Publicado por Antonio Jordana el 13 de julio de 2022

    Temática Analítica

    El cambio de Universal Analytics a Google Analytics 4 está siendo difícil de asimilar para muchos. Como marqueteros, estamos acostumbrados a cambios constantes en las plataformas que manejamos día a día y esta es una de las razones por las que a muchos nos apasiona esta profesión. Y para ayudaros a asimilar mejor este nuevo reto, os invitamos a descubrir en este artículo los beneficios más relevantes de Google Analytics 4.

    Explorar en Google Analytics 4

    Atribución basada en datos

     

    La atribución es la responsable de muchas de las decisiones de quienes nos dedicamos al marketing. Básicamente, consiste en asignar el crédito de una conversión u objetivo al canal o fuente que intervino para que esa conversión ocurriera.

     

    Un ejemplo, si un usuario entra en nuestra web por un anuncio de pago sobre implementación de Google Analytics 4 y luego hace una búsqueda sobre el tema y convierte por el canal orgánico, ¿a quién se le otorgaría la atribución? En la versión antigua, Universal Analitycs, el modelo de atribución es Último Clic; por lo que en el caso del ejemplo, este modelo atribuiría la conversión al último canal que participó en la ruta de conversión, al canal orgánico.

     

    En Google Analytics 4 (GA4) el modelo por defecto se llama Basado en Datos, en inglés Data-Driven. Con este modelo intervienen modelos estadísticos e inteligencia artificial para dar a cada canal que participó en la ruta de conversión un peso específico. Esto es beneficioso, porque en otros modelos de atribución - como primer clic o último clic - dejamos por fuera fuentes de tráfico relevantes en el proceso, y con un modelo basado en datos podemos obtener una asignación más exacta de las conversiones y demostrar el retorno de inversión de cada canal.

     

    Cambiar el modelo de atribución

     

    Seguimos hablando de atribución. En Universal Analytics, la versión antigua de Google Analytics, casi todos los reportes estaban basados en el modelo de atribución por último clic, excepto aquellos reportes de embudos multicanal que permitían ver como la conversión variaba según el modelo de atribución.

     

    En Google Analytics 4 podemos cambiar el modelo de atribución por defecto e incluso hacer que el cambio tenga efecto retroactivo. Es decir, al aplicarlo podemos ver los datos históricos con el modelo de atribución que hayamos cambiado. Eso sí, debemos tener en cuenta que el modelo de atribución recomendado tanto por su complejidad técnica como por ser el más avanzado por su uso de la Inteligencia Artifical es la atribución basada en datos.

     

    google analytics 4: cambiar modelo de atribución

     

    Modelado de datos

     

    En un contexto donde cada vez tenemos menos capacidad para obtener datos, bien sea por bloqueadores de anuncios, por políticas de privacidad o por las restricciones de sistemas operativos como iOS, vemos como un beneficio que Google Analytics 4 sea capaz de mitigar esa “carencia” de datos a través del machine learning para llenar es vacíos.

     

    GA4 usa el modelado de datos para estimar las conversiones que no se pueden atribuir fácilmente. Este modelado permite una asignación precisa de la fuente de conversión sin identificar al usuario, bien sea porque ha cambiado de dispositivo, por privacidad o por limitaciones técnicas. Las conversiones modeladas nos aportan datos más fiables y nos ayudan a optimizar nuestros canales de marketing, tomando en cuenta datos que los algoritmos usan para predecir o estimar la fuente de la conversión.

     

    Modelo de datos flexible

     

    Si hay una palabra que resume los beneficios de GA4 es “flexibilidad”. En la versión antigua de Google Analytics, Universal Analytics, el modelo de datos era tradicional con una estructura de Usuario, Sesión e Interacción; y en este último punto teníamos páginas vistas, transacciones y eventos con una estructura limitada a categoría, acción y etiqueta de evento.

