Real time revenue tracking με GTM, Flask και MySQL

Δευτέρα 24 Νοεμβρίου 2025

Σε αυτόν τον οδηγό θα παρουσιάσουμε, βήμα προς βήμα, πώς μπορούμε να στήσουμε ένα ολοκληρωμένο σύστημα καταγραφής τζίρου χρησιμοποιώντας το Google Tag Manager (web) και αποστέλλοντας δεδομένα προς ένα Server-Side GTM container, ώστε τελικά να αποθηκεύσουμε τις αγορές σε βάση MySQL και να γνωρίζουμε τον τζίρο του eshop σε πραγματικό χρόνο.

Ο στόχος δεν είναι να φτιάξουμε ακόμη ένα report, αλλά να έχουμε μια ανεξάρτητη καταγραφή των αγορών σε δική μας βάση δεδομένων. Με αυτόν τον τρόπο μπορούμε να γνωρίζουμε ανά πάσα στιγμή τον πραγματικό τζίρο, ακόμη κι αν παρουσιαστεί κάποιο πρόβλημα σε GA4, Google Ads, Facebook Ads ή σε οποιοδήποτε άλλο εργαλείο.

Το GA4 είναι εξαιρετικό για analytics, αλλά έχει ένα βασικό μειονέκτημα: είναι αργό. Σε περιόδους υψηλού τζίρου, όπως το Black Friday, η καθυστέρηση στο reporting μπορεί να οδηγήσει σε λάθος αποφάσεις. Όταν το Ad Spend πρέπει να προσαρμόζεται σε πραγματικό χρόνο, ένα τέτοιο ανεξάρτητο σύστημα καταγραφής αποδεικνύεται όχι απλώς χρήσιμο, αλλά απαραίτητο.

Με την υλοποίηση Web GTM → Server-Side GTM → MySQL, δημιουργούμε ένα pipeline που:

  • καταγράφει κάθε αγορά τη στιγμή που γίνεται
  • αποθηκεύει τα δεδομένα σε δικό μας server
  • λειτουργεί ανεξάρτητα από οποιοδήποτε analytics εργαλείο
  • είναι ιδανικό για real-time dashboards & άμεσες αποφάσεις budget

Ποια είναι η συνολική αρχιτεκτονική

Το σύστημα που θα στήσουμε βασίζεται σε τρία βασικά επίπεδα, καθένα με ξεκάθαρο ρόλο:

  1. Browser / dataLayer – δημιουργεί το purchase event με όλα τα δεδομένα της παραγγελίας.
  2. GTM Web Container – λαμβάνει τα δεδομένα από το dataLayer και τα στέλνει στον Server-Side GTM.
  3. Server-Side GTM → MySQL API – επεξεργάζεται, εμπλουτίζει και αποθηκεύει τις αγορές στη βάση.

Η ροή δεδομένων συνοψίζεται ως εξής:

Browser (dataLayer.purchase)
   ↓
GTM Web (Tag: Send to Server)
   ↓
Server-Side GTM (Client + Tag)
   ↓
REST API Endpoint (Flask/Node/PHP)
   ↓
MySQL (orders table)

Στόχος μας είναι κάθε layer να κάνει μόνο αυτό που πρέπει. Όχι παραπάνω, όχι λιγότερο. Όταν η αρχιτεκτονική είναι καθαρή, η διαχείριση, το debugging και η επέκταση του συστήματος γίνονται πολύ πιο απλά.

Γιατί MySQL και όχι απευθείας GA4/BigQuery;

Η αποθήκευση των παραγγελιών στη MySQL μας δίνει σημαντικά πλεονεκτήματα:

  • πραγματικός τζίρος σε λίγα milliseconds από τη στιγμή που γίνεται η αγορά
  • δεν εξαρτόμαστε από latency ή sampling του GA4
  • μπορούμε να φτιάξουμε δικά μας dashboards (Power BI, Looker Studio, Metabase)
  • εύκολη ενσωμάτωση σε custom εργαλεία, scripts ή alerts
  • δυνατότητα reconciliation με ERP ή παραγγελίες του site

Φυσικά είναι όλα δωρεάν!

Με λίγα λόγια, δίνουμε στο marketing και στο performance team τον τζίρο όπως πραγματικά συμβαίνει, χωρίς καθυστερήσεις και χωρίς εξαρτήσεις.

