Cómo exportar datos sin procesar de Google Analytics

¿Por qué necesita recopilar datos sin procesar sin muestrear? Para obtener datos completos para informes de marketing y estimar correctamente la eficiencia publicitaria. En este artículo, exploraremos cómo puede recopilar datos sin procesar y dónde almacenarlos.

Google Analytics es un líder indiscutible entre los servicios de análisis web. Es gratis, fácil de usar y proporciona información sobre los KPI clave de los negocios en línea. Sin embargo, existen limitaciones en el sistema que le impiden profundizar en los datos y explorarlos desde todos los lados.

1. Los datos que ve en los informes de Google Analytics siempre se agregan y este proceso está fuera de control.
2. Muestreo, que puede distorsionar seriamente sus datos y conducir a decisiones comerciales equivocadas.
3. Los informes pueden contener solo un número limitado y solo combinaciones específicas de parámetros y cifras clave.
4. Límite en un número de líneas.
5. Tiempo de procesamiento de datos: si usa una versión gratuita de Google Analytics, debe esperar entre 24 y 48 horas para que el sistema complete el procesamiento de datos.

Afortunadamente, la mayoría de estos problemas se pueden resolver con datos sin procesar. Muy bien, ¿eh? Averigüemos cómo obtener datos sin procesar.

Configure la recopilación automática de datos sin procesar a través de OWOX BI Pipeline: todas las visitas que se envían desde su sitio web a Google Analytics se envían a Google BigQuery en paralelo. Gracias a esto, cada golpe está disponible en GBQ en unos minutos.

Las tablas con datos de sesión se forman de acuerdo con el algoritmo OWOX BI; este proceso se describe en detalle en nuestro centro de ayuda. Al mismo tiempo, OWOX BI utiliza una estructura de datos compatible con la estructura GA, bajo la cual se escriben muchos ejemplos de consultas SQL. Esto ahorra tiempo a su equipo en la preparación de informes.

La recopilación de datos de aciertos sin procesar con OWOX BI le brinda estos beneficios:

• Los datos de comportamiento del usuario se transfieren a Google BigQuery en tiempo real y sin restricciones en la cantidad de visitas.
• En Google Analytics, el número de parámetros de usuario está limitado: 20 en la versión estándar y 200 en la versión de pago. Pero en GBQ puede recopilar tantos parámetros personalizados como desee y crear informes más profundos para un análisis detallado.
• Puede generar informes en GBQ sin muestreo y restricciones en el número y compatibilidad de parámetros y dimensiones, para cualquier período.
• A diferencia de Google Analytics, en BigQuery puede recopilar y utilizar datos personales de clientes, incluidas direcciones de correo electrónico y números de teléfono.
• OWOX BI calcula el valor de cada sesión. Gracias a esto, puedes calcular el ROI/ROAS para usuarios nuevos y antiguos. Y puede evaluar la efectividad de la publicidad para diferentes regiones, grupos de productos, páginas de destino, versiones móviles y aplicaciones.
• El servicio le permite actualizar retrospectivamente los datos sobre costos, usuarios y transacciones ya cargados en GBQ. Puede tener en cuenta los pedidos comprados, las devoluciones después de la compra o, por ejemplo, averiguar qué estaba haciendo el nuevo suscriptor en su sitio web 30 días antes del registro.
• Todos los días, OWOX BI compara los datos en su BigQuery con la información de GA y reporta discrepancias significativas. No pierde ningún dato importante que los rastreadores de terceros no puedan proporcionar.

Cómo configurar la recopilación de datos sin procesar de un sitio web en Google BigQuery usando OWOX BI:

1. Utilice su cuenta de Google para iniciar sesión.
2. Elija qué datos desea recopilar en GBQ, proporcione accesos y cree una canalización de datos.
3. Copie el código de seguimiento y publíquelo en el sitio web de la forma que le resulte más cómoda.

Puede descargar instrucciones detalladas sobre cómo configurar la carga de datos sin procesar desde el sitio web a BigQuery.

Google Analytics le permite recuperar información mediante API. En particular, la API de informes centrales le permite acceder a dimensiones y métricas para la vista de informes que elija desde fuera de la interfaz de GA.

