Cu cât se apropie mai mult momentul în care Universal Analytics o să parcheze ca să lase locul noului GA4, anul viitor, cu atât mai multă agitație apare și se propagă în industrie și, ca mai tot timpul în astfel de cazuri, discuțiile sau informațiile sunt deopotrivă lămuritoare și aiuritoare.
Ca orice noutate în zona de analytics și nu numai, GA4 poate fi o provocare dar și o oportunitate.
Bogdan Zaharia, CIO-ul agenției cu cea mai mare echipă de Data & Analytics din RO- Data Revolt abordeză subiectul, pentru a mai risipi din ”fog of analytics.”
Dacă ai doar 1 minut:
- Google Analytics 4 nu e compatibil cu versiunile anterioare de GA, fiind nevoie de un proces de migrare
- Nu mai sunt disponibile modele predefinite de raportare, dar apar o serie de capabilități noi
- Apare nevoia unui data specialist care să înțeleagă business-ul care se folosește de GA4 și să pună întrebările potrivite
- Odată cu Google Analytics 4 devine esențial un anumit nivel de data maturity în organizație
- Din ce în ce mai mulți actori importanți din piață migrează cu succes la Google Analytics 4 și încep să folosească la maxim potențialul noilor feature-uri
Provocările identificate:
1. Ce dificultăți apar pentru cei care trebuie să migreze? E dificil procesul de migrare?
Care e primul lucru pe care trebuie să-l știe cineva care plănuiește să migreze pe GA4?
Diferența majoră care apare odată cu migrarea la GA4 o reprezintă lipsa compatibilității cu versiunile anterioare. Până acum Google Analytics ne-a obișnuit cu un update de fapt la versiunile de librării de Javascript - nu au fost migrări propriu-zise, ci update-uri, care au adăugat noi feature-uri - fie în zona de colectare, fie în zona de raportare - ca exemplu, și acum funcționează libraria urchin de acum 15 ani în cele mai noi conturi de GA3 (Universal Analytics).
Spre deosebire de update-urile anterioare, GA4 cere primul proces de migrare propriu-zisă, pentru că există un set de date care se transformă și nu mai poate fi acomodat 100% de versiunea anterioară.
În GA4 apar alte definiții, alt model, se schimbă semnificația și interpretarea pe care o facem pe noul set, pentru că vorbim de schimbări în modelul de date, definițiile dimensiunilor și metricilor. Ca exemple, se schimbă definiția și semnificația pentru bounce rate, sesiuni, cart to detail rate sau buy to detail rate.
Dacă până acum informațiile din Universal Analytics erau primite de-a gata, GA4 aduce la suprafață datele raw și puterea de a decide relevanța lor este la user. Din punctul ăsta de vedere, GA4 e mult mai modular, și permite o serie întreagă de noi combinații de parametri care pot fi relevanți pentru business.
Pe scurt, se crează nevoia unui rol de data specialist care să știe să mapeze nevoile și să pună întrebările potrivite, pentru a primi răspunsurile folositoare de la GA4.
Dintr-o anumită perspectivă, GA4 poate părea rudimentar și greoi, pentru că anumite capabilități au dispărut în detrimentul acestei abordări, care cere un anumit nivel de maturitate în abordarea datelor unui business.
Cred că e foarte important de menționat că pentru migrare e nevoie de un ajutor de specialitate - nu poți proceda ca până acum, să împingi informația și să urmărești documentația - de data asta documentația propune o abordare pe care am putea să o numim open-tracking.
De exemplu poți să reprezinți la fel de bine folosirea unui feature, performanța unui produs sau performanța unei campanii printr-un event, care este practic punctul comun - eventul reprezintă și un aspect care ține de product, și un aspect care ține de comercial și unul care ține de marketing, astfel încât decizia de măsurare și interpretare trebuie luată de un specialist care înțelege informatia utila business-ului.
Prin urmare, în procesul de migrare și setare e nevoie să știi cum să faci convenții și cum să te folosești de ele în interpretare - fiecare departament trebuie să știe la ce set de date se uita, sau altfel spus care e structura de evenimente pretabile pentru departament și organizație.
2. Dar oportunități? Ce capabilități noi apar dpdv colectare de date? Ce ”face mai bine” GA4?
GA4 este construit să acomodeze comportamentul actual al userilor care folosesc mai multe device-uri și browsere și generează mult mai multe sesiuni, nu navighează în mod omogen: încep o vizită în metrou, continuă la birou, reiau seara vizita de pe laptopul de acasă ș.a.m.d.