Το dataLayer είναι το θεμέλιο του συστήματος

Πριν ξεκινήσουμε οποιαδήποτε υλοποίηση στον GTM (web ή server-side), πρέπει να διασφαλίσουμε ότι το eshop στέλνει ένα σωστά δομημένο purchase event στο dataLayer. Χωρίς καθαρό και πλήρες event, όλο το pipeline θα βασίζεται σε μισές πληροφορίες, πράγμα που θα καταλήξει σε λάθος τζίρο ή δυσκολία στο debugging.

Το purchase event πρέπει να περιέχει ξεκάθαρα:

  • τον αριθμό παραγγελίας
  • το συνολικό ποσό
  • τα επιμέρους στοιχεία: shipping, tax, discount
  • τη λίστα προϊόντων
  • αναλυτικές πληροφορίες για κάθε προϊόν

Το πιο συνηθισμένο πρόβλημα που βλέπουμε στα eshop είναι ότι:

  • λείπει ο order_id
  • λείπει το coupon
  • δεν υπάρχει διαχωρισμός ανάμεσα σε subtotal, discount και tax
  • λείπουν τα item-level στοιχεία (brand, category, variant)
  • το event fire-άρει σε λάθος στιγμή

Για να έχουμε αξιόπιστη καταγραφή στον Server-Side GTM και MySQL, θα χρησιμοποιήσουμε μια καθαρή και σύγχρονη δομή purchase, βασισμένη στο Enhanced Ecommerce format του GA4.

Η προτεινόμενη δομή purchase event

Παρακάτω βλέπουμε ένα πλήρες και σωστά δομημένο παράδειγμα:

dataLayer.push({
  event: "purchase",
  ecommerce: {
    transaction_id: "ORDER12345",
    value: 74.90,
    currency: "EUR",
    tax: 0,
    shipping: 3.90,
    discount: 5.00,
    coupon: "BF2025",
    items: [
      {
        item_id: "SKU-00123",
        item_name: "Γυναικείο Φούτερ Oversized",
        item_brand: "BrandX",
        item_category: "Ρούχα > Γυναικεία > Φούτερ",
        item_variant: "Μαύρο / Medium",
        price: 39.95,
        quantity: 1
      },
      {
        item_id: "SKU-00456",
        item_name: "Joggers Unisex",
        item_brand: "BrandY",
        item_category: "Ρούχα > Unisex > Παντελόνια",
        item_variant: "Γκρι / Large",
        price: 39.95,
        quantity: 1
      }
    ]
  }
});

Γιατί αυτή η δομή είναι ιδανική

Σε αυτόν τον οδηγό, θέλουμε να στείλουμε το purchase από το browser στον Server GTM, και από εκεί να το αποθηκεύσουμε σε MySQL. Γι’ αυτό η δομή πρέπει:

  • να είναι απλή για parsing
  • να είναι συμβατή με GA4 (ώστε να μην γράφουμε διπλά payloads)
  • να περιέχει όλες τις κρίσιμες πληροφορίες τζίρου
  • να μπορεί να εμπλουτιστεί εύκολα στον Server-Side GTM

Με αυτήν τη δομή μπορούν να γίνουν:

  • άμεσοι υπολογισμοί τζίρου
  • εξαγωγή margin (αν θέλουμε να περάσουμε και COGS αργότερα)
  • κατηγοριοποίηση προϊόντων και aggregation ανά brand, category, SKU
  • δημιουργία real-time dashboards (π.χ. “Τζίρος κάθε 5 λεπτά”)

Πότε πρέπει να fire-άρει το purchase event

Το event πρέπει να fire-άρει μόνο στη σελίδα επιβεβαίωσης παραγγελίας, αφού έχει οριστικοποιηθεί η πληρωμή. Αυτό σημαίνει ότι:

  • δεν πρέπει να fire-άρει σε refresh
  • δεν πρέπει να fire-άρει σε back-forward navigation
  • δεν πρέπει να fire-άρει σε γρήγορες μεταφορές σε Single-Page-Applications

Τι πρέπει να διασταυρώσουμε πριν συνεχίσουμε

Πριν πάμε στο GTM Web, πρέπει να βεβαιωθούμε ότι το site:

  • στέλνει ένα μόνο purchase event
  • το event περιέχει ΟΛΑ τα απαραίτητα πεδία
  • τα prices αντικατοπτρίζουν την τελική χρέωση
  • η λίστα items έχει ακριβώς τις ποσότητες που αγοράστηκαν

Αν αυτά λειτουργούν σωστά, τότε όλα τα επόμενα βήματα γίνονται απλά. Αν όχι, τότε πρέπει πρώτα να γίνει fix στο επίπεδο του eshop. Το dataLayer είναι το “data contract” που τροφοδοτεί τα υπόλοιπα layers, και πρέπει να είναι ποιοτικό.

