Cuando Google Analytics y Data Studio no son suficientes y es hora de cambiar a Google BigQuery

Los negocios se mueven cada vez más en línea, y 2020 ha demostrado que las empresas en muchas industrias simplemente no pueden sobrevivir sin una presencia en línea. Naturalmente, cuantos más clientes hay en línea, más actividades de usuarios en línea hay y más analistas de marketing necesitan trabajar con datos para obtener información útil.

Estos datos deben almacenarse en algún lugar, procesarse (preferiblemente en tiempo real) y almacenarse indefinidamente. Después de todo, los datos históricos son un verdadero tesoro para un vendedor experimentado.

Averigüemos cuándo es el momento de alejarse de las soluciones estándar de Google Analytics y Google Data Studio y pensar en elegir un almacén de datos en su lugar.

La filosofía de que si todo funciona, no lo toques porque lo romperás es familiar para muchas personas. Por un lado, esta declaración es muy razonable, pero por otro lado, las necesidades de las empresas a menudo superan rápidamente las capacidades de los servicios personalizados.

Hoy en día, las reglas del juego están cambiando a una velocidad tremenda. Los dispositivos móviles e inteligentes han complicado el marketing y han aumentado repetidamente la cantidad de datos utilizados en él. Y esta tendencia no va a ninguna parte, como se puede ver en el Informe de Inteligencia de Medios Globales 2020 de GlobalWebIndex.

La cantidad de dispositivos que producen datos para informes de marketing aumenta cada día. En consecuencia, el volumen de datos procesados ​​por especialistas en marketing está creciendo. Ya no es suficiente usar información solo sobre ventas y campañas publicitarias. Los informes de marketing deben considerar datos de muchas fuentes diferentes (servicios de publicidad, sitios web, aplicaciones móviles, tiendas en línea, tiendas fuera de línea, CRM y sistemas de seguimiento de llamadas). Al mismo tiempo, los datos que provienen de diferentes fuentes también se estructuran de diferentes maneras.

Los servicios estándar que utilizan casi todos los especialistas en marketing, como Google Analytics y Google Data Studio, tienen sus limitaciones. No son lo suficientemente flexibles y escalables para hacer frente a las demandas en constante cambio. Además, muchas empresas simplemente carecen de los recursos para procesar datos. Como resultado, la mayor parte de la información corre el riesgo de no ser procesada ni utilizada.

La principal prioridad para un analista de marketing es proporcionar a su empresa información útil y de alta calidad de la manera más rápida y económica posible. Los servicios en la nube y los almacenes de datos juegan un papel esencial en esto, ofreciendo importantes soluciones de escalado y flexibilidad en términos de configuración. Averigüemos cómo entender cuándo es el momento de cambiar las herramientas que está utilizando.

La mayoría de las empresas utilizan servicios conocidos y populares de Google. Sin embargo, no todos los servicios son igualmente útiles, y no todos los servicios son adecuados o necesarios para todas las empresas. Todo depende del tamaño de la empresa y de la industria. Lógicamente, una startup con una página de destino y un gran minorista omnicanal necesitan herramientas analíticas diferentes. Para evitar gastos innecesarios de dinero y tiempo, una empresa debe comprender claramente lo que necesita.

Es hora de cambiar algo dentro de su sistema analítico cuando encuentre las limitaciones de los siguientes servicios:

¡Nota! En este artículo, cuando hablamos de Google Analytics nos referimos a Universal Analytics. Google lanzó recientemente su nueva versión de Google Analytics, conocida como Google Analytics 4, y es la opción predeterminada para los nuevos usuarios. La próxima generación de Google Analytics tiene sus beneficios y limitaciones, pero por ahora (desde principios de 2021), este producto aún se está refinando, mejorando y actualizando.

Si aún no tiene muchos datos o acaba de lanzar su tienda en línea, entonces Google Analytics (es decir, Universal Analytics) se adapta perfectamente a sus necesidades. Al principio, puede descargar datos fácilmente de forma manual si solo tiene un par de fuentes de anuncios. Pero a medida que aumenta la cantidad de canales publicitarios y campañas, vale la pena pensar en la automatización. De lo contrario, se verá atascado en transferencias de datos rutinarias y aburridas. Para ahorrar tiempo y evitar errores humanos, debe automatizar su comercialización.

OWOX BI le permite configurar fácil y rápidamente la recopilación automática de datos de costos de diferentes servicios de publicidad en Google Analytics y Google BigQuery. Además, OWOX BI verifica las etiquetas UTM y convierte automáticamente todos los datos de costos a su moneda base. ¡Puedes probar el servicio gratis!

