Google Analytics DIY – Replica della funzionalità 360 in GA

Alcuni di voi là fuori potrebbero essere abbastanza fortunati da avere il budget per permettersi Google Analytics 360 con tutti i suoi campanelli e fischietti. Ma, per quelli di voi che forse non sono ancora pronti a investire un sacco di soldi, questo articolo dovrebbe darti alcuni suggerimenti e trucchi che ti permetteranno di andare via e ottenere alcune di quelle funzionalità pagate senza dover spendere una spesa.

La maggior parte dei clienti con cui lavoriamo non dispone della versione a pagamento di Google Analytics, quindi ci sono una serie di processi che abbiamo perfezionato negli anni che consentono ai nostri clienti di ottenere il massimo dai loro pacchetti di analisi gratuiti.

Cosa compri con 360?

Innanzitutto, per cosa stai effettivamente pagando quando investi in Google Analytics 360? Bene, come puoi immaginare, ci sono una serie di caratteristiche eccellenti:

• Integrazione Big Query*
• Integrazione forza vendita*
• Analisi degli anticipi
• Accesso ai dati grezzi
• Rapporti avanzati sulla canalizzazione
• Modellazione di attribuzione
• Aumento delle visualizzazioni
• Quote di dati maggiori
• Dimensioni personalizzate aggiuntive*
• Dati più freschi
• Rapporti non campionati*

Queste sono tutte ottime funzionalità, tuttavia in questo articolo esamineremo i punti evidenziati nell'elenco sopra e come possiamo ottenerli nella versione gratuita della piattaforma.

Pensiero creativo

Google Analytics ci fornisce una serie di strumenti o rapporti che ci consentono di guardare i nostri dati in un certo modo. Sebbene questo sia ovviamente il modo più semplice di utilizzare la piattaforma, con un po' di pensiero creativo su questi strumenti possiamo creare usi più grandi e migliori per loro in cui possiamo ottenere ancora più informazioni dai nostri dati. Quindi diamo un'occhiata ad alcuni lavori di funzionalità fai-da-te che possiamo intraprendere.

Rapporti non campionati

Il primo progetto fai-da-te che esamineremo sono i rapporti non campionati. Molti di noi hanno probabilmente affrontato la situazione in cui andiamo a sovrapporre un segmento o una dimensione secondaria a un rapporto e all'improvviso appare un segno di spunta giallo nell'angolo in alto a sinistra che ci informa che il nostro rapporto è ora in fase di campionamento.

Ci sono 2 modi per aggirare questo. In primo luogo, se spendiamo £ 120.000 su Google Analytics 360, otterremo un pulsante allegato a tutti i rapporti che ci consente di creare un rapporto non campionato. In alternativa, tuttavia, esistono numerosi prodotti gratuiti che utilizzano l'API di Google Analytics e sono dotati di una funzione chiamata minimizzare il campionamento. Esempi inclusi:

• Analytics Edge per Excel
• Supermetriche per Fogli Google/Data Studio

Per capire come funzionano questi prodotti, dobbiamo prima esaminare perché Google Analytics campiona i dati in primo luogo. Esistono numerosi fattori coinvolti nella frequenza di campionamento, incluso il tipo o la qualità delle dimensioni, tuttavia un fattore importante è la quantità di dati elaborati.

La quantità di dati in un report ha una relazione molto lineare con l'intervallo di tempo del report: maggiore è l'intervallo di date, maggiore è il numero di dati nel report e quindi maggiori sono i livelli di campionamento.

Ciò che fa la suddetta funzione di campionamento di riduzione al minimo è che, se stai eseguendo un rapporto per un periodo di 10 giorni, eseguirà invece 10 rapporti con incrementi di 1 giorno e li unirà insieme. Ciascuno di questi rapporti di 1 giorno avrà una frequenza di campionamento significativamente ridotta o nessun campionamento a causa delle dimensioni ridotte.

Questo è un modo davvero semplice per ridurre le dimensioni del campionamento e molto semplice da implementare.

Una nota di GA4:

Vale la pena notare che questi progetti fai-da-te sono incentrati su Universal Analytics, tuttavia, Google Analytics ha recentemente rilasciato una nuova versione della piattaforma chiamata GA4 che ha un motore molto diverso sotto il cofano.

Allora, che aspetto ha il campionamento nella nuova piattaforma GA4? Bene, la risposta breve è che è ancora una cosa. Funziona in modo leggermente diverso, ma fondamentalmente hai un limite massimo di 10 milioni di hit per query: al di sopra di questo campionamento si verificherà.

Siamo agli inizi per la piattaforma, quindi vedremo come alcune delle piattaforme di terze parti discusse in precedenza si adattano a questi limiti per offrirci opzioni sulla riduzione al minimo del campionamento.

Integrazione CRM

Qualsiasi azienda che genera lead online e li converte offline avrà riscontrato il problema a un certo punto di collegare i dati storici di navigazione dei clienti come le pagine visitate e l'attribuzione del canale con le informazioni sui lead come la qualità e le entrate generate.

Google Analytics 360 risolve questo problema introducendo un connettore nativo per SFDC che consente di fornire informazioni da questo particolare CRM a Google Analytics. Questo è un enorme vantaggio in quanto significa che puoi iniziare a ottimizzare le tue campagne verso lead di qualità piuttosto che semplicemente inviando moduli.

È tuttavia perfettamente possibile creare questa connessione da soli utilizzando un elemento chiave: l'ID utente/cliente. Questo è l'ID che Google Analytics memorizza in un cookie e utilizza per identificare i visitatori unici. Se acquisisci questo ID quando viene inviato un modulo, puoi memorizzarlo come campo nel tuo CRM.