Στο επόμενο κομμάτι θα δούμε πώς ρυθμίζουμε τον GTM Web ώστε να πάρει το purchase event και να το στείλει καθαρά και σωστά στον Server-Side GTM.

Web GTM: Στέλνουμε ΜΟΝΟ τα απαραίτητα δεδομένα στον Server-Side GTM

Στον Web GTM το ιδανικό είναι να μην στέλνουμε ολόκληρο το dataLayer στον Server-Side GTM, γιατί αυτό αυξάνει το κόστος επεξεργασίας και μεταφοράς. Αντί για αυτό, επιλέγουμε να στείλουμε μόνο τις μεταβλητές που πραγματικά χρειαζόμαστε για την καταγραφή της παραγγελίας.

Για να το πετύχουμε αυτό, δημιουργούμε Data Layer Variables για τα βασικά στοιχεία του purchase, όπως:

  • transaction_id
  • value
  • currency
  • shipping / tax / discount
  • items (SKU, name, price, quantity)

Αυτές οι μεταβλητές διαβάζουν απευθείας από το ecommerce object του dataLayer και περιέχουν ακριβώς τις πληροφορίες που χρειάζεται ο Server-Side GTM.

Στη συνέχεια χρησιμοποιούμε το Stape Data Tag, στο οποίο περνάμε μόνο αυτές τις μεταβλητές. Έτσι ο Web GTM στέλνει στον Server GTM ένα καθαρό, μικρό και αποδοτικό σύνολο δεδομένων, χωρίς περιττές πληροφορίες.

Το tag ενεργοποιείται αποκλειστικά στο event purchase, οπότε κάθε παραγγελία στέλνεται μόνο μία φορά στον Server-Side GTM, χωρίς διπλές εγγραφές και χωρίς duplication.

Με αυτό το βήμα ολοκληρώνουμε την πλευρά του Web GTM. Από εδώ και πέρα, ο Server-Side GTM αναλαμβάνει να παραλάβει τα δεδομένα που του στείλαμε και να τα επεξεργαστεί.

Στο επόμενο κομμάτι θα δούμε πώς ο Server-Side GTM δέχεται αυτά τα δεδομένα χρησιμοποιώντας τον Data Client.

Server-Side GTM: Παραλαβή των δεδομένων μέσω του Data Client

Αφού ο Web GTM έχει στείλει τις μεταβλητές του purchase στον server container, το επόμενο βήμα είναι ο Server-Side GTM να μπορέσει να τις παραλάβει και να τις μετατρέψει σε ένα event που μπορούμε να επεξεργαστούμε.

Για να γίνει αυτό, χρησιμοποιούμε τον Data Client. Είναι ο client που αναγνωρίζει τα δεδομένα που έρχονται από το Stape Data Tag και τα μετατρέπει σε event data μέσα στον Server GTM.

Ο Data Client αναλαμβάνει:

  • να παραλάβει τις μεταβλητές που έστειλε ο Web GTM
  • να δημιουργήσει ένα νέο server-side event
  • να τοποθετήσει όλες τις τιμές μέσα στο event data

Το σημαντικό εδώ είναι ότι δεν χρειάζεται να κάνουμε μετατροπές. Οι τιμές που στέλνουμε από τον Web GTM εμφανίζονται αυτούσιες μέσα στο Server GTM, και μπορούμε να τις διαβάσουμε απευθείας από το event data.

Στο Debug Mode βλέπουμε ένα νέο event να δημιουργείται για κάθε purchase. Το event περιέχει όλα τα στοιχεία που χρειαστήκαμε για την καταγραφή τζίρου:

  • transaction_id
  • value
  • currency
  • shipping / tax / discount
  • την πλήρη λίστα των προϊόντων

Αυτό σημαίνει ότι ο Server-Side GTM έχει τώρα ένα καθαρό και μικρό payload, έτοιμο να το στείλει σε οποιοδήποτε σύστημα — στη δική μας περίπτωση, προς την MySQL.

Στο επόμενο κομμάτι θα δούμε πώς δημιουργούμε ένα tag στον Server GTM που θα στέλνει τα δεδομένα του purchase στο backend μας, όπου θα αποθηκευτούν στη MySQL.

