Principali vantaggi di Google Analytics 4 o perché dovresti cambiare ora

Il 16 marzo 2022, Google ha annunciato che avrebbe chiuso Universal Analytics l'anno prossimo. La versione standard smetterà di funzionare il 1° luglio 2023 e Universal Analytics 360 smetterà di elaborare i risultati dal 1° ottobre 2023. Tutti coloro che non sono ancora passati al nuovo Google Analytics 4 dovranno farlo presto, poiché rimangono sul la vecchia versione non funzionerà.

In questo articolo, analizziamo i principali vantaggi di Google Analytics 4 e perché non dovresti ritardare il passaggio alla nuova versione.

Negli ultimi dieci anni, le persone hanno iniziato a vivere su Internet e ad accedervi regolarmente da più dispositivi. Se in precedenza abbiamo analizzato cookie, dispositivi, browser, visite da pubblicità contestuale, ricerca e reti mirate, ora è estremamente importante analizzare il flusso di un utente specifico su dispositivi, piattaforme e prodotti.

Oggi vincono le aziende che conoscono i propri clienti. L'ultimo aggiornamento di Google Analytics riflette il fatto che ora intendiamo un utente non come un insieme di cookie ma come una persona specifica. Comprendiamo che possono agire su piattaforme diverse e che i profili di un individuo su più piattaforme devono essere collegati.

Secondo le stime dei giganti dell'analisi occidentale, nei mercati degli Stati Uniti e dell'Europa occidentale esiste la seguente situazione:

• L'85% delle aziende cita la gestione dell'esperienza del cliente come priorità. Ciò significa che investono nel monitoraggio e nell'analisi dell'esperienza del cliente. Capiscono che è necessario costruire un business e un'analisi attorno all'utente e non attorno al flusso di traffico e alle sessioni mostrate dal sistema di analisi.
• Il 40% delle aziende costruisce il proprio marketing utilizzando il modello di marketing basato sull'account (ABM). Questa è una strategia per evidenziare e costruire una comunicazione personale con un cliente specifico.

I biscotti stanno lentamente diventando un ricordo del passato. La loro durata è limitata e la capacità di lavorare con i cookie di terze parti è limitata. Non sono più una fonte affidabile di dati sulle persone o un supporto affidabile per la creazione di una piattaforma analitica. Di conseguenza, Google Analytics 4 si sta allontanando dai cookie.

Nel 2021, Google Analytics ha subito un grande aggiornamento che ha cambiato molte cose:

• Architettura
• Pipeline di dati
• Meccaniche di acquisizione dati e identificazione degli utenti
• Eventi automatici
• capacità analitiche;
• Integrazioni
• Interfaccia

Google Analytics e molti altri sistemi di analisi hanno un'architettura basata su sessioni/cookie con un identificatore radice per ogni set di cookie. In Google Analytics, questo identificatore è chiamato ID cliente. Ci sono anche sessioni — visite degli utenti — sulla base delle quali vengono costruiti tutti i rapporti. Un tempo, questo era un prerequisito per passare a un modello di e-commerce per il funzionamento del sistema. Ma nel tempo sono emersi molti errori e problemi relativi al modello di sessione. Ad esempio, costruire una normale analisi di coorte, contare le conversioni e valutare le campagne pubblicitarie in termini di efficacia e impatto sul business è stata un'avventura.

Google Analytics 4 è un sistema basato su eventi e utente. Tutto in Google Analytics 4 è costruito attorno all'utente (non alla sessione) e qualsiasi interazione con il sito web è considerata un evento. Gli eventi vengono registrati e il percorso dell'utente attraverso il sito Web viene creato da essi. In effetti, lavorando con questi eventi, come con le micro conversioni, possiamo costruire l'attribuzione basata sul funnel di cui molte aziende hanno bisogno per valutare l'efficacia degli investimenti nell'internet marketing al più presto.

