Kluczowe zalety Google Analytics 4, czyli dlaczego warto zmienić teraz

16 marca 2022 r. Google ogłosił, że w przyszłym roku zamknie Universal Analytics. Wersja standardowa przestanie działać 1 lipca 2023 r., a Universal Analytics 360 przestanie przetwarzać działania od 1 października 2023 r. Każdy, kto jeszcze nie przeszedł na nową wersję Google Analytics 4, wkrótce będzie musiał to zrobić, ponieważ pozostanie na stara wersja nie będzie działać.

W tym artykule przeanalizujemy kluczowe zalety Google Analytics 4 i dlaczego nie należy opóźniać przejścia na nową wersję.

W ciągu ostatniej dekady ludzie zaczęli żyć w Internecie i regularnie uzyskiwać do niego dostęp z wielu urządzeń. Jeśli wcześniej analizowaliśmy pliki cookie, urządzenia, przeglądarki, wizyty z reklam kontekstowych, wyszukiwania i sieci docelowych, teraz niezwykle ważne jest przeanalizowanie przepływu określonego użytkownika między urządzeniami, platformami i produktami.

Dziś wygrywają firmy, które znają swoich klientów. Najnowsza aktualizacja Google Analytics odzwierciedla fakt, że obecnie rozumiemy użytkownika nie jako zestaw plików cookie, ale jako konkretną osobę. Rozumiemy, że mogą działać na różnych platformach i że profile poszczególnych osób na różnych platformach muszą być połączone.

Według szacunków zachodnich gigantów analitycznych na rynkach USA i Europy Zachodniej panuje następująca sytuacja:

• 85% firm traktuje zarządzanie doświadczeniami klientów jako swój priorytet. Oznacza to, że inwestują w śledzenie i analizę doświadczeń klientów. Rozumieją, że konieczne jest zbudowanie biznesu i analiz wokół użytkownika, a nie wokół przepływu ruchu i sesji, które pokazuje system analityczny.
• 40% firm buduje swój marketing w oparciu o model marketingu opartego na koncie (ABM). To strategia wyróżniania i budowania osobistej komunikacji z konkretnym klientem.

Ciasteczka powoli odchodzą w przeszłość. Ich żywotność jest ograniczona, a możliwość pracy z plikami cookie stron trzecich jest ograniczona. Nie są już wiarygodnym źródłem danych o ludziach ani niezawodnym wsparciem przy budowie platformy analitycznej. W związku z tym Google Analytics 4 odchodzi od plików cookie.

W 2021 r. Google Analytics doświadczyło dużej aktualizacji, która zmieniła wiele rzeczy:

• Architektura
• Potoki danych
• Mechanika pozyskiwania danych i identyfikacji użytkownika
• Zdarzenia automatyczne
• Możliwości analityczne;
• Integracje
• Interfejs

Google Analytics i wiele innych systemów analitycznych ma architekturę opartą na sesjach/plikach cookie z identyfikatorem głównym dla każdego zestawu plików cookie. W Google Analytics ten identyfikator nosi nazwę Client ID. Są też sesje — wizyty użytkowników — na podstawie których budowane są wszystkie raporty. Kiedyś był to warunek konieczny do przejścia na e-commerce model działania systemu. Jednak z biegiem czasu pojawiło się wiele błędów i problemów związanych z modelem sesji. Przygodą było na przykład budowanie normalnej analizy kohortowej, liczenie konwersji i ocena kampanii reklamowych pod kątem ich skuteczności i wpływu na biznes.

Google Analytics 4 to system oparty na zdarzeniach i użytkownikach. Wszystko w Google Analytics 4 jest zbudowane wokół użytkownika (nie sesji), a każda interakcja ze stroną jest uważana za zdarzenie. Zdarzenia są rejestrowane, az nich budowana jest ścieżka użytkownika w serwisie. W rzeczywistości, pracując z tymi zdarzeniami, podobnie jak z mikrokonwersjami, możemy zbudować atrybucję opartą na lejku, której potrzebuje wiele firm, aby jak najwcześniej ocenić skuteczność inwestycji w marketing internetowy.

Na pierwszy rzut oka niewiele się zmieniło, jeśli chodzi o potoki danych. W Universal Analytics możesz skonfigurować śledzenie witryny i aplikacji mobilnych przez Firebase. Ale co tak naprawdę mieliśmy? Był potok danych ze strony internetowej i niezależny potok danych z aplikacji mobilnych. Aby je połączyć, trzeba było sporo majstrować przy plikach cookie. Ponadto istniał osobny potok danych z systemu CRM z User ID. Jeśli z jakiegoś powodu nie mogliśmy przydzielić identyfikatora użytkownika, zamiast tego korzystaliśmy z Google Signals.

