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Google Analytics 4: Retos, ventajas y oportunidades para la analítica web.

Escrito por Natalia Estévez | 30 de marzo de 2022 14:42:01 Z

Google Analytics 4 es una realidad inminente. ¿Conoces todas las nuevas posibilidades que ofrece?¿Y los retos que supone dar el sato de Google Analytics 3 a 4? ¡Hoy te lo contamos todo en el blog!¡Empezamos!

Según Google Trends, desde el 16 de marzo han aumentado las búsquedas de Google Analytics un 41%, en comparación con la media de meses previos. El motivo ha sido la salida de la beta de Google Analytics 4, y la noticia de la desconexión de Google Analytics 3, conocido como Universal Analytics, el próximo 1 de julio de 2023. No podemos negar que no hayan dejado pistas, pero aún así nos ha sorprendido a todos. Como amantes de los datos, comprendemos que si la herramienta de analítica cambia, nos agita por la falta de control, pero hemos de darle una oportunidad. En este artículo, os queremos acompañar en este camino al cambio y contaros qué implicaciones tiene y cómo pueden afectar a vuestro negocio, qué beneficios directos vais a poder detectar, y las partes que probablemente no echaréis de menos.

 

La principal implicación es la pérdida de histórico. Sí. Aunque permitirán exportar datos hasta finales de año de 2023, no se podrán importar en la nueva versión.

Por este motivo, os aconsejamos empezar a configurar GA4, y trabajar con ella en paralelo para ponerla a punto y tener datos fiables para poder seguir realizando análisis completos una vez que ya no tengamos Universal Analytics. Otro cambio importante es a nivel estructura, ya que desaparecen las vistas. Es un cambio notable a la hora de trabajar puesto que eran utilizadas por muchos como diferenciadoras de mercados, tipos de páginas o áreas de perfiles laborales. Ahora la clasificación es mediante flujos de datos y su definición de uso varía.

El mayor beneficio anunciado es el de la unificación de los datos de un usuario, se va a poder identificar de forma casi fiable, siendo mucho más precisa que la versión anterior. La comprensión del ciclo de vida es uno de los escenarios más solicitados e interesantes, por lo que la medición centrada en usuario nos proporcionará información muy valiosa para poder detectar comportamientos de usuario completos, clasificar qué pasos son los que más repercuten en que nuestro usuario pase a ser lead o cliente, qué canales son realmente los que más ayudan en esa conversión, así como la mejora en la revisión de embudos, tanto para captar nuevos usuarios como para la tarea pendiente de conseguir retenerlos.

Como ejemplo de la mejora de los embudos, podremos ver cuánto tiempo tarda un usuario desde que llega a la página web hasta que añade un producto al carrito, o cuánto tarda en realizar la compra desde que lo ha añadido a la cesta.

Además de los embudos, también ha mejorado la visualización del recorrido de los usuarios, podemos conocer si después de llegar a nuestra landing hace el camino preparado hasta conseguir que sea un lead, o la abandona, por ejemplo, en la ficha de producto. Si el visitante no hace nuestro happy path, podremos revisar si la landing es apropiada para el producto de interés, o si el usuario llegó buscando un producto y no lo encontró.

Adicionalmente, podremos segmentar por campañas, agrupar por tipos de usuario, etc. lo que nos permite crear análisis muy potentes.En esta nueva versión los segmentos se han vitaminado. Han añadido funcionalidades como el nuevo alcance de los eventos, la evaluación según duración o secuencias basadas en tiempo. Y podremos excluir algún paso temporalmente.

Podemos, como hasta ahora, examinar si un formulario de 4 pasos ha sido completado, pero a mayores tendremos la capacidad de evaluar cuánto tiempo tardaron en cubrirlo.

Usar esta información en formularios o procesos de compra que pueden ser complejos o largos, nos va a ayudar a comprender si es uno de los motivos de descenso de conversión.

Todas estas mejoras vienen asociadas a un nuevo tipo de interfaz. Hay secciones nuevas que permiten realizar tipos de análisis más amplios, y otros en los que probablemente necesitemos exportar los datos a BiqQuery para hacerlos más potentes. A nivel de dimensiones y métricas, por el momento hay un menor número, pero está en constante crecimiento, cada cierto tiempo se van añadiendo nuevas características. Recientemente, han añadido tres dimensiones nuevas: utm_source_platform, utm_creative_format o utm_marketing_tactic. Por lo que se espera que en este nivel supere a lo que tenemos con Universal.

Otro de los puntos fuertes que pueden ser muy útiles ya que ayudan en los análisis básicos, es la capacidad de predicción tanto para la creación de audiencias como de modelos de comportamiento predictivos. Con respecto a las nuevas métricas hay dos a destacar: la probabilidad de compra y la probabilidad de abandono. Según el comportamiento previo de los usuarios se predecirá la probabilidad de que cierto usuario vuelva a visitarlo en el plazo de 7 días.

Esta información es muy valiosa ya que ayuda a la asignación de recursos de inversión de publicidad. Y con respecto al comportamiento, la inteligencia artificial va revisando el histórico y haciendo predicciones de lo que se espera, cuando detecte que alguna métrica no alcanza el valor esperado facilitará esta nota para que se revise. No deberíamos tomar estas notas como el único análisis de nuestros datos, pero sí podríamos revisarlas como puntos básicos que nos dan marcados.

Ejemplo de las tarjetas de insights predictivos

Sobre integraciones, han añadido alguna nueva, como la posibilidad de realizar seguimiento de conversiones desde Youtube.

Y algo que afecta al equipo técnico y también al equipo analítico, es la recogida de eventos nueva. Hay algunos cambios que facilitan la recolección y análisis, y se recogen automáticamente algunos eventos sin necesidad del equipo técnico. Algunos de ellos son páginas vistas (sí, es un tipo de evento a partir de ahora por lo que se pierde la métrica de porcentaje de rebote), porcentaje de desplazamiento, enlaces salientes, recogida de eventos de interacción de vídeos de Youtube, descarga de ficheros, etc.

Por ejemplo, podremos segmentar qué porcentaje de usuarios realizan una compra de los que visualizan la página de producto en un 90% nuestra página.

Y por último, este pasado año se activó de forma más minuciosa la protección de datos de los usuarios. Debido a estas normativas, Google también ha recogido algunos cambios en materia de privacidad. Se facilita un mayor control sobre el uso de los datos en cuanto a recopilación, almacenamiento y análisis. Se podrá decidir si los datos se deben utilizar para optimizar las estrategias de márketing o si se debe restringir su uso. Hay varios puntos en los que los datos de los usuarios no serán recogidos: si un usuario prohíbe el almacenamiento de sus datos personales, por políticas de privacidad o por motivos de cookies. Para estas ocasiones utilizarán el aprendizaje automático para rellenar esos datos vacíos.

Son muchos cambios los que se nos vienen encima, y como todo tenemos partes buenas y algunas no tanto. Pero hay que avanzar, poco a poco, y para cualquier duda, aquí estamos, siempre a vuestro lado :)

Y avisaros, puede parecer que aún queda mucho tiempo, pero como bien dice el refrán, "No dejes para mañana lo que puedas medir hoy".