Data už nejsou jen nudná čísla v tabulkách – jsou to cenné informace, které mohou rozhodovat o úspěchu vaší firmy. Dříve byla analýza dat záležitostí pouze velkých společností s vlastními odborníky. Dnes je to nezbytnost pro firmy všech velikostí. Pokud nechcete zůstat pozadu, měli byste vědět, kam tento obor směřuje. V tomto článku vám představíme nejdůležitější trendy v datové analytice pro rok 2025.
Shrnutí pro ty, co nemají čas číst celý článek
- Data budou dostupná všem zaměstnancům, ne jen specialistům, což urychlí rozhodování ve firmách.
- Umělá inteligence zjednoduší automatizaci procesů, předpovídání trendů a osobní přístup k zákazníkům.
- Nové přístupy k ochraně soukromí nahradí zastaralé sledování pomocí cookies.
- Okamžitá analýza dat v reálném čase nahradí staré týdenní nebo měsíční reporty.
- XAI (vysvětlitelná umělá inteligence) bude vysvětlovat, jak došla ke svým závěrům, což je důležité hlavně v regulovaných odvětvích (bankovnictví, zdravotnictví). I u eshopů však najde své místo a pomůže s manažerskými závěry a doporučeními.
1) Demokratizace dat: Každý zaměstnanec je analytik
Jedním z nejvýraznějších trendů v datové analytice je zpřístupnění dat všem zaměstnancům. Co to znamená? Jednoduše řečeno, práce s daty už nebude jen pro IT oddělení nebo datové specialisty. V roce 2025 bude běžné, že každý zaměstnanec bude mít přístup k datům a jednoduchým nástrojům pro jejich analýzu.
Představte si, že jako marketér si během pár minut sami vytvoříte přehled o tom, jak fungují vaše reklamní kampaně. Nebo jako vedoucí prodeje uvidíte v reálném čase, jak si vede váš tým. To vše bez čekání na reporty od IT oddělení nebo datových specialistů.
Proč je to tak důležité?
Hlavním přínosem je výrazně rychlejší rozhodování. Když mají zaměstnanci přímý přístup k údajům, mohou okamžitě reagovat na změny. Například jednoduché přehledy v nástrojích jako Looker Studio umožňují týmům reagovat na změny téměř okamžitě.
Když jsou data dostupná všem, stávají se přirozenou součástí každodenního rozhodování na všech úrovních firmy. Místo spoléhání se na pocity nebo dohady začínají zaměstnanci automaticky hledat odpovědi v datech.
Jak začít používat data napříč firmou?
Klíčem je investice do jednoduchých nástrojů pro analýzu a zobrazení dat. Tyto nástroje by měly být srozumitelné a neměly by vyžadovat technické znalosti. Zároveň je důležité poskytnout zaměstnancům základní školení, aby porozuměli tomu, co data znamenají a jak je správně interpretovat.
Jak vám můžeme pomoci? Vytváříme přehledné a jednoduché datové přehledy v Looker Studiu propojené s dalšími nástroji, díky kterým mají vaši zaměstnanci potřebné informace vždy po ruce. Navrhneme vám takové řešení, které nevyžaduje technické znalosti, a zaškolíme vaše zaměstnance, aby pro ně byla práce s daty snadná a přirozená.
2) Umělá inteligence a strojové učení: Od predikce k automatizaci
Umělá inteligence není v práci s daty žádnou novinkou. V roce 2025 však bude mnohem více integrována do každodenních procesů firem všech velikostí. Co dříve bylo dostupné jen pro technologické giganty, nyní mohou využívat i menší společnosti.
Nejde už jen o předpovídání trendů nebo analýzu historických dat. Umělá inteligence pomáhá automatizovat celé procesy, zvyšovat efektivitu a vytvářet osobní přístup k zákazníkům. Podívejme se na konkrétní oblasti, kde má největší dopad.
Prediktivní analytika: Méně domněnek, více datově podložených rozhodnutí
Předpovědní modely využívají historická data k odhadování budoucího vývoje. V marketingu dokáží například určit, které zákazníky oslovit a kdy, což výrazně zvyšuje úspěšnost kampaní.
Představte si, že máte e-shop a chcete nabídnout slevu zákazníkům, kteří by jinak už nenakoupili. Normálně byste rozeslali slevu všem. S využitím předpovědních a pravděpodobnostních modelů však můžete nabídku poslat pouze těm zákazníkům, u kterých je vyšší pravděpodobnost, že na ni zareagují. Výsledkem může být až 25% nárůst příjmů z takových kampaní.