Server-Side GTM: Στέλνουμε τα purchase events στο δικό μας endpoint (JSON HTTP Request)

Σε αυτό το σημείο ο Server-Side GTM έχει ήδη παραλάβει τα δεδομένα του purchase από τον Web GTM και τα έχει διαθέσιμα μέσα στο event data. Το επόμενο βήμα είναι να τα στείλουμε σε ένα δικό μας endpoint (π.χ. Flask app) που θα τα αποθηκεύει στη MySQL.

Για να το πετύχουμε χρησιμοποιούμε ένα tag τύπου JSON HTTP Request στον Server-Side GTM. Το tag αυτό παίρνει τα δεδομένα του event και τα προωθεί σε ένα URL που ορίζουμε εμείς, συνήθως κάτι σαν: 

https://api.mydomain.gr/gtm/purchase-log

Η λογική είναι απλή:

  • ο Data Client παραλαμβάνει το purchase και γεμίζει το event data
  • το trigger για τα purchase events ενεργοποιεί το JSON HTTP Request tag
  • το JSON HTTP Request στέλνει τα στοιχεία της παραγγελίας στο Flask app

Μέσα στο JSON HTTP Request επιλέγουμε μόνο τα πεδία που μας ενδιαφέρουν για την καταγραφή τζίρου, όπως:

  • transaction_id
  • value και currency
  • shipping / tax / discount
  • λίστα προϊόντων (SKU, name, quantity, price)
  • βασικές πληροφορίες context (ημερομηνία, ώρα, domain)

Έτσι ο Server-Side GTM λειτουργεί σαν ενδιάμεσος: παίρνει το purchase από τον browser, το οργανώνει σε event data και το στέλνει στο δικό μας backend, όπου θα γίνει η τελική αποθήκευση στη MySQL.

Στο επόμενο κομμάτι θα δούμε πώς υλοποιούμε αυτό το endpoint σε Flask, ώστε να δέχεται τα δεδομένα από το JSON HTTP Request και να τα γράφει σε πίνακα MySQL.

Flask endpoint: Δέχεται τα purchase events και τα γράφει σε MySQL

Τελικός στόχος όλου του setup είναι τα purchase events που περνάνε από τον Server-Side GTM να καταλήγουν σε έναν πίνακα MySQL. Για να το πετύχουμε, θα φτιάξουμε ένα απλό Flask app με ένα endpoint που θα δέχεται τα δεδομένα από το JSON HTTP Request και θα τα αποθηκεύει στη βάση.

Η λογική είναι απλή:

  • Ο Server-Side GTM στέλνει τα στοιχεία της παραγγελίας στο URL του Flask app.
  • Το Flask endpoint διαβάζει το body του request (σε μορφή JSON).
  • Κάνει έναν βασικό έλεγχο (π.χ. να υπάρχει transaction_id και value).
  • Κάνει insert τα δεδομένα στον πίνακα MySQL.

Παράδειγμα δομής πίνακα στη MySQL

Ένας απλός πίνακας για καταγραφή τζίρου μπορεί να είναι κάπως έτσι:

orders_log
----------
id                (AUTO_INCREMENT, PRIMARY KEY)
order_id          (VARCHAR)
order_value       (DECIMAL)
currency          (VARCHAR)
shipping          (DECIMAL)
tax               (DECIMAL)
discount          (DECIMAL)
items_json        (JSON ή TEXT)
created_at        (DATETIME)
source            (VARCHAR)   -- π.χ. "gtm-ss"

Μπορούμε αργότερα να σπάσουμε τα προϊόντα σε ξεχωριστό πίνακα (order_items), αλλά για μια πρώτη υλοποίηση, αρκεί να κρατήσουμε τα items σε JSON.

Βασικό παράδειγμα Flask app

Παρακάτω ένα απλό παράδειγμα Flask app που δέχεται POST κλήσεις στο /gtm/purchase-log και αποθηκεύει τις παραγγελίες στο orders_log. 

from flask import Flask, request, jsonify
import mysql.connector
from datetime import datetime

app = Flask(__name__)

# Ρύθμιση σύνδεσης με MySQL
db_config = {
    "host": "localhost",
    "user": "my_user",
    "password": "my_password",
    "database": "my_database",
    "charset": "utf8mb4"
}

def get_db_connection():
    return mysql.connector.connect(**db_config)

@app.route("/gtm/purchase-log", methods=["POST"])
def purchase_log():
    data = request.get_json(silent=True) or {}