Teraz Google Analytics 4 może wykorzystywać dane jako pojedynczy potok: witryna + aplikacja + identyfikator użytkownika. Wcześniej mieliśmy trzy niezależne potoki danych, teraz mamy ujednolicone raportowanie na temat stron internetowych, aplikacji mobilnych i User ID. Ponadto nie musisz już tworzyć osobnego widoku w obszarze User ID. Google Analytics 4 całkowicie zrezygnował z widoków: wszystko jest konfigurowane na poziomie usługi.

Wcześniej dane pozyskiwane były w oparciu o pliki cookie lub informacje, które można było samodzielnie zebrać o użytkowniku, takie jak identyfikator użytkownika z systemów CRM, ERP, CMS lub PPM.

Teraz każdemu użytkownikowi można jednocześnie przypisać identyfikator użytkownika, Google Signals i, co najważniejsze, identyfikator urządzenia. Jeśli nie możesz użyć identyfikatora użytkownika, możesz go zastąpić identyfikatorem urządzenia. Wszystkie statystyki są budowane wokół użytkownika lub ujednoliconego identyfikatora urządzenia, a nie plików cookie. Wcześniej osoba, która odwiedziła witrynę z dwóch różnych przeglądarek, ale z tego samego urządzenia, miała dwa różne identyfikatory klienta. Oznaczało to, że nie można było połączyć statystyk dla tych identyfikatorów, jeśli w witrynie nie było autoryzacji i nie było identyfikatora użytkownika. Według Google Analytics byli to dwaj różni użytkownicy. Teraz, dzięki identyfikatorowi urządzenia, te wizyty można połączyć w jeden profil pod maską Google Analytics 4.

Wcześniej po zainstalowaniu Google Analytics na stronie otrzymywaliśmy puste pola. Otrzymywaliśmy tylko ruch, który nie zawsze był zbierany prawidłowo, ponieważ na przykład firma miała kilka domen i nie skonfigurowano śledzenia w wielu domenach. Problem ten był szczególnie istotny dla małych i średnich przedsiębiorstw. Firmy otrzymywały bezużyteczne statystyki, według których niewiele można było zrozumieć i przewidzieć na temat skuteczności inwestycji reklamowych.

Teraz, po instalacji, Google Analytics 4 domyślnie konfiguruje zdarzenia automatyczne: wyświetlenia strony, przewijanie, wychodzące kliknięcia, pobieranie plików i inne. Dzięki temu osoby, które nie są dobrze zaznajomione z Google Analytics i nie chcą tracić czasu na wyjęcie gotowego ustawienia zdarzenia. Umożliwi to marketerom, którzy dalej pracują z tymi analizami, uzyskanie danych wejściowych do oceny i przewidywania ich wyników.

Universal Analytics słynie ze złożonych raportów i sprzecznych danych. Prezentuje użytkownikom milion tabel, liczb i formatów. Co więcej, podczas konfigurowania raportów możesz natknąć się na niezgodne parametry i dowiedzieć się o nich dopiero po zapisaniu raportu. Raporty nie są przyjazne dla użytkownika, a możliwości systemu są ograniczone architekturą opartą na plikach cookie i identyfikatorze klienta.

W Google Analytics 4 możesz tworzyć raporty, wycinki danych i odbiorców oraz porównywać je w dowolnym miejscu. Jest znacznie szybszy i wygodniejszy. Teraz masz jeden zbiór danych o użytkownikach i działaniach, które podejmują na stronie lub w aplikacji, i możesz uporządkować te dane w wygodny dla siebie sposób. W rzeczywistości Google Analytics 4 to zestaw dobrze dostosowanych pulpitów nawigacyjnych.

Universal Analytics jest trudny do zintegrowania. Measurement Protocol umożliwia przesyłanie danych do Google Analytics, ale nie zawsze jest stabilny i przejrzysty w śledzeniu i testowaniu. W rezultacie mamy niestabilne niestandardowe integracje i dalekie od przejrzystych reguł gry — na przykład z próbkowaniem lub ilością przesyłanych danych. Otrzymujemy duże ilości danych w różnych słabo połączonych interfejsach. Ponadto, aby przesłać dane do Google BigQuery, musisz przełączyć się na Google Analytics 360 lub skorzystać z usług innych firm.

