Category Archives: google

Problemi u merenju srpskih medijskih sajtova

Posted on by
5

Dragi medijski sajtovi u Srbiji… imate problem (u većini slučajeva).

Napomena: Huge Medija nije ni u kakvim ugovornim obavezama sa bilo kojim od spomenutih sajtova.

Pre nekoliko meseci (tačnije kraj novembra 2013-te) na Blogomaniji 2013 želeo sam na radionici posvećenoj analitici – predstavim probleme koje mogu zadesiti sajtove svake namene, strategije koje mogu da se preduzmu onda kada pogledamo analitiku (podsećalo je na šahovsku simultanku),  podsetim prisutne kako da izađu iz problema koji se zove srpski sajtovi unutar Chrome-a koje Google detektuje kao hrvatske, kako domaći medijski sajtovi ne prate analitiku kako bi trebali i zašto su u problemu… Ovaj članak se vraća na poslednju stavku – problem u kome se nalaze medijski sajtovi.

Šta se promenilo za 3 meseca? Blic je promenio način merenja tj unapredio je postojeću analitiku. Bravo. Ali to je to. Niko ništa.

U nastavku je pregled nekoliko najvećih sajtova kao i implementaciji Google Analitike na istim (zaključno sa 1.3.2014.).

Dodatak: lista je povećana sa još 8 sajtova koji imaju bitniju posetu (hvala na komentarima)

Implementacija koda za praćenje poseta sa Google Analitikom - najposećeniji informativni portali

Implementacija koda za praćenje poseta sa Google Analitikom – najposećeniji informativni portali

Šta možemo zaključiti iz ove slike ili tabele sa pregledom načina implementacije?

Medijske sajtove (uglavnom) ne zanima publika koja ih posećuje. Svetli primeri su NaDlanu, Novosti (uz čudnu implementaciju zajedno sa Gemius kodom za praćenje) i Blic. Zašto? Implementacijom naprednog Google Analytics koda obezbedili su svojim marketing menadžerima ili predstavnicima prodaje uvid u demografiju svojih posetilaca.

Šta se dešava sa ostalima? Kod za praćenje je jednostavno stavljen kako bi davao osnovne podatke o posetama. Pitanje je i kako se podaci i koriste. RTS čak ima prastati JavaScript kod za praćenje koji uskoro više neće biti validan.

Zašto postavljam pitanje o tome kako se koriste podaci koji itekako mogu pomoći vlasnicima sajtova da bolje shvate svoju publiku i načine monetizacije svog sadržaja

? Zato što su ovi podaci na raspolaganju svakome, besplatni, zavise od profilisanja posetilaca i njihovog prethodnog ponašanja a ne upitnika koji treba da popune. Zato što dobijanje ovih informacija zahteva tako malo truda. Zato što su pored demografije dobijamo i interesovanja i teme. Moćno zar ne? Ali, kao što vidimo, niko ne koristi.

Poslednjih 8 meseci interfejs Google Analitike vrišti o tome da je moguće videti demografiju i interesovanja posetilaca web sajta jednostavnom promenom koda na web sajtu. U pitanju je sledeća promena.

Neophodna promena Google Analytics koda za pobedu

Neophodna promena Google Analytics koda za pobedu

Da li su sajtovi spremni za prelazak na Univerzalnu Analitiku? Prema svemu gorenavedenom – teško, sem nekoliko svetlih primera.

A šta je Univerzalna Analitika – poslednja verzija Google Analitike, sa novim (boljim) načinom merenja, koja će postati jedina moguća – nakon migracije starih podataka. Pitanje je da li su podaci koji sada postoje dobri. Kakva je svrha migracije podataka u novu formu ako stari sadržaj nije kvalitetan.

Naravno – ono što ne vidimo je kako su nalozi za analitiku namešteni i kako primaju podatke sa gorenavedenih sajtova. Prateći iskustvo i situacije na terenu – videli smo previše stvari. Zaključke i probleme kao i rešenja smo opisali u prethodnom članku (engleski).

Promenite ili adaptirajte svoje kodove – iznenadićete se novim kvalitetom informacije koje možete dobiti i kako vaš marketing može bolje razumeti šta redakcije rade i to bolje prodavati.

Vidimo se uskoro na netu. Uskoro.

