Rola event stormingu w projektowaniu analityki

Event storming coraz częściej wychodzi poza obszar czysto techniczny i staje się jednym z najskuteczniejszych narzędzi do projektowania sensownej, biznesowo osadzonej analityki internetowej. Zamiast skupiać się od razu na tagach, kodach śledzących i dashboardach, zaczynamy od rozmowy o tym, co naprawdę dzieje się w produkcie – o zdarzeniach, które mają znaczenie dla klientów i dla organizacji. Dzięki temu analityka przestaje być dodatkiem do systemu, a staje się jego integralną częścią, wspierającą decyzje i rozwój.

Dlaczego event storming idealnie pasuje do analityki internetowej

Od kliknięć do zdarzeń domenowych

Klasyczne podejście do analityki internetowej zaczyna się często od listy rzeczy do zmierzenia: kliknięcia, odsłony, przewinięcia, czas na stronie. W efekcie powstaje zestaw metryk, które trudno połączyć z realnymi celami biznesowymi. Event storming odwraca tę logikę. Punkt wyjścia stanowią zdarzenia domenowe – fakty, które zachodzą w świecie użytkownika i biznesu, a nie w kodzie czy w narzędziu.

Podczas warsztatu uczestnicy – produktowcy, marketing, analitycy, developerzy, UX – wspólnie tworzą wizualną historię procesu, np. ścieżki zakupowej. Zamiast mówić: „mierzymy kliknięcia w baner”, opisują: „użytkownik zainteresował się ofertą” czy „użytkownik porzucił koszyk po zobaczeniu kosztów dostawy”. Dopiero potem te fakty przekładane są na konkretne interakcje w interfejsie. Analityka staje się wtedy naturalnym odwzorowaniem procesów biznesowych, a nie listą przypadkowych eventów w Google Analytics czy innym narzędziu.

Wspólny język dla biznesu, IT i analityki

Jednym z największych problemów w projektowaniu analityki jest brak wspólnego zrozumienia tego, co mierzymy. Biznes mówi o lejku sprzedaży, IT o requestach i endpointach, marketing o kampaniach, a analitycy o konwersjach i atrybucji. Event storming spłaszcza te różnice, narzucając formę prostych zdań opisujących fakty: „Klient złożył zamówienie”, „Użytkownik zapisał się do newslettera”.

Takie zdarzenia są zrozumiałe niemal dla wszystkich interesariuszy. Gdy zostaną już ustalone i nazwane, można przypisać je do konkretnych miejsc w produkcie, systemów oraz narzędzi pomiarowych. Zyskujemy spójne definicje: co znaczy „rejestracja”, kiedy faktycznie mamy „porzucony koszyk”, jak identyfikujemy „pierwszą aktywację” użytkownika. Brak tej spójności to jedna z głównych przyczyn chaosu w danych i nieufności do raportów. Event storming pomaga ten problem wyeliminować na etapie projektowania.

Od warsztatu do mapy zdarzeń analitycznych

Efektem dobrze przeprowadzonego warsztatu event storming jest rozłożona w czasie mapa zdarzeń – swoista opowieść o tym, co robi użytkownik, jakie decyzje podejmuje system i jakie wyniki biznesowe z tego wynikają. Dla analityki internetowej taka mapa staje się bezpośrednim szkieletem planu pomiarowego. Każde najważniejsze zdarzenie biznesowe z żółtej karteczki można później przełożyć na zdarzenie analityczne z klarowną nazwą i strukturą parametrów.

W odróżnieniu od klasycznego „dopisywania” tagów do istniejącego produktu, tutaj śledzenie jest projektowane równolegle do procesów domenowych. Pozwala to uniknąć sytuacji, w której po kilku sprintach rozwoju nie mamy danych do oceny nowej funkcji, bo nikt jej nie uwzględnił w wymaganiach analitycznych. Event storming w naturalny sposób wymusza myślenie: „czy to zdarzenie jest istotne do mierzenia?” już w chwili, gdy jest ono definiowane.

