El 1 de julio de 2023, Google Universal Analytics será apagado, de manera que los usuarios que aún no están en esa interfaz, tendrán que migrar a Google Analytics 4 (GA4). Pero, ¿sabes qué implicaciones tiene para los datos de tu negocio?, y ¿cómo migrar de forma correcta a la nueva versión disponible? En este post te lo platicamos.

Primero, hagamos una revisión sobre los puntos importantes de estos cambios:

Pasos para hacer la transición a Google Analytics 4

Te compartimos los pasos a seguir para migrar correctamente y aprovechar cuanto antes las nuevas métricas que esta versión ofrece:

Ingresa a tu cuenta de Analytics y comprueba si aún no utilizas las propiedades de Google Analytics. Podrás saberlo si notas que tienen el prefijo GA4 en sus identificadores. En el caso de estar utilizando una propiedad en Universal Analytics (UA), será necesario configurar una propiedad en GA4 desde un rol de editor:

Paso 1

Desde configuraciones deberás seleccionar la opción “Asistente de configuración de G4A”. Cuando aparezca la leyenda “Quiero crear una propiedad Google Analytics”, tienes que dar clic en el botón “Cómo empezar”.

Paso 2

Con el asistente de configuración, es posible crear una nueva propiedad sin eliminar las propiedades de Universal Analytics. Sin embargo, es importante considerar que:

Paso 3

El siguiente paso será personalizar las propiedades de GA4: 

Al finalizar la configuración podrás encontrar la nueva propiedad de Google Analytics 4:

Ventajas de Google Analytics 4

  1. Analytics 4 permite recolectar datos sobre el recorrido del cliente en los sitios web, y web App, es decir, las páginas web utilizadas para dispositivos móviles, esto hace que ya no sea necesario utilizar herramientas adicionales para las métricas en aplicaciones.
  2. Incluye controles de privacidad, para realizar mediciones sin cookies. Esto quiere decir que es una versión adaptada a las necesidades de protección de datos de los usuarios, debido a que no almacena datos de IP de los usuarios.
  3. La información recopilada puede ser personalizada, de manera que se pueden elegir los datos que son de utilidad para el negocio, se evita capturar información innecesaria y dar prioridad a aquellos que realmente sirvan para la toma de decisiones.
  4. Uso de Machine Learning para adquirir los insights relevantes, información útil sobre el sitio web, incluso predecir el comportamiento de los usuarios así como de las tasas de conversión.
  5. El modelo de datos de GA4 está basado en eventos. Esto quiere decir que las métricas se integran respecto de las acciones de cada usuario y su interacción con elementos específicos o acciones, como su nivel de compromiso. De manera que es de gran utilidad para medir el engagement y la retención.
Logo Google Analytics Cuatro

Principales diferencias entre Universal Analytics (UA) y GA4

¿Por qué migrar cuanto antes y no esperar a julio?

Cuanto antes realices la migración, mayor será el historial de datos y estadísticas que obtendrás.

Además, esta es la manera de acceder a las métricas que ofrece esta interfaz de Analytics y obtener informes personalizados sobre el comportamiento de los consumidores que te permitan realizar todos los análisis pertinentes y, con esto, estrategias mucho más efectivas. Agenda aquí una reunión con nuestro equipo.

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