Google Analytics 4 es ya una realidad y, con él, se inaugura un nuevo paradigma de medición online que Google planea reforzar durante los próximos años. Potenciado con el uso de algoritmos de machine learning, el objetivo de Analytics 4 es aunar en un mismo lugar y con los mismo criterios la medición cross-device y cross-channel, para que los datos que reflejen de forma más precisa y simplificada la actividad online de los usuarios.
¿Por qué surge Google Analytics 4?
De acuerdo con una encuesta realizada por Google y Forrester Consulting a profesionales del marketing en EE.UU., más de la mitad de los participantes reveló que gestionar de forma eficaz la analítica online era su máxima prioridad a corto plazo. Paradójicamente, el 84% consideraba que la medición cross-platform es de vital importancia, pero tan solo un 43% contaba con herramientas que les permitiera ejecutarla.
Por tanto, la llegada de Google Analytics 4 se produce en un contexto caracterizado por que:
- Hay cada vez más dispositivos conectados por usuario: por ejemplo, en 2020 los usuarios tienen acceso a diez dispositivos de media en Estados Unidos, según Statista. A los clásicos smartphones y ordenadores se suman otros como las Connected TVs o los altavoces inteligentes.
- Los buyer’s journeys han ganado en complejidad: no solo se ha multiplicado el número de touchpoints, sino que también se ha diversificado la naturaleza de los entornos que participan en el proceso de compra: redes sociales, apps, email, webs…
- Los cambios en la normativa que regula la gestión de cookies y en las opciones de privacidad en navegadores y apps ponen coto al modelo de medición basado en el manejo de las third party cookies.
¿Qué distingue al nuevo Google Analytics 4 de Universal Analytics?
A continuación, desgranamos las principales características que diferencian a Google Analytics 4 del modelo que seguía Universal Analytics hasta ahora:
1. Se simplifica el modelo de datos
En Universal Analytics, las métricas giran en torno a las sesiones, mientras que en Firebase, el sistema de medición en apps de Google, los eventos son primordiales. Esta falta de uniformidad complica el seguimiento de la actividad del usuario entre las distintas plataformas y resulta difícil contar con una visión global del viaje que sigue el cliente. En Google Analytics 4, el modelo pasa a enfocarse también en los eventos y agrupa las métricas anteriores en menos variables:
De esta forma, por ejemplo, los Event Parameters integran los conceptos anteriores de categorías y dimensiones personalizadas. Se introduce el concepto de User Properties o propiedades de usuario, que corresponde a las características de un público o usuario como el género, ubicación geográfica, cliente nuevo… (a partir de ellas, GA4 es capaz de formar audiencias para ads). Al mismo tiempo, desaparece el Client ID en favor de los User ID.
2. Cambia el concepto de identificación del usuario
Con GA4, Google quiere tener una visión más centrada en usuarios y no solo en navegadores únicos. Por tanto, con el nuevo sistema de GA4, la identificación de manera anónima se produce mediante:
- El User ID o número de identificación que se le asigna al usuario por parte de la empresa.
- Google Signals: Google cruza los datos de sus diferentes entornos para detectar que se trata del mismo usuario.
- Device ID o identificador de dispositivo.
3. La mayor integración de datos desbloquea el potencial del machine learning
El concepto de vista y de propiedades quedan atrás y se tratan los datos desde una perspectiva centralizada. Al igual que ocurre con el método Hagakure en Google Ads, el uso de datasets más amplios permite aplicar algoritmos de machine learning para detectar patrones con mayor eficacia. Ahora, se integra a la perfección con Google Ads y con Google BigQuery de forma gratuita (esta última opción antes estaba sólo disponible para la versión de pago), pero Google seguirá ampliando los productos con que se puede conectar.
Además, la idea con GA4 es que, gracias al uso de algoritmos de NPL o procesamiento del lenguaje natural, se pueda establecer una conversación con la herramienta de forma que se puedan realizar preguntas directas y sea el propio GA4 quien seleccione y muestre los datos, ahorrando así el tiempo de navegar de un informe a otro.
¿Cuándo empezar la transición hacia Google Analytics 4?
La recomendación de Google, a la que nos sumamos desde Labelium, es poner en marcha cuanto antes la implementación dual de Universal y GA4. Ambas plataformas pueden trabajar en paralelo, pero es importante tener en cuenta que Google Analytics 4 no puede trabajar con el histórico de Universal Analytics. Cuando queramos hacer la migración completa, solo contaremos con los datos que hayamos recopilado en GA4. Por ejemplo, si deseamos disponer de un año de histórico de GA4 antes de completar la transición definitiva, deberemos llevar a cabo la implementación dual con un año de antelación.
Nuestro equipo de Data ya está trabajando con algunos de nuestros clientes en la implementación de Google Analytics 4 para testear su potencial y preparar el terreno a la medición de un futuro que ya es presente. Si no quieres quedarte atrás y necesitas ayuda, te animamos a que contactes con nosotros y uno de nuestros especialistas evaluará la situación de tu modelo de analítica para implantar GA4 sin sobresaltos.
