Raporty oparte na Google BigQuery i Google Looker Studio pozwalają analizować sprzedaż i zachowania klientów sklepu Hummerce głębiej niż standardowe statystyki w panelu. Sklep eksportuje dane zamówień, towarów i opcjonalnie starszej historii do BigQuery, a na tej podstawie buduje się w pełni konfigurowalne raporty i wykresy w Looker Studio, bez obciążania wydajności sklepu.
Stan na wersję Hummerce 2.29 (eksport zamówień i towarów do BigQuery), rozszerzenie o eksport historii i wbudowany raport Looker Studio od wersji 2.34, aktualizacja 2026-09-29.
- Pełna dowolność raportów - własne wykresy, filtry i segmenty na podstawie prawdziwych danych sklepu, bez ograniczeń standardowych statystyk w panelu, zob. Raporty i statystyki w panelu.
- Przetwarzanie po stronie Google - budowanie i wyświetlanie raportów nie obciąża wydajności sklepu; sklep tylko raz dziennie wysyła dane do BigQuery.
- Segmentacja po dowolnym polu - np. konto firmowe kontra klient indywidualny, widok sklepu, źródło zamówienia, miasto dostawy.
- Możliwość połączenia z danymi Google Analytics - w tej samej analizie obok danych sprzedażowych sklepu.
- Mniejsza baza danych sklepu - starsza historia zmian (towarów, zamówień, klientów i innych obiektów) może być przenoszona do BigQuery zamiast rosnąć w bazie sklepu, co przyspiesza działanie panelu.
- Gotowy raport do przeglądania przeniesionej historii wprost w panelu sklepu, bez znajomości SQL.
- Automatyczne, cykliczne wysyłanie raportu na e-mail (funkcja Looker Studio) - np. comiesięczne podsumowanie sprzedaży.
- Raz na dobę, w tle, sklep wysyła do BigQuery dane nowych i zmienionych zamówień oraz zamówionych towarów - m.in. symbol i status zamówienia, widok, sposób płatności i dostawy, źródło zamówienia i użyte kupony, dane adresowe (kraj, miasto, kod pocztowy) klienta i dostawy, język, grupę klienta, wartości netto i brutto, walutę; dla towarów - symbol, kategorię, producenta, grupę towarową, ilość, ceny oraz użyte i nieużyte reguły cennika i promocji.
- Zestaw wysyłanych pól można rozszerzyć przy wdrożeniu o dowolne dane dostępne w sklepie, także własne parametry - wymaga to zmiany konfiguracji modułu i przygotowania odpowiednich kolumn w BigQuery.
- Wybrane pola (np. e-mail, telefon klienta) można przed wysyłką zaszyfrować, jeśli mają trafić do BigQuery.
- Osobny, opcjonalny mechanizm przenosi do BigQuery wpisy historii zmian sklepu - kilkadziesiąt typów obiektów (m.in. towary, zamówienia, klienci, magazyn, ceny i promocje) - starsze niż ustalony czas. Dzięki temu baza danych sklepu jest mniejsza, a sklep działa szybciej.
- Przeniesione wpisy pozostają dostępne do przeglądania w BigQuery bez ograniczenia czasowego.
- Do przeglądania przeniesionej historii bez znajomości SQL służy gotowy raport Looker Studio, który można osadzić bezpośrednio w panelu sklepu (zakładka Status -> Kopia zapasowa historii) - wystarczy podać identyfikator raportu w konfiguracji.
- Looker Studio łączy dane z BigQuery (opcjonalnie także z Google Analytics) w interaktywne raporty: tabele, wykresy słupkowe, kołowe, liniowe, warstwowe, punktowe, serie czasowe i wykresy geograficzne.
- Raporty filtruje się po dowolnym polu dostępnym w danych źródłowych, np. widoku, źródle zamówienia, grupie klienta czy mieście dostawy.
- Dostęp do raportu nadaje się osobno dla każdej osoby, z rolą właściciela, edytora albo przeglądającego.