     

    Ahora, en GA4 todo es un evento y con cada evento podemos enviar parámetros que pueden contener mucha información: datos de revenue, procedencia, usuario, etc. Por esta razón, es importante hacer una planificación precisa de qué queremos medir, cómo lo mediremos y ser estrictos y consensuados en asuntos como las nomenclaturas de estos eventos y parámetros.

     

    Menú Explorar

     

    “Explorar” es el nombre que da Google a la suite de reportes totalmente personalizables que permitirán indagar nuestros datos de forma visualmente atractiva y que facilita el análisis. Hay una galería de plantillas de reportes que ya podemos usar que incluyen Exploración del Embudo, Exploración de las Rutas de Conversión, Solapamiento de Segmentos, Comportamiento del Usuario y muchos más realmente útiles.

     

    Nueva llamada a la acción

     

    Mejores informes de rutas de navegación

     

    En Google Analytics 4 mejoran considerablemente los informes de flujo que nos muestran el camino del usuario por la web hasta llegar hasta nuestra acción de conversión. En la versión Universal Analytics estos informes se podían ver afectados por el muestreo o por no poder hacer un análisis desde la acción de conversión hacía atrás. En GA4 podemos seleccionar la acción de conversión, ejemplo generate_lead, y ver el camino de conversión al revés para ver como los visitantes navegan e interactúan con tu contenido web hasta llegar a la conversión.

     

    Métricas predictivas

     

    Otra forma de cómo Google Analytics 4 usa el poder de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático es a través de las métricas predictivas, un conjunto de métricas para predecir el comportamiento o de los usuarios en los próximos días.

     

    Alguna de las métricas predictivas disponibles son probabilidad de compra, probabilidad de abandono o cambio de opinión, o probabilidad de ingresos. Y con ellas podemos construir audiencias que nos ayudarán a conocer más a nuestros usuarios o visualizarlas en la sección Explorar de GA4. Por ejemplo, podemos construir audiencias de probables compradores por primera vez en los próximos 7 días y  enviarla a Google Ads para impactarlos con una campaña especial de descuento.

     

    Para usar estas métricas debemos cumplir con ciertos requisitos, sobre todo de volumen: un mínimo de compradores y “abandonadores”,que la calidad del modelo se mantenga durante un período de tiempo para ser elegible y recolectar el evento purchase, con los parámetros de valor y moneda.

     

    Activadores de Audiencia

     

    Otro de los beneficios de Google Analytics 4 es que podemos crear activadores de audiencias. Así como en Universal Analytics, GA4 tiene la capacidad para crear audiencias y estas exportarlas a Google Ads para ser usadas en campañas. Sin embargo, GA4 añade la nueva función “Activadores de Audiencia” que básicamente ejecuta un evento cuando un usuario entra en una de las audiencias definidas.

     

    Ejemplo: si tenemos un formulario para ofrecer -10% a los nuevos usuarios de nuestro ecommerce, cuando el usuario rellena ese formulario podemos definir que entre en una audiencia previa que hemos construido basada en esa acción y, con el activador, generar un evento que podemos marcar como conversión. Los activadores de audiencias nos dan un rango de posibilidades muy amplio y es uno de los beneficios que más valoramos de GA4.

     

    Embudos personalizados

     

    En la versión antigua de Analytics, la visualización de los embudos de compra era bastante precaria y poco flexible. Pero esto cambia por completo en Google Analytics 4, ya que en la sección Explorar tenemos la posibilidad de generar reportes de embudos personalizados y bastante flexibles según las etapas de nuestros compradores.

     

    Por ejemplo, si construyo un embudo con los siguientes pasos: 'ver producto > añadir al carrito > checkout > pago'; puedo hacer un reporte de cuántos usuarios vieron un producto y luego pagaron sin ver datos de las etapas intermedias, y así todas las variables que se nos ocurran, incluyendo segmentos o desgloses que enriquecen la información.