Volviendo a los límites de recopilación de datos de Google Analytics: este servicio es gratuito y procesa una gran cantidad de información en todo el mundo y, lógicamente, impone restricciones en la recopilación de datos. Estos límites se aplican a todas las etiquetas de colección, bibliotecas y SDK de Google Analytics.

Si tienes una pequeña empresa o una startup con un presupuesto publicitario de hasta $100,000 al año, no tienes de qué preocuparte. Es poco probable que exceda los límites del servicio. Pero aquellos que tienen negocios con presupuestos publicitarios de $100,000 al año o más deben tener cuidado. Puede superar fácilmente los límites y, como resultado, perder información importante sobre el comportamiento del usuario. Debe tener mucho cuidado con estos límites:

• Protocolo de medición, Android SDK, iOS SDK, gtag. js y análisis. js: 200 000 visitas por usuario por día y 500 visitas por sesión
• Propiedad web, propiedad, ID de seguimiento: 10 millones de visitas al mes por propiedad
• Fragmentos móviles, ga. js y cualquier otra biblioteca de seguimiento heredada: 500 visitas por sesión

Límites y cuotas de recopilación de Google Analytics

Límites de datos para las propiedades de Universal Analytics

Por supuesto, es bastante difícil pasar por alto un mensaje de Google Analytics sobre exceder los límites y restringir la recopilación de nuevos datos. Pero el objetivo es no sentarse y esperar a que esto suceda y luego correr y entrar en pánico. Es esencial ser consciente de estas limitaciones y tener un plan de acción para cuando las alcance. De hecho, cuando llegas a estos límites, puedes moverte en tres direcciones:

1. Mover a la versión paga de Google Analytics.
2. Quédese con la versión gratuita, pero reduzca la cantidad de parámetros monitoreados.
3. Diseñe un sistema de análisis personalizado específicamente para su empresa utilizando conectores de recopilación de datos, almacenamiento en la nube y servicios de visualización.

Google Data Studio es un excelente servicio de visualización de datos con integraciones nativas con otros productos de Google y muchas ventajas:

• Es gratis.
• Viene con una gran cantidad de plantillas de tablero para todas las ocasiones.
• Puede conectarlo a diferentes fuentes de datos.

Data Studio también incluye muchos filtros, elementos de nivel de página e informe, campos calculados, opciones simples para compartir y muchas más funciones.

Puede utilizar este servicio en dos niveles:

• Básico. Cree informes basados ​​en datos de Google Analytics.
• Avanzado. Cree informes basados ​​en datos de diferentes fuentes de datos (sistema de CRM interno, datos de costos de servicios de publicidad).

Bienvenido a Data Studio (tutorial)

Tutorial de Google Data Studio para principiantes

Tutorial de Google Data Studio: cómo crear un panel desde MeasureSchool

Cómo crear un panel de control de Google Data Studio desde Social Media Examiner

Data Studio es excelente para pequeñas empresas y nuevas empresas si necesita configurar un panel elegante y visualmente comprensible basado en una o dos fuentes de datos. Pero no olvides que este servicio está diseñado para la visualización de datos. Entre sus deficiencias se encuentran la falta de soporte para archivos de Excel (los datos de Excel deben conectarse manualmente), la baja velocidad de las actualizaciones automáticas del tablero y la falta de visualizaciones complejas que utilizan muchas fuentes de datos.

Las capacidades de Data Studio son suficientes para la mayoría de las medianas empresas, siempre que trabajen con una sola fuente de datos. En otras palabras, debe cargar datos de diferentes fuentes en el mismo almacenamiento de datos donde se procesarán y luego se cargarán en Data Studio.

Pero para las grandes corporaciones con presupuestos publicitarios de más de $1 millón por año, la cantidad de datos procesados ​​es simplemente demasiado grande para este servicio gratuito. Para abordar este dilema de datos, puede usar Google BigQuery, que brinda a las empresas el poder de procesar petabytes de datos en cuestión de minutos o incluso segundos.

Diferentes empresas (incluso si son del mismo nicho) tienen diferentes requisitos para el análisis de marketing: embudos de ventas, frecuencia de compras y enfoques para la promoción de la marca y la retención de clientes. Vale la pena señalar que el desarrollo de Google BigQuery ha hecho que el análisis de big data esté disponible para todas las empresas del mercado, no solo para las grandes corporaciones.

Google BigQuery es un almacén de datos sin servidor totalmente administrado que permite un análisis seguro y escalable de petabytes de datos. Además, al ser parte de Google Cloud Platform (líder en administración de datos para análisis según Forrester Research), el servicio tiene integraciones integradas con los productos de Google.