Era nevoie de o structură care să poată aduce la suprafață insight-uri din serii de date fragmentate, iar această nevoie e acomodată foarte bine GA4.
Altfel spus, se unifică atât datele de pe mobile cât și cele de pe desktop (și alte device-uri) într-un singur user în relație cu un event, astfel că se poate identifica procesul de cumpărare unitar, indiferent de device-urile folosite.
O altă oportunitate ține de granularitatea audiențelor și modul în care poți urmări popularea lor. Până acum nu puteai să definești o audiență și să vezi cât ai populat acea audiență prin acțiunile de marketing pe care le-ai făcut. GA4 vine cu o trasabilitate mult mai mare și mai multă transparență.
De exemplu, dacă ai ca audiență utilizatorii care au comandat de două ori din shop-ul tău, poți vedea câți astfel de useri ai adus cu fiecare campanie pe care ai implementat-o ex. din totalul campaniilor derulate în luna iulie am adus X utilizatori eligibili pentru audiența ”clienți loiali”.
3. În detaliu: ce schimbări au cel mai mare impact pentru magazinele online, care au nevoie de colectare de date on point pentru business-ul lor?
Greu de spus care set de schimbări aduc impactul cel mai mare pentru că depinde de maturitatea business-ului care implementează GA4; importanța schimbărilor se modifică în funcție de ce date urmăresc businessurile și de nivelul la care folosesc acele date în deciziile de business. Pot să menționez câteva schimbări:
- Măsurarea out of the box pentru new buyers
- Urmărirea userilor și nu a sesiunilor
- Lipsa rapoartelor de-a gata cu care au fost obișnuiți atât middle managementul cât și specialiștii
Fiecare dintre aceste aspecte noi au impactul lor în funcție de ceea ce există deja in place. Apropos de ce spuneam mai sus, necesitatea unei anumite maturități în abordarea datelor devine esențială și poate decide dacă impactul este negativ sau din contră, foarte bun.
Un exemplu relevant se referă la capacitatea de a determina în timp costul pe <client nou>, în cazul unui magazin online: când te uiți la modul în care crești cota de piață, GA4 te ajută calculând câți useri cu parametri de ”client nou” au adus cu campaniile de promovare derulate într-o anumită perioadă și ce cost/client nou ai înregistrat.
Mai mult, pentru a analiză în profunzime a comportamentului de cumpărare poți crea în GA4 funneluri custom, pornind de la orice event urmărești - de exemplu, poți alege să te concentrezi pe modul în care userii adaugă produse în wishlist după ce au navigat prin shop, pentru a putea ulterior să îi targetezi cu anumite mesaje specifice/promoții.
4. Există un miminum de setări/acțiuni pe care crezi că ar trebui să le facem toți - un fel de safe-area unde e bine să ajungem?
Primul milestone de avut în vedere se referă la menținerea continuității operaționale. Businessurile care foloseau Universal Analytics trebuie să știe foarte bine ce date au colectat până acum și la ce întrebări au răspuns până acum dpdv business și să urmărească apoi care dintre ele se regăsesc și în GA4. Primul pas și cel mai important este să nu pierzi din insight-uri pe care le aveai și să nu blochezi niciun proces care deja funcționează în arhitectura businessului tău. Ca exemple, un eshop trebuie să păstreze ca output informațiile despre:
- Evenimentele legate de produse - e important să mapezi eventurile astfel încât să știi tot ce știai și până acum despre cum userii aleg produsele din shop-ul tău.
- Funnel-ul de autentificare la fel, trebuie să te asiguri că știi care sunt userii care își fac cont, care sunt etapele etc.
- Funnel de checkout - câți din userii care au adăugat produse în coșul de cumpărături au făcut checkout-ul, ce alte opțiuni mai există etc.
După ce te-ai asigurat că faci asta, urmează partea de optimizare, de îmbunătățire. Practic trebuie să te documentezi asupra noilor features - să vezi care sunt întrebările la care nu puteai răspunde până acum dar ți-ar fi fost folositor să poți răspunde și acum, odată cu GA4, e posibil - pasul al doilea este definirea unei etape de upskilling, uplifting, în care vezi ce aduci în plus odată cu migrarea.
