Benard Kiplangat 24 de enero de 2023
Google Universal Analytics, o simplemente Google Analytics, dejará de estar disponible el 1 de julio de 2023 para dar paso a la nueva versión de Google Analytics 4. Y para ayudarte a migrar y mantener todos tus datos analíticos anteriores, tu mejor opción podría ser importar tus datos de Universal Analytics a BigQuery.
Durante casi una década, Google Analytics nos ha servido bien. Sin embargo, las necesidades de los usuarios han crecido y han requerido una renovación completa de la plataforma. Desde la interfaz de usuario, los modelos de datos, las características y el seguimiento, casi todo en GA4 ha sido cambiado, mejorado u optimizado para ofrecer mejores experiencias o rendimiento.
El cambio trajo muchas preocupaciones, incluidas las diferencias entre Google Universal Analytics vs Google Analytics 4, comparación de métricas entre UA y GA4, cómo prepararse para la nueva versión y más. Así que hoy abordaremos otra preocupación crítica: cómo exportar tus datos históricos de UA a Google BigQuery.
¡Así que, vamos a sumergirnos!
Opciones para exportar tus datos de Google Universal Analytics a BigQuery
Después del cierre, aún podrás ver tus datos antiguos e informes en Universal Analytics durante otros seis meses. Por eso deberías exportar datos e informes importantes si quieres mantener un registro del rendimiento de tu sitio web a lo largo del tiempo.
Para importar tus datos de Google Analytics a BigQuery, tienes las siguientes opciones:
- Exporta tus informes como CSV, TSV, XLSX, PDF o Google Sheets y llévalos a Google BigQuery.
- Si eres un cliente de Google Analytics 360, puedes usar un conector nativo de Google Analytics para exportar tus datos a BigQuery.
- Aprovecha los conectores de pipeline de datos de BigQuery como Dataslayer para llevar tus datos de UA a BigQuery sin problemas. Esta opción es lo que discutiremos hoy en este artículo.
Cómo importar datos clave de Google Universal Analytics a BigQuery con Dataslayer
Una de las formas más fáciles y rápidas de llevar tus datos de Universal Analytics a BigQuery es usar el conector de BigQuery de Dataslayer para Google Universal Analytics.Con este conector, puedes importar todos tus datos a BigQuery en segundos sin escribir ni una sola línea de código.
Si tienes millones de filas y deseas combinar fuentes, también puedes usar nuestra plataforma con BigQuery para analizar millones de filas de diferentes fuentes de datos y combinarlas todas usando BigQuery. De esta manera, puedes visualizar o crear informes usando Looker Studio u otras plataformas de informes que te gusten.
Entonces, ¿cómo lo haces? Aquí está el proceso para hacerlo:
- Inicia sesión en la interfaz web de Dataslayer para transferir tus datos fácilmente desde la API de Google Analytics a BigQuery.
- En tu panel, haz clic en Nueva Transferencia e Inicia sesión en tu cuenta de BigQuery.
- Una vez que hayas iniciado sesión correctamente en BigQuery, haz clic en Transferir Datos.
- A continuación, selecciona Google Analytics como tu fuente de datos en el panel lateral.
Nota: También puedes llevar datos a BigQuery desde otras más de 45 fuentes de datos.
- Elige el Rango de Fecha y Hora para tu importación de datos UA.
- Selecciona tus Dimensiones y Métricas preferidas.
- En el Destino, completa el Nombre del Transfer, selecciona un proyecto y Dataset de BigQuery, el nombre de la base de datos y el Modo de Escritura para tus datos. Asegúrate de seleccionar Append para el Modo de Escritura para garantizar que mantengas tus datos históricos sin reemplazarlos con nuevas actualizaciones o refrescos.
- A continuación, crea un Horario o una frecuencia de transferencia para importar, actualizar o refrescar tus datos en tu Conjunto de Datos de BigQuery.
- Finalmente, haz clic en Guardar y Refrescar Ahora para iniciar tu transferencia. ¡Y eso es todo!
Beneficios de importar tus datos históricos de Google Analytics a BigQuery
Más allá de mantener tus datos históricos, y antes de concluir, ¿cuáles son los otros beneficios de mantener tus datos de Universal Analytics en BigQuery? Veamos a continuación:
- Google BigQuery puede almacenar tus datos de varias otras fuentes, incluyendo GA4, lo que puede ayudarte a comparar tus métricas de Universal Analytics con las nuevas métricas de GA4, así como otras métricas críticas para tu empresa.
- GA4 no complementa tus datos con métricas de UA, por lo que, para evitar perder tus importantes datos y reportes analíticos, Google BigQuery es la mejor opción para guardar tus datos.
- No perder tus datos analíticos pasados te permite realizar análisis de tendencias históricas y a largo plazo para informar la mayoría de tus reportes y decisiones empresariales.