A prima vista, poco è cambiato in termini di pipeline di dati. In Universal Analytics, puoi configurare il monitoraggio del sito Web e dell'app mobile tramite Firebase. Ma cosa avevamo veramente? C'era una pipeline di dati dal sito Web e una pipeline di dati indipendente dalle applicazioni mobili. Per collegarli, dovevi fare una ragionevole quantità di armeggiare con i cookie. Inoltre, esisteva una pipeline di dati separata dal sistema CRM con User ID. Se per qualche motivo non siamo riusciti ad allocare lo User ID, abbiamo invece utilizzato Google Signals.

Ora, Google Analytics 4 può utilizzare i dati come un'unica pipeline: sito Web + applicazione + ID utente. In precedenza, avevamo tre pipeline di dati indipendenti, mentre ora abbiamo unificato i rapporti su siti Web, applicazioni mobili e ID utente. Inoltre, non è più necessario creare una vista separata in User ID. Google Analytics 4 ha abbandonato del tutto le visualizzazioni: tutto è configurato a livello di proprietà.

In precedenza, i dati venivano ottenuti in base ai cookie o alle informazioni che potevi raccogliere autonomamente sull'utente, come l'ID utente dai tuoi sistemi CRM, ERP, CMS o PPM.

Ora a ogni utente può essere assegnato contemporaneamente uno User ID, Google Signals e, soprattutto, Device ID. Se non è possibile utilizzare l'ID utente, è possibile sostituirlo con l'ID dispositivo. Tutte le statistiche sono basate sull'utente o sull'identificatore unificato del dispositivo, non sui cookie. In precedenza, una persona che visitava un sito Web da due browser diversi ma dallo stesso dispositivo aveva due ID client diversi. Ciò significava che non era possibile collegare le statistiche per questi ID se non esisteva l'autorizzazione sul sito Web e non esisteva l'ID utente. Secondo Google Analytics, si trattava di due visitatori diversi. Ora, grazie a Device ID, queste visite possono essere incollate in un profilo sotto il cofano di Google Analytics 4.

In precedenza, dopo aver installato Google Analytics sul sito Web, abbiamo ricevuto campi vuoti. Abbiamo ricevuto solo traffico che non è stato sempre raccolto correttamente perché l'azienda, ad esempio, aveva diversi domini e il monitoraggio tra domini non era configurato. Questo problema era particolarmente rilevante per le piccole e medie imprese. Le aziende ricevevano statistiche inutili, secondo le quali poco si poteva capire o prevedere sull'efficacia degli investimenti pubblicitari.

Ora, al momento dell'installazione, Google Analytics 4 configura gli eventi automatici per impostazione predefinita: visualizzazioni di pagina, scorrimento, clic in uscita, download di file e altro. Ciò consente alle persone che non sono esperte di Google Analytics e non vogliono perdere tempo per ottenere l'evento predefinito fuori dagli schemi. Ciò consentirà ai professionisti del marketing che lavorano ulteriormente con queste analisi di ottenere input per valutare e prevedere le loro prestazioni.

Universal Analytics è famosa per rapporti complessi e dati contrastanti. Presenta agli utenti un milione di tabelle, numeri e formati. Inoltre, quando imposti i rapporti, puoi imbatterti in parametri incompatibili e scoprirli solo quando salvi il rapporto. I report non sono intuitivi e le capacità del sistema sono limitate dall'architettura basata sui cookie e sull'ID client.

In Google Analytics 4 puoi creare rapporti, porzioni di dati e segmenti di pubblico e confrontarli in movimento. È molto più veloce e conveniente. Ora hai un unico set di dati sugli utenti e le azioni che intraprendono sul sito Web o nell'applicazione e puoi strutturare questi dati in modo conveniente per te. In effetti, Google Analytics 4 è un insieme di dashboard ben personalizzati.

Universal Analytics è difficile da integrare. Measurement Protocol ti consente di trasferire i dati a Google Analytics, ma non è sempre stabile e trasparente nel monitoraggio e nel test. Di conseguenza, abbiamo integrazioni personalizzate instabili e regole del gioco lontane dall'essere trasparenti, ad esempio con il campionamento o la quantità di dati caricati. Riceviamo dati in gran numero in varie interfacce mal collegate. Inoltre, per caricare i dati su Google BigQuery, devi passare a Google Analytics 360 o utilizzare servizi di terze parti.

