Google Analytics App + Web – Uno sguardo dettagliato alla nuova funzionalità

Di recente, Google ha introdotto una nuova funzionalità App + Web che consente di combinare i dati dei siti e delle applicazioni mobili in un'unica proprietà di Google Analytics. Questa nuova funzionalità dovrebbe semplificare la vita alle aziende che desiderano monitorare e analizzare le azioni degli utenti su piattaforme diverse.

Per ora App + Web è in fase di beta testing e sarà sicuramente ulteriormente sviluppato e migliorato. Tuttavia, l'abbiamo già testato, verificato la sua struttura dei dati e provato la funzione di esportazione integrata in Google BigQuery. Siamo ansiosi di condividere con voi le nostre prime impressioni.

In Google Analytics standard, tutto è costruito attorno alle sessioni. App + Web si discosta da questo e utilizza un modello di dati basato su eventi, parametri e utenti. In linea di principio, utilizza lo stesso schema di dati di Google Analytics per Firebase e ha le stesse funzionalità, integrate solo con nuove funzionalità.

Da un lato, questo approccio semplificherà la vita agli analisti di prodotto, poiché i dati da siti Web e applicazioni verranno raccolti nello stesso formato. D'altra parte, a causa della nuova struttura e della logica di elaborazione dei dati, i report esistenti dovranno essere rifatti.

Invece dei consueti parametri personalizzati a livello di hit, sessione, prodotto e utente, la versione beta di App + Web utilizza parametri evento e proprietà utente. A prima vista, questo sembra limitare le tue capacità. E in effetti, rimangono disponibili solo le opzioni a livello di utente e di successo. Inoltre, non è chiaro se sarà necessario sviluppare e implementare un sistema di metriche separato per il monitoraggio personalizzato esistente, come le dimensioni personalizzate.

Siamo entusiasti di vedere la misurazione avanzata, un'opzione interessante che elimina la necessità di aggiungere nuovi tag al tuo sito. Oltre agli eventi (che vengono raccolti automaticamente in App + Web), puoi tenere traccia delle visualizzazioni e dello scorrimento delle pagine, dei clic, delle ricerche nei siti, delle visualizzazioni dei video e dei download di file. Per configurarne il tracciamento, basta attivare l'opzione nelle impostazioni della risorsa.

Se utilizzi l'SDK o gtag.js, puoi utilizzare App + Web per raccogliere alcune proprietà utente senza aggiungere codice aggiuntivo al tuo sito. Ad esempio, puoi raccogliere dati demografici, marca del dispositivo, modello e tipo del dispositivo, lingua dell'utente e interessi dell'utente. Queste proprietà possono essere utilizzate come parametri per i segmenti di pubblico e filtri generali nei rapporti.

Un altro bonus App + Web è un rapporto sulla canalizzazione di vendita personalizzata (noto anche come "Canalizzazioni speciali"), che in precedenza era disponibile solo per gli utenti di Google Analytics 360.

Inoltre, nella nuova proprietà App + Web, questo rapporto offre maggiori opportunità. Ad esempio, invece di cinque passaggi, ora sono disponibili un massimo di dieci. Puoi impostare un limite di tempo tra i passaggi, utilizzare passaggi facoltativi, ecc. Tali impostazioni flessibili ti aiuteranno a determinare i passaggi importanti per la conversione e scoprire in quale fase della canalizzazione gli utenti si perdono senza creare rapporti utilizzando strumenti di terze parti.

I familiari report in tempo reale sono sostituiti in App + Web dalla funzione StreamView. Da un lato, fornisce maggiori dettagli: puoi visualizzare più dati sugli utenti che hanno visitato il tuo sito o la tua applicazione nell'ultima mezz'ora. D'altra parte, StreamView non fornisce dati sulle sorgenti di traffico disponibili in tempo reale in Google Analytics.

Anche lo strumento DebugView è migrato da Firebase ad App + Web, il che semplifica notevolmente i test e introduce nuove funzionalità nel sito.

Rispetto allo standard Google Analytics, App + Web ha limiti più severi sulle impostazioni oltre che sul numero e sui nomi di eventi e parametri.

Ad esempio, in App + Web puoi utilizzare:

• Fino a 500 eventi univoci (escluso automatico) (max 40 caratteri per il nome di un evento)
• Fino a 15 eventi di conversione (simili agli obiettivi in ​​GA)
• Fino a 25 parametri per evento (max 100 caratteri per il valore di un parametro trasmesso)
• Fino a 25 proprietà utente
• Fino a 50 spettatori

Tali restrizioni possono interferire con le operazioni di aziende di grandi e medie dimensioni con siti di grandi dimensioni che raccolgono molti parametri aggiuntivi. Ad esempio, quindici eventi di conversione non saranno sufficienti per le aziende con un numero elevato di microconversioni.

L'interfaccia App + Web è più simile a Firebase che a Google Analytics standard, quindi non troverai alcuni rapporti importanti per gli esperti di marketing. Ad esempio, non ci sono rapporti su sorgenti di traffico, analisi dei costi, e-commerce o ricerca sul sito, nessun raggruppamento di canali pubblicitari, ecc.

Inoltre, non è ancora possibile caricare in App + Web i dati sui costi pubblicitari e i dati offline. E non c'è modo di regolare la durata della sessione, che per impostazione predefinita è di 30 minuti. Forse quando App + Web uscirà dal beta test, appariranno alcune di queste funzionalità.

