Beneficios clave de Google Analytics 4, o por qué debería cambiar ahora

El 16 de marzo de 2022, Google anunció que cerraría Universal Analytics el próximo año. La versión estándar dejará de funcionar el 1 de julio de 2023 y Universal Analytics 360 dejará de procesar visitas a partir del 1 de octubre de 2023. Todos los que aún no se hayan cambiado al nuevo Google Analytics 4 pronto tendrán que hacerlo, ya que permanecen en el la versión anterior no funcionará.

En este artículo, analizamos las principales ventajas de Google Analytics 4 y por qué no debe retrasar su transición a la nueva versión.

Durante la última década, las personas comenzaron a vivir en Internet y acceder regularmente desde múltiples dispositivos. Si antes analizábamos cookies, dispositivos, navegadores, visitas de publicidad contextual, búsqueda y redes específicas, ahora es extremadamente importante analizar el flujo de un usuario específico a través de dispositivos, plataformas y productos.

Hoy, las empresas que conocen a sus clientes ganan. La última actualización de Google Analytics refleja el hecho de que ahora entendemos a un usuario no como un conjunto de cookies sino como una persona específica. Entendemos que pueden actuar en diferentes plataformas y que los perfiles de un individuo en todas las plataformas deben estar conectados.

Según las estimaciones de los gigantes analíticos occidentales, existe la siguiente situación en los mercados de EE. UU. y Europa occidental:

• El 85% de las empresas citan la gestión de la experiencia del cliente como su prioridad. Esto significa que invierten en seguimiento y análisis de la experiencia del cliente. Entienden que es necesario construir un negocio y análisis en torno al usuario y no en torno al flujo de tráfico y sesiones que muestra el sistema de análisis.
• El 40% de las empresas construyen su marketing utilizando el modelo de marketing basado en cuentas (ABM). Esta es una estrategia para resaltar y construir una comunicación personal con un cliente específico.

Las cookies se están convirtiendo poco a poco en una cosa del pasado. Su vida útil es limitada y la capacidad de trabajar con cookies de terceros es limitada. Ya no son una fuente confiable de datos sobre personas ni un soporte confiable para construir una plataforma analítica. En consecuencia, Google Analytics 4 se está alejando de las cookies.

En 2021, Google Analytics experimentó una gran actualización que cambió muchas cosas:

• Arquitectura
• Canalizaciones de datos
• Mecánica de adquisición de datos e identificación de usuarios
• Eventos automáticos
• capacidades analíticas;
• integraciones
• Interfaz

Google Analytics y muchos otros sistemas analíticos tienen una arquitectura basada en sesiones/cookies con un identificador raíz para cada conjunto de cookies. En Google Analytics, este identificador se llama ID de cliente. También hay sesiones, visitas de usuarios, a partir de las cuales se construyen todos los informes. En un momento, esto era un requisito previo para cambiar a un modelo de operación del sistema de comercio electrónico. Pero con el tiempo, han surgido muchos errores y problemas relacionados con el modelo de sesión. Por ejemplo, crear análisis de cohortes normales, contar conversiones y evaluar campañas publicitarias en términos de su efectividad e impacto en los negocios fue una aventura.

Google Analytics 4 es un sistema basado en eventos y usuarios. Todo en Google Analytics 4 se basa en el usuario (no en la sesión), y cualquier interacción con el sitio web se considera un evento. Los eventos se registran y la ruta del usuario a través del sitio web se construye a partir de ellos. De hecho, al trabajar con estos eventos, al igual que con las microconversiones, podemos crear la atribución basada en embudos que muchas empresas necesitan para evaluar la efectividad de las inversiones en marketing en Internet lo antes posible.

