Analítica Digital Guía paso a paso para exportar tu histórico de datos de Universal Analytics 13 abril 2023 13-04-2023 Semmántica Última actualización 16 noviembre 2023 (Guía exportación de datos Google Analytics) En 2023 hemos sido testigos de la transformación más destacada en la analítica digital de los últimos tiempos. El cambio de Universal Analytics a Google Analytics 4. Durante este año los que empleáis la cuenta gratuita ya habréis realizado la migración de un sistema a otro. Nos hubiera encantado que el historico de datos se hubiera transferido por arte de magia a Google Anaytics 4, pero este no ha sido el caso. Si quieres conservar tus datos tienes que ponerte manos a la obra y realizar una exportación. Pero ¡tranquilo! Hoy te explicamos paso a paso como exportar y guardar tu histórico de datos de manera práctica, útil y comparable. Es más, te sugerimos que lo tomes como una oportunidad para hacer “limpieza de armario”, borrón y cuenta nueva en tus datos. Antes de empezar, recordemos varias fechas clave. Fechas clave para versión gratuita: 1 julio 2023: Universal Analytics dejó de recopilar datos. 1 julio 2024: fecha límite para haber exportado tus datos de Universal Analytics, a partir de este día los datos habrán desaparecido (recordamos que antes de verano prorrogaron esta fecha de 31 diciembre 2023 a 1 julio 2024). Fechas clave para Google Analytics 360 A partir de 1 enero 2024: Google empieza a reducir funciones de UA360, y e indica que no puede garantizar el correcto funcionamiento de todas las funciones. Marzo 2024: Google recomienda realizar la migración y la exportación de datos este mes y así poder disponer de tres meses para validar y configurar datos. 1 julio 2024: a partir de la semana del 1 julio de 2024 no se podrá acceder a ninguna propiedad de UA360 ni a la API (ni siquiera como usuario lector) y se eliminarán los datos. ¿Cómo no perder tus datos? Para ello vamos a necesitar dos herramientas: El complemento de Universal Analytics para hojas de cálculo de Google. Looker Studio (antiguo Data Studio). La finalidad de esta herramienta será crear un reporte en Google Spreadsheet que nos permita, gracias a la API de Universal Analytics, extraer la información de una propiedad para, posteriormente, construir un informe con Looker Studio que recoja los datos de esta hoja de cálculo, configurándose como los informes que ya tenemos en Universal Analytics. Los 3 pasos clave para descargar el histórico relevante de Universal Analytics Descargar e instalar el complemento de Universal Analytics para hojas de cálculo de Google. Crear un reporte que se actualice, de forma automática, con los datos que se recuperen de la propiedad de Universal Analytics. Crear un nuevo informe de Looker Studio; vincularlo con el panel anterior y definir las visualizaciones. 1. Descargar e instalar el complemento de Universal Analytics Las principales ventajas que nos ofrece esta extensión, en palabras del propio Google, son las siguientes: Consultar y reportar datos de múltiples vistas. Calcular y mostrar cálculos personalizados. Crear visualizaciones e incrustarlas en sitios web de terceros. La posibilidad de programar los informes para que se ejecuten y actualicen automáticamente. Contar con un control sobre quién accede a los datos y visualizaciones, mediante las funciones de privacidad y de uso compartido de Google Sheets. Los requisitos iniciales para poder empezar a hacer uso de la extensión son los siguientes: 1. Contar con una cuenta de Google. 2. Tener acceso a la vista de Universal Analytics sobre la que queremos trabajar. 3. Instalar el propio de Universal Analytics dentro de los complementos de Spreadsheet. ¿Cómo se instala el complemento? Para instalar el complemento, se deberá abrir una hoja de cálculo en blanco en el sitio web. Acto seguido, continuaremos hasta el menú «Complementos» para seleccionar la opción «descargar un complemento» de hoja de cálculo. Localizamos el complemento de Universal Analytics y se procederá a su instalación. Realizado el paso anterior, ya podremos iniciar la consulta de datos de Universal Analytics. Procedemos a crear un nuevo informe de Spreadsheet en Google. En el apartado de «Extensiones» encontraremos el nuevo complemento. 