Google Analytics 4 to pojedynczy system danych. Teraz widzimy wszystkie dane dotyczące działań użytkowników na naszych stronach internetowych w jednym interfejsie. Dane te można łatwo zintegrować z usługami reklamowymi Google i BigQuery.

W Google Analytics 4 interfejs po raz pierwszy bardzo się zmienił. We wcześniejszych wersjach raporty wyglądały znajomo przez wiele lat. Teraz mamy szybki interfejs, który jest bardzo podobny do interfejsu Google Data Studio, do którego trzeba się przyzwyczaić.

Jeśli teraz znajdujesz drogę do analityki, masz szczęście. Lepiej zacząć od interfejsu Google Analytics 4, ponieważ to jest przyszłość.

Od 7 stycznia 2022 r. oparty na danych wielokanałowy model atrybucji jest dostępny dla wszystkich użytkowników Google Analytics 4.

Czego chcemy od modelu atrybucji? Aby było dokładne i zrozumiałe. Jednak standardowe modele atrybucji dostępne w Universal Analytics spełniają tylko jedno z tych wymagań.

Na przykład najpopularniejszy model atrybucji ostatniego kliknięcia (Last-Click, Last Non-Direct Click) jest całkiem zrozumiały — cała wartość jest przypisywana ostatniej kampanii. Ma jednak oczywistą wadę — ignoruje wkład wszystkich kampanii z wyjątkiem ostatniej.

Wiele osób korzysta z powiązanych konwersji, zwłaszcza do oceny kampanii w sieci reklamowej. Model ten nadaje wartość konwersjom w każdej kampanii, z którą użytkownik wchodził w interakcję. Taka ocena jest jednak wyjątkowo nieprecyzyjna, ponieważ uwzględnia jedynie fakt istnienia kampanii w łańcuchu i ignoruje jej stopień oddziaływania.

Probabilistyczne modele atrybucji, takie jak Data-Driven, dają dokładniejsze wyniki. Oceniają o ile dana kampania zwiększyła prawdopodobieństwo konwersji i na tej podstawie określają jej wartość.

Wcześniej tylko użytkownicy Google Analytics 360 mieli dostęp do atrybucji opartej na danych. Aby z niego skorzystać, musieli spełnić dodatkowe wymagania. Musieli na przykład mieć konto w Google Ads, które zgromadziło co najmniej 15 000 kliknięć reklam, a jedno działanie powodujące konwersję uzyskało co najmniej 600 konwersji w ciągu 30 dni.

W przeciwieństwie do poprzednich wersji, Google Analytics 4 może zmienić wstępnie zdefiniowany model atrybucji dla wszystkich raportów. Teraz możesz bezpłatnie zastosować nie tylko modele wielokanałowe oparte na regułach, ale także alternatywny model oparty na danych.

Podsumujmy:

• Google Analytics stał się mądrzejszy. Automatyzuje wiele operacji, które kiedyś były wykonywane ręcznie.
• Jest więcej możliwości. Google Analytics stało się bardziej profesjonalną platformą analityczną niż w poprzednich wydaniach.

Usługi automatyzacji Analytics nie stracą na znaczeniu z kilku powodów:

• Źródeł danych do analityki jest jeszcze wiele: Google Analytics, ClickHouse, Amplitude, Google BigQuery itp. Danych jest dużo, są one heterogeniczne, a te usługi, które potrafią połączyć te dane w jedno narzędzie decyzyjne, takie jak OWOX BI, będą poszukiwane.
• Narzędzi reklamowych jest coraz więcej. TikTok nabiera rozpędu, a reklama rozwija się poprzez blogowanie. Ludzie zaczynają przychodzić do Twojej firmy z coraz większej liczby źródeł.
• Nadal konieczne jest scalanie danych. Nawet w czwartej edycji Google Analytics nie gromadzi wszystkich niezbędnych danych. Coraz więcej firm odkryje Google BigQuery, ponieważ integracja danych z pamięcią stała się łatwiejsza.
• Wartość rozwiązań BI tylko rośnie. Firmy potrzebują własnego środowiska analitycznego do podejmowania decyzji. Firmy potrzebują zarządzania opartego na analizie życia, więc usługi dostarczające rozwiązania BI stają się coraz bardziej poszukiwane.

