Od dziurawego wiadra do pancernego rurociągu danych - case study IMPEST.

Jak IMPEST poprawił zgodności Google Analytics vs CRM o blisko 30% i odzyskał ponad 20% konwersji w Meta Ads dzięki server-side tracking.

Impest sp. z o.o. to niekwestionowany lider e-commerce w branży personalizowanych prezentów w Polsce. Firma jest właścicielem marek murrano.pl, maverton.de oraz maverton.fr. Z powodzeniem obsługuje dziesiątki tysięcy klientów w Polsce, a także dynamicznie rozwija sprzedaż na rynkach niemieckim oraz francuskim.

Wyzwanie

Pod koniec 2024 wobec rosnącej skali operacji i w obliczu ekspansji na rynki zachodnie firma zauważyła rosnący rozdźwięk między faktyczną sprzedażą raportowaną w backendowym systemie sklepu, a tym, co raportowały systemy analityczne (GA4) oraz reklamowe (Google Ads, Meta) - powstała znacząca luka, tzw. data gap.

Konsekwencje biznesowe były bardzo problematyczne - algorytmy reklamowe otrzymywały niepełne dane, co sztucznie podbijało koszty (zawyżało CAC) i utrudniało skalowanie sprzedaży na nowe rynki - istniało realne ryzyko przepalania budżetu reklamowego.

Przed Bettersteps został postawiony jasny cel: naprawa analityki, uszczelnienie przepływu danych i przygotowanie infrastruktury na wyzwania roku 2025/2026, w tym na postępujące ograniczenia w obsłudze plików 3rd party cookies (model User Choice).

Pierwsze kroki w server-side

W momencie rozpoczęcia współpracy firma miała ugruntowaną pozycję w Polsce, z dobrze rozwiniętym systemem reklamowym, natomiast dopiero rozwijała sprzedaż na rynku niemieckim i przygotowywała się do ekspansji na Francję. Mimo sprawnej platformy dane pozostawiały wiele do życzenia. Jeszcze w listopadzie zgodność z CRM wynosiła zaledwie 66%.

Wspólnie z klientem podjęliśmy decyzję o kierunku server-side tracking, a jako poligon doświadczalny wybraliśmy maverton.de. Sprawdzone rozwiązanie miało zostać przeskalowane na pozostałe portale.

W drugiej połowie Listopada zaczęliśmy od wdrożenie Server-Side Google Tag Manager (sGTM) w oparciu o infrastrukturę Google Cloud Platform (GCP) w technologii Cloud Run ze zintegrowaną własną domeną.

Wynik: Poprawa zgodności danych z CRM o ok. 5% do poziomu 72%

Wniosek: Rozwiązanie pomogło, ale wiedzieliśmy, że ciągle jest potencjał na więcej.

Zarządzanie zgodami i modelowanie danych

Widząc pozytywne skutki naszych działań szukaliśmy dalszych możliwości poprawy. Przeprowadzony audyt consent mode wskazał, że customowe własne rozwiązanie CMP nie radzi sobie z poprawnym przekazywaniem zgód co skutkowało z ciągłym występowaniem race condition pomiędzy wywołaniem eventu, a przesłaniem stanu zgody.

Poznaj nasz przewodnik Consent Mode

Chcąc zwolnić przestrzeń w zasobach developerskich firmy zdecydowaliśmy się zrezygnować z utrzymywania własnego rozwiązania. W lutym 2025 zastąpiliśmy je za pomocą CookieScripta. Jednocześnie z poziomu GTM uruchomiliśmy advanced consent mode - model dzięki, któremy nawet bez zgody tagi GA wysyłają anonimowe „pingi” , które pozwoliły Google na modelowanie behawioralne w celu uzupełnienia brakujących (niewidocznych wcześniej w raportach) danych.

Wynik: Wzrost ilości zbieranych sygnałów o kolejne 10%, a po 3 miesiącach odblokowanie danych modelowanych.

Wniosek: Na tym etapie zgodność na poziomie około 80% była już zadowalająca, ale zmienne koszty Google Cloud (zależne od ruchu), skomplikowane procesy zarządzania infrastrukturą i brak wbudowanych narzędzi do walki z ITP (Intelligent Tracking Prevention, np. w Safari) skłoniły do poszukiwań alternatywnych rozwiązań.