- Raporty można zaplanować do automatycznego wysyłania na e-mail, np. jako cykliczne podsumowanie sprzedaży.
- Dane w raportach odświeżają się co 12 godzin; dane źródłowe w BigQuery uzupełniają się raz dziennie, zgodnie z harmonogramem wysyłki ze sklepu.
- Samo Looker Studio jest bezpłatne - kosztuje usługa Google Cloud/BigQuery, do której trafiają dane. Przy typowej skali sklepu koszt jest zwykle niewielki.
- Budowanie i wyświetlanie raportów działa całkowicie po stronie Google - nie obciąża wydajności sklepu. Jedyna praca po stronie sklepu to codzienna wysyłka danych, wykonywana w tle, w godzinach nocnych.
- Eksport zamówień i towarów do Google BigQuery - od wersji 2.29.
- Eksport starszej historii zmian do BigQuery oraz wbudowany raport Looker Studio do jej przeglądania w panelu - od wersji 2.34.
- Konto Google Cloud z uruchomioną usługą BigQuery (koszt usługi Google, niezależny od Hummerce).
- Konto Google Looker Studio do budowy i udostępniania raportów (samo narzędzie jest bezpłatne).
- Opcjonalnie - konto Google Analytics 4, jeśli raport ma łączyć dane sprzedażowe sklepu z danymi analitycznymi, zob. Google Analytics 4.
- Znakowanie źródła zamówienia - pole źródła w eksporcie pochodzi z modułu znakowania źródeł, zob. Znakowanie kampanii i źródeł ruchu.
- Wymaga wdrożenia - integracja nie włącza się sama po aktualizacji. Zakres:
- założenie konta Google Cloud i usługi BigQuery, przygotowanie zbioru danych i tabel,
- konfiguracja modułu w panelu sklepu (nazwa zbioru danych i tabel, dane dostępowe do BigQuery),
- opcjonalnie: włączenie i konfiguracja eksportu starszej historii (czas przechowywania w sklepie, typy obiektów do przeniesienia),
- budowa raportów w Looker Studio i podłączenie źródeł danych (BigQuery, opcjonalnie Google Analytics),
- testy wysyłki danych i poprawności raportu, uruchomienie produkcyjne.
- Minimalny szacowany czas:
- eksport zamówień i towarów do BigQuery, konfiguracja podstawowa - od 4 h,
- eksport starszej historii - od 2 h więcej,
- budowa pierwszego raportu w Looker Studio - od 4 h, zależnie od liczby i złożoności wykresów.
- Czas konkretnego wdrożenia zależy od jego zakresu - wyceniamy go indywidualnie.
- Od czego zależy czas:
- liczba i rodzaj danych do wysłania - standardowy zestaw czy rozszerzony o dodatkowe pola i parametry,
- liczba i złożoność raportów oraz wykresów w Looker Studio,
- potrzeba połączenia z Google Analytics,
- czy sklep ma już konto Google Cloud/BigQuery, czy trzeba je założyć i skonfigurować od podstaw,
- eksport starszej historii - liczba typów obiektów do objęcia i okres przechowywania w sklepie.
- Sklep pokazuje we własnym panelu tylko jeden wbudowany raport (historia zmian) - resztę raportów ogląda się w Looker Studio.
- Dane w BigQuery, które sklep próbuje zmienić zaraz po wysyłce, mogą być czasowo niedostępne do edycji (bufor strumieniowania Google) - typowe opóźnienie do około 90 minut.
- Dane w raportach odświeżają się co 12 godzin - to nie jest analityka w czasie rzeczywistym.
- Rozszerzenie wysyłanych danych o nowe pola wymaga zmiany konfiguracji modułu i przygotowania odpowiednich kolumn w BigQuery - nie da się tego zrobić samodzielnie z panelu.
- Koszty usługi BigQuery/Google Cloud są niezależne od Hummerce i rosną wraz z ilością przechowywanych i przetwarzanych danych.