Aby być skutecznym w obecnych realiach, firmy muszą:

• Poznaj swoich klientów jako ludzi, a nie jako zestaw plików cookie. W przeciwnym razie w ciągu najbliższych kilku lat nie będzie na czym się skoncentrować.
• Zrozum całą podróż klienta, a nie fragmenty. Bez analityki Customer journey nie jest możliwe prawidłowe inwestowanie (przy minimalnym CRR i maksymalnym ROMI).
• Buduj spersonalizowaną komunikację z każdym klientem. Teraz jest nowy cykl rozwoju opartego na danych dla marketingu cyfrowego i analityki. Firmy mają realną możliwość śledzenia jednej osoby na kilku urządzeniach i łączenia tych danych w jedno środowisko analityczne (w tym samym Google Analytics 4), a następnie przeniesienia ich do analitycznej bazy danych i scalenia z danymi z własnych systemów. Efektem powinna być spersonalizowana komunikacja z każdym segmentem odbiorców w Twojej bazie danych. Lub z każdą firmą indywidualnie, jeśli budujesz swój marketing według modelu ABM.

Oznacza to, że niezwykle ważne jest, aby zebrać wszystkie informacje o swoich użytkownikach i wykorzystać je w analizie marketingowej i automatyzacji.

• Staraj się jak najdokładniej identyfikować odbiorców i gromadzić dane o użytkownikach. Zastanów się, w jaki sposób upewnisz się, że otrzymasz identyfikator użytkownika z boku swojej witryny i innych platform.
• Identyfikując odwiedzających, nie zapomnij o ochronie danych osobowych. Ostrzegaj użytkowników, że zbierasz o nich dane.
• Zainstaluj Google Analytics 4 równolegle z Universal Analytics. Dlaczego pracować równolegle? Na razie te wersje oferują różne możliwości. Na przykład Google Analytics 4 umożliwia łączenie profili w architekturze opartej na zdarzeniach. Umożliwia to rejestrowanie zdarzeń i budowanie ścieżki użytkownika z poziomu Twojej witryny lub między platformami. W Universal Analytics jest to trudne.
• Jeśli masz aplikację mobilną, skompiluj dane w Google Analytics 4.
• Skonfiguruj śledzenie wszystkich istotnych zdarzeń: mikrokonwersje i konwersje wymagane do oceny ścieżki. Atrybucja oparta na lejku to w większości przypadków ważne narzędzie decyzyjne dotyczące efektywności inwestycji i zmian w serwisie. Zdarzenia domyślnie konfigurowane przez Google Analytics 4 nie wystarczają w 99% przypadków.
• Bądź na bieżąco z aktualizacjami API i dostosuj swoje systemy gromadzenia danych.
• Skonfiguruj podstawowe raporty i odbiorców. Na przykład Google Analytics 4 może służyć jako pulpit analityczny do zarządzania firmą. Aby nie utonąć w milionie raportów i nie konfigurować raportów w Data Studio, możesz założyć analityczny dashboard w Google Analytics 4 i używać go jako narzędzia raportowania dla klientów lub kadry zarządzającej.
• Połącz wszystkie dostępne dane o odbiorcach w jedną bazę danych. Postaraj się zapisać jak najwięcej danych o swoich odbiorcach (zidentyfikowanych lub nie) w swoich bazach danych. Pozwoli Ci to nie polegać na aktualizacjach i zmianach w systemach analitycznych oraz zapisywać dane o osobach, z którymi wchodzisz w interakcję.
• Zaktualizuj firmowe materiały szkoleniowe w Google Analytics.
• Upewnij się, że bieżące raporty nie zepsują się po przejściu na Google Analytics 4. Są dwie możliwości: albo przerobić raporty i przepisać wszystkie zapytania SQL dla struktury danych Google Analytics 4 albo zasymulować dane (może to zrobić OWOX BI). OWOX BI automatycznie przekształca dane w symulowaną strukturę i łączy je z raportami. Po prostu zmień źródło danych, dokonaj zmiany obiektu na poziomie modelu, a wszystkie zmiany zostaną zastosowane do wszystkich raportów.

OWOX BI jest autoryzowanym partnerem Google Cloud Platform i gwarantujemy naszym klientom te same wysokie standardy, które zapewnia Google. OWOX ma doświadczenie w przenoszeniu danych biznesowych do Google Analytics 4, zapewniając klientom płynny proces migracji, od stworzenia unikalnego systemu metryk po prowadzenie warsztatów dla użytkowników biznesowych z funkcjonalności Google Analytics, ponieważ nowa wersja znacznie różni się od poprzedniej. Zobaczmy, jak wygląda nasza ścieżka migracji do Google Analytics 4.