2. Crear un report que se actualice automáticamente con tus datos de Universal Analytics 2.1 Acceso a los datos de Universal Analytics En el momento en que comencemos un nuevo informe de datos, el complemento activará un cuadro de selección de variables, donde podremos seleccionar la variable principal que permitirá activar la primera consulta de datos a partir de ese instante. Los parámetros que debemos completar son los siguientes: Nombre del reporte (Campo de texto). Nombre de la cuenta, propiedad y vista de Universal Analytics (Selector). Configuración opcional. “En este apartado, indicaremos las métricas y dimensiones que configuran nuestra consulta”. Hay que tener en cuenta que si queremos guardar los datos para poder tener una evolución temporal de las métricas y dimensiones que hemos elegido, deberemos incluir en la exportación la dimensión ‘date’ que hace referencia a la fecha. Teniendo esto presente, deberemos entender que la métrica de usuarios nos devolverá los usuarios que han accedido a la web cada fecha, pero que si un mismo usuario ha accedido varios días lo contará como varios usuarios. La suma de todos los usuarios desagregados por días no será la misma que los usuarios totales que han accedido a la web. Esta acción da como resultado una nueva pestaña en la hoja de cálculo, que contendrá los criterios que fueron seleccionados en el paso anterior. En esta nueva pestaña, podemos seleccionar nuevos campos para enriquecer las opciones de consulta de los datos que queremos recuperar. Los parámetros que se pueden cambiar o incluir en esta nueva pestaña, y que contiene los datos que seleccionamos en el paso anterior, son los siguientes: NombreTipoDescripciónView IDObligatorioID de la vista de Universal Analytics sobre la que queremos trabajar.Start DateObligatorioFecha de inicio de la consulta de datos. Es posible formular este campo para automatizar la consulta o referencias a días concretos en formato de texto (today, yesterday, 30daysago…)End DateObligatorioFecha de fin de la consulta de datos. Es posible formular este campo para automatizar la consulta o referencias a días concretos en formato de texto (today, yesterday, 30daysago…)MetricsObligatorioListado de métricas que queremos extraer. Debemos separar cada métrica por una coma o con punto y coma.DimensionsOpcionalListado de dimensiones que queremos extraer. Debemos separar cada métrica por una coma o con punto y coma.OrderOpcionalOrden de clasificación de los resultados por columna (métrica o dimensión) y dirección (ascendente o descendente). El orden se determina mediante el orden de izquierda a derecha de las métricas y dimensiones definidas. Incluir el valor «FiltersOpcionalAcota los datos que la herramienta muestra en la solicitud. Es necesario seleccionar una métrica o dimensión. El patrón de la aplicación de un filtro en el siguiente, ga:name+operadorexpresión+condiciónfiltroSegmentsOpcionalNo es posible hacer uso de todas las métricas y dimensiones a la hora de incluir un filtro en la consulta.LimitOpcionalNúmero máximo de filas con datos que se van a incluir en el informe. Por defecto, el informe cuenta con este campo relleno con 1000 filas de datos. Dejando el campo la herramienta devolverá todos los resultados disponibles, recomendamos poner 100000 por ejemplo para que no se quede corto en la exportaciónSampling LevelOpcionalHay 3 opciones: DEFAULT (equilibrio entre velocidad y exactitud), FASTER (respuesta rápida con una muestra menor de datos), HIGHER PRECISION (respuesta con mayor exactitud y muestra de datos, pero más lenta). En caso de dejar el campo vacío el sistema funciona, por defecto, con DEFAULT. Nos indicará el % de sampleo que ha tenido en la exportación, si el sampleo es alto recomendamos reducir los días a exportar para que se base en el 100% de los datos. 2.2 Lista de métricas y dimensiones Google nos proporcionó una lista completa de métricas y dimensiones que podemos utilizar para la configuración de nuestras consultas.Puedes acceder a esta información a través de este enlace. Algunos ejemplos de métricas, categorías o combinaciones comunes pueden incluir: MétricasDimensiónDatos a consultarga:sessions–Total sesiones.ga:users–Total de usuariosga:pageviews–Total páginas vistas.–ga:usertypeNos indica si el usuario es nuevo o recurrente–ga:deviceCategoryNos indica el tipo de dispositivo.ga:usersga:countryUsuarios segmentados por país.ga:sessionsga:channelgroupingSesiones segmentadas por agrupación de canales. 2.3 Configurar filtros usando expresiones A la hora de configurar los filtros que podemos aplicar a las consultas de datos, es importante saber que será preciso utilizar una serie de expresiones para especificar la petición que debe realizar la herramienta. Las expresiones a utilizar son las siguientes: ExpresiónMétricasDimensiones==Es igual aConcordancia exacta!=No es igual aNo coincide exactamente>Mayor que–<Menor que–>=Superior o igual a–<=Inferior o igual a–=@–Contiene cadena secundaria!