- Nie weryfikujemy konfiguracji pod kątem zgodności z prawem - przechowywanie danych klientów poza sklepem, w Google Cloud, sklep uwzględnia we własnej polityce prywatności.
- Więcej gotowych raportów Looker Studio osadzonych bezpośrednio w panelu sklepu - dziś dostępny jest raport historii.
- Rozszerzenie standardowego zestawu wysyłanych pól o kolejne dane sprzedażowe i marketingowe bez indywidualnej konfiguracji.
Czy raporty BigQuery i Looker Studio wymagają Google Analytics?
Nie. Dane sprzedażowe sklepu wystarczą do budowy raportów - Google Analytics można opcjonalnie podłączyć, żeby rozszerzyć analizę.
Czy budowanie raportów obciąża wydajność sklepu?
Nie. Raporty działają całkowicie po stronie Google - sklep tylko raz dziennie, w nocy, wysyła dane do BigQuery.
Czy raporty są aktualizowane na bieżąco?
Nie. Dane w BigQuery uzupełniają się raz dziennie, a raporty w Looker Studio odświeżają się co 12 godzin.
Czy Looker Studio jest płatny?
Samo narzędzie jest bezpłatne. Płatna jest usługa Google Cloud/BigQuery, do której trafiają dane - przy typowej skali sklepu koszt jest zwykle niewielki.
Ile trwa wdrożenie eksportu do BigQuery i pierwszego raportu?
Podstawowy eksport zamówień i towarów - od 4 h. Pierwszy raport w Looker Studio - od 4 h więcej, zależnie od liczby wykresów.
Czy można ograniczyć dostęp do raportu tylko dla wybranych osób?
Tak. Looker Studio pozwala nadać dostęp z rolą właściciela, edytora albo przeglądającego, osobno dla każdej osoby.
Chcesz sprawdzić, jak własne raporty sprzedaży mogłyby wyglądać dla Waszego sklepu? Umów bezpłatną prezentację.
- Konfiguracja w panelu: Konfiguracja -> Ustawienia, grupa BigQuery:
- Nazwa zbioru danych, Nazwa tabeli zamówień, Nazwa tabeli zamówionych towarów - nazwy odpowiadające strukturze przygotowanej w BigQuery,
- Zadanie włączone - włącza i wyłącza wysyłkę do BigQuery,
- Pokaż szczegółowe logi, Użyj mocka - tryb testowy, symuluje odpowiedzi BigQuery, nie zapisuje danych,
- Maksymalna ilość prób - ile razy moduł ponawia wysyłkę pojedynczego zamówienia po błędzie,
- Aktualizuj statusy zamówień w BigQuery, Aktualizuje zamówienia przy zmianie propertisów do BigQuery, Aktualizuj kolumnę ostatniej aktualizacji,
- Zapisz UTMy w zamówieniu - zapisuje parametry kampanii przy zamówieniu do dalszej analizy,
- Nazwa tabeli wpisów historii, Wyślij dane historii - eksport starszej historii zmian,
- Id raportu Looker Studio - identyfikator raportu osadzanego w zakładce Status -> Kopia zapasowa historii.
- Dane dostępowe do konta usługi Google Cloud - konfigurowane technicznie przy wdrożeniu, nie w panelu.
- Zadania cykliczne na liście zadań: BigQuery - Wysyłka zamówień, BigQuery - Wysyłka historii.
- Brak dedykowanych operacji w REST API - eksport działa jako zadanie cykliczne w tle.
- MCP (Asystent AI - serwer MCP): ogólne narzędzia konfiguracji modułu (ec2_module_describe, ec2_config_search, ec2_config_get, ec2_config_set) oraz podgląd zadań (ec2_tasks_list, ec2_task_log); brak dedykowanych narzędzi do BigQuery czy Looker Studio.
Moduł nie ma własnych komunikatów widocznych dla klienta - eksport działa w tle, bez wpływu na treść stron.
Moduł nie dodaje własnych parametrów towaru ani klienta - korzysta z istniejących danych zamówienia, towaru i klienta.