wartością, jest spisane na warsztacie, a nie ustalane przy każdym raporcie od nowa.
6 metryk w jednym modelu: wydatek, kliknięcia, wyświetlenia, konwersje, ROAS, CPA
Przepalony budżet widzisz w trakcie, nie po miesiącu
Dane odświeżają się co 24 godziny, a reguła porównuje koszt konwersji i wydatek z progiem ustalonym dla kampanii. Odchylenie przychodzi jako alert tego samego dnia.
Próg CPA per kampania z warsztatu, alert na Slacku, w Teams albo mailem
Różnica między panelem a GA4 wyjaśniona raz
Raport pokazuje konwersje z panelu i z GA4 obok siebie, z zapisanym oknem atrybucji dla każdego źródła. Spotkanie zaczyna się od decyzji, nie od pytania, która liczba jest prawdziwa.
Meta: 7 dni po kliknięciu i 1 dzień po wyświetleniu, Google Ads: 30 dni po kliknięciu, GA4 w osobnej kolumnie
Historia kampanii w jednym miejscu
Dane dzienne zostają w BigQuery od dnia wdrożenia, więc porównanie miesiąc do miesiąca albo rok do roku nie wymaga kolejnego eksportu. Zmiana agencji albo specjalisty nie zabiera historii.
Jedna tabela dzienna per kampania, kanał i dzień, ta sama dla dashboardu i dla agenta AI
Pytanie o kampanię zwykłym zdaniem
„Ile wydaliśmy na LinkedIn w tym miesiącu”, „która kampania ma dziś najwyższy CPA”, „jak wygląda ROAS na Meta tydzień do tygodnia”. Agent AI odpowiada z tabeli, bez otwierania dashboardu.
Odpowiedź w 5 do 10 sekund, po polsku albo po angielsku, bez logowania do panelu
Dowód
Czy sami tak raportujemy kampanie?
Tak. W spółkach naszych założycieli dane reklamowe od marca 2026 zbiera i przegląda agent AI, ten sam, który stoi za liczbami na stronie AI dla firm. Poniżej skala tej pracy w agencji i wynik reklamowy w marce odzieżowej, razem z tym, czego te liczby NIE dowodzą.
Wdrożone u nas. To nie są wdrożenia u klienta zewnętrznego, tylko w spółkach założycieli JustAutomate. Piszemy to wprost, bo dowód, którego nie da się sprawdzić, nie jest dowodem.
JustBotich agentJustIdea Agency, agencja performance marketingu, około 30 osób
- 23
- osób z firmy pracuje z agentem
- 38
- systemów wpiętych na stałe
- 112
- procesów chodzi bez człowieka
- 475
- tysięcy linii kodu agenta
Agent spięty z Google Ads, Metą, systemem CRM, systemem zadań, narzędziem SEO, Analytics, Search Console i hurtownią danych. Pierwszy commit 1 marca 2026, dziś korzystają z niego 23 osoby.
8 z 38 systemów, w których pracuje
Google Ads
Meta Ads- HubSpot
- ActiveCollab
- Ahrefs
GA4
Search Console
BigQuery
- Przedtem
- Przegląd kont reklamowych klientów i zasilanie hurtowni danych robił człowiek: logowanie do każdego panelu, eksport, wgranie. Częstotliwość zależała od tego, kto akurat miał czas.
- Po zmianie
- Agent sam przegląda konta reklamowe i zasila hurtownię danych, bez sesji człowieka. Specjalista zaczyna dzień od odchyleń do decyzji, nie od eksportu.
2 225 przeglądów kont reklamowych i 3 506 operacji na hurtowni danych w 30 dni, bez udziału człowieka
SurfBotich agentSurf Inc., marka odzieżowa premium, sklep online i dwa sklepy stacjonarne
- 16
- osób z firmy pracuje z agentem
- 21
- systemów wpiętych na stałe
- 89
- procesów chodzi bez człowieka
- 323
- tysięcy linii kodu agenta
Agent spięty z systemem zamówień, systemem ERP, sklepem, hurtownią danych i systemami reklamowymi. Uruchomiony w marcu 2026, pełny rozruch w maju. Korzysta z niego 16 osób, w tym magazyn i obsługa sklepów.
8 z 21 systemów, w których pracuje
PrestaShop- BaseLinker
- Comarch Optima
- BigQuery
- Google Ads
- Meta Ads
- GA4
Zalando
- Przedtem
- Od lutego do sierpnia 2025 każda złotówka budżetu reklamowego wracała jako 3,53 złotego przychodu online, a reklama pochłaniała 28,3 procent tego przychodu.