     

    google analytics 4: embudos

     

    Seguimiento multidominio más simple

     

    La medición multidominio es necesaria cuando, por alguna razón, los usuarios navegan entre dos dominios diferentes que nos pertenecen, pero nos interesa que ese usuario y esa sesión sean contados como uno solo y no como referencia cuando van del dominio A al dominio B. En Google Analytics 4 la configuración multidominio es mucho más sencilla que en la versión Universal Analytics, solo es necesario que ambos dominios usen la misma propiedad de GA4. Así, puede ser que tengan Tag Managers diferentes, pero la propiedad de Analytics 4 debe ser la misma.

     

    Para configurarlo, vamos a 'Admin > Data Streams > Más ajustes de etiquetado > Configurar sus dominios' y añadimos los dos dominios en la configuración.

     

    google analytics 4: seguimiento cross-domain

     

    Configuración de conversiones

     

    En Universal Analytics, la versión antigua de Google Analytics, los llamábamos “objetivos”, en GA4 las llamamos “conversiones” y configurarlas es tan sencillo como hacer clic en un interruptor para decirle a Analytics que ese evento es importante para nosotros.

     

    Dentro de las conversiones, hay algunas que están predefinidas y en su mayoría tienen que ver con procesos de ecommerce o de apps: 'first_open': primera vez que abren una app, 'in_app_purchase': compras en aplicaciones móviles, 'purchase': compras para sitios web o aplicaciones móviles. Luego, hay otras que no están definidas, como es el caso de la imagen que mostramos, donde el evento 'generate_lead' lo hemos marcado como una conversión. Esto lo hacemos en 'Configurar > Eventos' y en el listado hacemos clic en el interruptor: marcar evento como conversión.

     

    google_analytics_4_marcar_conversion

     

    DebugView

     

    Si en Universal Analytics queríamos ver si un evento estaba bien configurado. nos íbamos al reporte en tiempo real. Pero si era algo más complejo, teníamos que esperar horas para que entrara en los reportes y poder visualizarlo. En GA4 han creado DebugView, una vista que nos permite ver los datos entrantes de forma muy granular.

    Para ver DevugView debemos ir a 'Configurar > DebugView' y para habilitarlo lo podemos hacer con la extensión de Chrome de DebugView, con el modo previsualización de Google Tag Manager o con el parámetro de evento 'debug_mode'.

     

    google analytics 4 debugview

     

    User ID sin vistas adicionales

     

    User ID permite asociar un identificador a un usuario y su comportamiento cuando hace una o más sesiones desde uno o más dispositivos. Para ver datos en Universal Analytics solo era posible creando una vista separada. Ahora en Google Analytics 4 esta información es guardada y visualizada en la misma propiedad que donde tenemos a los usuarios sin User ID.

     

    Para enviar un User ID a GA4 usamos Tag Manager, en la configuración de la etiqueta de GA4 añadimos el campo 'user_id' y en valor tendremos que poner la variable que identifica al usuario. Para crear esa variable podemos usar varios métodos que podremos explicar próximamente un nuevo artículo.

     

    Límites más altos

     

    Google Analytics 4 también tiene límites, pero algunos son más altos que la versión anterior. Por ejemplo: las sesiones no están limitadas a 500 eventos, porque para el cálculo de estos no cuentan los eventos recogidos automáticamente y los eventos de medición mejorada. Lo que si tenemos son límites en los parámetros que enviamos por cada evento (25), o limites en la longitud de los caracteres del nombre del evento (25 caracteres), el nombre de los parámetros (40 caracteres) o el valor del parámetro (100 caracteres). Y también tenemos un límite de 25 propiedades por usuario.

     

    Controles de privacidad

     

    Las regulaciones de privacidad están a la orden del día y en Google Analytics 4 ya está preparado para cumplirlas. Entre los controles de privacidad de GA4 destacamos:

     

    • La anonimización de la IP viene por defecto y no puede ser deshabilitada.

    • Google Signals se pude deshabilitar por regiones geográficas.

    • El borrado de datos es más preciso y nos permite borrar solo un subconjunto de datos.

    • Podemos cambiar la retención de los datos entre 2 meses y 14 meses.