Además, existe una solución alternativa que le permitirá acceder a los datos de cada hit y facilitar la integración de datos. Esto se puede lograr utilizando la funcionalidad API junto con dimensiones personalizadas en Google Analytics.

Las dimensiones personalizadas se pueden usar para capturar, analizar y visualizar información que no se presenta en Google Analytics de manera predeterminada. Puede utilizar dimensiones personalizadas como claves para combinar información de GA y otros sistemas, así como para mejorar sus informes con información relevante para su negocio. Por ejemplo, puede guardar la identificación de usuario de su base de datos y usarla para integrar acciones en línea y fuera de línea.

Ejemplos de dimensiones personalizadas:

1. Marca de tiempo del hit: una dimensión personalizada con ámbito de hit que captura la marca de tiempo exacta cuando ocurrió el hit, en el formato aaaa-mm-ddThh: mm: ss con el desplazamiento de la zona horaria.
2. ID de sesión: una dimensión personalizada del ámbito de la sesión que recopila un valor aleatorio único, que se utiliza para identificar visitas que pertenecen a la misma sesión.
3. ID de cliente : una dimensión personalizada de ámbito de sesión que recopila el valor único asignado al dispositivo del cliente desde la cookie _ga.
4. ID de usuario : una dimensión personalizada de hit-scope que recopila el valor que representa a un usuario que ha iniciado sesión en su sitio web, lo que le permite identificar todas las sesiones y hits de este usuario en particular.

El mérito de esta lista de ejemplos es para Simo Ahava por su excelente publicación sobre cómo mejorar la recopilación de datos con dimensiones personalizadas y Google Tag Manager.

¿Por qué una API no es una solución perfecta?

¿La API de Google Analytics resolverá el problema del muestreo? Depende de cuánto tráfico reciba su sitio web. Si el tráfico no es demasiado alto y elige un período de informe corto, se puede evitar el muestreo. Por otro lado, deberá ejecutar cientos de consultas para obtener datos sin muestrear.

Dado que la información se exportará desde Google Analytics, también se aplicarán todas las condiciones de procesamiento de datos de GA, incluida la compatibilidad de dimensiones y métricas y el tiempo de procesamiento de datos. Pero para nuevas empresas y proyectos pequeños, la API podría funcionar como una solución temporal. Simo Ahava tiene una excelente publicación en su blog donde explora lo que se puede considerar fallas en el esquema de datos de Google Analytics.

También existen límites y cuotas específicas para la API de Google Analytics, como la cantidad de dimensiones y métricas en una consulta y la cantidad de datos que puede extraer por día.

Además, necesitará espacio para almacenar la información exportada. Esto nos lleva a un enfoque más sofisticado que seguramente resultará ventajoso para su negocio.

Google Analytics 360 no es una herramienta barata, pero obtienes lo que pagas y más. Además de beneficiarse de las funciones avanzadas de la plataforma de pago, los usuarios de Google Analytics 360 pueden exportar datos sin procesar a nivel de sesión y de visitas de Google Analytics a Google BigQuery a través de la integración nativa.

Hay dos opciones de exportación entre las que puede elegir:

1. Datos exportados continuamente . Con esta opción, cada día obtiene un archivo exportado con los datos de Google Analytics del día anterior y otros tres archivos exportados con los datos del día actual. Los datos de los servicios de Google vinculados también están disponibles.
2. Exportar datos continuamente . Esta opción le permite obtener datos más actualizados con exportaciones a Google BigQuery cada 10 a 15 minutos. En este caso, Google BigQuery factura $0.05 adicionales por cada gigabyte de datos procesados. Tenga en cuenta que los datos de los servicios vinculados a Google Analytics, como DoubleClick for Publishers, AdSense y AdX, solo se pueden exportar para el día anterior, diariamente.

Cuando vincula inicialmente una vista de Google Analytics a Google BigQuery, Google Analytics 360 exportará automáticamente 10 mil millones de visitas o 13 meses de datos históricos a BigQuery. ¿No es un gran negocio para aquellos que han estado luchando con el muestreo todo este tiempo?