Google Analytics 4 è un unico sistema di dati. Ora vediamo tutti i dati sulle azioni degli utenti sui nostri siti Web in un'unica interfaccia. Questi dati possono essere facilmente integrati con i servizi pubblicitari di Google e con BigQuery.

In Google Analytics 4, l'interfaccia è cambiata parecchio per la prima volta. Nelle versioni precedenti, i rapporti sembravano familiari da molti anni. Ora abbiamo un'interfaccia veloce che è molto simile all'interfaccia di Google Data Studio, a cui devi abituarti.

Se stai trovando la tua strada nell'analisi ora, sei fortunato. È meglio iniziare con l'interfaccia di Google Analytics 4, poiché questo è il futuro.

Dal 7 gennaio 2022, un modello di attribuzione multicanale basato sui dati è diventato disponibile per tutti gli utenti di Google Analytics 4.

Cosa vogliamo da un modello di attribuzione? Perché sia ​​accurato e comprensibile. Ma i modelli di attribuzione standard disponibili in Universal Analytics soddisfano solo uno di questi requisiti.

Ad esempio, il modello di attribuzione dell'ultimo clic più popolare (ultimo clic, ultimo clic non diretto) è abbastanza comprensibile: tutto il valore viene assegnato all'ultima campagna. Ma ha un evidente inconveniente: ignora il contributo di tutte le campagne tranne l'ultima.

Molte persone utilizzano le conversioni associate, soprattutto per valutare le campagne display. Questo modello dà valore alle conversioni di ogni campagna con cui l'utente ha interagito. Ma una tale valutazione è estremamente imprecisa poiché tiene conto solo del fatto che una campagna esiste nella catena e ne ignora il grado di influenza.

I modelli di attribuzione probabilistica come Data-Driven producono risultati più accurati. Valutano quanto una determinata campagna ha aumentato la probabilità di conversione e, in base a ciò, ne determinano il valore.

In precedenza, solo gli utenti di Google Analytics 360 avevano accesso all'attribuzione basata sui dati. E per usarlo, dovevano soddisfare requisiti aggiuntivi. Ad esempio, dovevano disporre di un account in Google Ads che avesse accumulato almeno 15.000 clic sugli annunci e che per un'azione di conversione avesse ricevuto almeno 600 conversioni entro 30 giorni.

A differenza delle versioni precedenti, Google Analytics 4 può modificare il modello di attribuzione predefinito per tutti i rapporti. Ora puoi applicare gratuitamente non solo i modelli multicanale basati su regole, ma anche un modello alternativo basato sui dati.

Riassumiamo:

• Google Analytics è diventato più intelligente. Automatizza molte operazioni che prima venivano eseguite manualmente.
• Ci sono più opportunità. Google Analytics è diventata una piattaforma di analisi più professionale rispetto alle precedenti edizioni.

I servizi di automazione dell'analisi non perderanno la loro rilevanza per diversi motivi:

• Ci sono ancora molte fonti di dati per l'analisi: Google Analytics, ClickHouse, Amplitude, Google BigQuery, ecc. Ci sono molti dati, sono eterogenei e quei servizi che possono combinare questi dati in un unico strumento decisionale, come OWOX BI, saranno richiesti.
• Ci sono sempre più strumenti pubblicitari. TikTok sta guadagnando slancio e la pubblicità si sta sviluppando attraverso i blog. Le persone stanno iniziando a venire nella tua attività da sempre più fonti.
• È ancora necessario unire i dati. Anche nella quarta edizione, Google Analytics non riunisce tutti i dati necessari. Sempre più aziende scopriranno Google BigQuery perché l'integrazione dei dati con l'archiviazione è diventata più semplice.
• Il valore delle soluzioni BI sta solo crescendo. Le aziende hanno bisogno del proprio ambiente analitico per prendere decisioni. Le aziende hanno bisogno di una gestione da costruire attraverso analisi a vita, quindi i servizi che forniscono soluzioni di BI stanno diventando sempre più richiesti.