- Po zmianie
- W tych samych miesiącach 2026 wskaźnik wynosi 4,19, a udział reklamy w przychodzie zszedł do 23,9 procent. Budżet reklamowy jest niższy o 6,9 procent przy sprzedaży wyższej o 10,3 procent.
Zwrot z reklamy 3,53 na 4,19, czyli o 18,5 procent wyżej, przy budżecie niższym o 6,9 procent
2026, z agentem 2025, przed agentem przychód na jednostkę budżetu
Zwrot z każdej złotówki budżetu reklamowego w marce odzieżowej, od lutego do sierpnia, rok 2026 wobec 2025. Krzywa 2026 startuje NIŻEJ niż rok wcześniej, odrywa się w marcu i trzyma przewagę przez resztę sezonu. Szczyt to 4,91 w maju. Zaznaczamy słabszy start, bo to on pokazuje, że nie wybraliśmy sobie wygodnego punktu odniesienia.
Pomiar: Przychód online z systemu zamówień wobec wydatku we wszystkich systemach reklamowych, te same miesiące w obu latach. Dane kosztowe w hurtowni zaczynają się w lutym 2025, więc nie da się wykluczyć, że wskaźnik rósł już wcześniej sam z siebie.
A u Ciebie
Co, jeśli u nas kampanie prowadzi agencja?
Cztery zdania, które słyszymy najczęściej, i to, co na nie odpowiadamy.
Kampanie prowadzi nam agencja, ona przysyła raport.
Wtedy raport jest agencji: w jej układzie, z jej definicją konwersji i za okres, który ona wybrała. Własna tabela daje Ci niezależny widok na te same konta, a agencja dostaje dostęp do tego samego dashboardu. Rozmowa o wynikach zaczyna się od decyzji, a przy zmianie agencji historia zostaje u Ciebie.
Mamy Looker Studio podpięty prosto do Google Ads.
Dla jednej platformy to wystarczy i tak Wam powiemy. Meta i LinkedIn wymagają w Looker Studio płatnych konektorów partnerskich, każdy liczy po swojemu, a raport przestaje działać w dniu, w którym kończy się abonament konektora. Dlatego dane idą najpierw do BigQuery albo Sheets, a Looker Studio czyta jedną tabelę z jedną definicją.
Mamy dwie kampanie na jednej platformie, to przerost formy.
Zgoda, i mówimy to na konsultacji. Zaplanowany raport z panelu wystarczy. Automat ma sens od dwóch platform albo od kilku kont, bo wtedy zaczyna się sklejanie i spór o to, która liczba jest prawdziwa.
Nie mamy nikogo od SQL ani BigQuery.
Nie potrzebujecie. Model danych piszemy i dokumentujemy my, a po wdrożeniu prowadzi to osoba od marketingu: nowe konto, próg alertu i odbiorców raportu zmienia w arkuszu konfiguracji, nie w kodzie. Dane reklamowe kilku kont mieszczą się w darmowym limicie BigQuery, czyli 10 GB danych i 1 TB zapytań miesięcznie.
- Platformy reklamowe
- Google Ads, Meta Ads, LinkedIn Campaign Manager
- Analityka i konwersje
- Google Analytics 4, konwersje z CRM: HubSpot, Pipedrive, Salesforce
- Hurtownia i model danych
- BigQuery, Google Sheets, SQL, dbt
- Dashboard
- Looker Studio, Power BI
- Dostarczanie raportu
- E-mail, Slack, Microsoft Teams, Google Sheets
- Warstwa automatyzacji
- n8n, Make, Supermetrics, Stitch, własne integracje przez API
Metryki w raporcie i skąd je bierzemy
Kolumny, które najczęściej składają się na raport kampanii. Definicje ustalamy na warsztacie, bo gdy dwa źródła podają inną liczbę konwersji, decyduje spisana reguła, a nie to, kto pierwszy otworzył panel.
