Principais benefícios do Google Analytics 4 ou por que você deve mudar agora

Em 16 de março de 2022, o Google anunciou que encerraria o Universal Analytics no próximo ano. A versão padrão deixará de funcionar em 1º de julho de 2023, e o Universal Analytics 360 deixará de processar hits a partir de 1º de outubro de 2023. Todos que ainda não mudaram para o novo Google Analytics 4 terão que fazê-lo em breve, pois permanecerão no versão antiga não funciona.

Neste artigo, analisamos as principais vantagens do Google Analytics 4 e por que você não deve atrasar sua transição para a nova versão.

Na última década, as pessoas começaram a viver na internet e a acessá-la regularmente de vários dispositivos. Se antes analisávamos cookies, dispositivos, navegadores, visitas de publicidade contextual, pesquisa e redes direcionadas, agora é extremamente importante analisar o fluxo de um usuário específico entre dispositivos, plataformas e produtos.

Hoje, as empresas que conhecem seus clientes ganham. A atualização mais recente do Google Analytics reflete o fato de que agora entendemos um usuário não como um conjunto de cookies, mas como uma pessoa específica. Entendemos que eles podem atuar em diferentes plataformas e que os perfis de um indivíduo em todas as plataformas precisam estar conectados.

De acordo com estimativas de gigantes analíticos ocidentais, existe a seguinte situação nos mercados dos EUA e da Europa Ocidental:

• 85% das empresas citam a gestão da experiência do cliente como sua prioridade. Isso significa que eles investem em rastreamento e análise da experiência do cliente. Eles entendem que é necessário construir um negócio e análises em torno do usuário e não em torno do fluxo de tráfego e sessões que o sistema de análise mostra.
• 40% das empresas constroem seu marketing usando o modelo de marketing baseado em contas (ABM). Esta é uma estratégia para destacar e construir uma comunicação pessoal com um cliente específico.

Os cookies estão lentamente se tornando uma coisa do passado. Sua vida útil é limitada e a capacidade de trabalhar com cookies de terceiros é limitada. Eles não são mais uma fonte confiável de dados sobre pessoas ou suporte confiável para construir uma plataforma analítica. Consequentemente, o Google Analytics 4 está se afastando dos cookies.

Em 2021, o Google Analytics passou por uma grande atualização que mudou muitas coisas:

• Arquitetura
• Pipelines de dados
• Mecânica de aquisição de dados e identificação do usuário
• Eventos automáticos
• Capacidades analíticas;
• Integrações
• Interface

O Google Analytics e muitos outros sistemas de análise têm uma arquitetura baseada em sessão/cookie com um identificador raiz para cada conjunto de cookies. No Google Analytics, esse identificador é chamado de ID do cliente. Há também sessões — visitas de usuários — com base nas quais todos os relatórios são construídos. Ao mesmo tempo, isso era um pré-requisito para mudar para um modelo de operação do sistema de comércio eletrônico. Mas ao longo do tempo, muitos erros e problemas surgiram relacionados ao modelo de sessão. Por exemplo, construir uma análise de coorte normal, contar conversões e avaliar campanhas publicitárias em termos de eficácia e impacto nos negócios foi uma aventura.

O Google Analytics 4 é um sistema baseado em eventos e baseado em usuários. Tudo no Google Analytics 4 é construído em torno do usuário (não da sessão), e qualquer interação com o site é considerada um evento. Os eventos são registrados e o caminho do usuário pelo site é construído a partir deles. De fato, trabalhando com esses eventos, assim como com microconversões, podemos construir a atribuição baseada em funil que muitas empresas precisam para avaliar a eficácia dos investimentos em marketing na internet o quanto antes.