A primera vista, poco ha cambiado en términos de canalización de datos. En Universal Analytics, puede configurar el sitio web y el seguimiento de aplicaciones móviles a través de Firebase. Pero, ¿qué teníamos realmente? Había una canalización de datos desde el sitio web y una canalización de datos independiente desde las aplicaciones móviles. Para conectarlos, tuvo que hacer una cantidad razonable de retoques con las cookies. Además, había una tubería de datos separada del sistema CRM con ID de usuario. Si por alguna razón no podíamos asignar la ID de usuario, usamos Google Signals en su lugar.

Ahora, Google Analytics 4 puede usar los datos como una sola canalización: sitio web + aplicación + ID de usuario. Anteriormente, teníamos tres canalizaciones de datos independientes, mientras que ahora tenemos informes unificados sobre sitios web, aplicaciones móviles e ID de usuario. Además, ya no necesita crear una vista separada en ID de usuario. Google Analytics 4 ha abandonado las vistas por completo: todo se configura a nivel de propiedad.

Anteriormente, los datos se obtenían a partir de cookies o de la información que podía recopilar de forma independiente sobre el usuario, como la ID de usuario de sus sistemas CRM, ERP, CMS o PPM.

Ahora a cada usuario se le puede asignar simultáneamente una ID de usuario, Google Signals y, lo que es más importante, una ID de dispositivo. Si no puede usar la identificación de usuario, puede reemplazarla con la identificación del dispositivo. Todas las estadísticas se basan en el usuario o el identificador de dispositivo unificado, no en las cookies. Anteriormente, una persona que visitaba un sitio web desde dos navegadores diferentes pero desde el mismo dispositivo tenía dos ID de cliente diferentes. Esto significaba que no era posible vincular estadísticas para estas identificaciones si no había autorización en el sitio web y no había una identificación de usuario. Según Google Analytics, se trataba de dos visitantes diferentes. Ahora, gracias a Device ID, estas visitas se pueden unir a un perfil bajo el capó de Google Analytics 4.

Anteriormente, después de instalar Google Analytics en el sitio web, recibíamos campos vacíos. Solo recibimos tráfico que no siempre se recogía correctamente porque la empresa, por ejemplo, tenía varios dominios y el seguimiento entre dominios no estaba configurado. Este problema era especialmente relevante para las pequeñas y medianas empresas. Las empresas recibieron estadísticas inútiles, según las cuales poco se podía entender o predecir sobre la efectividad de las inversiones publicitarias.

Ahora, tras la instalación, Google Analytics 4 configura eventos automáticos de forma predeterminada: páginas vistas, desplazamiento, clics salientes, descargas de archivos y más. Esto permite a las personas que no están bien versadas en Google Analytics y no quieren perder el tiempo obtener el evento predeterminado de fábrica. Esto permitirá a los especialistas en marketing que trabajan con estos análisis obtener información para evaluar y predecir su desempeño.

Universal Analytics es famoso por sus informes complejos y datos contradictorios. Presenta a los usuarios un millón de tablas, números y formatos. Además, al configurar informes, puede tropezar con parámetros incompatibles y descubrirlos solo cuando guarda el informe. Los informes no son fáciles de usar y las capacidades del sistema están limitadas por la arquitectura basada en cookies e ID de cliente.

En Google Analytics 4, puede crear informes, segmentos de datos y audiencias y compararlos sobre la marcha. Es mucho más rápido y cómodo. Ahora tiene un único conjunto de datos sobre los usuarios y las acciones que realizan en el sitio web o en la aplicación, y puede estructurar estos datos de la manera que le resulte más conveniente. De hecho, Google Analytics 4 es un conjunto de paneles bien personalizados.

Universal Analytics es difícil de integrar. El Protocolo de medición le permite transferir datos a Google Analytics, pero no siempre es estable y transparente en el seguimiento y las pruebas. Como resultado, tenemos integraciones personalizadas inestables y reglas del juego poco transparentes, por ejemplo, con el muestreo o la cantidad de datos que se cargan. Recibimos datos en grandes cantidades en varias interfaces mal conectadas. Además, para cargar datos en Google BigQuery, debe cambiar a Google Analytics 360 o utilizar servicios de terceros.