| Metryka | Skąd bierzemy dane | Na co uważać |
|---|---|---|
| Wydatek | Google Ads API, Meta Marketing API, LinkedIn Marketing API, per dzień | konta w różnych walutach przeliczamy po jednym kursie dnia, spisanym w modelu |
| Kliknięcia i wyświetlenia | panel każdej platformy przez API | definicja wyświetlenia różni się między platformami, więc CTR porównujemy w ramach kanału |
| Konwersje z panelu | Google Ads, Meta, LinkedIn, w oknie atrybucji platformy | Meta: 7 dni po kliknięciu i 1 po wyświetleniu, Google Ads: 30 dni po kliknięciu; suma z paneli wyjdzie wyższa niż w GA4 |
| Konwersje z GA4 | GA4 Data API albo eksport GA4 do BigQuery | jeden model atrybucji dla wszystkich kanałów, do porównań między kanałami |
| ROAS i CPA | liczone w SQL z wydatku, konwersji i wartości | jedna definicja z warsztatu: która konwersja, które okno, jaka wartość |
| Przychód | GA4, sklep (Shopify, WooCommerce, PrestaShop, BaseLinker) albo CRM | w e-commerce przychód po zwrotach z systemu zamówień, nie z panelu reklamowego |
| Plan i próg alertu | Google Sheets prowadzony przez marketing | CPA powyżej planu albo wydatek powyżej dziennego budżetu uruchamia alert |
Pierwsze wdrożenie obejmuje zwykle wydatek, konwersje i CPA per kampania. Przychód po zwrotach i porównanie atrybucji dokładamy, gdy podstawowa tabela zgadza się z panelami dzień po dniu.
Jak to robimy
Pięć kroków od eksportu z paneli do raportu, który wysyła się sam
Każdy krok kończy się czymś, co możesz ocenić, zanim zdecydujesz o następnym.
Warsztat
Rozkładamy dzisiejszy raport na czynniki: kto go składa, z jakich paneli, ile godzin to zajmuje, kto go czyta i jakie decyzje z niego wynikają. Spisujemy definicje: co jest konwersją, w jakim oknie, co jest przychodem, jak nazywacie kampanie.
Model danych
Wspólne kolumny, kursy walut, mapowanie nazw kampanii na kanały i klientów, progi alertów. Wybór narzędzi: BigQuery czy Google Sheets, Make, n8n czy gotowy ETL, Looker Studio czy Power BI. Ustalamy, kto dostaje raport i w jakiej formie.
Konektory i tabela
Pobieramy historię, ile jej API udostępni, i uruchamiamy codzienne pobieranie. Liczby z tabeli porównujemy z panelami za ten sam okres, dzień po dniu, aż wydatek i liczba konwersji pokrywają się z tym, co widzi specjalista.
Dashboard, wysyłka i szkolenie
Dashboard, poniedziałkowy mail i alerty ruszają na produkcji, obok dotychczasowego raportu, który działa do końca testów. Osoba od marketingu uczy się dodać nowe konto, zmienić próg CPA i dopisać odbiorcę raportu sama, bez zgłoszenia do nas.
Obserwacja
Przez pierwsze 4 tygodnie patrzymy, czy raport odpowiada na pytania ze spotkania, czy alerty nie hałasują i czy nazewnictwo kampanii się trzyma. Donastrajamy progi do tego, co wpada, a nie do tego, co przewidzieliśmy.
Przed i po
Jak zmienia się poniedziałek osoby od kampanii
Przedtem
- Rano loguje się do czterech paneli i eksportuje tabele do arkusza
- Skleja kolumny, wyrównuje nazwy kampanii i liczy ROAS po swojemu
- Na spotkaniu tłumaczy, dlaczego Meta pokazuje więcej konwersji niż GA4
- O kampanii, która przepaliła budżet, dowiaduje się z raportu miesięcznego
Po zmianie
- Raport za tydzień czeka w skrzynce zarządu albo klienta, zanim otworzy laptop
- ROAS i CPA liczą się według jednej definicji, spisanej na warsztacie
- Konwersje z panelu i z GA4 stoją obok siebie, różnica jest opisana raz
- O przekroczonym progu CPA wie tego samego dnia, z alertu
Pierwszy poniedziałkowy raport wychodzi w dniu przełączenia. Progi alertów i układ raportu oceniamy po 30 dniach na rzeczywistych kampaniach.
Dla osoby, która to zamawia
Co z tego ma szef marketingu
Pytania „ile wydaliśmy w tym miesiącu” i „czemu Meta pokazuje co innego niż Analytics” przestają lądować na Twoim biurku, bo odpowiedź stoi w tabeli, której definicje sam zatwierdziłeś. Koszt konwersji staje się liczbą sprawdzaną codziennie, nie wrażeniem z przeglądu miesiąca.