Per essere efficaci nella realtà attuale, le aziende devono:

• Conosci i loro clienti come persone, non come un insieme di cookie. Altrimenti, nei prossimi anni, non ci sarà nulla su cui concentrarsi.
• Comprendi l'intero percorso del cliente, non i frammenti. Senza l'analisi del percorso del cliente, è impossibile investire correttamente (con CRR minimo e ROMI massimo).
• Costruisci una comunicazione personalizzata con ogni cliente. Ora c'è un nuovo ciclo di sviluppo basato sui dati per il marketing e l'analisi digitali. Le aziende hanno la reale opportunità di tracciare una persona su più dispositivi e unire questi dati in un unico ambiente analitico (nello stesso Google Analytics 4), quindi trasferirli in un database analitico e unirli ai dati dei propri sistemi. Il risultato dovrebbe essere una comunicazione personalizzata con ogni segmento di pubblico nel database. O con ogni azienda individualmente, se costruisci il tuo marketing secondo il modello ABM.

Ciò significa che è estremamente importante raccogliere tutte le informazioni sui tuoi utenti e utilizzarle nelle analisi di marketing e automazione.

• Cerca di identificare il tuo pubblico nel modo più preciso possibile e di accumulare dati sugli utenti. Pensa a come ti assicurerai di ricevere un ID utente sul lato del tuo sito Web e di altre piattaforme.
• Quando si identificano i visitatori, non dimenticare di proteggere i dati personali. Avvisa i tuoi utenti che stai raccogliendo dati su di loro.
• Installa Google Analytics 4 in parallelo con Universal Analytics. Perché lavorare in parallelo? Per ora, queste versioni offrono diverse possibilità. Ad esempio, Google Analytics 4 consente di collegare i profili in un'architettura basata su eventi. Ciò consente di registrare eventi e costruire il percorso di un utente dall'interno del tuo sito Web o tra le tue piattaforme. È difficile farlo in Universal Analytics.
• Se hai un'applicazione mobile, compila i dati in Google Analytics 4.
• Imposta il monitoraggio di tutti gli eventi significativi: micro conversioni e conversioni necessarie per valutare la canalizzazione. L'attribuzione basata sulla canalizzazione nella maggior parte dei casi è un importante strumento decisionale per quanto riguarda l'efficacia degli investimenti e le modifiche al sito web. Gli eventi che Google Analytics 4 configura di default non sono sufficienti nel 99% dei casi.
• Rimani aggiornato sugli aggiornamenti delle API e regola i tuoi sistemi di raccolta dati.
• Imposta rapporti e segmenti di pubblico di base. Ad esempio, Google Analytics 4 può essere utilizzato come dashboard analitico per la gestione aziendale. Per evitare di affogare in un milione di report ed evitare di configurare i report in Data Studio, puoi impostare una dashboard analitica all'interno di Google Analytics 4 e utilizzarla come strumento di reporting per i clienti o il management.
• Unisci tutti i dati sul pubblico disponibili in un unico database. Cerca di salvare il maggior numero possibile di dati sul tuo pubblico (identificato o meno) nei tuoi database. Ciò ti consentirà di non dipendere da aggiornamenti e modifiche nei sistemi analitici e di salvare i dati sulle persone con cui interagisci.
• Aggiorna i materiali di formazione aziendale su Google Analytics.
• Assicurati che i rapporti attuali non si interrompano dopo il passaggio a Google Analytics 4. Sono disponibili due opzioni: ripetere i rapporti e riscrivere tutte le query SQL per la struttura dei dati di Google Analytics 4 o simulare i dati (OWOX BI può farlo). OWOX BI trasforma automaticamente i dati in una struttura simulata e la collega ai report. È sufficiente modificare l'origine dati, apportare una modifica all'oggetto a livello di modello e tutte le modifiche verranno applicate a tutti i report.