Krok 1. Analitycy OWOX BI identyfikują, rozwijają i wdrażają system metryk oraz konfigurują śledzenie równoległe. Ten krok może obejmować:

• Utwórz i skonfiguruj usługę w Google Analytics 4.
• Zainstaluj kod śledzenia Google Analytics 4 za pomocą Menedżera tagów Google.
• Aktywuj zbieranie rozszerzonych zdarzeń pomiarowych i sprawdź, jak zdarzenia są przesyłane do Google Analytics 4.
• Utwórz instrukcje instalowania pakietu SDK Firebase.
• Sprawdź implementację instrukcji instalacji pakietu SDK Firebase.
• Aktywuj Google Signals w usłudze Google Analytics 4.
• Skonfiguruj integrację zasobu Google Analytics 4 z Google Ads.
• Połącz usługę Google Analytics 4 z projektem Google BigQuery.
• Poprowadź warsztaty na temat podstawowych funkcji Google Analytics 4.
• Przetestuj zaimplementowane metryki na stronie/w aplikacji.
• Skonfiguruj Menedżera tagów Google, aby wysyłał dane o zdarzeniach niestandardowych do Google Analytics 4.
• Skonfiguruj zdarzenia konwersji itp.

Po skonfigurowaniu Google Analytics 4 i rozpoczęciu zbierania danych historycznych należy rozwiązać problem z aktualizacją starych raportów i łączeniem z nimi danych z Google Analytics 4. Poznanie nowej struktury danych i przepisanie wszystkich zapytań SQL to koszmar dla każdego analityka. Możesz jednak uniknąć tych tortur, uwolnić swój dział analityczny od tej pracy i umożliwić analitykom tworzenie specjalnych raportów w ciągu kilku minut bez znajomości języka SQL przy użyciu inteligentnych danych OWOX BI.

Krok 2. Przenieś raportowanie na dane z Google Analytics 4 poprzez zastosowanie OWOX BI. Nasi analitycy mogą przekształcić te dane w symulowaną strukturę i wykorzystać ją do tworzenia raportów w OWOX BI Smart Data. Raporty te są cenne, ponieważ są:

• wyabstrahowane ze źródła, ponieważ są zbudowane na wycinku danych uzyskanym za pomocą Smart Data
• utworzone bez ręcznego pisania zapytań SQL

Takie raporty nie ulegną awarii, jeśli wprowadzisz jakiekolwiek zmiany (na przykład zmienisz źródło danych dla obiektu odwiedzającego z Universal na Google Analytics 4), ponieważ wszystkie zmiany są wprowadzane na poziomie modelu danych.

Oczywiście dla różnych firm ścieżka migracji do Google Analytics 4 może się różnić. Aby uzyskać szczegółowe informacje, umów się na spotkanie demonstracyjne z naszymi ekspertami, aby dowiedzieć się, jak przejść na Google Analytics 4 z OWOX BI.

Mimo że firma Google od dawna ogłosiła planowane przejście na nową wersję swojej usługi Google Analytics, wielu analityków wciąż nie rozpoczęło przygotowań do zmiany. Jesteśmy jednak głęboko przekonani, że nadszedł czas na migrację i umieszczenie Google Analytics 4 w centrum swoich pomiarów.

Główne zalety Google Analytics 4 dla firm to dostęp do nowych funkcjonalności, możliwość uwzględnienia wykładniczego rozwoju technologii mobilnych oraz możliwość objęcia wszystkich punktów kontaktu z klientami, co ułatwia przybliżanie zachowań klientów. Nie wspominając o tym, że nowa wersja została stworzona, aby zaspokoić potrzeby marketerów i zapewnić im wgląd w to, na czym należy skupić uwagę lub zmienić strategie.

Zdecydowanie zalecamy, aby nie przegapić odpowiedniego momentu na przejście, ponieważ możesz stracić dane historyczne, jeśli poczekasz. Dla marketerów dane historyczne mają ogromne znaczenie, ponieważ stanowią podstawę do podejmowania decyzji. Dlatego ważne jest, aby jak najwcześniej rozpocząć śledzenie równoległe zarówno w Universal Analytics, jak i w Google Analytics 4.