Google Analytics 4

Si hay una herramienta que se ha convertido en un estándar de la analítica web esa es, sin duda, Google Analytics. Millones de proyectos la usan para conocer el rendimiento de sus negocios online. Más aún en un periodo tan convulso como el actual con un nivel de competencia nunca visto hasta ahora.

Es un must tan poderoso que la gente se lo instala incluso aunque no lo use. Saben que es importante. Punto.

Hasta ahora esta herramienta trataba de cubrir lo mejor posible el hueco existente entre los sitios web de esos negocios y sus app, para tener una visión de conjunto un poco más real de la relación entre usuarios y marcas. Esta era una de las apuestas de Universal Analytics frente al antiguo Classic Analytics (Google Analytics original).

Sin embargo, no lo hacía de una forma suficientemente satisfactoria. El modelo cojeaba notablemente y había lagunas en los datos. El caballo de batalla de Analytics en estos últimos años ha sido superar esas lagunas, identificar al usuario multiplataforma-multidispositivo.

Cuando nos relacionamos digitalmente con una marca no lo hacemos desde un único dispositivo o plataforma. Muchos tenemos un par de ordenadores (portatil y sobremesa o trabajo y casa), móvil, tablet, accedemos a la web y otras veces a la app…

Piensa en un modelo como el de Amazon o Netflix, por ejemplo, con un ecosistema tan variado.

Nuevo Google Analytics

Desde el 2019 Google ha trabajado en una beta que presentaba la nueva propiedad en Analytics de App+Web. La habrás visto al crear nuevas propiedades en tu cuenta y seguramente no la habrás usado si no tenías una app.

Pero… ¿Yo tengo que empezar a usarlo ya?

Sí, ha llegado el  momento de espabilar y empezar a usarlas. Desde ahora esa va a ser la experiencia por defecto que deberás usar para nuevas propiedades, siempre que quieras aprovechar todo el potencial que ofrece Analytics para negocios digitales. Un poco más abajo te cuento como proceder para las propiedades ya existentes.

Esta propiedad se basa en avanzados modelos de aprendizaje automático (inteligencia artificial) y en ofrecer una comprensión completa de los clientes a través de todos los dispositivos y plataformas.

Dichos modelos nos ayudan a identificar más eficazmente y de forma automática tendencias relevantes para nuestro negocio, como por ejemplo aumentos potenciales de la demanda de un determinado producto.

También permiten trabajar con métricas predictivas, como los ingresos potenciales que podríamos obtener de un grupo particular de clientes o tasas de abandono previsibles.

Midiendo la probabilidad de abandono (el mítico churn rate)

Google está trabajando desde hace años de forma muy intensa en el perfeccionamiento de modelos predictivos (como otras muchas marcas en el ámbito de la IA, como la mítica IBM, por ejemplo) y algunos de sus avances ya están disponibles para el común de los mortales, como podemos ver en Google Analytics 4.

Podríamos decir que el esfuerzo del nuevo Analytics está enfocado en maximizar el rendimiento que obtenemos de nuestros planes de análisis, mejorar el ROI (el retorno de la inversión), en definitiva.

Para ello han trabajado en una integración aún más profunda con Google Ads, particularmente en la creación de  audiencias (algo que ya era una poderosa herramienta para el remarketing).

En este sentido Analytics ofrece ahora una visión mucho más transversal para los anunciantes ya que permite hacer seguimientos de interacciones en aplicaciones y web de manera conjunta (como por ejemplo en YouTube) en los informes.

Conversiones de vistas interactivas de YouTube
Conversiones de vistas interactivas de YouTube

Los cambios de Google Analytics 4

El nuevo Google Analytics se centra ahora en el usuario, frente a la medición clásica por dispositivo o plataforma. Se apoya para ello (entre otros elementos) en los ID de usuario. Con ellos podemos estudiar comportamientos como el de descubrir una marca desde la web, instalar a continuación una app en el móvil y realizar desde ella una compra. Todo desde una perspectiva mucho más integral.

Vamos a ser capaces también de obtener una mejor comprensión del ciclo de vida de los clientes, desde la adquisición hasta la conversión y la retención. Esto es fundamental cuando las necesidades de las personas cambian rápidamente y es necesario tomar decisiones en tiempo real para ganar y mantener nuevos clientes.

Se ha traducido esto en una nueva presentación de los informes de Analytics, mucho más intuitiva y organizada siguiendo el ciclo de vida del usuario.

Por ejemplo, puedes ver qué canales generan nuevos clientes en el informe de adquisición de usuarios, luego consultar los informes de interacción y retención para comprender las acciones que realizan estos clientes y si permanecen en el sitio después de la conversión.

Nuevos informes de Google Analytics 4

Por supuesto también disponemos de los informes de monetización, centrados en las conversiones comerciales y en los resultados del negocio.

Eventos, ahora más fácil

Otro de los aspectos clave está relacionado con la gestión de eventos, que da un paso enorme hacia la democratización de su uso.

Los más habituales ya vienen predefinidos en el propio seguimiento y no serán necesarias implementaciones mediante código personalizado o mediante activadores de Google Tag Manager. Bienvenido todo lo que facilite integraciones avanzadas de Analytics.

Podrás ver que además de los hits de página vista, contamos de partida con scroll, engagement, inicio de sesión o primera visita.

Evidentemente habrá que crear otros tipos de eventos más personalizados en función de tus objetivos, pero es un paso muy interesante.

En nuestro canal de YouTube tenemos una lista de reproducción centrada en analítica web donde compartimos contenidos relacionados con estas necesidades.

A falta de cookies buenas son tort… IA

Uno de los aspectos más destacables es que el nuevo Analytics está trabajando (aunque aún no hay nada específico al respecto) en un futuro sin cookies, una tendencia que estamos viendo cada vez más marcada en muchos navegadores y que preocupa de forma creciente a activistas de la red.

Veremos cómo afecta esto al crecimiento de alternativas que usaban este aspecto como factor diferencial frente a Analytics, como Matomo (Piwik) o Fathom. Personalmente espero que sigan teniendo su espacio de crecimiento para que sigan apretando las tuercas a Analytics, aunque solo sea para las alternativas self hosted.

Lo que sí ofrece desde ya son herramientas enfocadas en gestiones relativas a los derechos de la RGPD y la eliminación granular de datos de los usuarios que lo soliciten.

¿Qué hago con mis antiguas propiedades?

Google Analytics 4 todavía está en sus fases iniciales y aún hay algunas funcionalidades que no se han portado al 100%. Por ello lo recomendable es que aquellas personas que necesiten configuraciones avanzadas creen nuevas propiedades y las mantengan en paralelo a las existentes.

Pero no te duermas, el cambio ya se ha producido y (casi) todo lo que sabíamos de los informes de Analytics ya es historia. Comienza una nueva era llena de posibilidades y oportunidades.

En 3ymedia School nos vamos a enfocar totalmente en el nuevo Analytics, así que te invitamos a vivir este viaje apasionante con nosotros. Suscríbete a nuestro boletín y mantente informado de todo lo que descubramos sobre Google Analytics 4 en los próximos meses.

2 comentarios

    1. Hola Diana. El identificador G-XXX es el identificador de medición de Google Aanlytics 4, el que añade el flujo de datos, efectivamente. El UA-XXX es el identificador de seguimiento de Universal Analytics (la versión que nos ha acompañado en los últimos años). En cualquier caso, ambos se pueden conectar para que compartan datos con ambas versiones.

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