Top 6 beneficii ale utilizării Google Analytics 4 și Google BigQuery Export

Unul dintre principalele avantaje ale noului Google Analytics 4 este capacitatea de a exporta gratuit date brute neeșantionate către Google BigQuery. Reamintim că în Universal Analytics, această opțiune era disponibilă numai în versiunea plătită (Google Analytics 360). Să vedem ce oportunități s-au deschis pentru majoritatea utilizatorilor Google Analytics (GA) cu această schimbare.

Migrarea la Google Analytics 4 este un pas inevitabil pe care majoritatea companiilor îl vor face în viitorul apropiat. OWOX vă ajută să faceți această tranziție cât mai nedureroasă posibil. Vă vom ajuta să dezvoltați și să implementați un sistem de metrici, precum și să configurați corect urmărirea datelor. Puteți salva rapoartele de care aveți nevoie și puteți crea altele noi fără a fi nevoie să înțelegeți noua structură de date și să rescrieți interogările SQL.

Prin integrarea Google Analytics 4 cu Google BigQuery, puteți colecta date brute, neeșantionate de pe site-ul dvs. web în stocarea în cloud, unde fiecare utilizator și evenimentele sale vor fi afișate pe rânduri separate. Folosind interogări SQL pe aceste date, puteți calcula orice parametri și indicatori de care aveți nevoie.

Prin colectarea statisticilor site-ului în Google BigQuery, puteți evita eșantionarea și alte limitări ale Google Analytics 4. Veți putea analiza date complete, ceea ce înseamnă că calitatea deciziilor luate pe baza acestor date va fi mult mai mare decât calitatea deciziilor dvs. ar fi putut face pe baza X.

De exemplu, perioada prestabilită de păstrare a datelor despre utilizatori și evenimente în GA 4 este de două luni. Îl puteți crește la 14 luni în setările de resurse. Cu toate acestea, acest lucru poate să nu fie suficient dacă doriți să analizați evenimentele utilizatorilor care s-au conectat ultima dată cu mai mult de 14 luni în urmă. Adică, nu puteți genera un raport pentru o gamă de doi ani. Aici vă poate ajuta Google BigQuery. După exportarea datelor în BigQuery, le puteți stoca fără limite de timp.

Interfața Google Analytics sau orice alt sistem de analiză vă limitează capacitatea de a crea rapoarte. De exemplu, există limite asupra numărului de parametri și indicatori, precum și asupra modului în care îi puteți combina și efectua calcule pe baza acestora. De asemenea, în GA 4, nu există posibilitatea de a importa date de cost, de a crea grupări personalizate de canale sau de a include în rapoartele dvs. valori din surse terțe, cum ar fi un CRM.

Având acces la date brute în Google BigQuery, puteți crea rapoarte cu orice număr și combinație de valori de care aveți nevoie. De exemplu, puteți efectua o analiză de cohortă pe baza oricăror indicatori importanți pentru afacerea dvs.

În Google Analytics 4, rapoartele standard nu sunt supuse eșantionării, dar eșantionarea poate fi utilizată în rapoarte personalizate: atunci când se compară date, când se utilizează parametri și filtre suplimentare, când se depășește limita de 10 milioane de evenimente. Eșantionarea se aplică și atunci când intervalul de date este mai mare de 60 de zile.

Eșantionarea poate distorsiona datele, așa că nu puteți avea încredere 100% din rapoartele create folosind eșantionarea. Acest lucru este valabil mai ales pentru rapoartele pe o perioadă lungă de timp sau pentru rapoartele personalizate cu un număr mare de parametri și indicatori. Încărcând date brute din Google Analytics 4 în Google BigQuery, puteți evita această problemă.

Datele brute de pe site-ul dvs. web pot fi îmbinate cu datele privind cheltuielile publicitare din serviciile de publicitate, datele de urmărire a apelurilor, datele buletinului informativ prin e-mail și datele despre comenzile valorificate din CRM pentru a configura analize end-to-end.

Acest lucru vă va permite să luați în considerare toate punctele de contact cu compania dvs., să analizați căile utilizatorilor către conversie, să evaluați impactul tuturor eforturilor de marketing (atât online, cât și offline) asupra performanței afacerii, să găsiți cele mai eficiente canale de marketing și să optimizați rapid. canale care aduc pierderi.

Odată ce ați colectat și combinat toate datele de marketing, puteți crea canale complexe de vânzări care se potrivesc structurii dvs. de afaceri și puteți construi propriile modele de atribuire pentru a evalua contribuția fiecărui canal de publicitate la vânzări.

De exemplu, puteți evalua contribuția canalelor la pâlnia de marketing cu OWOX Funnel-Based Atribution. Modelul de atribuire pe bază de pâlnie calculează valoarea fiecărui canal și campanie din canal în funcție de contribuția acestuia la progresul utilizatorului prin pașii canalului. Pentru a face acest calcul, datele agregate nu sunt potrivite - avem nevoie de date despre fiecare acțiune a utilizatorului, legate de User ID.