Misbehaviors in Google Analytics

Posted on by
Reply

Often professionals working with Google Analytics tend to forget the basics of implementation. Not that they are bad at this – but most of the time they don’t think at all of problems that can happen during the website development, developers gone wild… and they tackle problem at the end – when their service is called upon.

Lets try for beginning, to set things up from the start – before professionals take over and do their magic. Data of website owners/companies should be OK. First step in setting things right is proper implementation of tracking code.

Working with programmers and development teams, it came to my knowledge that most of the time – tracking code implementation is just a line in their checklist. No real thinking about what has to be there, which code to use etc… But this line item happen all the time and developer habits die hard. Team or programmers modulize implementation and their only concern is to place tracking ID. No mention of changes in tracking code or methods for collecting data.

At this moment in time (end of February 2014) we have 2 possible ways – Classic and Universal. Stated in Developers part of Google Universal Analytics Upgrade Center in Phase 3 Universal Analytics will be Out of Beta and it will  consist of all beautiful stuff we have in Classic Analytics (remarketing and support for display advertising (demographics is already implemented)).

However, nothing is stoping you or any other website owner to have this data already. Most of “old” websites use some sort of implemented GA (for Google Analytics), either as Sync or Async version, with or without Display Advertising support (so called dc.js implementation) or just plain Universal Analytics code (analytics.js).

But why this blog post?

Developers do their job and move on. Implementation of GA is no simple task and so many things can go wrong. We have sevelar point of failure and we will cover it below. In process of implementation there are several things

  1. creation of property (either Universal or Classic)
  2. adjustments to code – extras (optional)
  3. placement of final code on template pages at the right place
  4. verification of how things were implemented and do they work

Point 4 is solvable with Google Tag Assistant – nice little piece of extension for Chrome. It can detect various implementation ways, all problems and can suggest solution. When verification exist, Point 3 is easy to change if there is any problem. Which moves us to Point 1 (and 2) which is origin of problem.

How and what do you want to track?

Choosing Analytics property

Choosing Analytics property

Using Universal is a clear win as this is clear path of Google Analytics toward better understanding of traffic and analysis available for all. But until Phase 3 of Universal Analytics we can not expect to have remarketing (essential for great AdWords campaigns), demographics and interests (however we started noticing this data in Universal some time ago).

Anyway, all Classic properties created now or in past will be migrated with all data. Until then, one of the clear paths we like to do is to have 2 properties per website in order to have complete view on visitors and their actions and habits. Back to code that has to be implemented. Whichever type of analytics you choose, have in mind that developers must implement it properly. How does it look like?

Different codes for different properties

Different codes for different properties

Each code must be implemented in its basic form properly and at the right place. Take a look at difference between Classic and Classic with Display Advertising enabled – just one line of code, that makes great difference if you have Google AdWords campaigns and you analyze data and are in desperate need of demographics.

What is wrong than?

In our experience – 5 out of 10 clients we saw in the past month have Universal Analytics activated on property level but actual code on site is Classic. This is one problem.

We’ve seen also usage of Universal code with Classic property. It seems that someone jumped into Universal wagon without changing property type or upgrading. Anyhow, these things can be seen if you compare how you defined property and code implemented on site.

Also, we see wrong position of either Analytics code on web page. In order to verify that everything is OK there must be clear oversight of all parts from creation of property, implementation and checking if it is placed properly. We strongly encourage clients if they are at classic analytics (ga.js) implementation to move to async code (and check current status) and to add display advertising option  (dc.js) in order to understand their audience (and have great advertising).

In the future this property will migrate to Universal and there will be no harm d0ne. If clients have Universal Analytics we let them be, but advise to add additional code in order to take advantage of good remarketing (Classic code with Advertising support – dc.js implementation). And it is simple as that.

Control and understand – that we do not live in perfect world. Understand that developers with low priority tasks just put code where it should be without consulting with specialist. Accept the fact that there is so much data within Google Analytics that can explain a lot of business issues and help them solve.

But first of all – do you know was the implementation done right? We know that misbehaviors exist and that we have to deal with them at the start – not at the end.

— If you are ok with your current setup you should go further.

Superweek 2014

Posted on by
Reply

We’ve been to SuperWeek 2014 in Hungary, with support from Google, and it was a blast. In case you did not know, it is one of a kind conference dedicated to Web Analytics. Created by Bánóczy Zoltán and his company AALL, SuperWeek is a place to be if you deal with web analytics in any professional way, and in case you are living in Europe.