À primeira vista, pouco mudou em termos de pipelines de dados. No Universal Analytics, você pode configurar o acompanhamento de sites e aplicativos para dispositivos móveis por meio do Firebase. Mas o que realmente tínhamos? Havia um pipeline de dados do site e um pipeline de dados independente de aplicativos móveis. Para conectá-los, você precisava fazer uma quantidade razoável de ajustes nos cookies. Além disso, havia um pipeline de dados separado do sistema CRM com User ID. Se, por algum motivo, não pudéssemos alocar o ID do usuário, usávamos o Google Signals.

Agora, o Google Analytics 4 pode usar dados como um único pipeline: site + aplicativo + ID do usuário. Anteriormente, tínhamos três pipelines de dados independentes, enquanto agora temos relatórios unificados em sites, aplicativos móveis e ID de usuário. Além disso, você não precisa mais criar uma visualização separada em User ID. O Google Analytics 4 abandonou completamente as visualizações: tudo está configurado no nível da propriedade.

Anteriormente, os dados eram obtidos com base em cookies ou nas informações que você poderia coletar de forma independente sobre o usuário, como o ID do usuário de seus sistemas CRM, ERP, CMS ou PPM.

Agora, todos os usuários podem receber simultaneamente um ID de usuário, Google Signals e, mais importante, um ID de dispositivo. Se você não puder usar a ID do usuário, poderá substituí-la pela ID do dispositivo. Todas as estatísticas são construídas em torno do usuário ou do identificador unificado do dispositivo, não de cookies. Anteriormente, uma pessoa que visitava um site em dois navegadores diferentes, mas no mesmo dispositivo, tinha dois IDs de cliente diferentes. Isso significava que não era possível vincular estatísticas para esses IDs se não houvesse autorização no site e não houvesse ID de usuário. De acordo com o Google Analytics, eram dois visitantes diferentes. Agora, graças ao Device ID, essas visitas podem ser coladas em um perfil sob o capô do Google Analytics 4.

Anteriormente, após instalar o Google Analytics no site, recebíamos campos vazios. Recebemos apenas tráfego que nem sempre foi coletado corretamente porque a empresa, por exemplo, tinha vários domínios e o acompanhamento de vários domínios não estava configurado. Este problema foi especialmente relevante para as pequenas e médias empresas. As empresas recebiam estatísticas inúteis, segundo as quais pouco se podia entender ou prever sobre a eficácia dos investimentos publicitários.

Agora, após a instalação, o Google Analytics 4 configura eventos automáticos por padrão: visualizações de página, rolagem, cliques de saída, downloads de arquivos e muito mais. Isso permite que pessoas que não são bem versadas no Google Analytics e não querem perder tempo para obter a predefinição de evento pronta para uso. Isso permitirá que os profissionais de marketing que trabalham com essas análises obtenham informações para avaliar e prever seu desempenho.

O Universal Analytics é famoso por relatórios complexos e dados conflitantes. Ele apresenta aos usuários um milhão de tabelas, números e formatos. Além disso, ao configurar relatórios, você pode se deparar com parâmetros incompatíveis e descobrir sobre eles apenas quando salvar o relatório. Os relatórios não são fáceis de usar e os recursos do sistema são limitados pela arquitetura baseada em cookies e ID do cliente.

No Google Analytics 4, você pode criar relatórios, fatias de dados e públicos-alvo e compará-los em qualquer lugar. É muito mais rápido e conveniente. Agora você tem um único conjunto de dados sobre usuários e ações que eles realizam no site ou no aplicativo e pode estruturar esses dados da maneira que for conveniente para você. Na verdade, o Google Analytics 4 é um conjunto de painéis bem personalizados.

O Universal Analytics é difícil de integrar. O Measurement Protocol permite transferir dados para o Google Analytics, mas nem sempre é estável e transparente no rastreamento e teste. Como resultado, temos integrações personalizadas instáveis ​​e regras do jogo longe de serem transparentes – por exemplo, com amostragem ou a quantidade de dados sendo carregados. Recebemos dados em grande número em várias interfaces mal conectadas. Além disso, para fazer upload de dados para o Google BigQuery, você precisa mudar para o Google Analytics 360 ou usar serviços de terceiros.