Jak przeprowadzić event storming pod kątem analityki internetowej

Przygotowanie: dobór uczestników i zakres

Aby event storming mógł realnie wesprzeć projektowanie analityki, kluczowy jest skład uczestników. Potrzebni są przedstawiciele co najmniej czterech perspektyw: biznes (właściciel produktu, marketing), technologia (developerzy, architekt), analityk danych lub digital, oraz UX / product design. Każda z tych osób wnosi inne rozumienie tego, co jest ważnym zdarzeniem, jak je nazwać i gdzie je ulokować.

Drugim istotnym krokiem jest ustalenie zakresu. Zamiast „całej platformy” lepiej wybrać konkretny przepływ: ścieżkę rejestracji, proces zakupu, onboarding, korzystanie z kluczowej funkcji. Pozwoli to pogłębić zrozumienie i szczegółowo zaplanować śledzenie, zamiast tworzyć płytki, zbyt ogólny model, który później trudno sensownie zaimplementować.

Warsztat: identyfikacja zdarzeń kluczowych dla pomiaru

Trzon warsztatu stanowi burza mózgów wokół pytania: co się dzieje w procesie z perspektywy użytkownika i biznesu? Każde zdarzenie zapisujemy na osobnej karteczce, w formie dokonanej, np. „Użytkownik utworzył konto”, „Klient wybrał metodę płatności”. Z perspektywy analityki szczególnie istotne są:

• zdarzenia świadczące o skokowej zmianie stanu (np. rozpoczęcie sesji trial, pierwsza płatność, rezygnacja),
• punkty decyzji użytkownika (np. akceptacja regulaminu, wybór wariantu, kliknięcie w ofertę),
• moment powstania wartości biznesowej (np. opłacone zamówienie, zapis do programu lojalnościowego),
• sygnały problemów (np. błąd płatności, odrzucenie weryfikacji, przekroczenie limitu).

Już na tym etapie analityk może zaznaczać karteczki, które potencjalnie będą kluczowymi eventami w narzędziu typu GA4, CDP lub produktowym systemie analitycznym. Dzięki temu projekt śledzenia nie jest czymś, co powstaje w izolacji, lecz wynika bezpośrednio z wiedzy całego zespołu.

Wzbogacanie zdarzeń o kontekst pod dane

Po ułożeniu ciągu zdarzeń przychodzi moment na dodanie im kontekstu analitycznego. Dla każdego ważniejszego zdarzenia warto odpowiedzieć na pytania:

• jakie atrybuty tego zdarzenia mogą być przydatne w analizie (np. wartość koszyka, typ urządzenia, źródło ruchu, wariant testu A/B),
• jakie identyfikatory będą potrzebne (ID użytkownika, ID sesji, ID kampanii, ID eksperymentu),
• czy zdarzenie dotyczy konkretnego obiektu (produkt, kategoria, dokument, plan taryfowy).

To właśnie na tym poziomie event storming łączy się bezpośrednio z projektowaniem modelu danych. Nie chodzi już tylko o to, że „Użytkownik dodał produkt do koszyka”, ale także: jaki produkt, skąd przyszedł, jaki wariant UI widział, czy to była kolejna próba w danej sesji. Tak przygotowana mapa pozwala później stworzyć dobrze ustrukturyzowany schemat eventów analitycznych, który będzie spójny z architekturą informacji i potrzebami raportowania.

Priorytetyzacja: co naprawdę warto mierzyć

Nadmierna liczba eventów i parametrów jest równie szkodliwa jak ich brak. Po zidentyfikowaniu pełnego obrazu procesu warto wspólnie zdecydować, które zdarzenia są:

• krytyczne – bez nich nie ocenimy sukcesu produktu ani nie zoptymalizujemy lejka,
• ważne – przydatne w optymalizacji, ale niekonieczne na start,
• opcjonalne – potencjalnie ciekawe, lecz możliwe do dodania w kolejnych iteracjach.

Event storming pomaga tę decyzję osadzić w realnym kontekście biznesowym. Nie patrzymy już na eventy jak na „fajne do wykresu”, lecz jako na odzwierciedlenie konkretnych momentów procesu, które inni uczestnicy warsztatu dobrze rozumieją. Taki priorytetowy plan pomiaru ułatwia także kontrolę kosztów przechowywania i przetwarzania danych.