Tagline of conference is:

SUPERWEEK conference is a unique, anual European gathering of data evangelists, analysts and thought leaders of the Modern Web Industry.

I would say:

Place to learn and to share, place where you can see where to aim for, place to find and educate clients.

Being there is great investment and of great value. Not all things are publicly available (certain presentations and talks) and are limited to ones who were there.

My credentials

My credentials

The Speakers

All the people you know from their blogs, companies… the ones that matter. And certanly Avinash. Being The Star of this community, he was mentioned non stop, day before his arrival. There was almost worship moments with mentioning of his name. Certanly, Mr Kaushik is the person who is, based on his history and effort and results, the one who moves industry forward with his exposure and evangelizm of actionable measurement and involvement with clients. About his speach – little later.

Boys and gals gave us their overview of the market, tools, insights, strategies and overall – where do we move as industry and how to deal with clients (both internal and external).

By personal opinion, first day was packed with great sessions, and the last 2 days were just like cherry on the top. Great talks and exhange with speakers beside Avinash.

Content

Good people gathered all available presentations and data on Dropbox so feel free to use them (beside official one download link above). Some of them are usable only to people who were there as there is a big context behind presentations. This is one of the reasons to be next year in Hungary. Hear the people, ask the questions, interact.

The conference

It would be shame to take out certain speakers and their themes as it would be long list of lectures and presentations I attended, and I am afraid to miss someone. However, I can pinpoint themes and takeaways suitable for companies, like the one I represent.

Speakers at SuperWeek by Søren Mortensen

Speakers at SuperWeek by Søren Mortensen

This region of Europe still does not have the agency of size like the one we’ve seen on SuperWeek, which is a problem. We can not relate to problems these kind of companies cope with. Most of questions going to speakers were oriented toward practical problems agencies and professionals have. Big companies have big problems, big headcount and clients that have big problems. We have less bodies in office, many clients and wrong ratio between quality and profit. To be more descriptive – we have problem puting price of our services.

As there is no mature market for this kind of services (in region), and the clients have just entered this land of web analytics – everything is very fragile and full of child-disease-like situations. To us – anything that produces value and not-so-obvious consulting or business measurement (read : how to put a price on new visitor) is new and strange, and never before seen. SuperWeek was and will be a place to educate ourself and clients, place to learn how to move forward.

The tools and services that make life easier – is important thing that I can take away from SuperWeek. Open discussion and panels with sharing of best practices – the best.

The venue

At first, mentioned mountain in Hungary (Galyatető) sounded like a bad idea. But being there – it is a great spot. Like a retreat, with no interuptions, distractions – total devotion to things that matter.

SuperWeek 2015 – see you there next year.

Google Analytics – Model dodeljivanja (Attribution Model) – prvi deo

Posted on by
3

Attribution Model je jedna od najznačajnijih tema kada je u pitanju merenje rezultata web oglašavanja. Ujedno je to jedna od najzanimljivijih tema web analitike :), jer je toliko komplikovan i izazovan.

Attribution Model je nešto što zahteva duboko razumevanje poslovnog modela Vašeg klijenta i razumevanje kako različiti marketinški kanali zajedno dovode do stvaranja prodaje i konverzija.

Dakle, pre nego što počnete da koristite Attribution Model, potrebno je da proverite da li zaista razumete način poslovanja klijenta, njegove industrije, ciljnog tržišta i ciljeva koje je klijent postavio pred Vas. Jer, ako je odgovor ne, onda možete primeniti pogrešan model i izgubiti novac.

Attribution Model prevazilazi granice Google Analytics-a i veoma je široka i ozbiljna tema. Ovaj blog članak govori samo o razumevanju i korišćenju Google Analytics Attribution modela.

Pre nego što počnemo da se bavimo Attribution modelom postoji nekoliko tema koje bih želeo da objasnim unapred, kako bih olakšao razumevanje naprednih tema kasnije u radu:

Konverzije

Definicija konverzija se razlikuje u Multi channel funnel izveštajima. To može biti konverzija (Goal conversion) ili e-commerce transakcija.

Vrste konverzija

Nadalje u tekstu, kada god budem govorio o konverzijama, govoriću o konverzijama u odnosu na Multi Channel Funnel kanale. Ako je potrebno spomenuti neki drugi tip konverzije, to ću posebno naglasiti.Ukupna konverzija u Multi Channel Funnel izveštajima je zbir ukupnog broja konverzija (Goal conversion) i e-commerce transakcija.

