Google Analytics 4, ahora es el momento

Analítica y Data Science

Google acaba de anunciar lo que era ya la crónica de una muerte anunciada: el 1 de julio de 2023, Universal Analytics dejará de recopilar datos —las propiedades Universal Analytics 360 tienen algo más de margen: hasta el 1 de octubre de ese mismo año—.

Cambiar a Google Analytics 4 lo antes posible, por tanto, es imprescindible para generar los datos históricos necesarios antes de que Universal Analytics deje de procesar nuevos hits. Pero, ¿cómo hemos llegado hasta aquí? ¿Por qué este cambio por parte de Google? ¿Qué debemos hacer ahora? Vamos a intentar explicarlo en este artículo.

Empecemos con un poco de historia: Google Analytics es el software de análisis web (y ahora, app) más extendido a nivel mundial. Desde que en 2005 Google compró Urchin y lo convirtió en Analytics, ha ido evolucionando su producto estrella de analítica.

A pesar de los cambios de nombre (desde 2014 se conoce como “Universal Analytics”) el modelo de datos sobre el cual se apoyaba la herramienta había permanecido invariable… hasta ahora.

 

Con Google Analytics 4 esto finalmente ha cambiado. Ya no se trata de una actualización del servicio, ya no basta con esperar a que los cambios y mejoras lleguen automáticamente a nuestras cuentas. Ahora estamos ante un modelo de datos totalmente nuevo, mucho más orientado al futuro de Internet y del marketing digital.

Eso sí, el que quiera beneficiarse de las generosas bondades de esta nueva herramienta tendrá que dar el paso ya, porque la cuenta atrás ha comenzado.

Un nuevo modelo de medición, ¿qué supone esto?

El modelo de datos sobre el cual se construye Google Analytics 4 (GA4) es diferente al de Universal Analytics (UA), al cual estábamos tan acostumbrados. El mejor resumen que podemos hacer es que son modelos diferentes e incompatibles.

Hasta ahora Google Analytics siempre ha funcionado sobre un modelo basado en las sesiones de usuario y los hits que ese usuario generaba: páginas vistas, eventos, transacciones…

Ahora, con Google Analytics 4, el modelo de datos se construye alrededor de los propios eventos: todo son eventos. A partir de dichos eventos se puede construir todo lo demás, incluso las propias sesiones, que comenzarán al lanzarse un evento session_start.

Como el propio Google explica, la diferencia es que:

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 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 4.

 

Propiedades Universal Analytics:
Tipo de hit
Propiedades Google Analytics 4:
Cómo se registra
Vista de página Evento
Evento Evento
Medios sociales Evento
Transacción o comercio electrónico Evento
Tiempo de usuario Evento
Excepción Evento
Vista de aplicación o pantalla Evento

 

Pérdida del histórico de datos

De esta manera el modelo de datos cambia, la base sobre la que se sustenta el modelo de medición cambia y la primera consecuencia de ello es que el histórico de datos recopilado hasta la fecha deja de estar disponible bajo la nueva herramienta.

Así pues, será igualmente necesario actualizar desde la estrategia de medición, pasando por las implementaciones y configuraciones, hasta los cuadros de mando empleados por los departamentos para la visualización de insights.

 

Nuevo modelo de visualización de datos

Y es que el modelo de visualización de datos también cambia notablemente. Cualquiera que haya entrado a visitar la nueva interfaz de Google Analytics (4) lo habrá percibido.

Por ejemplo, una de las últimas funcionalidades que está integrando la herramienta es “Intelligent Home”, una página de inicio de GA4 ¡personalizada en función del uso que cada uno hacemos de la herramienta!

Es fácil imaginar que todos estos cambios suponen, entre otras muchas cosas, grandes dosis de capacitación de los equipos para afrontar esta curva de aprendizaje. Es decir, supone esfuerzo.

