La analítica web ha recorrido un largo camino desde sus humildes comienzos. Hoy en día, es una herramienta poderosa para empresas y especialistas en marketing, proporcionando información que ayuda a tomar decisiones y a desarrollar estrategias. El análisis web es crucial para la toma de decisiones informadas y el desarrollo de estrategias efectivas.
Las herramientas de analítica web como Google Analytics y Matomo están a la vanguardia de esta evolución, ofreciendo características sofisticadas que permiten un seguimiento y análisis integral. Estas herramientas de analítica web proporcionan métricas y capacidades específicas, como el seguimiento de visitantes recurrentes y nuevos visitantes, que son esenciales para entender el rendimiento del sitio web.
Sin embargo, para desbloquear verdaderamente el potencial de Google Analytics 4, integrarlo con un ID-Graph puede ser transformador. En esta guía, exploraremos cómo un ID-Graph puede potenciar GA4, ofreciéndote consejos prácticos sobre cómo configurar y aprovechar la analítica web al máximo.
Lo más importante en pocas palabras:
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Mejorar Google Analytics 4 con un ID-Graph proporciona una vista integral del comportamiento de los usuarios a través de dispositivos y sesiones, llevando a un análisis de datos más preciso y mejores decisiones empresariales.
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El uso de UMID permite a las empresas rastrear a los usuarios a través de múltiples dispositivos de manera fluida, reduciendo los silos de datos y mejorando la experiencia del usuario.
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GA4, combinado con ID-Graph, permite una segmentación y activación detallada de audiencias, mejorando la efectividad del marketing y la personalización.
Evolución del software de analítica web
Etapa 1: Informes básicos y exploración
La analítica web comenzó con un análisis simple de archivos de registro, proporcionando métricas básicas sobre el comportamiento de los usuarios en las páginas web, como vistas de página, visitas y visitantes únicos. Las primeras herramientas se centraban en comprender los patrones generales de tráfico y el compromiso de los usuarios, ofreciendo información sobre la duración de las visitas, las tasas de rebote y los referenciadores.
Etapa 2: Informes mejorados y análisis del comportamiento de los usuarios
A medida que la tecnología evolucionaba, también lo hacía la analítica web, con un énfasis creciente en el análisis de datos para obtener información y tomar decisiones informadas. Las plataformas comenzaron a rastrear el comportamiento de los usuarios más profundamente, incluyendo el seguimiento de eventos, las conversiones de objetivos y el análisis de embudos.
Esta etapa vio el auge de la analítica móvil, capturando descargas de aplicaciones, compras dentro de la aplicación y métricas de retención de usuarios, ofreciendo una comprensión más rica de las interacciones de los usuarios más allá de las simples vistas de página.
Las mejoras en la analítica web han permitido un análisis más profundo del comportamiento de los usuarios, facilitando la optimización técnica y el aumento de las conversiones.
Etapa 3: Activación y atribución
El siguiente salto integró la analítica web con otras fuentes de datos, como los datos de CRM y transacciones, proporcionando una visión holística del viaje del cliente a través de una gestión efectiva de las relaciones con los clientes. Sin embargo, desafíos como registros parciales y el envejecimiento de datos debido a silos de datos de múltiples sistemas pueden dificultar este proceso.
La segmentación avanzada de audiencias se hizo posible, permitiendo un marketing dirigido basado en el comportamiento, la demografía y los canales de adquisición. Surgieron modelos de atribución de un solo toque y de múltiples toques, mejorando la comprensión de los impactos de los canales de marketing en las conversiones.
Etapa 4: Automatización e IA
Hoy en día, las plataformas de analítica web incorporan automatización e inteligencia artificial, permitiendo a las empresas activar audiencias e insights directamente dentro de los sistemas de marketing y CRM. La analítica predictiva, como la previsión de tendencias, las audiencias predictivas y la detección de anomalías, son ahora característicos estándares, permitiendo una toma de decisiones más proactiva.
Identity Resolution en la analítica web
Tradicionalmente, la analítica web dependía de las cookies para rastrear el comportamiento de los usuarios. Sin embargo, con el declive de las cookies de terceros y el aumento del uso de múltiples dispositivos, la deduplicación y la unificación de perfiles se han vuelto cruciales. Los publishers pueden beneficiarse de la resolución de identidad para comprender mejor a sus audiencias y optimizar el rendimiento. Rastrear a los usuarios a través de PC de escritorio, smartphones y tabletas garantiza una experiencia fluida en múltiples dispositivos.