Google BigQuery es simple y rápido, y una gran cantidad de especialistas pueden trabajar con él. También viene con conjuntos de consultas SQL listos para usar para que pueda obtener información útil de los datos recopilados. Entre sus otras ventajas están:

• Seguridad y confiabilidad. Controle el acceso a proyectos o conjuntos de datos cifrados e implemente la gestión de acceso de identidad (IAM).
• Escalabilidad. Adapte el almacenamiento de datos a los requisitos de tamaño, rendimiento y costo de su empresa.
• Optimización de costos. Obtenga opciones de precios de pago por uso y la capacidad de predecir costos.
• Hora de valorar. Comience a trabajar con Google BigQuery de manera fácil y rápida, explore datos para encontrar información útil y actúe más rápido en nuevas oportunidades comerciales.

BigQuery ayuda a eliminar la carga de las empresas para administrar, controlar, mantener y proteger la infraestructura de almacenamiento de datos. Esto permite a las organizaciones centrarse en alcanzar los objetivos comerciales.

¿Qué es BigQuery?

BigQuery en un minuto

Además, no olvide que cuando crea un sistema de análisis para el departamento de marketing, siempre debe centrarse en dos factores:

1. Su empresa debe tener acceso completo y control sobre sus datos.
2. Los datos deben presentarse en una interfaz que sea conveniente, familiar y adecuada para los responsables de la toma de decisiones.

Cuando trabaje con Google BigQuery, puede estar seguro de que se cumplen estas condiciones. Aunque consideramos que este servicio es un verdadero hallazgo para un analista de marketing, no se puede decir que sea perfecto. Google BigQuery limita la cantidad de solicitudes entrantes, la cantidad de actualizaciones de una tabla por día, etc. Para evitar una rutina innecesaria y un trabajo tedioso, recomendamos configurar la importación automática de datos desde todas las fuentes de datos que necesite.

Grandes conectores reconocidos en el mercado como OWOX BI han trabajado con Google BigQuery durante muchos años. OWOX BI recopila y combina datos (de Google Analytics, servicios de publicidad, sitios web, tiendas fuera de línea, sistemas de seguimiento de llamadas y sistemas de CRM) en Google BigQuery. Como resultado, recibe todos sus datos en una estructura uniforme y puede utilizarlos para crear cualquier informe.

Si decide usar Google BigQuery para explorar sus datos, tenga en cuenta que el primer paso para hacerlo es identificar con precisión todas las fuentes de datos con las que necesitará trabajar. Esto puede incluir varios servicios, plataformas y aplicaciones como Google Analytics, servicios de publicidad, sitios web, tiendas fuera de línea, sistemas de seguimiento de llamadas y sistemas de CRM. Para muchas empresas, este es el principal desafío para usar BigQuery.

Tenga en cuenta que para cargar automáticamente datos de productos que no son de Google, necesitará una plataforma para procesar y transferir datos como OWOX BI Pipeline, que ofrece conectores populares y personalizados para todos.

Muchos especialistas en marketing se asustan con BigQuery porque tienen que esperar a que los analistas preparen informes o conozcan SQL. OWOX BI está diseñado específicamente para los vendedores que tienen datos almacenados en el almacenamiento de datos de Google BigQuery.

OWOX BI Smart Data combina sus datos en el formato correcto para su modelo de negocio y le permite crear informes fácilmente en un diseñador de informes simple. Los datos son valiosos solo cuando le dan a su negocio una ventaja. Puede concentrarse por completo en sus objetivos comerciales, mientras que Smart Data se preocupa por sus fuentes de datos y estructuras de datos y considera su modelo comercial. Este producto brinda una solución para que los especialistas en marketing creen informes con unos pocos clics sin consultas SQL.

¡Obtenga informes de marketing listos para usar sin ningún tipo de codificación! Al usar la sencilla interfaz OWOX BI Report Builder, no necesita comprender cómo se estructuran sus datos ni esperar una respuesta de sus analistas. Simplemente seleccione las dimensiones y métricas que desea ver en su informe y Smart Data visualizará instantáneamente sus datos de una manera que pueda comprender.

• Para manejar la complejidad del marketing basado en datos moderno, debe crear un entorno de análisis de marketing que se adapte a su negocio.
• Comience con pequeños pasos, pero tenga un plan para el desarrollo futuro.
• El almacenamiento en la nube es la mejor opción para un negocio en crecimiento con la perspectiva de utilizar big data.
• El uso de un servicio como Google BigQuery le permite reducir los costos operativos y de materiales, garantizar la escalabilidad de los proyectos y aprovechar las capacidades avanzadas, incluido el aprendizaje automático.
• Al migrar su carga de trabajo de datos a BigQuery, reducirá los costos de mantenimiento de la infraestructura y tendrá tiempo para la creatividad y para encontrar información e ideas poderosas para lograr sus objetivos comerciales.