Druga rzecz jest ważniejsza przy rozmowie z zarządem albo z klientem. Masz historię wydatku i wyniku per kanał od dnia wdrożenia, w jednym miejscu, niezależną od agencji i od osoby, która dziś robi raport. To argument w rozmowie o budżecie, którego dziś nie masz pod ręką.
- Definicje metryk spisane i wersjonowane, niezależne od jednej osoby
- Alert o przekroczonym CPA tego samego dnia zamiast po zamknięciu miesiąca
- Tabela uruchomiona równolegle, więc dotychczasowy raport działa do końca testów
- Nowe konto albo nowego odbiorcę raportu dodajesz sam, bez zgłoszenia do nas
Ile to kosztuje
Warsztat ma cenę jawną, wdrożenie wycenę po nim
Warsztat procesowy kosztuje 2500 zł netto za tydzień. Przy raporcie kampanii zwykle wystarcza jeden tydzień, bo proces jest wąski: od paneli reklamowych do raportu w skrzynce. Wdrożenie wyceniamy po warsztacie, gdy wiadomo, ile platform i kont wchodzi w grę, czy potrzebny jest dbt i czy dashboard ma stać w Looker Studio, czy w Power BI.
Koszt działania płacisz bezpośrednio dostawcom: Make albo n8n według ich cennika, BigQuery według zużycia, przy czym dane reklamowe kilku kont zwykle mieszczą się w darmowym limicie. Looker Studio jest bezpłatny. Bez naszej prowizji.
Warsztat procesowy
2500 zł netto
za tydzień, przy raporcie kampanii zwykle jeden
Zamknięta całość. Kończy się spisanymi definicjami metryk, modelem danych i planem, który możesz zrealizować bez nas.
- Mapa dzisiejszego raportu: kto, z czego, ile godzin, dla kogo
- Definicje konwersji, okna atrybucji i przychodu spisane w jednym dokumencie
- Rekomendacja narzędzi: BigQuery czy Sheets, n8n, Make czy gotowy ETL
- Progi alertów i wskaźniki do pomiaru po 30 dniach
- Najczęściej wybierany
Warsztat i wdrożenie raportu
Wycena po warsztacie
zakres wynika z liczby platform i kont
Najczęściej wybierany wariant. Działający raport w 2 do 4 tygodni od warsztatu, sprawdzony z panelami dzień po dniu.
- Wszystko z warsztatu
- Konektory do Google Ads, Meta, LinkedIn i GA4, tabela w BigQuery albo Sheets
- Model danych w SQL albo dbt z jedną definicją ROAS i CPA
- Dashboard w Looker Studio albo Power BI, poniedziałkowa wysyłka, alerty
- Szkolenie osoby od marketingu z samodzielnych zmian
Raport i agent AI dla marketingu
Wycena po warsztacie
dla zespołów, które pytają o kampanie kilkanaście razy dziennie
Wszystko z wdrożenia plus BOND, który odpowiada na pytania o wydatek, CPA i ROAS zwykłym zdaniem.
- Wszystko z wdrożenia raportu
- Agent AI spięty z tabelą: ile wydaliśmy, która kampania ma najwyższy CPA, jak idzie tydzień do tygodnia
- Alerty o odchyleniach z komentarzem, co się zmieniło
- Dostęp dla zespołu marketingu i zarządu, po polsku i po angielsku
Jeśli na warsztacie okaże się, że macie jedną platformę i wystarczy zaplanowany raport z panelu, mówimy to i pokazujemy, jak go ustawić. Dokument z warsztatu, ze spisanymi definicjami metryk i modelem danych, obroni się bez nas, także wtedy, gdy wdrożenie zrobi ktoś inny.
Najczęstsze pytania
Czym jest automatyczny raport kampanii marketingowej?
To zestaw konektorów, tabela i dashboard, które bez udziału człowieka pobierają dane z Google Ads, Meta, LinkedIn i GA4, sprowadzają je do jednego modelu i wysyłają raport za poprzedni tydzień w poniedziałek do zarządu albo klienta. Wydatek, kliknięcia, wyświetlenia, konwersje, ROAS i CPA są liczone per kampania, kanał i dzień według jednej spisanej definicji. Człowiek wchodzi przy decyzji, nie przy eksporcie.
Ile trwa wdrożenie automatycznego raportu kampanii?