Automatizace procesů: Od ruční analýzy k chytrým systémům
Díky umělé inteligenci je možné automatizovat úkoly, které by jinak zabraly hodiny ruční práce. To zahrnuje například:
- Automatické rozdělení zákazníků podle jejich chování na webu,
- odhalení neobvyklých změn v datech (např. náhlý pokles prodejů),
- vytváření reportů s konkrétními doporučeními.
Tyto systémy nejenže šetří čas, ale také zajišťují, že žádná důležitá informace v datech nebude přehlédnuta.
Pro jednoho z našich klientů jsme nastavili systém automatizované detekce problémů v online kampaních. Pokud například porostou náklady na reklamu, ale nepřibudou nové objednávky, systém ho ihned informuje a navrhne, co změnit.
Personalizace zákaznické cesty: AI jako tvůrce zážitků
Umělá inteligence umožňuje přizpůsobit obsah každému zákazníkovi na základě jeho předchozího chování, preferencí a aktuální situace. Výsledkem je cílený obsah, který zákazníka více osloví a přivede k akci.
Na e-shopu lze například pomocí umělé inteligence doporučit produkty, které se líbí zákazníkům s podobnými nákupními zvyklostmi. Studie ukazují, že personalizace může zvýšit konverzní poměr až o 20 %.
Optimalizace kampaní: Lepší výsledky za méně peněz
Umělá inteligence dokáže analyzovat úspěšnost reklamních kampaní v reálném čase a automaticky navrhovat úpravy rozpočtů, cílení nebo reklamního sdělení. Tím lze nejen zvýšit účinnost, ale i snížit náklady na získání zákazníka.
Například v Google Ads dokážou nástroje s umělou inteligencí rozpoznat, který člověk u vás pravděpodobně nakoupí a který jen klikne a odejde. Díky tomu můžete své peníze směřovat právě na ty, kdo skutečně nakoupí a ušetřit až 15 % měsíčního rozpočtu na reklamu.
Pravá ruka manažerů: Nedělejte opičí práci.
I v analytice lze použít asistenční schopnosti jednotlivých modelů pro komunikaci s umělou inteligencí přirozeným jazykem. Můžete si například na základě ukázek nechat doporučit analýzu, kterou by bylo vhodné zpracovat. Identifikovat jednoduché vzorce nebo si nechat pomoci se sumarizací složité tabulky či reportu.
Například prompty typu shrň mi tento dokument pro manažera marketingu, kterého zajímá přínos daných změn, se dnes využívají téměř na každodenní bázi. Obdobně lze pak vyhodnocovat i nestrukturovaná data jako jsou texty a obrázky pro sledování aktivit konkurence.
3) Privacy-first analytika: Budoucnost bez cookies
Lidé chtějí větší soukromí a zákony (jako je GDPR) jim dávají právo rozhodnout se, co o nich weby mají vědět.
Dříve mohly firmy snadno sledovat, co uživatelé na internetu dělají – jaké stránky navštěvují, na co klikají, co je zajímá. K tomu sloužily tzv. cookies třetích stran – malé soubory, které si o uživatelích weby předávaly.
Tyto sledovací nástroje postupně končí. Prohlížeče jako Chrome, Safari nebo Firefox je blokují a lidé s nimi často nesouhlasí. Pro firmy to znamená, že ztrácejí přehled o tom:
- Odkud na jejich web návštěvníci přicházejí,
- co zákazníky nejvíce zajímá,
- které reklamy skutečně fungují.
Firmy, které se této změně nepřizpůsobí, nebudou vědět, zda jejich marketing funguje, a budou plýtvat penězi na neúčinné reklamy. A v dnešní době, kdy se každá koruna počítá, si to málokdo může dovolit.
Jak sledovat úspěšnost webu a respektovat přitom soukromí uživatelů?
V současné době existují tři hlavní způsoby, jak získávat cenné informace o návštěvnících vašeho webu a přitom respektovat jejich soukromí.