    # Βασικά πεδία που περιμένουμε από τον Server-Side GTM
    order_id  = data.get("transaction_id")
    value     = data.get("value")
    currency  = data.get("currency", "EUR")
    shipping  = data.get("shipping", 0)
    tax       = data.get("tax", 0)
    discount  = data.get("discount", 0)
    items     = data.get("items", [])

    if not order_id or value is None:
        return jsonify({"status": "error", "message": "Missing order_id or value"}), 400

    conn = get_db_connection()
    cursor = conn.cursor()

    insert_sql = """
        INSERT INTO orders_log
        (order_id, order_value, currency, shipping, tax, discount, items_json, created_at, source)
        VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s)
    """

    import json
    items_json = json.dumps(items, ensure_ascii=False)
    now = datetime.utcnow()

    cursor.execute(
        insert_sql,
        (order_id, value, currency, shipping, tax, discount, items_json, now, "gtm-ss")
    )

    conn.commit()
    cursor.close()
    conn.close()

    return jsonify({"status": "ok"}), 200

if __name__ == "__main__":
    app.run(host="0.0.0.0", port=5000)

Στην πράξη, ο Server-Side GTM θα στέλνει στο endpoint αυτό ακριβώς τα πεδία που περιμένουμε (transaction_id, value, currency, shipping, tax, discount, items κ.λπ.), όπως τα έχουμε ορίσει στο JSON HTTP Request tag.

Από τη στιγμή που το Flask app καταγράφει σωστά τις παραγγελίες στη MySQL, έχουμε πλέον ένα πλήρες σύστημα: purchase στο dataLayer → Web GTM → Server GTM → Flask → MySQL, που μας δίνει real-time τζίρο ανεξάρτητα από GA4 ή οποιαδήποτε άλλη πλατφόρμα.

Reverse Proxy σε Apache και ενεργοποίηση SSL για το Flask endpoint

Για να μπορέσει ο Server-Side GTM να στείλει τα purchase events στο Flask app, πρέπει το Flask endpoint να είναι διαθέσιμο με ασφαλές URL (HTTPS) και να βρίσκεται πίσω από έναν production-ready web server. Ο πιο συνηθισμένος τρόπος σε Linux περιβάλλον είναι να χρησιμοποιήσουμε έναν Apache reverse proxy.

Το Flask τρέχει συνήθως σε localhost (π.χ. 127.0.0.1:5000), αλλά ο Server GTM χρειάζεται ένα public HTTPS URL, όπως: 

https://api.mysite.gr/gtm/purchase-log

Ο Apache αναλαμβάνει να δεχτεί το request, να το τερματίσει με SSL και να το προωθήσει εσωτερικά προς το Flask app που τρέχει το endpoint.

1. Ενεργοποιούμε τα modules του Apache


sudo a2enmod proxy
sudo a2enmod proxy_http
sudo a2enmod ssl
sudo a2enmod headers

Τα modules αυτά επιτρέπουν στον Apache να λειτουργεί σαν proxy και να υποστηρίζει HTTPS.

2. Δημιουργούμε Apache Virtual Host για το API

Στο αρχείο του virtual host (π.χ. /etc/apache2/sites-available/api.conf) προσθέτουμε: 


    ServerName api.mysite.gr

    # Redirect όλα τα HTTP σε HTTPS
    Redirect permanent / https://api.mysite.gr/



    ServerName api.mysite.gr

    SSLEngine on
    SSLCertificateFile /etc/letsencrypt/live/api.mysite.gr/fullchain.pem
    SSLCertificateKeyFile /etc/letsencrypt/live/api.mysite.gr/privkey.pem

    # Βοηθάει σε CORS και headers
    Header always set Access-Control-Allow-Origin "*"

    # Reverse proxy προς το Flask
    ProxyPreserveHost On
    ProxyPass        /gtm/ http://127.0.0.1:5000/gtm/
    ProxyPassReverse /gtm/ http://127.0.0.1:5000/gtm/

Με αυτό το setup:

  • το https://api.mysite.gr/gtm/purchase-log φτάνει στον Apache
  • ο Apache το προωθεί στο http://127.0.0.1:5000/gtm/purchase-log
  • το Flask app χειρίζεται το request

3. Ενεργοποιούμε το site & κάνουμε reload


sudo a2ensite api.conf
sudo systemctl reload apache2

4. Εγκατάσταση SSL με Let’s Encrypt

Για να αποκτήσουμε SSL certificate, τρέχουμε: 


sudo apt install certbot python3-certbot-apache
sudo certbot --apache -d api.mysite.gr

Μετά την εγκατάσταση, το HTTPS ενεργοποιείται αυτόματα και το Flask endpoint είναι πλέον προσβάσιμο με ασφαλή σύνδεση.