Aquí es donde entran en juego los ID-Graphs, mejorando la analítica web al proporcionar una vista integral de los usuarios a través de dispositivos y sesiones. Identificar al mismo usuario en múltiples dispositivos ayuda a definir vistas de página únicas y evitar duplicaciones.
Agregar un identificador de cliente a Google Analytics 4
GA4 ofrece dos conceptos básicos de ID: el ID de cliente y el ID de usuario. Como herramienta de analítica web, GA4 permite utilizar el ID de cliente, que es un identificador interno que identifica una combinación específica de navegador-dispositivo, mientras que el ID de usuario es un identificador externo, a menudo recomendado como el ID de inicio de sesión. Sin embargo, usar un ID-Graph y un Universal Marketing ID (UMID) tiene ventajas distintas:
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Siempre asignado: Los UMID pueden asignarse incluso cuando los usuarios no están conectados.
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Cobertura más amplia: Los UMID abarcan clientes y prospectos no capturados en los sistemas CRM.
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Cumplimiento simplificado: Los UMID pueden anonimizarse, lo que ayuda a cumplir con las regulaciones de privacidad.
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Identificador único: Los UMID actúan como un identificador único, distinguiendo y conectando comportamientos y preferencias del cliente a través de interacciones en línea y fuera de línea.
Analítica entre dominios para múltiples dispositivos
Para una configuración sin interrupciones entre dominios, es crucial instalar un código de seguimiento en todos los dominios web y aplicaciones bajo una propiedad de Google. Esto asegura que los ID de usuario no se dupliquen en diferentes dominios, proporcionando una vista unificada de las interacciones del usuario. Aunque esto podría requerir la reestructuración de las configuraciones existentes, mejora significativamente la precisión de los datos y las percepciones de los usuarios.
Si la reestructuración no es práctica, aún puedes configurar tu ID-Graph entre dominios y múltiples instancias de GA4 para unificar los datos fuera de GA4.
Integración de inicio de sesión social
Usar Google como proveedor de identidad para su sitio web o aplicación permite emparejar sus identificadores con las cuentas de Google sin cookies de terceros. Esto requiere que los usuarios habiliten la personalización de anuncios y que la empresa active el intercambio de datos con Google Ads. Esta integración apoya el remarketing entre dispositivos y la exportación de eventos clave a Google Ads, mejorando los esfuerzos de segmentación y personalización.
Fusión de perfiles utilizando un identificador único
Con el tiempo, la identificación de usuarios lleva a ID-Graphs y fusiones de perfiles más precisos. Esto asegura que los datos históricos se mantengan precisos, permitiendo un análisis, reporte y creación de audiencias consistentes.
Para la deduplicación retrospectiva, considere usar la API de eliminación de usuarios de Google Analytics y volver a ingerir las transacciones asociadas con UMID eliminados a través del Protocolo de Medición.
Agregar tus datos a GA4
Enriquecer GA4 con datos offline basados en UMID puede mejorar significativamente tu análisis al analizar los datos generados a partir de varias interacciones de usuarios en tu página web, como fuentes de tráfico, visitas a páginas, tasas de conversión y comportamiento de clics de clientes. Esto incluye la recopilación y utilización de varios puntos de datos como datos de clientes de canales, dispositivos, identificadores en línea e identificadores offline:
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Datos de clientes: Agregar detalles demográficos como género y edad.
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Eventos offline: Incluir conversiones offline o devoluciones para una mejor atribución.
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Datos de segmentación: Importar datos derivados de almacenes de datos para una segmentación refinada.
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Puntuaciones de AI/ML: Incorporar puntuaciones de modelos externos de AI/ML.
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Datos de segunda/tercera parte: Enriquecer tus conjuntos de datos con fuentes adicionales para una vista integral.
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Beneficios de agregar un ID-Graph a GA4
Informes y exploración
Usar una UMID como ID de usuario en GA4 permite realizar análisis a nivel de persona a través de dominios, dispositivos y aplicaciones. Esto lleva a tasas más altas de deduplicación y a percepciones más precisas sobre el comportamiento y las preferencias de los visitantes del sitio web. Además, sirve la analítica web para obtener percepciones más precisas sobre el comportamiento y las preferencias de los visitantes del sitio web.
