Google Analytics 4 y BigQuery avanzados

Exploraciones de GA4 es un espacio de trabajo de análisis avanzado que ofrece seis tipos de exploración: Formato libre, para crear tablas y gráficos mediante arrastrar y soltar; Exploración de embudo; Exploración de rutas; Superposición de segmentos; Exploración de cohortes; y Tiempo de vida del usuario.

A diferencia de los informes estándar de GA4, que utilizan dimensiones fijas, Exploraciones permite a los analistas crear consultas personalizadas con cualquier combinación de dimensiones y métricas, con hasta 10 dimensiones y 10 métricas por consulta.

La Exploración de cohortes de GA4 agrupa a los usuarios por su fecha de adquisición o de su primer evento y realiza un seguimiento de su comportamiento durante las semanas o meses posteriores, lo que revela hasta qué punto se retiene a los usuarios adquiridos mediante distintos canales y campañas.

Un gráfico de cohortes que muestre una caída pronunciada en la segunda semana indica un problema de incorporación; las cohortes procedentes del marketing de contenidos que presentan una retención a 90 días superior a la de las cohortes de pago indican dónde invertir para lograr un crecimiento sostenible.

Segmentar el análisis de cohortes por canal de adquisición revela si los usuarios procedentes de la búsqueda orgánica, las redes sociales de pago, las referencias por correo electrónico o el tráfico directo presentan patrones de retención y participación significativamente diferentes a lo largo del tiempo.

Si las cohortes de búsqueda orgánica muestran una retención a 60 días tres veces superior a la de las cohortes de redes sociales de pago, estos datos respaldan una mayor inversión en SEO y contenido y, potencialmente, una reducción del gasto en redes sociales de pago que atraen usuarios con un valor de vida bajo.

GA4 ofrece una integración nativa para exportar diariamente a Google BigQuery datos sin procesar, sin muestreo y a nivel de evento, ya sea por lotes o en modo de streaming, creando un almacén de datos permanente de cada interacción de los usuarios con sus propiedades digitales.

La exportación es gratuita en lo que respecta a la conexión con BigQuery, pero deberá pagar los costes de almacenamiento y de consulta de BigQuery. La configuración se realiza en Administración de GA4, en Vinculación con BigQuery, y requiere un proyecto de Google Cloud.

GA4 exporta los datos a BigQuery en una estructura JSON anidada organizada por evento: cada fila corresponde a un evento, mientras que las propiedades del usuario y de la sesión se almacenan como pares clave-valor en campos RECORD anidados.

Los analistas utilizan SQL estándar para consultar los datos, pero deben usar UNNEST() para aplanar los arreglos anidados event_params y user_properties antes de filtrar por valores de parámetros específicos; esta sintaxis difiere de la de las tablas relacionales planas.

Una consulta habitual de GA4 en BigQuery combina datos a nivel de sesión con eventos de conversión: desanida los datos de session_traffic_source para obtener el canal y, después, cuenta las sesiones, los usuarios y las conversiones por canal para un intervalo de fechas determinado.

Este tipo de consulta produce datos de rendimiento por canal sin muestreo y totalmente personalizables, algo que la interfaz estándar de GA4 no puede ofrecer y que resulta especialmente valioso para propiedades con mucho tráfico, donde GA4 aplica muestreo de datos en los informes.

BigQuery permite a los analistas combinar mediante JOIN los datos de comportamiento de GA4 con datos de CRM, datos de inversión publicitaria y datos de productos en una sola consulta, creando modelos combinados imposibles de construir dentro de una única plataforma de marketing.

Por ejemplo, combinar los datos de sesiones de GA4 con una exportación de Salesforce permite relacionar la captación por canal de marketing con los ingresos cerrados posteriores, conectando la actividad de la parte superior del embudo con los resultados empresariales de la parte inferior.

Looker Studio (anteriormente Data Studio) se conecta directamente a BigQuery como fuente de datos, lo que permite a los analistas crear paneles visuales basados en consultas SQL personalizadas sobre el conjunto completo de datos de eventos de GA4.

Esta combinación permite crear informes que se actualizan automáticamente a medida que llegan nuevos datos a BigQuery, con la flexibilidad del SQL personalizado subyacente y la accesibilidad de un creador de paneles de arrastrar y soltar para las partes interesadas no técnicas.

Las BigQuery Scheduled Queries ejecutan SQL según una programación definida —diaria, semanal o por hora— y escriben los resultados en una tabla de destino, lo que permite actualizar completamente las canalizaciones de datos sin ejecutar consultas manualmente.

Un caso de uso habitual es una consulta programada diaria que agrega los datos de eventos de GA4 del día anterior en una tabla de resumen, que después consulta Looker Studio para mostrar paneles con datos siempre actualizados sin intervención del analista.

GA4 utiliza aprendizaje automático para crear audiencias predictivas basadas en tres puntuaciones: probabilidad de compra (probabilidad de comprar en los próximos 7 días), probabilidad de abandono (probabilidad de no volver) y predicción de ingresos.

Estas audiencias se pueden exportar directamente a Google Ads para dirigir campañas de conversión a usuarios con una alta probabilidad de compra, o para excluir a los usuarios con una alta probabilidad de abandono de las campañas de retención, actuando sobre predicciones de ML en lugar de esperar a que se produzca el comportamiento.

GA4 permite a los profesionales de marketing definir dimensiones personalizadas (atributos a nivel de usuario o de evento que van más allá de los valores predeterminados, como el nivel de suscripción, la categoría de contenido o la variante de una prueba A/B) y métricas personalizadas (valores numéricos, como el tiempo de lectura o los vídeos vistos) para capturar señales específicas del negocio.

Las dimensiones y métricas personalizadas aparecen en los informes y las Exploraciones de GA4 igual que las dimensiones predeterminadas, lo que permite analizar el rendimiento según atributos únicos de su producto o estrategia de contenido e invisibles para el modelo de datos predeterminado de GA4.

Compruebe su comprensión de las funciones avanzadas de GA4 y BigQuery.

Las Exploraciones de GA4 permiten realizar análisis avanzados, incluidos análisis de embudo, de cohortes y de rutas, sin límites de muestreo en el espacio de trabajo. La exportación a BigQuery incorpora datos sin procesar a nivel de evento en un entorno SQL para realizar análisis totalmente personalizados.

Conectar BigQuery con Looker Studio permite crear paneles automatizados a partir de modelos personalizados, mientras que las audiencias predictivas de GA4 permiten que las predicciones de aprendizaje automático se utilicen directamente para orientar campañas en Google Ads.