OWOX BI è un partner autorizzato di Google Cloud Platform e garantiamo ai nostri clienti gli stessi standard elevati forniti da Google. OWOX ha esperienza nel trasferimento di dati aziendali a Google Analytics 4 fornendo ai clienti un processo di migrazione fluido, dalla creazione di un sistema di metriche unico allo svolgimento di seminari per utenti aziendali sulla funzionalità di Google Analytics, poiché la nuova versione varia molto dalla precedente. Vediamo come si presenta il nostro percorso di migrazione a Google Analytics 4.

Passaggio 1. Gli analisti di OWOX BI identificano, sviluppano e distribuiscono un sistema di metriche, nonché configurano il monitoraggio parallelo. Questo passaggio può includere quanto segue:

• Crea e configura una proprietà in Google Analytics 4.
• Installa il codice di monitoraggio di Google Analytics 4 con Google Tag Manager.
• Attiva la raccolta avanzata degli eventi di misurazione e controlla come gli eventi vengono trasmessi a Google Analytics 4.
• Crea istruzioni per l'installazione di Firebase SDK.
• Verifica l'implementazione delle istruzioni di installazione di Firebase SDK.
• Attiva Google Signals nella proprietà Google Analytics 4.
• Imposta l'integrazione della risorsa Google Analytics 4 con Google Ads.
• Collega la proprietà Google Analytics 4 al progetto Google BigQuery.
• Offri un seminario sulle funzionalità di base di Google Analytics 4.
• Testare le metriche implementate sul sito Web/nell'applicazione.
• Configura Google Tag Manager per inviare dati su eventi personalizzati a Google Analytics 4.
• Imposta eventi di conversione, ecc.

Dopo aver configurato Google Analytics 4 e aver iniziato a raccogliere dati storici, è necessario risolvere il problema con l'aggiornamento dei vecchi rapporti e connettendo i dati da Google Analytics 4 a essi. Imparare una nuova struttura di dati e riscrivere tutte le query SQL è un incubo per qualsiasi analista. Ma puoi evitare questi tormenti, liberare il tuo dipartimento di analisi da questo lavoro e consentire agli analisti di creare report speciali in pochi minuti senza conoscere SQL utilizzando OWOX BI Smart Data.

Passaggio 2. Trasferisci i rapporti in modo che siano basati sui dati di Google Analytics 4 applicando OWOX BI. I nostri analisti possono trasformare questi dati in una struttura simulata e utilizzarli per creare report in OWOX BI Smart Data. Questi rapporti sono preziosi perché sono:

• astratti dalla fonte, poiché sono costruiti su una fetta di dati ottenuta utilizzando Smart Data
• creato senza scrivere manualmente le query SQL

Tali rapporti non si interrompono se apporti modifiche (ad esempio, modifica l'origine dati per un oggetto visitatore da Universal a Google Analytics 4) poiché tutte le modifiche vengono apportate a livello di modello di dati.

Ovviamente, per diversi business, il percorso di migrazione a Google Analytics 4 può differire. Per i dettagli, prenota un incontro dimostrativo con i nostri esperti per conoscere l'aggiornamento a Google Analytics 4 con OWOX BI.

Anche se Google ha annunciato da tempo il previsto passaggio a una nuova versione del suo servizio Google Analytics, molti analisti non hanno ancora iniziato a prepararsi per il cambiamento. Tuttavia, crediamo fermamente che sia giunto il momento di migrare e mettere Google Analytics 4 al centro delle tue misurazioni.

I principali vantaggi di Google Analytics 4 per le aziende sono l'accesso a nuove funzionalità, la possibilità di tenere conto della crescita esponenziale delle tecnologie mobili e la capacità di coprire tutti i punti di contatto con i clienti, facilitando lo zoom sul comportamento dei clienti. Per non parlare del fatto che la nuova versione è realizzata per soddisfare le esigenze dei marketer e fornire loro spunti su dove concentrare la loro attenzione o cambiare le loro strategie.

Ti consigliamo vivamente di non perdere il momento giusto per la transizione, poiché se aspetti, rischi di perdere i dati storici. Per gli esperti di marketing, i dati storici sono di grande importanza perché costituiscono la base per il processo decisionale. Pertanto, è fondamentale avviare il monitoraggio parallelo sia in Universal Analytics che in Google Analytics 4 il prima possibile.