Migracja na Stape i optymalizacja kosztów

W połowie roku zdecydowaliśmy się na migrację infrastruktury sGTM w Google Cloud na Stape z dwóch głównych powodów:

• Koszty: Przejście z modelu "pay-per-request" na stały, przewidywalny abonament przy obsługiwanej skali ruchu pozwoliło nam zredukować koszty infrastruktury o 50%, co było kluczowe wiedząc o skalowaniu rozwiązania na pozostałe brandy.
• Technologia: Dostęp do gotowych "Power-ups", czyli rozszerzeń, których brakowało w czystym GCP. Na tym etapie kluczowy okazał się Cookie Keeper

Cookie Keeper: Walka z ITP

Na rynku niemieckim dużą popularnością cieszą się urządzenia Apple (iOS/macOS). Przeglądarka Safari posiada system ITP , który skraca żywotność ciasteczek do 7 dni, a w niektórych przypadkach nawet do 24 godzin. Utrudnia to analizę ścieżek zakupowych i atrybucję. Wdrożenie Cookie Keepera pozwoliło na przywracanie identyfikatorów użytkownika , co w praktyce wydłużyło okno atrybucji i pozwoliło na poprawne przypisywanie konwersji do kampanii, które miały miejsce tygodnie wcześniej.

Jak to działa?

Power-up "Cookie Keeper" w Stape działa sprytnie – wykorzystuje "Master Cookie" i lokalną pamięć przeglądarki lub identyfikatory użytkownika, aby przywrócić ciasteczka marketingowe (_fbp, _ga) przy kolejnej wizycie, nadając im nową datę ważności.

Uszczelnienie systemu – Same Origin & Custom Loader

Mimo migracji, część danych nadal była tracona przez AdBlockery, które blokowały skrypty gtm.js ładowane z poziomu przeglądarki.

Żeby temu zaradzić zamiast korzystać z subdomeny (np. sgtm.maverton.de), skonfigurowaliśmy sGTM tak, aby działał w ramach domeny głównej, czyli w trybie First-Party Mode. Wykorzystaliśmy Cloudflare Workers, aby stworzyć tunel dla danych, co z punktu widzenia klienta czyni żądania analityczne nieodróżnialne od żądań samej strony sklepu.

Jako dodatkowe zabezpieczenie użyliśmy kolejnego rozszerzenia od Stape - Custom Loader. Jest to niestandardowy loader skryptu GTM, który zamiast ładowania go z domeny googletagmanager.com serwuje go z poziomu domeny sklepu (głównej) oraz maskuje ścieżkę, czyniąc ją niewidoczną dla algorytmów blokujących reklamy.

Wynik: Odzyskanie kolejnych 5% transakcji, które wcześniej były niewidzialne dla systemów analitycznych. Tym sposobem udało się uzyskać zgodność z CRM na poziomie 89%, co w dzisiejszych czasach jest kosmicznym wynikiem.

Meta Conversion API

Skonfigurowana w ten sposób infrastruktura sGTM pozwoliła w pełni wykorzystać potencjał Meta Conversions API.

Dzięki sGTM i Same Origin (First-Party Mode), ciasteczka fbp i fbc stały się odporne na ograniczenia przeglądarek, gdyż są interpretowane jako 1st party.

Za pomocą server side do konta Meta Ads docierało więcej danych niezablokowanych po stronie przeglądarki.

Oprócz tego wdrożyliśmy też konwersje rozszerzone - ponownie za pomocą sGTM, co jeszcze bardzie poprawiło jakość dopasowania.

Wynik: Wzrost przypisywania konwersji w panelu Meta Ads o ponad 20%. Algorytmy Meta otrzymały lepszy „wsad” (Data Truth), co pozwoliło na skuteczniejszą optymalizację kampanii.

Więcej o Meta CAPI

Podsumowanie

Server-side tracking pozwolił dokonać transformacji analityki z poziomu "dziurawego" (ok. 65% pokrycia) do poziomu "Data Truth" (89% pokrycia).

Kluczowe wskaźniki:

• +20-25% więcej danych łącznie (efekt synergii sGTM, Same Origin i Consent Mode).
• +20% lepsza atrybucja w Meta Ads.
• Stabilność kosztowa dzięki migracji na Stape.

Nie ma się co oszukiwać, że branża e-commerce się zmienia, a coraz to większe ograniczenia prawne i prywatności powoduje jedno - server-side dziś to nie wybór - to konieczność.

Ten rodzaj śledzenia nie tylko poprawi obecne dane, ale także otwiera wiele nowych możliwości takich jak

• consent exception tracking - śledzenie statystyczne bez zgody
• data enrichmant - bezpieczne wzbogadzanie danych na serwerze przed przesłaniem ich do systemu końcowego

Oczywiście server-side otwiera drzwi do wielu innych nowych technologi. Jeżeli widzisz potencjał w takich działaniach dla swojej firmy to zapraszamy do kontaktu. Na pewno znajdziemy rozwiązanie dla Ciebie.