O Google Analytics 4 é um sistema de dados único. Agora vemos todos os dados sobre as ações do usuário em nossos sites em uma única interface. Esses dados podem ser facilmente integrados aos serviços de publicidade do Google e ao BigQuery.

No Google Analytics 4, a interface mudou bastante pela primeira vez. Nas versões anteriores, os relatórios pareciam familiares por muitos anos. Agora temos uma interface rápida que é muito parecida com a interface do Google Data Studio, com a qual você precisa se acostumar.

Se você está encontrando seu caminho para a análise agora, você tem sorte. É melhor começar com a interface do Google Analytics 4, pois este é o futuro.

A partir de 7 de janeiro de 2022, um modelo de atribuição multicanal baseado em dados ficou disponível para todos os usuários do Google Analytics 4.

O que queremos de um modelo de atribuição? Para que seja preciso e compreensível. Mas os modelos de atribuição padrão disponíveis no Universal Analytics atendem apenas a um desses requisitos.

Por exemplo, o modelo de atribuição de último clique mais popular (último clique, último clique não direto) é bastante compreensível – todo o valor é dado à última campanha. Mas tem uma desvantagem óbvia - ignora a contribuição de todas as campanhas, exceto a última.

Muitas pessoas usam conversões associadas, especialmente para avaliar campanhas da Rede de Display. Esse modelo valoriza as conversões de cada campanha com a qual o usuário interagiu. Mas tal avaliação é extremamente imprecisa, pois leva em conta apenas o fato de que existe uma campanha na cadeia e ignora seu grau de influência.

Modelos de atribuição probabilísticos, como Data-Driven, produzem resultados mais precisos. Eles avaliam o quanto uma determinada campanha aumentou a probabilidade de conversão e, de acordo com isso, determinam seu valor.

Anteriormente, apenas os usuários do Google Analytics 360 tinham acesso à atribuição baseada em dados. E para usá-lo, eles precisavam cumprir requisitos adicionais. Por exemplo, eles precisavam ter uma conta no Google Ads que acumulasse pelo menos 15.000 cliques em anúncios e, para uma ação de conversão, recebesse pelo menos 600 conversões em 30 dias.

Ao contrário das versões anteriores, o Google Analytics 4 pode alterar o modelo de atribuição predefinido para todos os relatórios. Agora você pode aplicar não apenas modelos de canais cruzados baseados em regras gratuitamente, mas também um modelo alternativo baseado em dados.

Vamos resumir:

• O Google Analytics tornou-se mais inteligente. Ele automatiza muitas operações que costumavam ser feitas manualmente.
• Há mais oportunidades. O Google Analytics tornou-se uma plataforma de análise mais profissional do que nas edições anteriores.

Os serviços de automação de análise não perderão sua relevância por vários motivos:

• Ainda há muitas fontes de dados para análise: Google Analytics, ClickHouse, Amplitude, Google BigQuery, etc. Há muitos dados, são heterogêneos e aqueles serviços que podem combinar esses dados em uma única ferramenta de tomada de decisão, como OWOX BI, estarão em demanda.
• Existem cada vez mais ferramentas de publicidade. O TikTok está ganhando força e a publicidade está se desenvolvendo por meio de blogs. As pessoas estão começando a chegar ao seu negócio de mais e mais fontes.
• Ainda é necessário mesclar dados. Mesmo na quarta edição, o Google Analytics não reúne todos os dados necessários. Mais e mais empresas descobrirão o Google BigQuery porque a integração de dados com armazenamento se tornou mais fácil.
• O valor das soluções de BI só está crescendo. As empresas precisam de seu próprio ambiente analítico para tomar decisões. As empresas precisam que o gerenciamento seja construído por meio de análises ao longo da vida, de modo que os serviços que fornecem soluções de BI estão se tornando mais procurados.