Aunque desde la salida de la versión beta en octubre de 2020 la gran mayoría de responsables digitales hemos han mirado hacia otro lado (“ya probaré esto después”, “lo que usamos ahora sigue funcionando”, “no hay tiempo para aprender algo nuevo ahora”) esta actualización presenta una oportunidad sin precedentes de apostar por el liderazgo digital y de generar una ventaja competitiva: ser aquellos a los que los demás miren primero e intenten copiar después.

 

 

Beneficios de migrar a Google Analytics 4 hoy mismo

Acometer una adopción temprana del nuevo estándar analítico puede suponer un golpe de efecto ganador para las estrategias de los responsables de marketing digital, especialmente en el caso de las grandes marcas.

La pregunta que más nos repiten es: “¿Por qué migrar a Analytics 4 ya?

Y a menudo la respuesta que se nos pasa por la cabeza —aunque no la expresamos en voz alta para no herir sensibilidades— es “¿y por qué no?”. Es decir, hasta ahora hemos dado por buenas todas las actualizaciones del producto, pero ahora lo ponemos en duda. ¿No será porque en esta ocasión nos supone un esfuerzo adicional? 😉

Afortunadamente, como casi todos los esfuerzos, tiene una recompensa asociada.

He aquí algunos de los beneficios asociados a la pronta migración a GA4:

 

  • La versión clásica de Google Analytics, es decir, Universal Analytics (UA) ya no recibe soporte ni actualizaciones, y tiene fecha de caducidad, como ya hemos comentado. Por el contrario, Google Analytics 4 está recibiendo continuas actualizaciones y nuevas funcionalidades sorprendentes cada mes (y sí, sigue siendo una herramienta gratuita con una versión de pago para empresas con necesidades especiales).
  • Como hemos explicado, el histórico de datos actual se terminará perdiendo (cuando desaparezca UA), así que es necesario empezar a generar un histórico de datos bajo el nuevo modelo de medición lo antes posible o tocará empezar desde cero el día que se afronte el cambio.
  • Es una evolución que se terminará dando, es cuestión de tiempo y, como sucede con todas las evoluciones, las marcas que lleguen antes disfrutarán de la ventaja competitiva (early adopters frente a laggards). Además, ya hemos explicado que la adopción no es instantánea, requiere algún tiempo de aprendizaje y adaptación, así que debe evitarse a toda costa llegar el último a esta tecnología, planificando con los plazos adecuados.
  • Se trata de una herramienta mucho más orientada a marketing y negocio. El cambio de paradigma —de sesiones a eventos— deriva en insights no tan centrados en “qué está haciendo el usuario en mi web”, sino en “cómo está aportando negocio mi presencia digital”.

 

 

  • Es mejor. Mucho mejor. Que Google Analytics clásico y, seguramente, que cualquier otra herramienta de analítica, debido a:
    • La integración de datos web y app.
    • Información más orientada a las acciones de marketing.
    • Informes predictivos e inteligentes.
    • Informes personalizados para cada cuenta.
    • El fin del muestreo para grandes volúmenes de datos.
    • Mayor capacidad de integración con otras herramientas.
    • Sistemas de visualización más sofisticados.
    • Mejoras en los modelos de atribución.
    • Y es mejor por todo lo anterior, pero sobre todo por un motivo: se trata de la herramienta analítica concebida para la nueva era digital en la que estamos entrando. ¡Qué poético me ha quedado eso! 😀 Sin embargo, es cierto: se avecinan cambios en el mundo digital, gobernado por un usuario más libre y activo, con tecnologías más inteligentes y respetuosas.

Si te ha picado la curiosidad con esto de la nueva era digital, sigue leyendo. Encontrarás los auténticos beneficios de migrar a Google Analytics 4.

 

Analítica para la nueva era digital

Lo que hemos comentado hasta este momento está muy bien, pero lo bueno, la auténtica magia, llega ahora. El título de este post dice que “ahora es el momento” y no es casualidad, porque el futuro de Internet ya está aquí.