5. Ce nu se spune despre GA4, există limitări, riscuri, lipsuri?
Cei care vor să folosească GA4 sunt descurajați de lipsa anumitor răspunsuri standard din partea platformei. De-asta cred că nu am văzut până acum o atitudine foarte prietenoasă legată de GA4, în primul rând pentru că lipsesc multe rapoarte din interfață în comparație cu GA3 (Universal Analytics). E de menționat că ele nu dispar ca informație, ci doar ca model de request, pentru că se regăsesc în noul model de tracking din GA4.
Cum ziceam și mai sus, pentru cei obișnuiți cu informația de tip one size fits them all, noutatea GA4 poate să producă frustrare și teamă.
Dacă ne uităm însă din partea cealaltă, e cumva ciudată așteptarea utilizatorilor ca un sistem cum este Universal Analytics, care are o infrastructură uriașă și deservește milioane de site-uri să fie regăsit într-un nou tool, care vine și el cu o structură foarte complexă, cu un nou model de date, cu feature-uri noi.
Nu este realist să te aștepți ca noul tool să se comporte ca anteriorul, pentru că asta ar presupune o duplicare a vechiului sistem de dragul utilizatorilor existenți, ori scopul este ca GA4 să crească și să se renunțe în timp la versiunea Universal Analytics.
Mă aștept ca infrastructură actuală să se mute în timp spre GA4 împreună cu o gestionare cât mai bună a perioadei de tranziție și aici, din nou, trebuie să ne ajustăm așteptările, pentru că e firesc să existe și anumite aspecte care nu vor funcționa de la început foarte bine. Cu siguranță vor apărea alte modificări și optimizări în funcție de etapele de deployment și poate chiar în funcție de feedback-ul pieței.
Revenind la imaginea de ansamblu, e clar că tot mai multe business-uri au și vor avea nevoie de analiști, ca alternativă la ownerul business-ului care să învețe să folosească Analytics 4.
În implementarea GA4 nu va mai fi suficient aportul unui developer, pentru că v-a trebui conectat tool-ul cu specificitățile și cerințele specifice business-ului în ansamblu și în detaliu.
Toate aspectele astea pot fi văzute ca provocări sau probleme de rezolvat, însă din perspectiva mea și a echipei de la Data Revolt, toate sunt oportunități de a îmbunătăți și mai mult impactul datelor în business-urile cu care lucrăm.
6. Ce ar trebui să știe business-ownerii sau cei care decid să externalizeze procesul?
Unde ar trebui să se uite cu super mare atenție?
Cum ziceam și mai sus, în primul rând ownerii și C-level trebuie să fie conștienți de resursele de care au nevoie pentru migrare și etapele care urmează. Spre deosebire de Universal Analytics, odată cu GA4 developerii nu mai pot să determine business intelligence-ul - nevoia de informații a unei organizații, potențialul și oportunitatea; prin urmare developerii nu vor putea să vină cu un model de date care să descrie business-ul așa încât tu ca manager să-l poți crește, folosindu-te de insight-uri.
O altă perspectivă importantă pentru decision makers este imaginea de ansamblu: GA4 e gândit să poată fi integrat cu Big Query, astfel încât să ofere posibilitatea construcției unui model de Business Intelligence. Practic, tool-ul e parte dintr-o strategie de vânzare end to end și asigură definirea unui pipeline pentru serviciile de cloud oferite de Google. Cu atât mai mult, se susține ideea că migrarea către GA4 este doar o chestiune de timp, necesară strategiei globale a Google.
În concluzie, dacă până acum analiștii de date erau nice to have, odată cu GA4 vor deveni încet dar sigur a must have.
Vestea bună e că majoritatea clienților din portofoliul Data Revolt au înțeles și îmbrățișat oportunitatea noului GA. În ultima perioadă, împreună cu echipa de la Data Revolt am făcut deja migrări pe GA4 pentru clienți diverși, și companii mari și e-commerce-uri: Fashion Days, Orange, Vivre, Imobiliare, Bringo, Flanco, L'Oreal, Lancome, CeraVe, Secom și alții. Learning-urile ne dau toate motivele să fim optimiști dacă ne gândim la capacitatea pieței locale de a se adapta și în cele din urmă de a profita de Google Analytics 4.
-------------------------
Bogdan Zaharia este fondator și CIO al Agenției Data Revolt, și este unul dintre cei mai apreciați profesioniști din domeniul datelor, cu o experiență de peste 15 ani. Intră în legătură cu data-team de la Data Revolt Agency la [email protected]