Google Analytics 4 es un único sistema de datos. Ahora vemos todos los datos sobre las acciones de los usuarios en nuestros sitios web en una sola interfaz. Estos datos se pueden integrar fácilmente con los servicios de publicidad de Google y con BigQuery.

En Google Analytics 4, la interfaz ha cambiado bastante por primera vez. En versiones anteriores, los informes parecían familiares durante muchos años. Ahora tenemos una interfaz rápida que es muy similar a la interfaz de Google Data Studio, a la que debe acostumbrarse.

Si está encontrando su camino hacia el análisis ahora, tiene suerte. Es mejor comenzar con la interfaz de Google Analytics 4, ya que este es el futuro.

Desde el 7 de enero de 2022, un modelo de atribución multicanal basado en datos está disponible para todos los usuarios de Google Analytics 4.

¿Qué queremos de un modelo de atribución? Para que sea preciso y comprensible. Pero los modelos de atribución estándar disponibles en Universal Analytics cumplen solo uno de estos requisitos.

Por ejemplo, el modelo de atribución de último clic más popular (Último clic, Último clic no directo) es bastante comprensible: todo el valor se otorga a la última campaña. Pero tiene un inconveniente obvio: ignora la contribución de todas las campañas excepto la última.

Mucha gente usa conversiones asociadas, especialmente para evaluar campañas de display. Este modelo da valor a las conversiones de cada campaña con la que interactuó el usuario. Pero tal evaluación es extremadamente imprecisa ya que solo tiene en cuenta el hecho de que existe una campaña en la cadena e ignora su grado de influencia.

Los modelos de atribución probabilística como Data-Driven producen resultados más precisos. Evalúan cuánto ha aumentado la probabilidad de conversión de una determinada campaña y, de acuerdo con esto, determinan su valor.

Anteriormente, solo los usuarios de Google Analytics 360 tenían acceso a la atribución basada en datos. Y para usarlo, necesitaban cumplir requisitos adicionales. Por ejemplo, necesitaban tener una cuenta en Google Ads que hubiera acumulado al menos 15 000 clics en anuncios y que una acción de conversión hubiera recibido al menos 600 conversiones en 30 días.

A diferencia de las versiones anteriores, Google Analytics 4 puede cambiar el modelo de atribución predefinido para todos los informes. Ahora puede aplicar no solo modelos multicanal basados ​​en reglas de forma gratuita, sino también un modelo alternativo basado en datos.

Resumamos:

• Google Analytics se ha vuelto más inteligente. Automatiza muchas operaciones que antes se hacían manualmente.
• Hay más oportunidades. Google Analytics se ha convertido en una plataforma de análisis más profesional que en ediciones anteriores.

Los servicios de automatización de análisis no perderán su relevancia por varias razones:

• Todavía hay muchas fuentes de datos para análisis: Google Analytics, ClickHouse, Amplitude, Google BigQuery, etc. Hay muchos datos, son heterogéneos y aquellos servicios que pueden combinar estos datos en una sola herramienta de toma de decisiones, tales como OWOX BI, estarán en demanda.
• Cada vez hay más herramientas publicitarias. TikTok está cobrando impulso y la publicidad se está desarrollando a través de los blogs. Las personas están comenzando a llegar a su negocio desde más y más fuentes.
• Todavía es necesario fusionar datos. Incluso en la cuarta edición, Google Analytics no reúne todos los datos necesarios. Cada vez más empresas descubrirán Google BigQuery porque la integración de datos con el almacenamiento se ha vuelto más fácil.
• El valor de las soluciones de BI no deja de crecer. Las empresas necesitan su propio entorno analítico para tomar decisiones. Las empresas necesitan que la gestión se construya a través de análisis de por vida, por lo que los servicios que brindan soluciones de BI son cada vez más demandados.