Google Analytics 4 está 100% orientado a la nueva realidad de Internet. Se ha concebido como una solución a los nuevos retos digitales de los próximos años y esto la convierte en una solución única en el mundo a día de hoy. Hemos intentado resumir este escenario en 4 retos principales que GA4 ayuda a superar.

 

Privacy First

Por fin la privacidad del usuario se empieza a poner en el centro de lo digital. Las personas están viviendo un empoderamiento progresivo que les llevará irremediablemente a ser quien tome las decisiones del uso que se hace —o se deja de hacer— sobre los datos que generan en Internet. Este proceso se está desarrollando alrededor de tres factores:

 

  • Los Estados e instituciones, mediante cambios legales y regulaciones, como es el caso del RGPD en Europa o del CCPA en Estados Unidos, por poner dos ejemplos.
  • Las tecnológicas (un poco obligadas por las circunstancias, hay que admitirlo), que entre otras cosas limitan la recolección de datos y cookies en navegadores.
  • El propio usuario, que madura en paralelo al medio digital y exige sus derechos.

Durante los próximos meses contemplaremos grandes avances en las estrategias digitales corporativas, implementando acciones privacy first para fomentar valores como la transparencia en el uso de los datos y la personalización de dicho uso por parte del usuario.

Pero por supuesto, más privacidad es igual a menos información. Google Analytics 4 es fruto de los esfuerzos de Google de apostar por un futuro con mayor privacidad para el usuario. Su modelo de datos está orientado a superar, mediante la inteligencia artificial —luego hablaremos de ello—, los vacíos de información que deja la privacidad.

 

Hasta ahora la analítica eran datos observados. Desde ahora, la analítica serán datos observados más datos modelados. Google pone a nuestra disposición toda su maquinaria tecnológica y todo el conocimiento de los usuarios para rellenar esa información, al tiempo que se preserva la privacidad del individuo. Lo mejor de todo es que la fiabilidad de los modelos es altísima. Son muchos años viendo todo lo que hacemos los usuarios y aprendiendo.

 

2. Complex Customer Journey

El customer journey digital es cada vez más complejo. Hace unos años se hablaba de más de 900 interacciones digitales antes de completar el alquiler de un coche; seguramente ahora serán bastantes más.

Prácticamente todas las actividades digitales comienzan en un dispositivo y siguen o terminan en otro diferente. El usuario es cada vez más líquido e imprevisible, más libre. Existen dos características de este nuevo customer journey tan complejo que, desde el punto de vista analítico, dificultan especialmente el seguimiento del usuario:

 

  • Multiplataforma (cross platform): completar tareas dentro de una misma experiencia digital a través de diferentes plataformas de consumo de información. Es decir, un customer journey donde pueden intervenir desde una app del móvil, pasando por la web en el propio móvil, en su versión desktop o tablet, etc.
  • Multidispositivo (cross device): para una misma plataforma pueden emplearse varios dispositivos por un mismo usuario; por ejemplo, completar un proceso utilizando el ordenador de tu casa y también el ordenador del trabajo (misma plataforma, diferente dispositivo).

Teniendo en mente esta realidad en los hábitos de los consumidores, la nueva versión de Analytics tiene una gran novedad sobre su predecesora: está basada en propiedades Web + App. O lo que es lo mismo, podemos hacer un seguimiento del usuario no solo a través de nuestros sitios web, sino, al mismo tiempo, de nuestras apps.

 

Gracias al nuevo modelo basado en eventos y a la confluencia tecnológica con Firebaseel tracking ahora es multiplataforma de verdad, a lo largo de los diferentes activos digitales de la marca. Un auténtico hito en la historia de la herramienta. Y por supuesto, GA4 aprovecha —y mejora— el seguimiento de usuarios mediante el User ID (usuarios logados) y el Device ID (de los dispositivos, especialmente móviles) aplicándolos a este nuevo entorno cross platform.