Kanali (Acquisition channels)

Acquisition channels ili drugačije rečeno “marketing kanali”, “digitalni kanali’ ili jednostavno ‘kanali’ su izvori saobraćaja na vašem sajtu . Na primer: Paid search, Organic Search, Direct, Social Media, Email, Affiliate, Referral, itd su svi primeri kanala. U Multi Channel Funnel izveštajima se svi ovi kanali obično nazivaju marketing kanalima ili kanalima.

Očistite podatke iz Analitike

Budite veoma oprezni šta postavljate kao cilj konverzije. Ponekad ljudi koji se bave marketingom postavljaju konverzije kao što su: poseta početnoj stranici sajta ili poseta određenoj kategoriji na sajtu. Nemojte ovo nikako raditi! Pratite samo one ciljeve koji su korisni za vaše klijente. Irelevantni ciljevi mogu drastično iskriviti vašu stopu konverzije i podatke u Multi Channel Funnel izveštajima. Zaključci iz pogrešnih podataka će rezultirati pogrešnim marketinškim odlukama i vaš klijent neće ceniti to.

Multi Channel Funnel Izveštaji

Kroz Multi Channel Funnel Izveštaje možete odrediti :

  1. Kako marketinški kanali omogućavaju zajedno stvaranje konverzija.
  2. Koliko je vremena prošlo od početnog interesovanja posetioca (“prvog klika”) i njegove kupovine/konverzije
  3. Kakvu su ulogu imali referali, google pretraga (organic search) i plaćeni oglasi imali u stvaranju konverzije.
  4. Kako pripisati konverziju određenom marketinškom kanalu.

Postoji 5 tipova Multi Channel Funnel Izveštaja  u Google Analitici :

  1. Overview report – Ovaj izveštaj sadrži Multi Channel Funnel Visualizer (Vizualizator konverzija za više kanala) pomoću koga možete da zamislite kako različiti marketinški kanali rade zajedno do stvaranja konverzije.
  2. Assisted Conversions Report – Ovaj izveštaj pokazuje koliko je interakcija svaki marketinški kanal pokrenuo, pomagao i završio. On takođe pokazuje vrednost i pomoćne i poslednje interakcije koja je dovela do konverzije.
  3. Top Conversion Path Report – Ovaj izveštaj pokazuje sve jedinstvene putanje konverzija koje vode do stvaranje konverzija. On takođe pokazuje broj konverzija iz svake putanje i vrednost tih konverzija.
  4. Time Lag Report – Ovaj izveštaj pokazuje koliko je vremena (u danima) potrebno za posetioca da napravi konverziju. Kroz ovaj izveštaj možete da dobijete uvid u dužinu vašeg ciklusa online prodaje.
  5. Path Length Report – Ovaj izveštaj pokazuje koliko je bilo potrebno interakcije za posetioca da napravi konverziju. .

Razlike između podataka u Multi Channel Funnel izveštajima i drugih izveštaja u Google Analitici

U Multi Channel Funnel izveštajima, konverzija može biti obična konverzija (Goal Conversion) ili e-commerce transakcija. U svim standardnim izveštajima se pod konverzijom misli na običnu konverziju (Goal Conversion), dok je e-commerce transakcija posebno napomenuta. Dakle, ukupan broj konverzija u Multi Channel Funnel izveštajima se razlikuje od ukupnog broja konverzija u standardnim izveštajim .

Podaci u Multi Channel Funnel izveštajima imaju zakašnjenje do 2 dana.

Putanja konverzije (Conversion Paths)

To je niz interakcija (klikovi , posete, prikazi) sa digitalnim marketing kanalima tokom perioda od 30 dana koje dovode do konverzije . Na primer:

  1. korisnik vidi reklamu na GDN mreži
  2. čita omiljeni blog
  3. klikne na Google Search oglas
  4. ponovo vidi reklamu na GDN mreži
  5. poseti sajt direktno
  6. napravi konverziju.

Ovde se posetilac susreće sa 6 kanala marketinga pre nego što napravi konverziju. Google Analitika će pokazati put konverzije u top conversion path izveštaju.

