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5 factores a tener en cuenta antes de abordar una migración a Google Analytics 4

Pablo Urueña

Pablo Urueña en Google Analytics 27 octubre, 2022

Éste es el artículo que me hubiera gustado leer antes de crear una propiedad de Google Analytics 4 (GA4), antes de navegar por los informes standard o de exploración o antes de comparar las métricas de Universal Analytics (UA) vs las métricas de GA4. Seguramente si estas en proceso de migrar tu propiedad de UA a GA4 te hayas planteado la siguiente pregunta, ¿Qué implicaciones lleva consigo esta migración?

En este post te contamos los 5 factores principales que consideramos importantes a tener en cuenta antes de abordar una migración.

1. Qué información me quiero llevar a Google Analytics 4

Es el momento de abrir el cajón de sastre y hacer un Marie Kondo profundo de tu analítica.

¿Tienes 50 eventos de UA?¿100? Y ahora con sinceridad, ¿Cuándo fue la última vez que consultaste cada uno de ellos? Este ejercicio de introspección nos servirá para no migrar todo “a lo loco”. Ha llegado el momento de hacer limpieza.

2. Cómo quiero ver la información

A diferencia de Universal Analytics donde tenemos más libertad para ver la información a nivel de vistas (por ejemplo, podemos crear una vista para ver el tráfico de pruebas y una vista para el tráfico de producción; o bien una vista para país y una vista de categoría dispositivo mobile), en GA4 desaparecen las vistas. Esto hace replantear y pensar cómo queremos ver la información. Dependiendo del tipo de negocio habrá que tener en cuenta unas consideraciones u otras.

Si tu negocio es un ecommerce y opera en distintos países, puede ser una buena idea crear una propiedad global y otra para cada país. El segundo paso será definir cómo quieres ver la información, para ello existen herramientas externas como Looker Studio que pueden ser una buena alternativa de cara a consultar la información y evolución de las métricas, teniendo en cuenta las restricciones de la propia herramienta: muchas métricas disponibles en GA4 no están por el momento en Looker Studio.

Por otro lado, además de trabajar por propiedades y Looker Studio, sería recomendable utilizar tanto las comparaciones y filtros, como los segmentos. En el caso de comparaciones y filtros es necesario crearlos cada vez que queramos utilizarlos; los segmentos, como sucedía en Universal Analytics, sí que se guardan y se pueden reutilizar, aunque sólo para los informes de exploración.

3. Nuevas dimensiones y métricas

Algunas métricas permanecen (usuarios, sesiones, páginas vistas..), pero otras cambian.

Que haya métricas que permanezcan no significa que se calculen igual o que sea igual de relevante para GA4 como lo es en Universal Analytics. Por ejemplo, las sesiones no finalizan tras la finalización del día o principio del siguiente, ni tampoco entrando por dos fuente/medio diferentes, como sucedía en UA, por lo que en general deberíamos tener menos sesiones en GA4 que en UA. 

Por otro lado, tenemos la tasa de conversión de la sesión (y del usuario). Como te imaginarás, por el propio nombre de la métrica, es distinto a la tasa de conversión del comercio electrónico: uno de los KPIs más importantes en un ecommerce, pero ni mucho menos debería ser el único. En este caso, se contabilizan las sesiones donde se han producido conversiones, en esta métrica no se tiene en cuenta el numerador que eran el nº de transacciones. Además, conversiones pueden ser muchas cosas, no sólo una transacción, de ahí que haya que cambiar el chip a la hora de contabilizar algunas métricas.

tasa de conversión ga4

Tasa de conversión GA4 (Fuente: Google Analytics)

¡Ojo! Nos ha ocurrido con algún cliente que se mostraban un mayor número de sesiones en GA4 que en UA. Es posible que si estás comparando datos y tienes una vista de Universal Analytics filtrada, tengas más visitas en GA4 que en UA. Los filtros de momento no funcionan de igual manera en GA4, por lo que si es tu caso, intenta revisar los filtros de Universal Analytics de la vista que estés comparando ya que la propiedad de GA4 es posible que no tenga el mismo filtro aplicado.

4. Cambio en la forma de entender los informes

Si bien UA estaba planteado para consultar normalmente los informes standard o por defecto, GA4 es al revés. Las opciones de los informes standard son bastante limitadas, sólo hay que consultar los informes de monetización para darnos cuenta de ello. En realidad hay muy poca información al respecto per se, otra cosa es que personalicemos el informe y añadamos dimensiones y métricas a los informes actuales. En este caso nos toca arrimar el hombro y prepararnos para unos informes de exploración que por defecto van a estar vacíos.

14 meses google analytics

Conservación de datos de eventos 14 meses Google Analytics (Fuente: Google Analytics)

5. Identidad de los informes

El siempre recomendable Charles Farina, nos hablaba desde su cuenta de Twitter de una de las “consecuencias” de tener Google Signals activado de cara al análisis de datos, siempre y cuando lo marquemos como identidad del reporting.

El nº de páginas distintas vistas (marcando ese Google Signals o Blended como identidad de reporting) o incluso el nº de eventos, es muy bajo comparado con el reporting basado en ID de dispositivo. Intentamos replicar este mismo ejercicio con clientes y obteníamos resultados similares sobre todo en páginas distintas, no tanto a nivel de tráfico o sesiones sino a nivel de páginas vistas y eventos. Dependiendo de cómo queramos analizar los datos, es posible que nos interese activar la identidas de los informes según el tipo de dispositivo, sobre todo si los valores de las métricas asociadas a las dimensiones son muy bajos. 

identidad informes ga4

Visión de identidad informes en GA4 (Fuente: Google Analytics)

Estas son 5 consideraciones que nosotros creemos indispensables a tener en cuenta antes de abordar una migración de UA a GA4. Estar atentos a nuestros próximos post pues os traeremos una guía paso a paso para abordar el proceso de migración.