Analisis web y medición de datos

Análisis web y la importancia de la medición de datos: GA4

El popular Google Analytics (Universal Analytics), el software de análisis web y app más extendido y cuyo modelo de datos había permanecido invariable, cambia a un modelo completamente nuevo, orientado al futuro de Internet y el marketing digital.Analisis web y medición de datos

El gigante Google anunció recientemente el final de la recopilación de datos en el verano de 2023, por lo que se hace imprescindible cambiar a la versión de Google Analytics 4 para generar los datos históricos necesarios, antes de que el software deje de procesar nuevos hits, porque el modelo de datos sobre el que se construye Google Analytics 4 (GA4) y el del actual Analytics no solo son diferentes, sino que son incompatibles.

¿Estamos ante un nuevo modelo de medición?

Hasta ahora la medición se basaba en las sesiones de usuario y sus hits: transacciones,  páginas vistas, eventos, etc.; a partir de ahora se basará en eventos. Google lo explica así: “Entre los tipos de hit de Universal Analytics, se incluyen hits de página, hits de evento, hits de comercio electrónico y hits con interacción social. En cambio, los datos de Google Analytics 4 (GA4) se basan en eventos, teniendo en cuenta que cualquier interacción se puede registrar como un evento. Por lo tanto, los tipos de hit de las propiedades Universal Analytics se traducen en eventos en las propiedades Google Analytics”.

Como el modelo de datos cambia, la base sobre la que se sustenta el modelo de medición cambia y el histórico de datos recopilado hasta la fecha deja de estar disponible, por lo que habrá que actualizar la estrategia de medición, las implementaciones y configuraciones, los cuadros de mando de departamentos para la visualización de insights, etc.

El modelo de visualización de datos cambia sensiblemente y una de las últimas funcionalidades que integrará la herramienta es una “Intelligent Home”, es decir, una página de inicio personalizada según el uso que cada usuario hace de la herramienta.

Todo cambio implica esfuerzo y en este caso no es menos, pero a su vez supone la oportunidad para apostar por el liderazgo digital.

Ventajas de un cambio ya

Sobre todo para las grandes compañías/marcas supondrá un golpe de efecto.

El cambio temprano se hace necesario ya:

  • La versión clásica de Google Analytics, Universal Analytics (UA), ya no recibe soporte ni actualizaciones; GA4 se actualiza continuamente de manera gratuita.
  • El histórico de datos de UA se pierde, por lo que es importante empezar a generar un histórico de datoscon el nuevo modelo de medición cuanto antes.
  • Dado que es inevitable, cuanto antes mejor y como costará un poquito aprender, mejor ser los primeros.
  • Está más orientada a marketing y negocio.
  • La nueva herramienta es mucho mejor por la integración de datos web y app; está más orientada a las acciones de marketing; sus informes predictivos, inteligentes y personalizados; el fin del muestreopara grandes volúmenes de datos; mayor integración con otras herramientas; una mejor visualización y mejoras en el modelo de atribución.

En resumen el usuario se encuentra ante una herramienta analítica concebida para la nueva era digital con él como protagonista, más libre y activo, que utiliza tecnología más respetuosa e inteligente.

Se está viviendo el empoderamiento progresivo del usuario que provocará que sea él quien tome las decisiones del uso que se hace de sus datos en Internet. La privacidad del usuario en el entorno digital y la transparencia en el uso de sus datos o su personalización, serán prioritarias. GA 4 superará los vacíos de información que deja la privacidad mediante el uso de inteligencia artificial.

El customer journey digital, el seguimiento del usuario es cada vez más complejo y se ve dificultado por la Multiplataforma y el Multidispositivo. El GA4, al estar basado en propiedades Web + App. permite un seguimiento del usuario a través de los sitios web y las apps. Etracking es realmente multiplataforma.

Por último GA 4 incluye Google Signals que mediante inteligencia artificial, permite rellenar los huecos de información en el customer journey para contar con una trazabilidad del usuario y una atribución casi completas, respetando la privacidad.

Se hace necesario contar con profesionales con experiencia para acometer el cambio, también para, por ejemplo, los centros de reproducción asistida.