Multi channel Funnel podaci

Multi channel Funnel podaci su kombinacija podataka konverzija i putanje konverzije. Pošto se podaci u Multi channel Funnel izveštajima pojavljuju sa zakašnjenjem od 2 dana, ne možete videti podatke za danas ili juče. Takođe, nećete videti ove podatke ukoliko se nije dogodila ni jedna konverzija na sajtu u poslednjih 30 dana.

Interakcija

Interakcija je izloženost marketing kanalima. Na primer, u gornjoj šemi, posetilac je pod uticajem 6 različitih kanala marketinga pre nego što obavi kupovinu. Svaka izloženost se vodi pod imenom “interakcija” u Multi Channel Funnel izveštajima.

Napomena: Google Analitics može da beleži do 5000 interakcija po jednom putu do konverzije.

Tipovi interakcija

Postoji nekoliko vrsta interakcija . Na primer :

  • Interakcije na osnovu položaja – Prva interakcija (first interaction), srednja interakcija (middle interaction), pomoćna interakcija (assisted interaction) i poslednja interakcija (last interaction).
  • Interakcije na osnovu tipa – klik, impresija, direktna poseta
  • Interakcije na osnovu kampanje ili izvora saobraćaja  – ključne reči, kampanja itd.

Svaka interakcija izuzev poslednje interakcije može se nazvati pomoćna interakcija. Svaka interakcija osim prve i poslednje interakcije može se nazvati srednja interakcija.

Vrste analize interakcija

U Google Analitici postoje dve vrste analize interakcija :

  1. Assist Interaction Analysis – je analiza svih interakcija osim poslednje interakcije
  2. First Interaction Analysis – je analiza svih prvih interakcija

Vrste oznake kanala

 Postoje dve vrste oznake kanala u Google analitici:Assisted Conversions

  • Standardne oznake kanala
  • Prilagođene oznake kanala (Custom segments)

Standardne oznake kanala su unapred određene oznake kanala . Na primer: ‘ ‘paid search’, ‘organic search’, ‘referral’, ‘display’, ‘email’, ‘social’, ‘direct’ i ‘drugi izvori ” su podrazumevane, standardne oznake kanala. Prilagođene oznake kanala  su oznake definisane od strane korisnika. Na primer , “brendirane ključne reči”, “zakup prostora na portalima”, itd.

Analiza putanje konverzija

Možete analizirati putanju konverzije promenom primarne dimenzije u Top Conversion Path izveštaju:

Analiza putanje konverzije

Analiza putanje konverzije

Možete skakati na 17 osnovnih dimenzija za analizu putanje konverzije:

  1. Basic Channel Grouping Path
  2. Source/Medium Path
  3. Source Path
  4. Medium Path
  5. Campaign Path itd.

Sve ove dimenzije su prilično razumljive i ako se poigrate  sa njima u svojim izveštajima, možete dobiti prilično dobru ideju o tome kako svaki od njih doprinosi stvaranju konverzije.

Segmentiranje putanje konverzije

Možete segmentirati putanju konverzije pomoću opcije “conversion segment” (segmenti konverzije) . Oni su napredni segmenti u običnim Google Analitics izveštajima ali su namenjeni posebno za Multi channel Funnel izveštaje.

Segmentiranje putanje konverzije

Segmentiranje putanje konverzije

Kroz segmente konverzija možete izolovati i analizirati specifične podgrupe putanja konverzija. Postoje dve vrste segmenata konverzija: Standardni segmenti konverzija i segmenti konverzija definisani od strane korisnika.

Napomena: Trebalo bi da pogledate svoje Multi channel Funnel izveštaje u profilima koji nisu filtrirani. Filtrirani profili mogu dati iskrivljenu sliku o putanjama konverzija.

Šta je to Attribution Model?

Nakon što smo se upoznali sa nekim osnovnim pojmovima, vreme je da odgovorimo na pitanje: Šta je to Attribution Model?.

To je proces razumevanja i dodeljivanja određenog značaja marketing kanalima koji na kraju mogu dovesti do konverzije. Attribution Model je skup pravila koja određuju koji je marketinški kanal najefektivniji po pitanju stvaranja konverzija. Ili jednostavno, skup pravila koji određuju u koji marketinški kanal treba investirati najviše.

Zašto treba da koristiti Attribution Model?