Tydzień warsztatu i 2 do 4 tygodni wdrożenia przy czterech platformach i jednym dashboardzie. Przy kilkunastu kontach reklamowych, kilku walutach albo Power BI zamiast Looker Studio bliżej 6 tygodni. Większość czasu idzie na porównanie tabeli z panelami dzień po dniu, nie na same konektory.
Dlaczego liczby z Meta, Google Ads i GA4 się nie zgadzają?
Bo każde źródło liczy konwersję we własnym oknie atrybucji i według własnego modelu. Meta domyślnie przypisuje sobie konwersję do 7 dni po kliknięciu i 1 dzień po wyświetleniu, Google Ads do 30 dni po kliknięciu, a GA4 dzieli zasługę między kanały według jednego modelu dla wszystkich. Suma z paneli wychodzi wyższa niż w GA4 i to jest normalne. Raport pokazuje obie liczby obok siebie z opisem okna, więc różnicę tłumaczy się raz, a nie na każdym spotkaniu.
Czy potrzebujemy BigQuery, skoro mamy Google Sheets?
Przy jednym koncie i kilku kampaniach Sheets wystarczy i tak Wam powiemy. BigQuery ma sens, gdy wierszy dziennych per kampania idą dziesiątki tysięcy albo gdy chcecie trzymać historię latami i spinać ją z przychodem ze sklepu. Dane reklamowe kilku kont mieszczą się w darmowym limicie BigQuery, 10 GB danych i 1 TB zapytań miesięcznie, więc koszt nie jest tu argumentem.
Czy to zadziała w agencji, która prowadzi kampanie kilku klientów?
Tak i tam ma zwykle największą wartość, bo sklejanie raportów powtarza się co miesiąc razy liczba klientów. Jedna tabela trzyma dane wszystkich kont z kolumną klienta, a każdy klient dostaje w poniedziałek własny raport z własnymi progami i tylko ze swoimi danymi. W agencji naszych założycieli konta reklamowe przegląda agent AI, liczby są wyżej na tej stronie.
Co z danymi historycznymi sprzed wdrożenia?
Pobieramy wstecz tyle, ile API platformy udostępnia, i ładujemy do tej samej tabeli, więc porównanie rok do roku jest możliwe od pierwszego raportu. Ograniczenia zależą od platformy i od tego, czy kampanie nie zostały usunięte z konta. Zakres historii ustalamy na warsztacie i sprawdzamy w pierwszym tygodniu wdrożenia.
Ile kosztuje utrzymanie raportu po wdrożeniu?
Konektory w Make albo n8n płacisz według cennika dostawcy albo nic, gdy n8n stoi na Waszej infrastrukturze. BigQuery rozlicza się od zużycia i przy danych reklamowych zwykle mieści się w darmowym limicie, a Looker Studio jest bezpłatny. Gotowy ETL, jak Supermetrics, ma własny abonament i wybieramy go tylko wtedy, gdy oszczędza więcej pracy, niż kosztuje. Po naszej stronie zostaje opcjonalne wsparcie, ustalane osobno.
Czy raport może iść do klienta w jego szacie graficznej?
Tak. Looker Studio pozwala ustawić kolory, logo i układ per raport oraz zaplanować wysyłkę PDF na wskazane adresy w wybrany dzień i godzinę. Każdy klient dostaje własny szablon czytający tylko jego dane z tej samej tabeli, a zmiana układu w szablonie nie wymaga ruszania konektorów.
Sprawdźmy, ile godzin miesięcznie zjada Wasz raport
Bezpłatna konsultacja trwa 30 minut. Opowiadasz, z jakich platform składacie raport, kto go robi i kto go czyta, nawet jeśli dziś to arkusz z czterema zakładkami. Pokazujemy, które kolumny da się zautomatyzować od razu, a które wymagają najpierw ustalenia jednej definicji konwersji. Nie musisz na tym etapie udostępniać kont reklamowych.
Prowadzimy najwyżej dwa wdrożenia równocześnie, żeby przy każdym ktoś realnie siedział.
Umów bezpłatną konsultacjęPS. Jeśli ostatnie spotkanie o kampaniach zaczęło się od pytania, dlaczego Meta pokazuje inne konwersje niż Analytics, to jest dokładnie ten problem. Raportu składanego ręcznie raz w miesiącu nie da się pogodzić z panelami, dopóki definicja nie zostanie spisana i policzona w jednym miejscu. Od tego zaczyna się warsztat.