@–No contiene cadena secundaria=~–Contiene una concordancia para la expresión regular!~–No coincide con la expresión regular Los filtros se pueden combinar con operadores OR definidos por (,) y AND por (;). El operador OR tiene prioridad sobre el operador AND y se puede utilizar para combinar dimensiones y métricas en una sola expresión. 2.4 Sintaxis de los segmentos La sintaxis para la configuración de segmentos es diferente a lo que vimos en los puntos anteriores. La mejor forma de entender su funcionamiento es con algunos ejemplos ilustrativos: Usuarios cuyos ingresos totales han superado los 700 € en una única transacción users::condition::perHit::ga:transactionRevenue>700 Usuarios que nos visitan desde España o Francia users::condition::ga:country==España,ga:country==Francia users::condition::ga:country=~España|Francia (haciendo uso de expresiones regulares) Exclusión de las sesiones en las que la página de salida coincide exactamente con la ruta de la página de inicio sessions::condition::!ga:exitPagePath==/ Para obtener más información sobre el uso de segmentos y su configuración, Google nos amplía dicha información en el siguiente enlace. 2.5 Acceso a los Datos Tras configurar las consultas, deberemos ejecutar el complemento para que nos devuelva los datos, para ello deberemos acudir al menú superior → «Extensiones» → «Google Analytics» → «Run reports «. El resultado de esta acción será la creación de nuevas pestañas, en las que aparecerán los datos que hemos solicitado en las distintas consultas configuradas. Cada dimensión y métrica aparecerán en diferentes columnas. 2.6 Automatización de las consultas Finalmente, todas las consultas que parametrizamos también se pueden automatizar para que se repitan en el tiempo, según su configuración, permitiéndonos tener un informe que se mantiene en el tiempo hasta el 01 de julio del 2023. Volviendo a la opción menú superior → «Extensiones»→ «Universal Analytics» →»Schelude reports». Si lo queremos, el complemento nos permite realizar la configuración automática a través de 4 criterios de tiempo cada hora, cada día, cada semana o cada mes. Para ello lo interesante es que la fechas de «start date» y «end date» sean dinámicas para que en cada ejecución recoja una fecha diferente. Con todo este proceso, hemos conseguido extraer los datos de Universal Analytics. Los datos obtenidos, se irán actualizando automáticamente sin necesidad de que realicemos ningún otro proceso. Nota a tener en cuenta: Los informes deberán sacarse con fecha del día anterior, nunca con el día de hoy, ya que puede ser que la herramienta aún no haya volcado el total de los datos. 3. Crear un nuevo informe de Looker Studio, vincularlo y definir las visualizaciones Una vez que tengamos los datos extraídos de nuestras consultas, crearemos un informe de Looker Studio para poder mostrar, dichos informes, de forma más amigable. Para ello, deberemos acceder al panel de Looker Studio y crear un informe con una cuenta de Google que tenga acceso al Spreadsheet. Creado éste, nos pedirá que lo vinculemos con la herramienta encargada de alimentar dicho informe.Pasaremos a buscar «Hojas de cálculo de Google», y una vez dentro, seleccionaremos nuestro informe de consulta. Una vez conectada la Hoja de Cálculo de Google, podremos crear tablas y gráficas de los distintos datos para realizar consultas y seguimientos de ellos en un futuro. Con un poco de habilidad en el diseño, los informes no tendrán nada que envidiar a los que se muestran actualmente en la interfaz. Recapitulemos Como veis, SÍ es posible llevar a cabo un backup de los datos que teníamos en Universal Analytics antes de que los datos dejen de estsar disponibles. El complemento nos ha permitido recopilar toda la información que teníamos en Universal Analytics. Pero es gracias al informe Looker Studio que hemos creado, con el que podremos cruzar distintas bases de datos y realizar análisis 360°. Si todavía no has llevado a cabo tu migración o estás a punto, te recomendamos leer los artículos «5 factores a tener en cuenta antes de abordar la migración” o “Migración a Google Analytics 4: consejos para tu mudanza” donde hablamos de todos los posibles retos o dificultades que te puedan surgir ofreciendo soluciones. Si quieres saber cómo el análisis de datos puede ayudarte en la toma de decisiones te recomendamos comenzar de manera muy sencilla con una auditoría de analítica digital. En Semmántica tu agencia SEM y de analítica digital estaremos encantados de ayudarte, contáctanos sin compromiso. Compártelo Los comentarios están cerrados.