Para serem eficazes na realidade atual, as empresas precisam:

• Conheça seus clientes como pessoas, não como um conjunto de cookies. Caso contrário, nos próximos anos, não haverá nada para focar.
• Entenda toda a jornada do cliente, não fragmentos. Sem a análise da jornada do cliente, é impossível investir corretamente (com CRR mínimo e ROMI máximo).
• Construir uma comunicação personalizada com cada cliente. Agora há um novo ciclo de desenvolvimento orientado a dados para marketing digital e análise. As empresas têm uma oportunidade real de rastrear uma pessoa em vários dispositivos e mesclar esses dados em um único ambiente analítico (no mesmo Google Analytics 4), transferi-los para um banco de dados analítico e combiná-los com dados de seus próprios sistemas. O resultado deve ser uma comunicação personalizada com cada segmento de público em seu banco de dados. Ou com cada empresa individualmente, se você construir seu marketing de acordo com o modelo ABM.

Isso significa que é extremamente importante coletar todas as informações sobre seus usuários e usá-las em análises de marketing e automação.

• Tente identificar seu público com a maior precisão possível e acumule dados de usuários. Pense em como você garantirá o recebimento de uma ID de usuário na lateral do seu site e de outras plataformas.
• Ao identificar os visitantes, não se esqueça de proteger os dados pessoais. Avise seus usuários que você está coletando dados sobre eles.
• Instale o Google Analytics 4 em paralelo com o Universal Analytics. Por que trabalhar em paralelo? Por enquanto, essas versões oferecem diferentes possibilidades. Por exemplo, o Google Analytics 4 permite conectar perfis em uma arquitetura baseada em eventos. Isso possibilita registrar eventos e criar o caminho de um usuário de dentro do seu site ou entre suas plataformas. É difícil fazer isso no Universal Analytics.
• Se você tiver um aplicativo móvel, compile os dados no Google Analytics 4.
• Configure o rastreamento de todos os eventos significativos: micro conversões e conversões necessárias para avaliar o funil. A atribuição baseada em funil na maioria dos casos é uma importante ferramenta de tomada de decisão sobre a eficácia dos investimentos e alterações no site. Os eventos que o Google Analytics 4 configura por padrão não são suficientes em 99% dos casos.
• Fique a par das atualizações da API e ajuste seus sistemas de coleta de dados.
• Configure relatórios e públicos básicos. Por exemplo, o Google Analytics 4 pode ser usado como um painel analítico para a gestão da empresa. Para evitar o afogamento em um milhão de relatórios e evitar a configuração de relatórios no Data Studio, você pode configurar um painel analítico dentro do Google Analytics 4 e usá-lo como ferramenta de relatórios para clientes ou gerenciamento.
• Mescle todos os dados de público disponíveis em um único banco de dados. Tente salvar o máximo de dados possível sobre seu público (identificado ou não) em seus bancos de dados. Isso permitirá que você não dependa de atualizações e alterações nos sistemas analíticos e salve dados sobre as pessoas com quem você interage.
• Atualize os materiais de treinamento corporativo no Google Analytics.
• Certifique-se de que os relatórios atuais não sejam interrompidos após a mudança para o Google Analytics 4. Há duas opções: refazer os relatórios e reescrever todas as consultas SQL para a estrutura de dados do Google Analytics 4 ou simular os dados (o OWOX BI pode fazer isso). OWOX BI transforma automaticamente os dados em uma estrutura simulada e a conecta a relatórios. Basta alterar a fonte de dados, fazer uma alteração no objeto no nível do modelo e todas as edições serão aplicadas a todos os relatórios.