5. Τι κερδίζουμε με αυτό το setup


  • Το Flask app δεν εκτίθεται απευθείας στο internet.
  • Ο Apache αναλαμβάνει SSL, security headers και routing.
  • Ο Server-Side GTM μπορεί να στέλνει δεδομένα με HTTPS, όπως απαιτείται.
  • Έχουμε ένα καθαρό public API URL για logging των orders.

Με αυτό το κομμάτι ολοκληρώνουμε την υποδομή: το Flask app είναι πλέον έτοιμο να δέχεται events από τον Server GTM και να τα γράφει στη MySQL με ασφάλεια.

Τελική αρχιτεκτονική και σύνοψη του συστήματος

Ας δούμε συνολικά πώς δένουν όλα μεταξύ τους, από τη στιγμή που ο χρήστης ολοκληρώνει μια παραγγελία, μέχρι τη στιγμή που η πληροφορία αυτή γράφεται στη MySQL και είναι διαθέσιμη για real-time τζίρο. 

1) Browser / Eshop
   - Το eshop κάνει dataLayer.push() με event "purchase"
   - Περιλαμβάνει transaction_id, value, currency, items κ.λπ.

2) Web GTM
   - Το trigger "purchase" ενεργοποιεί το Stape Data Tag
   - Το Data Tag χρησιμοποιεί συγκεκριμένες μεταβλητές (transaction_id, value, items...)
   - Στέλνει ΜΟΝΟ αυτά τα δεδομένα στον Server-Side GTM

3) Server-Side GTM (Data Client)
   - Ο Data Client παραλαμβάνει τα δεδομένα από το Data Tag
   - Δημιουργεί server-side event με event data που περιέχει τα στοιχεία της παραγγελίας

4) Server-Side GTM (JSON HTTP Request tag)
   - Trigger για purchase events
   - Παίρνει από το event data transaction_id, value, currency, items κ.λπ.
   - Τα στέλνει στο endpoint του Flask app

5) Flask app
   - Δέχεται το request από τον Server GTM
   - Ελέγχει ότι υπάρχουν τα βασικά πεδία (π.χ. order_id, value)
   - Κάνει insert την παραγγελία στον πίνακα orders_log της MySQL

6) Apache Reverse Proxy + SSL
   - Ο Apache εκθέτει το Flask endpoint με HTTPS (π.χ. https://api.mysite.gr/gtm/purchase-log)
   - Κάνει reverse proxy προς το Flask που τρέχει σε localhost

Με αυτό το pipeline έχουμε πλέον ένα ανεξάρτητο σύστημα καταγραφής τζίρου, το οποίο:

  • βασίζεται στα πραγματικά purchase events του eshop
  • δεν εξαρτάται από GA4, Google Ads, Facebook κ.λπ.
  • γράφει τις παραγγελίες απευθείας σε MySQL
  • μπορεί να τροφοδοτήσει dashboards, alerts και αναφορές σε πραγματικό χρόνο

Ο τζίρος δεν είναι πλέον κάτι που «βλέπουμε» μόνο μέσα από εργαλεία analytics. Είναι ένα dataset που ελέγχουμε εμείς, σε δική μας βάση δεδομένων, με δυνατότητα επέκτασης σε ό,τι reporting ή αυτοματοποίηση θέλουμε (π.χ. δυναμική προσαρμογή budget ανά ώρα).

Κλείνοντας…

Ελπίζω αυτός ο οδηγός να βοηθήσει όσους θέλουν να έχουν πραγματικό έλεγχο στα δεδομένα τους και να βλέπουν τον τζίρο του eshop τους όπως ακριβώς συμβαίνει: σε πραγματικό χρόνο, χωρίς καθυστερήσεις και χωρίς να εξαρτώνται από τρίτους.

Σε όλους τους performance marketers που θα ριχτούν στη μάχη του Black Friday, εύχομαι ειλικρινά καλούς τζίρους, καθαρά δεδομένα και καμπάνιες που “γράφουν” εκεί που πρέπει.

Καλή επιτυχία και καλά conversions! 🚀🖤

Dimitris Bachtsevanis