Trebalo bi da koristite Attribution Model kako bi razumeli ponašanje pre kupovine posetilaca. Zašto ti ljudi kupuju na sajtu? Šta se dešava pre nego što kupe? Šta  ih je navelo da obave kupovinu ili završe neki prethodno definisani cilj? Najbitniji zaključak koji možete dobiti iz Attribution Model je da možete odrediti najefikasniji marketinški kanala za investiranje.

Mnogi marketaši / analitičari i dalje ocenjuju učinak marketinške kampanje po broju konverzija koju su ostvarili. Ovo je polu-optimalan način vrednovanja rada kanala digitalnog marketinga. Ako marketinški kanal ne izvrši direktno konverziju, možda može biti da pomaže u stvaranju konverzije. Može se desiti da marketinški kanal inicira proces same konverzije. Dakle, pre nego što odbacite ili označite kanal marketinga kao neefikasan, tj odlučite da više ne ulažete u određeni  kanal,  morate utvrditi sledeće stvari :

  • Broj konverzija koje je inicirao  kanal.
  • Broj ostvarenih konverzija po kanalu.

Oba ” Display(GDN) ” i “e-mail” kanala su siromašni rođaci Search marketing kanala. To je uglavnom zato što oni uglavnom ne dobijaju veliki značaj za stvaranje konverzija. Ali oni mogu da pomognu u pokretanju procesa stvaranja konverzija. Dakle, pre nego što ih označimo kao neefikasne ili pre nego što odlučimo da prestanemo sa ulaganjem u njih, veoma je važno analizirati broj indirektnih konverzija pomoću Assist Interaction analize.

Digitalni marketing je kao fudbalska igra. Uspeh igre zavisi od celog tima. Ne možete izdvojiti jednu osobu i dati mu ceo kredit za pobedu samo zato što se desilo da je to osoba koja je direktno dala najveći broj golova. Cela ekipa, oni koji su mu dodali loptu, odbrana, golman, svi igraju važnu ulogu u ostvarivanju pobede.

Ovim dolazimo do kraja prvog dela o priči o Attribution Modelu. U drugom delu ćemo se više pozabaviti vrstama Attribution modela, osnovnim modelima Attribution modela. Videćemo kako je moguće napraviti sopstvene Attribution modele i proći kroz ceo postupak pravljenja. Odgovorićemo na pitanja kako izabrati odgovarajući Attribution model, zašto su značajne prva i poslednja interakcija u samom putu konverzije i na samom kraju proći kroz praktičan primer primene Attribution modela.

Blogomanija 2013

Posted on by
Reply

Oooo da, bili smo na Blogomaniji, aktivno učestvovali (dva predavača i saradnici) i družili se.

Blogomanija je sjajno mesto za upoznavanje sa ljudima iz industrije, onih koji žele da uđu u priču o sadržaju, viđanju raznih poslovnih modela, odnosima prema društvenoj odgovornosti, razumevanju kako se stvara posao i iz kojih motiva se pravi. Mesto dobrih radionica i učenja konkretnih stvari.

Ukratko – Srđan Erceg (naš CEO i suvlasnik) je pričao o tome – “Kako se dolazi do najboljih priča“. Kako je to izgledalo, možete pogledati ovde.

Prezentacija je nepotrebna, kako ćete pred sobom imati potpuni audio-vizuelni doživljaj.

Drugog dana, sam pričao o analitici na predavanju  “Zašto se bojite merenja?” i radionici “Hajde da ga merimo“. Obe prezentacije su dole uz snimke koji će biti postavljeni malo kasnije kada ekipa iz Live-e.tv postavi materijale.

Po meni, bitan momenat svakog posla – bilo iz ugla medijske kuće, ecommerce sajta ili jednostavnog bloga – neophodno je merenje. Ali se mnogi plaše istog. Zašto?

Izvorni tekst možete naći ovde.

Radionica o merenju je po meni bila sjajno mesto za razmenu iskustava i tumačenja raznih izvora. Lično, prevazišla je moja očekivanja, tako da skoro nismo ni dotakli spremne analitike nekih klijenata, već smo imali konkretne upite od lokalnih portala. Sjajna interakcija, dobri kontakti, odlični komentari i otvorenost. Otvorenost ljudi koji žele da saznaju i da dele znanje me je zatekla 🙂 na pozitivan način. Ovo je odličan znak da industrija ide dalje i da evoluira. Hvala vam svima.


Vidimo se sledeće godine.