Para ser eficaces en la realidad actual, las empresas deben:

• Conozca a sus clientes como personas, no como un conjunto de cookies. De lo contrario, durante los próximos años, no habrá nada en lo que concentrarse.
• Comprenda todo el recorrido del cliente, no fragmentos. Sin el análisis del viaje del cliente, es imposible invertir correctamente (con un CRR mínimo y un ROMI máximo).
• Construir una comunicación personalizada con cada cliente. Ahora hay un nuevo ciclo de desarrollo basado en datos para análisis y marketing digital. Las empresas tienen una oportunidad real de rastrear a una persona a través de varios dispositivos y fusionar estos datos en un solo entorno analítico (en el mismo Google Analytics 4), luego transferirlos a una base de datos analítica y fusionarlos con datos de sus propios sistemas. El resultado debe ser una comunicación personalizada con cada segmento de audiencia en su base de datos. O con cada empresa individualmente, si construyes tu marketing según el modelo ABM.

Esto significa que es extremadamente importante recopilar toda la información sobre sus usuarios y utilizarla en análisis de marketing y automatización.

• Intenta identificar a tu audiencia con la mayor precisión posible y acumula datos de usuario. Piense en cómo se asegurará de recibir una identificación de usuario en el costado de su sitio web y otras plataformas.
• Al identificar a los visitantes, no se olvide de proteger los datos personales. Advierta a sus usuarios que está recopilando datos sobre ellos.
• Instale Google Analytics 4 en paralelo con Universal Analytics. ¿Por qué trabajar en paralelo? Por ahora, estas versiones ofrecen diferentes posibilidades. Por ejemplo, Google Analytics 4 le permite conectar perfiles en una arquitectura basada en eventos. Esto hace posible registrar eventos y construir la ruta de un usuario desde su sitio web o entre sus plataformas. Es difícil hacer esto en Universal Analytics.
• Si tiene una aplicación móvil, recopile los datos en Google Analytics 4.
• Configure el seguimiento de todos los eventos importantes: microconversiones y conversiones requeridas para evaluar el embudo. La atribución basada en embudos en la mayoría de los casos es una herramienta importante para la toma de decisiones con respecto a la efectividad de las inversiones y los cambios en el sitio web. Los eventos que Google Analytics 4 configura por defecto no son suficientes en el 99% de los casos.
• Manténgase al tanto de las actualizaciones de la API y ajuste sus sistemas de recopilación de datos.
• Configure informes básicos y audiencias. Por ejemplo, Google Analytics 4 se puede utilizar como panel analítico para la gestión de la empresa. Para evitar ahogarse en un millón de informes y evitar configurar informes en Data Studio, puede configurar un panel analítico dentro de Google Analytics 4 y usarlo como una herramienta de informes para clientes o administración.
• Combine todos los datos de audiencia disponibles en una sola base de datos. Trate de guardar la mayor cantidad de datos posible sobre su audiencia (identificada o no) en sus bases de datos. Esto le permitirá no depender de actualizaciones y cambios en los sistemas analíticos y guardar datos sobre las personas con las que interactúa.
• Actualice los materiales de capacitación corporativos en Google Analytics.
• Asegúrese de que los informes actuales no se rompan después de cambiar a Google Analytics 4. Hay dos opciones: rehacer los informes y reescribir todas las consultas SQL para la estructura de datos de Google Analytics 4 o simular los datos (OWOX BI puede hacer esto). OWOX BI transforma automáticamente los datos en una estructura simulada y los conecta a los informes. Simplemente cambie la fuente de datos, realice un cambio en el objeto a nivel de modelo y todas las ediciones se aplicarán a todos los informes.