 

Por último, aunque no menos importante, Google Analytics 4 presenta otra pequeña revolución: Google Signals. Algo en lo que viene trabajando durante años y que, nuevamente, se basa en la poderosa inteligencia artificial de Google.

Google Signals permite rellenar esos huecos de información en el customer journey para contar con una trazabilidad del usuario y una atribución —casi— completas, respetando los nuevos estándares de privacidad.

 

3. Artificial Intelligence (AI)

Bueno, en castellano también vale: Inteligencia Artificial o IA. Posiblemente el hype más estirado en el tiempo de la historia reciente de la tecnología. Todos hablan de IA pero nadie emplea IA… hasta ahora.

Sí, Google pone a trabajar toda la potencia de sus impresionantes sistemas de inteligencia artificial y los presta al servicio de nuestros propósitos de marketing digital. Y ojo, es gratis, que parece una tontería, pero hablamos de un valor añadido descomunal a cambio de cero euros.

Ya hemos mencionado anteriormente algunos ejemplos de inteligencia artificial y machine learning. Sin embargo, hay muchos más; vamos con ejemplos de funcionalidades top que encontraremos en GA4 durante los próximos meses.

 

 

  • Probabilidad de compra (purchase probability): permite conocer qué usuarios tienen alta probabilidad de completar una compra, ya sea en la app o en el eCommerce de nuestra marca.
  • Probabilidad de abandono (churn probability): orientado a detectar usuarios que tienen alta probabilidad de abandonar —una suscripción, por ejemplo— a través de nuestra web o app.
  • Predicción de ingresos (revenue prediction): facilita conocer los niveles de ingresos asociados a las conversiones de compra digital de los usuarios activos para los siguientes 28 días.

 

 

  • LTV Predictivo (predictive lifetime value): Permitirá conocer el comportamiento transaccional de los usuarios para los próximos 12 meses, facilitando orientar los esfuerzos en las audiencias más rentables. Algunas de las incógnitas que ayudará a despejar son:
    • Período de vida activa (lifetime).
    • Número de compras a efectuar.
    • Valor monetario de dichas compras.
    • Canales que generan mayor LTV.

 

4. First party marketing

A consecuencia de la nueva realidad privacy first y de la eliminación del mapa de las cookies de terceros en 2023, la orientación del marketing hacia lo first party será otra de las tendencias potentes de estrategia digital para los próximos meses.

En el caso de Good Rebels, son varios los clientes que nos han trasladado ya su inquietud por este tipo de estrategias y hemos comenzado a elaborar diferentes planes de marketing con altos componentes de innovación en este campo. Está claro que la preocupación por la privacidad ha llegado para instaurarse como la nueva normalidad digital.

Incluso antes de la pandemia era una tendencia que veníamos estudiando, dados los altos índices de conversión y rentabilidad que presenta el target first party. Ahora, con las nuevas regulaciones y limitaciones de navegadores, será una oportunidad que todas las marcas deberán explotar para permanecer competitivas.

 

En lo referente a Google Analytics 4, sobra decir que es una herramienta first party: su core es recoger la información de valor relativa a los usuarios de nuestros activos digitales, a lo largo de su customer journey web y app. Todo first, todo marketing.

Además todo lo explicado anteriormente en referencia a inteligencia artificial y machine learning está orientado al marketing activation o activación de acciones de marketing. En nuestro caso, nos gusta llamarlo data activation, porque, al fin y al cabo, se trata de poner los datos a trabajar. Esto se consigue mediante la generación de audiencias predictivas. Es decir, podemos segmentar grupos de usuarios (según su probabilidad de compra, de abandono, su previsión de ingresos, su lifetime value…) y activar impactos de marketing personalizados para cada grupo de usuarios.

