🔍 Proč nestačí „jen to zapnout“
Mnoho týmů se domnívá, že integrací SDK (např. Firebase nebo GA4) automaticky získají všechna potřebná data.
Ve skutečnosti jsou takto získaná data často neúplná, nekonzistentní nebo pro produktové rozhodování zcela bezcenná.
Aby měla analytika smysl, musí být nastavena v kontextu vašeho produktu — ne jen pro měření počtu stažení, ale pro pochopení chování uživatelů:
Které funkce používají nejčastěji?
Kde aplikaci opouštějí?
Jaká je skutečná retence?
Jaké akce vedou ke konverzi nebo monetizaci?
Bez těchto odpovědí nelze dělat rozhodnutí založená na datech.
⚙️ Krok 1: Definujte, co chcete měřit
Než napíšete jediný řádek kódu, odpovězte si: Jak vypadá úspěch našeho produktu?
Každý produkt má jiné cíle — registrace, nákupy, retenci nebo engagement.
Vytvořte si měřicí plán společně s produktovým a marketingovým týmem:
definujte klíčové události (events),
přiřaďte jim parametry (properties),
a propojte je s obchodními cíli.
Příklad:
Událost: add_to_cart
Parametry: product_category, price, discount_applied
Tím zjistíte nejen počet přidaných produktů do košíku, ale i to, které kategorie generují nejvyšší konverze.
🧩 Krok 2: Vyberte vhodný nástroj
Každá platforma má své výhody a specifika:
Firebase Analytics – ideální pro mobilní aplikace, napojený na Crashlytics, Remote Config a Google Ads. Skvělý pro rychlé behaviorální přehledy.
Mixpanel – silný v eventové analytice, práci s kohortami a analýze funnelů. Vhodný pro týmy orientované na data.
Google Analytics 4 (GA4) – sjednocená analytika pro web i app, silná v reportingu, ale vyžaduje precizní nastavení.
V praxi mnoho týmů kombinuje více nástrojů — například Firebase pro sběr dat a Mixpanel pro pokročilou analýzu a vizualizaci.
🧠 Krok 3: Důraz na kvalitu dat při implementaci
Technická implementace není jen o vložení SDK.
Jde o konzistentní pojmenování událostí, čistou strukturu a důkladné testování.
Doporučené postupy:
používejte jednotné názvy eventů (screen_view, purchase_completed),
dokumentujte každý event — co znamená, kdy se spouští a jaké má parametry,
testujte pomocí debug režimu před zveřejněním,
zajistěte soulad s GDPR (např. anonymizace IP, souhlas uživatele).
Kvalitní data jsou důležitější než jejich množství. Špatné měření vede ke špatným rozhodnutím.
📊 Krok 4: Propojte analytiku s rozhodováním
Sama o sobě data nemají hodnotu — klíčové je, jak se používají.
Úspěšné týmy pracují s daty pravidelně – vytvářejí datové rituály, kde vyhodnocují metriky a rozhodují o dalším vývoji.
Analytika by měla být součástí vývojového cyklu, ne jen dodatečným reportem.
Příklady:
Pokud Mixpanel ukazuje, že 40 % uživatelů odpadá ve třetím kroku registrace, produktový tým musí otestovat nový flow.
Pokud Firebase hlásí vysokou chybovost na konkrétních zařízeních, vývojáři to musí prioritizovat v příštím sprintu.
🔄 Krok 5: Pravidelně revidujte a vylepšujte
Analytika se vyvíjí spolu s produktem.
Jak přibývají nové funkce, mění se i potřeby měření.
Plánujte pravidelné revize událostí, dashboardů a dat — čistěte staré metriky a přidávejte nové.
Kvalitní analytika roste společně s produktem – stejně jako kód, architektura a UX.
🚀 Závěr: Data jako součást DNA produktu
Analytika není jen technická funkce — je to způsob myšlení.
Pokud od začátku víte, co měříte a proč, získáváte náskok před konkurencí: rozhodujete se podle faktů, ne podle intuice.
V Regulus Teamu je analytika jedním z pilířů udržitelného vývoje produktů.
Pomáháme klientům vytvářet analytiku, která není jen dashboardem, ale skutečným kompasem pro chytrý růst.
🧭 Implementace Firebase, Mixpanelu nebo GA4 není jen technické nastavení — je to investice do pochopení vašich uživatelů a do budoucnosti vašeho produktu.