Cu cât canalul mută mai bine cumpărătorul prin cei mai dificili pași, cu atât primește mai multă valoare.

Cu modelul de atribuire pe bază de pâlnie, puteți identifica cele mai eficiente campanii și vă puteți concentra pe dezvoltarea lor pentru a vă îndeplini planul de marketing. De exemplu, puteți găsi campanii gestionate pe care le puteți dezvolta pentru a crește elasticitatea canalelor dependente cu capacitate limitată (organic, context de brand, CPA, retargeting) și, astfel, să vă creșteți vânzările generale.

Google Analytics 4 oferă valori predictive (probabilitatea de cumpărare, probabilitatea de pierdere și prognoza veniturilor) care sunt calculate folosind învățarea automată. Cu toate acestea, modelul este o cutie neagră și funcționează numai pe date GA 4.

Să presupunem că un analist de date a fost însărcinat cu crearea unui model care să prezică probabilitatea unei achiziții. Este de așteptat ca acest model să fie cât mai transparent posibil (va fi clar pentru ce caracteristici este antrenat) și format pe baza tuturor datelor disponibile, inclusiv a datelor personalizate. În acest caz, interfața Google Analytics 4 nu mai este suficientă pentru analist, deoarece nu știe ce se află în metrica prezisă pe care o calculează GA. Dacă trebuie să înțelegeți și să gestionați modelul – setați propriile funcții pentru antrenamentul, de exemplu – cel mai bine este să vă încărcați datele în BigQuery.

În Google Analytics 4, este disponibilă o grupare standard predefinită de canale (Plătit, Căutare, Organic etc.). Aceasta înseamnă că nu veți putea crea un raport cu propria grupare de canale în interfața GA 4 - cel puțin nu încă (poate că această opțiune va fi adăugată în viitor).

De exemplu, campaniile dvs. facebook/cpc merg la grupul de canale plătite în mod implicit, dar poate fi necesar să le separați într-un grup social plătit. În acest caz, încărcarea datelor în BigQuery și gruparea canalelor folosind SQL vă va ajuta.

Pentru a fi corect, gruparea de canale poate fi configurată într-un mod mai simplu:

1. Conectați datele Google Analytics la Data Studio cu un conector încorporat.
2. Configurați condiții de grupare în Data Studio.

Nu va fi la fel de fiabil ca gruparea canalelor în Google BigQuery, dar dacă aveți nevoie de o soluție rapidă, puteți utiliza această implementare.

Să presupunem că trebuie să afișați statistici unui partener pe baza doar unei etichete UTM și să nu dezvăluiți nicio altă informație. În interfața Google Analytics 4, nu puteți crea o vizualizare separată pentru aceasta. Există doar o singură vizualizare a resursei - adică toți partenerii vor vedea toate datele.

Google BigQuery vă permite să încărcați cantități mari de date și să le procesați rapid folosind SQL. Puteți automatiza și programa rapoarte, astfel încât echipa dvs. să se poată concentra pe obținerea de informații în loc să pregătească rapoarte.

Notă: importarea datelor în BigQuery din Google Analytics 4 este gratuită, dar există limite dincolo de care trebuie să plătiți. Puteți găsi detalii aici.

Trecerea la Google Analytics 4 este un pas inevitabil pe care majoritatea companiilor îl vor face până la 1 iulie 2023. OWOX vă ajută să faceți această tranziție cât mai nedureroasă posibil, permițându-vă să păstrați rapoartele de care aveți nevoie și să obțineți altele noi fără a fi nevoie să înțelegeți noile date. structurați și rescrieți toate interogările dvs. SQL.

OWOX vă va îmbina toate datele și le va aduce în structura potrivită pentru modelul dvs. de afaceri. Datorită acestui lucru, puteți crea instantaneu rapoarte noi sau le puteți edita pe cele vechi. Puteți schimba sursa de date din rapoartele dvs. în Google Analytics 4, de exemplu, fără a rescrie sute de interogări SQL.

Vă recomandăm ca toți clienții noștri să înceapă să colecteze date în Google Analytics 4 chiar acum, în paralel cu Universal Analytics. Cu ajutorul urmăririi paralele, puteți compara ambele versiuni de Google Analytics, puteți explora funcții noi și noua interfață în GA 4 și puteți acumula date istorice. Cu cât instalați mai devreme Google Analytics 4, cu atât veți colecta mai multe date istorice.

Echipa OWOX vă poate ajuta să dezvoltați și să implementați un sistem de valori, să configurați corect urmărirea paralelă și să integrați Google Analytics 4 cu Google BigQuery.