- Přesun měření na váš server – Místo zachycení informací o návštěvníkovi přímo v jeho prohlížeči jsou data zpracována na vašem serveru. Tento princip používají pokročilé nástroje jako Google Tag Manager Server-Side. Získáte přesnější data a nebudete závislí na cookies třetích stran
- Využití vašich vlastních domén pro měření – Běžné měřicí nástroje často používají domény, které blockery reklam a prohlížeče mohou automaticky blokovat. Řešením je použití vašich vlastních domén.
- Lepší způsob získávání souhlasů se sledováním – Mnoho firem používá systémy pro získávání souhlasů, které jsou pro uživatele matoucí nebo nepříjemné. Častou jsou matoucí i pro samotné firmy, které je implementují spíše z povinnosti než aby chápali jejich význam. Dobře navržený systém může významně zvýšit počet uživatelů, kteří vám dovolí jejich návštěvu sledovat.
Všechna tato řešení vám pomohou získávat cenné informace o vašich zákaznících i v době, kdy je ochrana soukromí stále důležitější. Chcete pomoci s jejich nastavením? Kontaktujte nás. S Digitálními architekty budete připraveni na budoucnost, ve které respekt k soukromí a efektivní analýza dat jdou ruku v ruce. V roce 2024 a 2025 to byli a jsou naše stále nejčastěji řešené projekty.
4) Analýza v reálném čase: Konec čekání na reporty
Doba týdenních nebo měsíčních reportů je definitivně za námi. V roce 2025 budou firmy stále více spoléhat na analýzu dat v reálném čase, která jim umožní okamžitě reagovat na změny v chování zákazníků nebo úspěšnosti kampaní.
Co přináší real-time analytika?
- Okamžitý přehled o úspěšnosti kampaní,
- rychlou reakci na neočekávané situace nebo příležitosti,
- efektivnější využití rozpočtu díky možnosti okamžitě přesměrovat prostředky tam, kde přinášejí nejlepší výsledky.
Jak zavést analýzu v reálném čase?
Stěžejní je využít platformu BigQuery (pro košatější data i Firestore) v kombinaci s nástroji pro streamování dat v reálném čase. Tyto technologie umožňují zpracovávat a analyzovat data prakticky okamžitě po jejich vzniku.
Přehledy v reálném čase vytvořené v nástrojích typu Looker Studio, který používáme my, pak poskytují jasnou vizualizaci těchto dat, což umožňuje rychle identifikovat problémy nebo příležitosti a reagovat na ně.
Cestu do této oblasti často klientům otevírá analytický server pod vlastní správou a první kroky se nabízejí především kolem serverového měření.
5) Jasná vizualizace dat: Méně je více
V záplavě dat je stále těžší najít to důležité. Proto se v roce 2025 bude klást ještě větší důraz na účinnou vizualizaci dat, která umožní i netechnickým týmům rychle pochopit klíčové informace a trendy. Mezi aktuální trendy ve vizualizaci dat patří:
- Jednoduchost – Přeplněné přehledy s desítkami grafů a tabulek ustupují jednoduchému přístupu. Důraz se klade na zobrazení pouze nejdůležitějších ukazatelů, což usnadňuje rychlé pochopení situace.
- Vyprávění příběhu – Data sama o sobě nemají hodnotu, pokud nevyprávějí příběh. Moderní vizualizace dat se zaměřuje na vyprávění příběhu prostřednictvím dat. Ukazuje nejen co se děje, ale také proč se to děje a co by měl být další krok.
- Interaktivita – Statické grafy se nahrazují interaktivními vizualizacemi, které umožňují uživatelům prozkoumat data z různých úhlů a hledat odpovědi na konkrétní otázky.
V Digitálních architektech tvoříme přehledné dashboardy, které odpovídají na otázky: Co se děje? Proč se to děje? A co máme udělat dál? Díky propojení s Google Sheets, Looker Studiem a dalšími nástroji máte vždy data na dosah ruky. I kolem vizualizací je možné pomoci si AI, ale vždy je potřeba data zkontrolovat specialistou.
6) Propojení marketingu a datové analytiky: Skutečná návratnost investic
Návratnost investic do marketingu (Return on Marketing Investment – ROMI) se stává jedním z nejdůležitějších ukazatelů pro hodnocení marketingových aktivit. V roce 2025 už nebude stačit sledovat pouze míru prokliku nebo počet konverzí. Firmy budou chtít vědět, jaký skutečný finanční přínos jejich marketingové aktivity mají.
Proč je měření návratnosti investic tak důležité?
