¿Y ahora qué? Guía rápida para entender GA4 para profesionales del marketing.
Por Pablo Castillo, Director de Performance de Dentsu Chile
Google Analytics es prácticamente un estándar en la industria para todo lo que tiene que ver con recopilación y análisis de datos de sitios web y aplicaciones y es actualmente una herramienta clave para las empresas que buscan fortalecer sus estrategias de marketing. Recientemente, Google lanzó la nueva versión de Google Analytics, llamada Google Analytics 4 o GA4. En este artículo revisaremos qué implica este cambio y cuáles son las consideraciones que los especialistas de marketing deben tener en cuenta.
Diferencias entre Google Analytics 4 (GA4) y Universal Analytics (UA)
GA4, la nueva versión de Google Analytics, nos permite tener una visión más completa de los usuarios ya que integra en una misma interfaz y con misma estructura de datos la información de los usuarios en distintos dispositivos (web y apps), dejando al usuario como centro del análisis tomando en cuenta la privacidad de sus datos, todo esto en una nueva interfaz estructurada bajo un modelo que ya no se basa en páginas vistas como en su versión anterior, si no que en eventos, lo que nos permiten personalizar y enriquecer la data que recogemos de las interacciones de los usuarios.
Agrupamos las diferencias entre ambas versiones en cuatro temas principales:
1. Modelo de datos
La principal diferencia entre UA y GA4 es probablemente el importante cambio en el modelo de datos de la plataforma, donde pasamos de un modelo basado en páginas vistas a uno basado en eventos, lo que nos permite enriquecer el análisis a través de la personalización de eventos para recoger data de acciones específicas de los usuarios (como clics, descargas de contenido, llenado de formularios, etc) en lugar de basar el análisis principalmente en visitas a páginas.
2. Enfoque en el usuario
GA4 permite recoger los datos de aplicaciones y sitios web en una misma propiedad de Google Analytics, lo que nos permite tener una visión integrada de los usuarios a lo largo de todo su recorrido por el flujo de conversión independientemente del dispositivo que estén utilizando.
3. Consentimiento de los usuarios y privacidad de los datos
GA4 toma en consideración un tema que en la actualidad es muy delicado y relevante para los usuarios: La privacidad de sus datos. Actualmente regulaciones como GDPR en la Unión Europea y CCPA en Estados Unidos buscan establecer una base mínima de protección de la privacidad de los datos de las personas, por lo que Google Analytics se hace cargo de este contexto y en esta nueva versión exige a los sitios web y aplicaciones contar con una política de privacidad actualizada y a la que se pueda acceder fácilmente, además de pedir a los usuarios su consentimiento antes de recoger sus datos.
4. Aprendizaje automático y modelos predictivos
Google Analytics 4 incorpora el uso de modelos predictivos y aprendizaje automático, lo que nos permite contar con informes enriquecidos para un análisis más acabado de los datos. En GA4 contamos, por ejemplo, con audiencias predictivas que se crean a través de aprendizaje automático y que nos permiten diferenciar a usuarios que tienen mayor probabilidad de realizar ciertas acciones, como una conversión o el abandono de un flujo de compra.
¿Qué viene ahora?
El desafío para las marcas ahora es hacer una correcta y completa migración desde Universal Analytics a Google Analytics 4, lo que involucra no solo que un equipo especialista realice el marcaje correspondiente en sitios web y aplicaciones bajo el nuevo modelo de datos de GA4, sino que también requiere de un acabado entendimiento de los equipos que trabajan con la herramienta para que puedan entender esta nueva versión y sacarle provecho a sus nuevas características.
Cabe mencionar que un cambio como este en una plataforma tan relevante como es Google Analytics es un tema en constante desarrollo, por lo que es importante que las empresas puedan mantenerse actualizadas y capacitadas para poder actuar a tiempo frente a cualquier cambio o actualización y evitar tener cualquier tipo de repercusión en la recolección y análisis de los datos que pueda impactar en las estrategias de marketing.