 

Evitar que un usuario deje nuestro servicio, facilitar que un lead se convierta en cliente, empujar a los usuarios calientes hacia la compra, maximizar la inversión en los clientes más rentables, orientar publicidad a un target más proclive a convertir, trabajar el engagement y fidelización con grupos sensibles… Todo esto es ahora más fácil y automatizable.

Por supuesto, GA4 y sus audiencias están integradas con las herramientas publicitarias y de marketing de Google, como Google Ads y Google Marketing Platform, permitiendo segmentar campañas de anuncios o de personalización de contenido.

 

Pero, además, ya se están dando pasos para una integración nativa con otras herramientas, por ejemplo, mediante el partnership con Salesforce, que permitirá el cruce de audiencias para campañas de marketing y fidelización más efectivas.

 

Migración a GA4: ¿opcional o inevitable?

Desde nuestro punto de vista, sería fácil decir que es necesario que todo el mundo migre ahora mismo. Y es que en Good Rebels somos very early adopters de Google Analytics 4 —para nosotros y para nuestros clientes—, trabajamos con ella desde que se lanzó la beta en España en 2019. La apuesta ha sido desde el primer minuto.

Pero de la misma manera sabemos que ese esfuerzo inicial, esa fase de adopción, esa curva de aprendizaje resulta muy empinada para muchos responsables de marketing instaurados en la inmediatez y el día a día. Hemos estado ahí, lo hemos superado y solo podemos decir que ¡merece la pena!

Sea como sea, lo que no es una opción es quedarse en Universal Analytics, porque es una versión obsoleta que, por tanto, desaparecerá en poco más de un año y porque no está preparada para ser efectiva en este nuevo entorno digital que hemos descrito.

¿Quieres quedarte en tu actual versión obsoleta de Google Analytics? De acuerdo, hazlo. El escenario es un día a día en el que las cosas irán dejando de funcionar, mientras la competencia te adelanta por la derecha y por la izquierda, hasta el día en que TODO deje de funcionar. Entonces entrarán las prisas y todo se hará mal. #TrueFact.

También existe la opción de probar con otras herramientas analíticas, pero no tendría mucho sentido en este momento, porque la curva de adopción sería similar y porque nadie puede presumir de las evoluciones técnicas que está integrando Google en su Analytics. En resumen, es cuestión de tiempo abandonar el Google Analytics clásico y, de la estrategia corporativa de cada marca, dependerá elegir hacia qué herramienta migrar.

 

A quién va dirigido GA4

Respuesta rápida: a cualquier empresa con presencia digital, como su antecesor. Y la respuesta más larga es que, en materia de obtener el máximo rendimiento al potencial técnico de GA4, las tipologías de empresa a las que va dirigido responden a algunas de las siguientes características:

 

  • Nivel de madurez digital medio/avanzado.
  • Generación de ingresos desde el canal online.
  • Variedad de activos digitales (web, blog, app, landings, intranets…).
  • Presencia nacional e internacional.
  • Transaccionalidad online.
  • Omnicanalidad.

 

¿Por dónde empiezo?

A partir de aquí, es hora de pasar a la acción, empezar a dar pasos y sacar partido a la ventaja competitiva que supone la migración a GA4.

El primer paso es el compromiso con el cambio. Y es que el cambio supone esfuerzo —y recompensa—, así que es necesario un liderazgo comprometido con ese cambio y un equipo bien informado de las ventajas asociadas. Y lo siguiente será rodearse de profesionales con experiencia. No te la juegues, no merece la pena, es de esos proyectos en los que es mejor apostar sobre seguro.

Puedes hablar con Good Rebels o con cualquier otra agencia; en todo caso te recomendamos que consultes siempre con partners oficiales de Google.

¿Quieres organizar un taller en tu empresa para que os expliquemos mejor qué supone todo este cambio y cómo podéis llevarlo a cabo? Contacta con nosotros y estudiaremos la mejor manera de ayudarte en esta transición.  🙂

 

¿Quieres conocer en detalle las diferencias entre Universal Analytics y Google Analytics 4?

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