Od mapy eventów do implementacji śledzenia

Przekład zdarzeń domenowych na eventy techniczne

Po zakończonym warsztacie pojawia się kluczowe zadanie: przekształcenie zdarzeń domenowych w konkretne eventy, które zostaną zaimplementowane w kodzie i narzędziach analitycznych. Typowe kroki to:

• mapowanie zdarzeń na komponenty frontendu i backendu,
• określenie momentu „wysłania” eventu (po sukcesie akcji, po jej rozpoczęciu, przy błędzie),
• wybór nazw technicznych dla eventów i ich parametrów (spójnych z nazewnictwem z warsztatu),
• zaplanowanie struktury danych tak, by była czytelna w wielu narzędziach (np. w GA4, w hurtowni danych, w narzędziach produktowych).

To etap, w którym analityk i developerzy ściśle współpracują. Event storming dostarcza im głównych scenariuszy oraz zdjęcie „całego procesu”, dzięki czemu łatwiej uniknąć dublowania eventów, niespójnych nazw czy braków w identyfikatorach.

Projektowanie planu pomiarowego na podstawie warsztatu

Mapa zdarzeń z warsztatu może zostać niemal bezpośrednio przepisana na formalny plan pomiarowy. W prostszej formie każdy wiersz takiego planu zawiera:

• nazwę zdarzenia biznesowego z mapy,
• nazwę eventu w narzędziu analitycznym,
• listę parametrów wraz z ich typem oraz przykładowymi wartościami,
• informację, z którego systemu zdarzenie będzie pochodzić (frontend, backend, aplikacja mobilna, serwer reklamowy),
• priorytet oraz sposób wykorzystania (np. KPI, analiza lejka, segmentacja, atrybucja).

Taki dokument staje się praktycznym „mostem” między efektem event stormingu a implementacją i raportowaniem. Ponieważ jego treść wynika ze wspólnego warsztatu, jest on dużo lepiej zrozumiały dla całej organizacji niż tradycyjne, techniczne specyfikacje tagowania.

Walidacja implementacji z wykorzystaniem mapy

Gdy eventy są już zaimplementowane, przychodzi czas na weryfikację. Zamiast sprawdzać jedynie, czy dane „wpadają” do narzędzia, można przejść po mapie zdarzeń z warsztatu i symulować realne scenariusze użytkownika, obserwując, czy odpowiadające im eventy pojawiają się w strumieniu danych.

Takie podejście pozwala wykryć:

• luki (brakujące eventy w krytycznych momentach procesu),
• niespójności (różne nazwy tego samego zdarzenia w różnych kanałach),
• błędy w kolejności (eventy wysyłane w innej sekwencji niż wynika z logiki biznesowej),
• niepotrzebne eventy (rejestrowanie działań technicznych bez wartości analitycznej).

Mapa z event stormingu pełni tu rolę „kontraktu”, do którego można porównać rzeczywistą implementację. Dzięki temu testy stają się dużo bardziej biznesowo sensowne niż zwykłe sprawdzenie, czy licznik eventów rośnie.

Łączenie danych webowych, aplikacyjnych i backendowych

W nowoczesnej analityce rzadko wystarcza wyłącznie śledzenie frontendu strony www. Coraz częściej kluczowe informacje znajdują się w systemach backendowych, CRM, systemach płatności czy narzędziach marketing automation. Event storming, pokazując cały proces od perspektywy użytkownika aż po systemy wewnętrzne, pomaga zaplanować spójne identyfikatory i struktury eventów tak, aby później dało się je połączyć.

Jeżeli na mapie widzimy, że „Użytkownik zarejestrował konto”, „System wysłał e‑mail powitalny”, „Użytkownik kliknął w link aktywacyjny”, a następnie „Klient dokonał pierwszej płatności”, to możemy zawczasu zaprojektować wspólne ID użytkownika i śledzenie tych kroków w różnych systemach. W efekcie możliwe staje się zbudowanie pełnego obrazu ścieżki klienta, obejmującego nie tylko to, co dzieje się w przeglądarce, ale także poza nią, co jest kluczowe dla customer analytics i analityki atrybucyjnej.