Y aquí está la guinda: los usuarios de Google Analytics 360 reciben $500 por mes en crédito para cubrir el costo de importar, almacenar y procesar datos en Google BigQuery.

Alternativamente, puede clonar los hits que está enviando a Google Analytics y procesar esa información clonada en algún lugar fuera de GA. Para esto, puede intentar almacenar las visitas en sus propios servidores o usar una solución basada en la nube. Los datos de hit-scope por sí solos no le darán datos de la fuente, el medio o la campaña, ni le darán información sobre el costo del anuncio o la ubicación. Sin embargo, este enfoque le permitirá obtener visitas sin procesar tan pronto como se envíen desde su sitio web y usarlas para fines que no requieren datos a nivel de sesión, como enviar correos electrónicos transaccionales oportunos e identificar problemas con el rendimiento del sitio web.

Si no desea gastar tiempo y dinero en diseñar su propio conector, un equipo de analistas de BI de OWOX puede ayudarlo. Regístrese para una demostración para solicitar una reunión y descubra los detalles sobre cómo OWOX puede satisfacer sus necesidades comerciales.

Ya sea que se trate de una pequeña empresa emergente o de una gran empresa, hay una serie de factores a considerar al elegir un sistema de almacenamiento de datos. Cualquiera que sea la opción que elija, aquí hay un resumen rápido de lo que debe buscar:

• Capacidades de procesamiento de datos . La recopilación de datos sin procesar es buena y todo eso, pero si no puede procesarlos y extraer la información que necesita, estos datos no le serán de utilidad.
• La capacidad de escalar de manera flexible en función de los requisitos de su negocio . A medida que crezca su negocio, querrá que su almacén se adapte en consecuencia.
• Altos estándares de seguridad . Debe estar seguro de que sus valiosos datos están protegidos y totalmente bajo su control.
• Costo razonable .

Afortunadamente para todos nosotros, no hay necesidad de reinventar la rueda, especialmente porque ya existen buenos servicios como Google BigQuery, un almacén de datos basado en Google Cloud Platform diseñado para el análisis de datos.

Google BigQuery permite almacenar y procesar miles de millones de filas (¡eso es gigabytes y petabytes de datos!) utilizando una sintaxis similar a SQL. Increíble velocidad de procesamiento? Cheque. ¿Escalabilidad? Cheque. ¿Seguridad de datos sin igual? Cheque. El servicio proporciona todo lo necesario para el análisis avanzado de grandes cantidades de datos.

Google BigQuery es un servicio pago, pero solo paga por la cantidad de datos almacenados y procesados. Los primeros 10 gigabytes almacenados y 1 terabyte procesado por mes son gratuitos. Después de eso, Google cobra $0.02 por cada gigabyte almacenado y $5 por cada terabyte procesado. De acuerdo con los términos de servicio al momento de escribir este artículo, los nuevos usuarios de BigQuery también obtienen un crédito de $300 para gastar durante 12 meses.

¿Por qué Google BigQuery no es una solución perfecta?

Si es completamente nuevo en GBQ, es posible que tenga que entender cómo se organiza la información en este servicio.

En primer lugar, tenga en cuenta que GBQ admite campos anidados y repetidos. Dado que los datos de Google Analytics están organizados en una estructura jerárquica de visitas, sesiones y usuarios, es posible que deba aprender a consultar los datos para acceder a los valores de estos campos anidados y repetidos.

Consulte estas referencias convenientes para las cláusulas JOIN y FLATTEN: es posible que necesite usarlas mucho. Otra cosa a tener en cuenta al usar BigQuery es que algunas métricas disponibles en la interfaz de Google Analytics no se calcularán automáticamente, como el total de usuarios y el total de eventos.

Exportar datos sin procesar de Google Analytics es más fácil de lo que parece a primera vista. Ya sea que decida invertir en una solución lista para usar o crear la suya propia, depende de usted. Simplemente no deje que este gran activo quede sin usar.

Aproveche los datos que recopila. Busque nuevos conocimientos. Integrar. Experimento. Conozca el pulso de su sitio web y conéctese con los clientes cuando más lo necesiten. Y recuerda que siempre puedes hacer preguntas en la sección de comentarios a continuación. ¡Con gusto le responderemos!

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