La fase successiva prevede l'utilizzo del protocollo di misurazione di Google Analytics per iniziare a inviare i dati CRM a Google Analytics. Se invii questi dati insieme all'ID cliente/utente, Google lo collegherà automaticamente a qualsiasi campagna/comportamento di navigazione storici all'interno di GA.

Ciò significa che puoi iniziare a inserire dati come le entrate offline e lo stato dei lead in Google Analytics (e quindi anche in Google Ads) e iniziare a ottimizzare le campagne in base a metriche che contano davvero.

Tecnologia SAM

Se stai pagando per GA 360 o se lo costruisci da solo sembra un po' più impegnativo di quello che stai cercando, allora l'aiuto è a portata di mano. Abbiamo creato un software che collega una vasta gamma di CRM (non solo SFDC) a Google Analytics. Chiamiamo questo software Tecnologia SAM (Systematic Attribution of Marketing). Se sei interessato a ottimizzare le tue campagne in base alle metriche che generano valore reale per la tua attività, contattaci.

Una nota di GA4:

Le connessioni CRM native non sono ancora possibili con GA4, quindi questo è ancora un problema che dovremo superare. Tuttavia, esiste una connessione nativa con Big query inclusa che ci dà la possibilità di unire i nostri dati CRM anche tramite questa piattaforma.

Integrazione Big Query

Big Query è la piattaforma di database di Google. È probabile che diventi sempre più importante nel mondo dell'analisi, quindi consiglierei sicuramente alle persone di familiarizzare con esso. Avere i tuoi dati archiviati in un database personalizzabile rispetto a Google Analytics ha diversi vantaggi tra cui:

• Integrazione più rapida con DataStudio
• Modellazione predittiva
• Unione dei dati
• Nessun campionamento

L'idea di base di come funziona è definire i campi che si desidera estrarre tramite l'API di reporting, quindi caricare i dati su Big Query. Le sfumature di come funziona sono ovviamente un po' più complesse, ma i laboratori fuzzy fanno un ottimo lavoro nello spiegare come funziona nel link sottostante: https://github.com/fuzzylabs/google-analytics-big-query-importer

Una nota di GA4:

GA4 è un punto di svolta in termini di utilizzo di Big Query. Viene fornito con un connettore nativo che semplifica l'importazione di tutti i tuoi dati GA in Big Query. Se stai cercando di portare i tuoi dati GA in Big Query in futuro, questa è sicuramente la strada da percorrere.

Dimensioni personalizzate aggiuntive

Il nostro progetto fai-da-te finale è dimensioni personalizzate. Per chi vuole un aggiornamento su come funzionano c'è un link qui: https://support.google.com/analytics/answer/2709828?hl=en .

Sono estremamente potenti e ci consentono di arricchire la nostra analisi con dimensioni e metriche personalizzate specifiche per il funzionamento del nostro sito web. Il problema è che ne riceviamo solo 20, quindi spesso c'è una decisione da prendere in termini di cosa catturiamo e cosa no.

A meno che, naturalmente, non ripensiamo a come riferiamo su di loro. Le dimensioni personalizzate su cui vogliamo concentrarci per questo progetto fai-da-te sono quelle con cardinalità bassa (cioè ci sono poche variazioni). Ad esempio, concentriamoci sullo scenario in cui un utente ha effettuato l'accesso in cui la dimensione può essere connesso o non connesso. Quando c'è una dimensione con cardinalità bassa, possiamo invece cercare di creare un segmento per ogni risultato e quindi libero su una dimensione personalizzata.

A titolo di esempio, quindi, se volessimo una dimensione personalizzata a livello di sessione per gli utenti che hanno effettuato l'accesso e non quelli che non hanno effettuato l'accesso, possiamo invece cercare di creare un evento che si attiva quando qualcuno effettua l'accesso. Successivamente, creiamo un segmento a livello di sessione per le sessioni che includono un evento di accesso e un secondo segmento che non include un evento a livello di sessione.

Se le tue dimensioni sono leggermente più complesse, potresti anche voler assicurarti che non siano cambiate all'interno di una sessione (per replicare il comportamento delle dimensioni personalizzate).

Per fare ciò è possibile utilizzare le opzioni di sequenza all'interno dei segmenti. Un esempio qui sono i tipi di account. Qualcuno potrebbe passare da un account gratuito a un account a pagamento all'interno di una sessione. Potresti voler segnalare solo sessioni con account gratuiti creati.

In questo caso, quindi, dobbiamo escludere chiunque sia andato a creare un account a pagamento. Vorremmo quindi creare una dimensione personalizzata a livello di sessioni in cui esisteva un evento di account gratuito ma escludere le sessioni in cui qualcuno è andato a creare un account a pagamento.

Una nota di GA4:

GA4 riscrive completamente il modo in cui funzionano le dimensioni personalizzate. Ora hai 100 dimensioni e metriche personalizzate e 25 proprietà utente che funzionano in modo simile alle dimensioni personalizzate. Tuttavia, sono finite le dimensioni personalizzate a livello di sessione!

Conclusione

Allora cosa dobbiamo prendere da tutto questo? Essenzialmente Google Analytics ti offre una serie di strumenti e ti dice come dovresti usarli. Ma con una piccola quantità di fai-da-te e di pensiero creativo possiamo adattare quegli strumenti per creare livelli di intuizione ancora maggiori.