Finora App + Web non ha un'integrazione diretta con Google BigQuery: i dati vengono caricati tramite Firebase e questa funzionalità è disponibile solo per i clienti con il piano Blaze. Cioè, i dati caricati potrebbero non essere campionati, ma dovrai pagare un extra per l'elaborazione dei dati a seconda del volume.

Per quanto riguarda il tempo di caricamento, i dati sugli eventi del giorno corrente vengono caricati nella tabella intermedia ogni 15 minuti (stream export). Un'esportazione completa dei dati avviene una volta al giorno in una tabella separata, dopodiché la tabella intermedia viene eliminata.

Al momento, la struttura di caricamento per App + Web è identica alla struttura di caricamento per Firebase. A questo proposito, è probabile che i dati nelle tabelle vengano elaborati secondo la logica Firebase. A giudicare dalla descrizione dei campi, quando i dati vengono caricati, l'origine, il canale e la campagna che per primi hanno portato l'utente all'applicazione (o al sito Web) vengono registrati nella tabella BigQuery. Per l'attribuzione, viene utilizzato il modello Last-Click (Multiple Channels) nel campo traffic_source.

Dopo aver condotto un caricamento di prova, abbiamo notato che anche la sorgente, il mezzo e la campagna vengono trasferiti con i parametri dell'evento, ma non con tutti gli eventi (non abbiamo ancora trovato alcuna informazione ufficiale in merito, ma supponiamo che siano trasmessi con visualizzazione di pagina e/o eventi di conversione). Quale modello di attribuzione viene utilizzato non è ancora chiaro.

Sfumature di attribuzione in Firebase:

• I dati di attribuzione sono disponibili solo per gli eventi di conversione.
• Il contrassegno (non impostato) nelle fonti viene visualizzato quando non ci sono dati sull'origine, il mezzo, la campagna, il tipo di rete pubblicitaria o la creatività.
• La finestra di conversione in Firebase non può essere modificata: sono 30 giorni per l'installazione e 180 giorni per il reengagement (conversioni in-app).

Non solo la valutazione dei canali pubblicitari, ma anche l'implementazione del piano di vendita dipende dal modello di attribuzione che utilizzi. Idealmente, il modello di attribuzione dovrebbe tenere conto del contributo oggettivo di ciascun canale nella catena prima di effettuare l'ordine, combinare dati online e offline e avere una logica di calcolo trasparente. OWOX BI Attribution fa tutto questo.

Con OWOX BI Attribution, puoi valutare il contributo delle tue campagne alle vendite sul tuo sito e nei tuoi negozi fisici e distribuire in modo efficiente il tuo budget pubblicitario.

Con App + Web, Google ha cambiato l'approccio alla creazione di report in Google Analytics. Questa nuova proprietà utilizza un modello di dati basato sugli eventi e sui relativi parametri. Di conseguenza, il formato dei dati per il caricamento su Google BigQuery è cambiato.

In generale, la funzionalità di App + Web è ancora grezza. Ma il prodotto è in versione beta e il team di Google sta pianificando modifiche e miglioramenti. Molti rapporti, impostazioni e funzionalità familiari agli utenti di Google Analytics standard non sono ancora disponibili in questo nuovo tipo di proprietà.

Quindi dovresti passare ad App + Web ora? Non vale sicuramente la pena interrompere la raccolta di dati nello standard Google Analytics. È meglio provare entrambi i metodi e confrontare i loro modelli di dati e report.

Le aziende che desiderano analizzare i dati per la propria applicazione e il proprio sito Web in un'unica interfaccia apprezzeranno App + Web. Ti permette di scoprire quali canali pubblicitari e quali piattaforme attraggono meglio nuovi utenti e portano più conversioni.

Poiché i dati vengono caricati su Google BigQuery da App + Web in una struttura diversa e più semplice, ci sono meno campi nidificati di cui preoccuparsi per gli analisti di prodotto. Di conseguenza, è più conveniente lavorare con le query SQL.

Con questo aggiornamento Google ha semplificato il processo di raccolta dei dati e di consegna degli stessi da Google Analytics a Google BigQuery per i progetti che sono pronti a modificare in modo significativo la struttura dei propri report e il proprio sistema di metriche sul sito

• Poiché App + Web non dispone ancora di report standard sulle sorgenti di traffico e sull'analisi dei costi, sarà difficile per i marketer utilizzarla per valutare l'efficacia delle campagne pubblicitarie: per scoprire quante sessioni ha portato una determinata fonte, confrontare il ROAS di tutti i canali, ecc.
• Aziende che si preoccupano di ottenere dati grezzi, non campionati e in tempo reale da Google BigQuery
• e anche le aziende che trasferiscono molti parametri personalizzati dal proprio sito a Google Analytics e desiderano creare rapporti Google BigQuery su questi parametri non ne trarranno vantaggio.
• Inoltre, App + Web non è per progetti che vogliono caricare su BigQuery e utilizzare i dati delle transazioni nei report o per aziende che vogliono tenere conto di ogni passaggio dell'utente nella canalizzazione e valutare onestamente i canali pubblicitari senza dare tutto il valore per le conversioni all'ultimo canale prima dell'ordine.

Tuttavia, non tutto è così triste. Puoi ancora realizzare tutte queste cose utilizzando OWOX BI o la funzione BigQuery Export, disponibile nella versione a pagamento di Google Analytics. Puoi leggere di più sulle caratteristiche, i pro e i contro di questi due metodi nel nostro articolo su come OWOX BI differisce da Google Analytics 360.

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