    • Configuración avanzada para permitir la personalización de los anuncios en donde esté permitido.

    • Podemos marcar algunos eventos como “anuncios no personalizados” para que no se use esa información para construir audiencias de remarketing, por ejemplo.

     

    Interfaz adaptable

     

    En Google Analytics 4 podemos modificar el menú de la izquierda y los reportes de cada sección, por lo que los reportes que usamos más frecuentemente y que varían de empresa a empresa pueden ser fácilmente accesibles.

     

    google analytics 4: reportes

     

    Medición mejorada

     

    Universal Analytics solo medía páginas vistas y si queríamos ver otras interacciones teníamos que configurar eventos. Uno de los grandes beneficios de Google Analytics 4 es que trae preconfigurados una serie de eventos realmente útiles:

     

    • Páginas vistas: con una serie de parámetros como idioma, ubicación, referencia, fuente, dispositivo, resolución de pantalla.

    • Scrolls: para medir el desplazamiento de los usuarios en la página.

    • Clics salientes: para medir los enlaces que llevan a sitios externos.

    • Búsqueda en el sitio: un evento que mide las búsquedas internas que hacen los usuarios y que incluye un parámetro que guarda las palabras que han usado para esas búsquedas.

    • Interacción con vídeo: ya es automática la medición de vídeo en GA4 tenemos los eventos 'video_start', 'video_progress', 'video_complet'e con parámetros como duración, porcentaje, proveedore, título o URL del vídeo.

    • Descarga de archivos: GA4 también mide por defecto cuando un usuario descarga un archivo de nuestra web e incluye parámetros como el nombre del archivo, la extensión, el texto del enlace o la URL.

     

    Identificación para el reporting

     

    Identificación para el reporting determina con cual método GA4 identifica a los visitantes de nuestro sitio web. Puede ser por dispositivo, el más básico de todos, o el mezclado, que toma datos de Google Signals - en caso de que lo tengamos habilitado -.

    Lo mejor de esto es que los cambios se aplican tanto a datos antiguos como a los próximos, ya que los datos guardados no se ven afectados, Google solo toma los cambios para hacer cálculos.

     

    Una propiedad única para web y app

     

    Ese fue el primer beneficio que Google promocionó de esta nueva versión de Google Analytics 4: la posibilidad de unir en una sola propiedad la información de sitio web y aplicación móvil. Antes eran necesarios dos productos: Firebase y Analytics, de hecho, el esquema de datos de Google Analytics 4 es que el usaba Google en Firebase: evento + parámetro.

     

    Integración con BigQuery

     

    BigQuery es un almacén de datos en la nube que permite hacer consultas muy potentes y rápidas a grandes volúmenes de datos. Con la integración de BigQuery y Analytics, es posible exportar los datos de Google Analytics sin procesar a BigQuery y luego hacer consultas con una sintaxis similar a la de SQL. Esta opción antes estaba solo disponible para usuarios de pago, pero ahora está disponible para todos.

     

    Segmentos por evento

     

    En Google Analytics 4 ahora hay 3 tipos de segmentos; de esta forma, podemos agrupar los datos no solo por los usuarios o la sesiones que coinciden con el criterio especificado, sino que se añade la posibilidad de ver datos por eventos. Por ejemplo, podemos construir un segmento que nos muestre eventos con una condición en particular.

     

    google analytics 4: segmentos pr eventos

     

    Resumen de beneficios de Google Analytics 4

     

    Google Analytics 4 aún es un producto en desarrollo y aunque tiene mucho por mejorar, destacamos la flexibilidad de esta versión, el uso de la inteligencia artificial para el análisis predictivo de los datos y el machine learning para el modelado preciso y muy cercano a la realidad.

     

    A medida que vayamos explorando sus características y funciones iremos descubriendo nuevos aspectos que nos ayudan a analizar de forma eficiente los datos y basado en estos datos realizar acciones que nos ayuden en el crecimiento de nuestros negocios.

     


     

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