OWOX BI es un socio autorizado de Google Cloud Platform y garantizamos a nuestros clientes los mismos altos estándares que proporciona Google. OWOX tiene experiencia en la transferencia de datos comerciales a Google Analytics 4 al proporcionarles a los clientes un proceso de migración sin problemas, desde la creación de un sistema de métricas único hasta la realización de talleres para usuarios comerciales sobre la funcionalidad de Google Analytics, ya que la nueva versión varía mucho de la anterior. Veamos cómo es nuestra ruta de migración a Google Analytics 4.

Paso 1. Los analistas de BI de OWOX identifican, desarrollan e implementan un sistema de métricas, además de configurar el seguimiento paralelo. Este paso puede incluir lo siguiente:

• Crear y configurar una propiedad en Google Analytics 4.
• Instale el código de seguimiento de Google Analytics 4 con Google Tag Manager.
• Active la recopilación de eventos de medición mejorada y compruebe cómo se transmiten los eventos a Google Analytics 4.
• Cree instrucciones para instalar el SDK de Firebase.
• Verifica la implementación de las instrucciones de instalación del SDK de Firebase.
• Active Google Signals en la propiedad de Google Analytics 4.
• Configure la integración del recurso Google Analytics 4 con Google Ads.
• Vincule la propiedad Google Analytics 4 al proyecto Google BigQuery.
• Ofrecer un taller sobre la funcionalidad básica de Google Analytics 4.
• Probar las métricas implementadas en el sitio web/en la aplicación.
• Configure Google Tag Manager para enviar datos sobre eventos personalizados a Google Analytics 4.
• Configurar eventos de conversión, etc.

Después de configurar Google Analytics 4 y comenzar a recopilar datos históricos, debe resolver el problema actualizando los informes antiguos y conectando los datos de Google Analytics 4 a ellos. Aprender una nueva estructura de datos y reescribir todas las consultas SQL es una pesadilla para cualquier analista. Pero puede evitar estos tormentos, liberar a su departamento de análisis de este trabajo y permitir que los analistas creen informes especiales en minutos sin saber SQL usando OWOX BI Smart Data.

Paso 2. Transfiera los informes para que se basen en los datos de Google Analytics 4 aplicando OWOX BI. Nuestros analistas pueden transformar estos datos en una estructura simulada y utilizarlos para crear informes en OWOX BI Smart Data. Estos informes son valiosos porque son:

• abstraídos de la fuente, ya que están construidos en un segmento de datos obtenido usando Smart Data
• creado sin escribir consultas SQL manualmente

Dichos informes no fallarán si realiza algún cambio (por ejemplo, cambiar la fuente de datos para un objeto de visitante de Universal a Google Analytics 4), ya que todos los cambios se realizan en el nivel del modelo de datos.

Obviamente, para diferentes empresas, la ruta de migración a Google Analytics 4 puede diferir. Para obtener más información, reserve una reunión de demostración con nuestros expertos para obtener información sobre la actualización a Google Analytics 4 con OWOX BI.

Aunque Google ha anunciado durante mucho tiempo la transición planificada a una nueva versión de su servicio Google Analytics, muchos analistas aún no han comenzado a prepararse para el cambio. Sin embargo, creemos firmemente que es hora de migrar y poner a Google Analytics 4 en el centro de sus mediciones.

Los principales beneficios de Google Analytics 4 para las empresas son el acceso a nuevas funciones, la posibilidad de tener en cuenta el crecimiento exponencial de las tecnologías móviles y la capacidad de cubrir todos los puntos de contacto del cliente, lo que facilita el acercamiento al comportamiento del cliente. Sin mencionar que la nueva versión está hecha para cubrir las necesidades de los especialistas en marketing y brindarles información sobre dónde enfocar su atención o cambiar sus estrategias.

Le recomendamos encarecidamente que no se pierda el momento adecuado para la transición, ya que puede perder datos históricos si espera. Para los especialistas en marketing, los datos históricos son de gran importancia porque forman la base para la toma de decisiones. Por lo tanto, es crucial comenzar el seguimiento paralelo tanto en Universal Analytics como en Google Analytics 4 lo antes posible.