Firmy investují značné prostředky do marketingu, ale často nemají jasnou představu o tom, jaký je skutečný přínos těchto investic. Měření návratnosti poskytuje jasný obraz o tom, které kampaně a kanály přinášejí skutečnou hodnotu.
Jak měřit návratnost investic do marketingu?
Propojte marketingová data s finančními údaji. To vyžaduje spolupráci mezi marketingovým a finančním oddělením a implementaci nástrojů, které umožňují sledovat celou cestu zákazníka od prvního kontaktu až po nákup a jeho hodnotu.
Díky našim pokročilým reportům v Looker Studiu dokážeme přesně určit, které kampaně přinášejí zisk a kde naopak dochází ke zbytečnému plýtvání.
V souvislosti s ROMI se dostává do popředí i téma biddování na marži.
7) Vysvětlitelná AI (Explainable AI – XAI)
S rostoucím využíváním umělé inteligence v datové analytice roste i potřeba porozumět tomu, jak umělá inteligence dochází ke svým závěrům. Vysvětlitelná umělá inteligence (Explainable AI – XAI) umožňuje nahlédnout do „černé skříňky” AI systémů a pochopit jejich rozhodovací procesy.
Je klíčová zejména v odvětví financí nebo zdravotnictví, kde je nezbytné dodržovat přísné regulační požadavky a budovat důvěru uživatelů.
Př: Banka používá počítačový program (umělou inteligenci) k rozhodování, kdo dostane půjčku a kdo ne. Když program řekne: „Tento člověk nedostane půjčku,” banka musí umět vysvětlit PROČ. Nemůže klientovi jen říct: „Počítač to tak rozhodl a my nevíme proč.”
Firmy budou stále více využívat nástroje a techniky, které zvyšují transparentnost AI systémů:
- LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) – Technika, která pomáhá vysvětlit, proč AI učinila konkrétní rozhodnutí.
- SHAP (SHapley Additive exPlanations) – Metoda, která určuje, jak významně každý vstupní faktor přispěl ke konečnému výsledku.
- Counterfactual explanations – Vysvětlení, která ukazují, jak by se musel změnit vstup, aby se změnil výsledek.
V Digitálních architektech pravidelně trénujeme asistenty, kteří pomáhají klientům vysvětlovat analytická data či dokumentace datových procesů. Často používáme Gemini jako AI asistenta určeného pro firmy, který řeší častý problém ChatGPT a to, že se neučí na vašich datech. Explainable AI koncept začíná být postupně dostupný v NotebookLM od Googlu, kde model pracuje pouze z daty, které do něj při trénování vložíte a s těmi pak pracuje. To je velmi vhodné například pro asistenci vysvětlující dokumentaci určitých datových procesů nebo implementací.
Jak se připravit na budoucnost datové analytiky?
Trendy v datové analytice se neustále vyvíjejí. Jak se na to připravit?
Investujte do vzdělávání
Klíčem k úspěchu je mít tým, který rozumí nejen současným, ale i budoucím trendům v datové analytice. Investice do vzdělávání zaměstnanců v oblasti datové gramotnosti, umělé inteligence a dalších relevantních oblastí se vám mnohonásobně vrátí.
Zaměřte se na flexibilní infrastrukturu
V oblasti technologií se všechno velmi rychle mění. To, co je dnes nové a moderní, může být za rok zastaralé. Používejte takové datové systémy, které:
- Můžete snadno upravit, když přijde nová technologie.
- Dají se rozšířit, když budete mít víc dat nebo zákazníků.
- Zvládnou se připojit k novým nástrojům, které budete potřebovat v budoucnu.
Spolupracujte s odborníky
Najít, zaplatit a udržet tým špičkových datových specialistů je velmi nákladné. Pro většinu firem je to zbytečný luxus.
Mnohem praktičtější je spolupracovat s externími odborníky, kteří:
- Už mají zkušenosti z mnoha různých projektů.
- Sledují nejnovější trendy v oboru.
- Vědí, jak aplikovat moderní datové postupy.
- Pomohou vám, když je potřebujete, a neplatíte je, když je nepotřebujete.
Naším cílem je, aby se naši klienti mohli spolehnout na data jako na klíčový zdroj jejich růstu. Ať už potřebujete zavést pokročilé měření, optimalizovat reporty nebo pochopit, jak data přetavit ve výsledky, jsme tu pro vás.