Wykorzystanie event stormingu do budowy dojrzałej kultury analitycznej

Od jednorazowego warsztatu do ciągłego modelowania

Event storming bywa traktowany jako jednorazowa aktywność – sesja na początku projektu. Dla analityki internetowej znacznie bardziej wartościowe jest podejście, w którym warsztaty są powtarzane przy ważniejszych zmianach w produkcie: wprowadzeniu nowych funkcji, przeprojektowaniu ścieżek, zmianie modelu biznesowego.

Dzięki temu mapa zdarzeń staje się „żywym” artefaktem. Zmieniające się procesy biznesowe są od razu odzwierciedlane w projektowaniu śledzenia, a nie tylko w kodzie. Unikamy sytuacji, w której po roku rozwoju okazuje się, że połowa funkcji nie ma sensownego pokrycia w danych. Systematyczne aktualizowanie mapy eventów to jeden z filarów dojrzałej kultury analitycznej.

Wspólne definiowanie metryk i KPI

Na bazie zdarzeń z event stormingu łatwiej jest wspólnie zdefiniować metryki i KPI, które faktycznie mają znaczenie. Zamiast narzucać gotowy zestaw wskaźników, można przejść przez mapę procesu i zapytać: które zdarzenia oznaczają sukces z perspektywy użytkownika, a które z perspektywy biznesu?

Na przykład: „Użytkownik ukończył onboarding w 3 krokach”, „Klient powrócił w ciągu 7 dni po pierwszym logowaniu”, „Użytkownik aktywnie korzystał z funkcji X w ostatnich 30 dniach”. Takie definicje są znacznie bliższe realnym celom produktu niż proste „konwersje” typu zakup czy wypełnienie formularza. Co ważne, są one zakorzenione w zdarzeniach, które zespół sam wcześniej nazwał i zrozumiał podczas warsztatu.

Lepsza komunikacja wokół zmian w produkcie

Gdy organizacja przyjmuje event storming jako standard przy projektowaniu i zmianie procesów, pojawia się dodatkowy efekt uboczny: usprawniona komunikacja. Zmiany w produkcie można opisywać nie tylko w kategoriach zadań deweloperskich, ale także w kategoriach nowych lub zmodyfikowanych zdarzeń domenowych.

Przykładowo: zamiast zgłoszenia „dodajemy nowy typ powiadomienia push”, pojawia się informacja „po zdarzeniu X i Y pojawi się nowe zdarzenie Z – wysłane powiadomienie o promocji”. Dla zespołu analitycznego od razu jasne jest, że trzeba to nowe zdarzenie włączyć w plan pomiaru, dodać parametry (np. segment, wariant treści) i zaktualizować raporty. Wspólny język zdarzeń skraca czas potrzebny na zrozumienie wpływu zmian na dane.

Budowanie zaufania do danych i decyzji

Ostatecznym celem dobrze zaprojektowanej analityki jest zwiększanie zaufania do danych oraz decyzji podejmowanych na ich podstawie. Event storming pomaga w tym na kilku poziomach. Po pierwsze, zdarzenia są zdefiniowane i nazwane wspólnie, więc ich znaczenie jest znane szerokiemu gronu interesariuszy. Po drugie, mapa procesu ułatwia weryfikację, czy dane naprawdę odzwierciedlają to, co się dzieje z użytkownikami w produkcie.

Po trzecie, przejście od surowych kliknięć do przemyślanych zdarzeń domenowych sprawia, że raporty nabierają sensu i są łatwiejsze do interpretacji: zamiast patrzeć na setki technicznych eventów, interesariusze widzą ciąg zrozumiałych faktów. W efekcie łatwiej jest powiązać działania optymalizacyjne z realnymi zmianami w zachowaniu użytkowników, a organizacja chętniej opiera decyzje na danych, które rozumie i którym ufa.