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Informes de exploración de usuarios: Percepciones detalladas del comportamiento individual de los usuarios, incluidas las líneas de tiempo de las sesiones y las interacciones.
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Informes de adquisición de usuarios: Tendencias en la adquisición de usuarios a través de diferentes canales.
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Informes de usuarios activos: Tasas de retención y tendencias de usuarios activos a lo largo del tiempo.
Atribución
Los modelos de atribución mejorados son posibles cuando mides el tráfico de diversas fuentes, permitiendo una atribución efectiva con seguimiento entre dispositivos y puntos de contacto utilizando una UMID. Los modelos de aprendizaje automático de GA4 proporcionan información sobre los caminos de conversión más efectivos, permitiendo estrategias de puja y asignación de presupuestos más informadas.
Segmentación y Activación de Audiencias
Un conjunto de datos más rico permite una experiencia del cliente más fluida al ofrecer mensajes consistentes y relevantes a través de los canales. GA4 puede crear audiencias personalizadas detalladas basadas en el comportamiento del usuario y datos de clientes importados, mejorando métricas predictivas como la probabilidad de compra o abandono. Estas audiencias pueden activarse dentro del ecosistema de Google (Ads, DV360, Search Ads 360, Ad Manager) y más allá, asegurando una experiencia omnicanal consistente.
Utilización del Data Layer en Google Analytics 4
El Data Layer de Google Analytics 4 ofrece un marco robusto para capturar, organizar y utilizar datos en varias aplicaciones, incluidas las cuentas de redes sociales. Garantiza una gestión de datos estandarizada, flexible y precisa, permitiendo a las empresas aprovechar las percepciones en todas las plataformas, con análisis integrados e informes para cuentas de redes sociales, para tomar decisiones basadas en datos.
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Motores de personalización: Personalización de contenido en tiempo real en sitios web y aplicaciones.
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Plataformas de datos de clientes (CDP): Perfiles de clientes mejorados con datos de comportamiento.
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Plataformas de publicidad: Mejora en las campañas de targeting y retargeting.
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Data Warehouse/BI: Dashboards integrales y análisis complejos para una vista holística de los clientes.
Al integrar el Data Layer con UMID, las empresas obtienen estructuras de datos estandarizadas, una mejor gestión de datos y una experiencia del usuario mejorada.
Resumen: 6 pasos para configurar Google Analytics 4 con tu ID-Graph
Al aprovechar un ID-Graph, las empresas pueden obtener conocimientos más profundos, mejorar la efectividad del marketing y ofrecer mejores experiencias de usuario, lo que en última instancia genera un mayor compromiso y conversiones. Aquí tienes un enfoque de seis pasos para potenciar tu plataforma de analítica web con tu propio ID-Graph:,
Paso 1: Integra con una plataforma de gestión de etiquetas – Integra tu plataforma de analítica web con un sistema de gestión de etiquetas para recopilar datos de manera efectiva. Decide una configuración de dominio único o múltiple según las necesidades de tu empresa.
Paso 2: Configura GA4 con una UMID – Configura GA4 para usar una Universal Marketing ID como el ID de usuario declarada tanto para el seguimiento web como de aplicaciones.
Paso 3: Agrega datos a GA4 – Enriquece GA4 con eventos y datos de clientes basados en tu UMID. Esto puede incluir eventos offline, demografía de clientes y puntuaciones de AI/ML.
Paso 4: Activa audiencias dentro del ecosistema de Google – Utiliza las audiencias en GA4 para campañas dirigidas dentro del ecosistema de Google, incluidas Google Ads, DV360, Search Ads 360 y Ad Manager.
Paso 5: Exporta audiencias fuera del ecosistema de Google – Utiliza las percepciones y audiencias de GA4 para activaciones fuera del ecosistema de Google, como en plataformas de Meta, publicidad programática y tus propios canales.
Paso 6: Aprovecha el Data Layer – Usa el Data Layer de Google Analytics para requisitos en tiempo real y eventos de activación complejos, mejorando los esfuerzos de personalización, pruebas y optimización.
Al seguir estos pasos, ¡puedes aprovechar al máximo el poder de GA4 y los ID-Graphs, logrando resultados superiores en analítica web y marketing!
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