OWOX BI é um parceiro autorizado do Google Cloud Platform e garantimos aos nossos clientes os mesmos altos padrões que o Google oferece. A OWOX tem experiência na transferência de dados de negócios para o Google Analytics 4, fornecendo aos clientes um processo de migração tranquilo, desde a criação de um sistema de métricas exclusivo até a realização de workshops para usuários corporativos sobre a funcionalidade do Google Analytics, pois a nova versão varia muito da anterior. Vamos ver como é nosso caminho de migração para o Google Analytics 4.

Etapa 1. Os analistas de BI da OWOX identificam, desenvolvem e implantam um sistema de métricas, bem como configuram o acompanhamento paralelo. Esta etapa pode incluir o seguinte:

• Crie e configure uma propriedade no Google Analytics 4.
• Instale o código de acompanhamento do Google Analytics 4 com o Google Tag Manager.
• Ative a coleta de eventos de medição aprimorada e verifique como os eventos são transmitidos para o Google Analytics 4.
• Crie instruções para instalar o SDK do Firebase.
• Verifique a implementação das instruções de instalação do SDK do Firebase.
• Ative o Google Signals na propriedade do Google Analytics 4.
• Configure a integração do recurso Google Analytics 4 com o Google Ads.
• Vincule a propriedade do Google Analytics 4 ao projeto do Google BigQuery.
• Fornecer um workshop sobre a funcionalidade básica do Google Analytics 4.
• Teste as métricas implementadas no site/na aplicação.
• Configure o Google Tag Manager para enviar dados sobre eventos personalizados para o Google Analytics 4.
• Configurar eventos de conversão etc.

Depois que o Google Analytics 4 estiver configurado e você começar a coletar dados históricos, será necessário resolver o problema de atualizar relatórios antigos e conectar dados do Google Analytics 4 a eles. Aprender uma nova estrutura de dados e reescrever todas as consultas SQL é um pesadelo para qualquer analista. Mas você pode evitar esses tormentos, liberar seu departamento de análise desse trabalho e permitir que analistas criem relatórios especiais em minutos sem conhecer SQL usando OWOX BI Smart Data.

Etapa 2. Transfira os relatórios a serem baseados nos dados do Google Analytics 4 aplicando o OWOX BI. Nossos analistas podem transformar esses dados em uma estrutura simulada e usá-los para criar relatórios em OWOX BI Smart Data. Esses relatórios são valiosos porque são:

• abstraídos da fonte, pois são construídos em uma fatia de dados obtida usando Smart Data
• criado sem escrever consultas SQL manualmente

Esses relatórios não serão interrompidos se você fizer alterações (por exemplo, alterar a fonte de dados de um objeto de visitante de Universal para Google Analytics 4), pois todas as alterações são feitas no nível do modelo de dados.

Obviamente, para diferentes empresas, o caminho de migração para o Google Analytics 4 pode ser diferente. Para mais detalhes, agende uma reunião de demonstração com nossos especialistas para saber como fazer o upgrade para o Google Analytics 4 com OWOX BI.

Embora o Google tenha anunciado há muito tempo a transição planejada para uma nova versão de seu serviço Google Analytics, muitos analistas ainda não começaram a se preparar para a mudança. No entanto, acreditamos firmemente que é hora de migrar e colocar o Google Analytics 4 no centro de suas medições.

Os principais benefícios do Google Analytics 4 para as empresas são o acesso a novas funcionalidades, a possibilidade de levar em conta o crescimento exponencial das tecnologias móveis e a capacidade de cobrir todos os pontos de contato com o cliente, facilitando o zoom no comportamento do cliente. Sem contar que a nova versão foi feita para atender às necessidades dos profissionais de marketing e fornecer insights sobre onde focar sua atenção ou mudar suas estratégias.

É altamente recomendável que você não perca o momento certo para fazer a transição, pois poderá perder dados históricos se esperar. Para os profissionais de marketing, os dados históricos são de grande importância porque formam a base para a tomada de decisões. Portanto, é crucial iniciar o acompanhamento paralelo no Universal Analytics e no Google Analytics 4 o mais cedo possível.