- Google BigQuery facilita el envío de tus datos a otras potentes herramientas de BI como Looker Studio o Power BI para ayudarte a crear informes interactivos para tus datos.
Las mejores métricas y dimensiones para importar de Google Universal Analytics a BigQuery
Los datos de Analytics no son solo el número de personas que visitan tu sitio: también incluyen información crucial sobre tu audiencia, que son tus clientes o prospectos. Así que, incluso al migrar de Google Universal Analytics a Google Analytics 4, ¿qué métricas y dimensiones son las más importantes para exportar para tus futuras referencias o análisis?
Si no estás seguro de qué métricas o dimensiones exportar a BigQuery o quieres ampliar tu conocimiento, esta sección discutirá todas las métricas cruciales que debes importar para ayudarte a hacer crecer tu negocio.
Si bien la lista a continuación no proporciona una lista exhaustiva de todas las métricas y dimensiones, ofrece un buen comienzo para ayudarte a concentrarte en los datos correctos. Así que, empecemos.
Métricas de Tráfico
Una de las métricas básicas en las que deberías estar interesado en exportar a BigQuery para hacer seguimiento es cómo está el tráfico de tu sitio web. Google Universal Analytics analiza tus datos de tráfico fundamentalmente a través del número total de visitantes (sesiones) o el número de visitantes únicos (usuarios).
Así que considera estas métricas, ya que mantendrán un registro de cómo tu sitio web adquiere nuevos visitantes a través de la métrica de sesiones o retiene una base leal de visitantes a través de las métricas de usuarios.
Fuentes de tráfico
Aprender qué canales utilizan los visitantes para acceder a tu sitio es otra información crítica que no debes perder. Entender si recibiste más tráfico a través de búsqueda orgánica, tráfico directo, referencias o campañas publicitarias siempre será relevante para informar tus esfuerzos futuros para mejorar el tráfico de tu sitio.
Porcentaje de rebote
Otra métrica clave que deberías considerar exportar es la información sobre los visitantes que aterrizaron en páginas particulares de tu sitio web y se marcharon de inmediato. Probablemente, analizar tus tasas de rebote te ayudará a entender los posibles problemas en tu página que podrían ser responsables de los rebotes y te motivará a seguir identificando formas de mantener a tus visitantes comprometidos en tu sitio.
Métricas de Conversión
Llevar un registro de cómo los visitantes de tu sitio web realizan acciones específicas y medibles, como comprar tus productos, llenar formularios, descargar un recurso, etc., también es crucial para el crecimiento de tu empresa. Las conversiones en Google Universal Analytics se conocen como Objetivos.
Cuanto más entiendas cómo los visitantes logran tus objetivos deseados, más podrás crear campañas aún mejores para aumentar tu ROI.
Páginas de Aterrizaje
Entender cuáles son tus páginas más populares donde la mayoría de tu audiencia aterriza también será importante para ayudarte a mantener tendencias históricas de tu sitio. Deberías revisar los datos sobre estas páginas para entender cómo están impactando a tu audiencia mientras navegan por tu embudo de ventas. También puedes utilizar esta información para establecer elementos amigables con la conversión en estas páginas para asegurar que estás avanzando adecuadamente hacia tus objetivos.
Páginas de Salida
Mientras que las páginas de aterrizaje son las más populares de tu sitio web donde tu audiencia a menudo llega, las páginas de salida son donde la mayoría de tu audiencia termina su viaje en tu sitio web. Obtener estas percepciones podría ayudarte a mejorar las cosas y seguir midiendo en el futuro para ver cambios. Las métricas para las páginas de salida son relevantes, especialmente cuando tus páginas de aterrizaje también son tus páginas de salida, lo que significa que los usuarios frecuentemente no encuentran lo que esperaban en tu sitio.
Métricas de Contenido
Casi toda tu audiencia visitará tu sitio para encontrar información. Y si tu contenido les dificulta obtener la información, probablemente no se quedarán en tu sitio por mucho tiempo y pueden no volver nunca. Importar tus métricas de contenido de UA a BigQuery te permitirá comparar tu rendimiento futuro con tu rendimiento pasado y te permitirá ver más oportunidades de crecimiento.
Así, entenderás qué contenido involucra más a tu audiencia y aumenta tus posibilidades de convertirlos.
Nota: Dataslayer proporciona más de 200 métricas y dimensiones para ayudarte a recopilar todos tus datos históricos de Universal Analytics.
Guarda tus Datos Históricos de Google Analytics en BigQuery
Cambiar a la nueva Google Analytics 4 puede ser intimidante o desafiante. Sin embargo, conservar tus datos históricos no debería preocuparte. Exportar todos tus datos de Universal Analytics ahora es posible con unos pocos clics.
Hoy, puedes usar Dataslayer para BigQuery para exportar el rendimiento histórico de tu sitio web en Google Analytics mientras te preparas para GA4.
