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Como aproveitar o Google Analytics Studio para a transição para o GA4

Com o Universal Analytics (UA) em seu √ļltimo ano de coleta de dados, as empresas que ainda n√£o o fizeram devem come√ßar a desenvolver o Google Analytics 4 (GA4) em paralelo com os sistemas existentes para transportar configura√ß√Ķes de eventos, bem como preservar quaisquer visualiza√ß√Ķes ano ap√≥s ano.

O Google Data Studio (GDS) pode ser usado para criar análises e relatórios e ajudar a aproveitar o poder do GA4, o novo tipo de propriedade analítica do gigante das buscas.

O GA4 oferece mais proteção à privacidade usando atribuição baseada em dados para analisar o impacto dos esforços de marketing em toda a jornada do cliente.

Brendan Pescatore, gerente integrado de an√°lise de marketing da Comunica√ß√Ķes importantesexplicou que o Google Data Studio pode fornecer compara√ß√Ķes visuais lado a lado poderosas dessas fontes de dados para avaliar o n√≠vel de varia√ß√£o entre os modelos anal√≠ticos e definir expectativas para o estado futuro.

‚ÄúO Data Studio √© altamente vantajoso ao estabelecer fluxos de dados dentro do G Suite, por exemplo, ao conectar o Analytics ou o BigQuery‚ÄĚ, disse ele.

Um caminho comum √© canalizar os dados do site diretamente para o GDS por meio do conector nativo, oferecendo personaliza√ß√£o em escala para visualiza√ß√Ķes ilimitadas do Google Analytics.

Como alternativa, conectar o GDS ao data warehouse e aproveitar a integra√ß√£o pronta para uso do GA4 com o BigQuery permite armazenamento, transforma√ß√£o e desempenho mais r√°pido do painel, o que Pescatore aponta que tamb√©m √© √ļtil ao acessar dados com mais de 14 meses.

Usando o Data Studio para simplificar o processo de mineração

Mikael Ekelund, consultor sênior de comércio da Avésiaexplicou que a IU de relatórios do GA4 ainda está em seus estágios iniciais e para usuários não técnicos e não familiarizados com a interface do GA4, ainda é difícil obter os dados que são importantes para o seu negócio.

‚ÄúPor causa disso, faz sentido olhar para ferramentas externas e o Data Studio pode simplificar o processo de obten√ß√£o dos dados necess√°rios para relat√≥rios, permitindo que voc√™ crie relat√≥rios e pain√©is personalizados‚ÄĚ, disse ele.

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Ele observou que o Google Data Studio é uma excelente opção se os usuários desejam levar seus relatórios GA4 para o próximo nível e isso tornará mais fácil encontrar insights.

‚ÄúCom apenas um pouco de conhecimento pr√©vio, o Data Studio oferece uma abordagem intuitiva para obter dados e exibi-los de maneira amig√°vel‚ÄĚ, disse ele. “O Data Studio Canvas, junto com as defini√ß√Ķes de configura√ß√£o, √© uma solu√ß√£o muito mais flex√≠vel em compara√ß√£o ao uso do m√≥dulo Explore no GA4.”

Allan Rogers, arquiteto líder de sucesso do cliente da Téliodisse que o GDS, combinado com GA4 e BigQuery, permitirá que empresas de pequeno e médio porte combinem rapidamente a fonte de dados mais volumosa (dados analíticos da web) com outras fontes de dados e permitirá que os cientistas de dados consultem os dados.

‚Äú√Č claro que o Google apoia fortemente a compra de an√ļncios por meio de sua plataforma como principal forma de ativa√ß√£o‚ÄĚ, acrescentou.

De sua perspectiva, ser capaz de reunir fontes de dados díspares e de alto volume em uma ferramenta de visualização poderia permitir ótimos insights para clientes que não desejam investir em seus próprios data lakes e em ferramentas de visualização caras.

Os profissionais de an√°lise devem fazer parceria com outras partes interessadas

Pescatore disse que os profissionais de análise seriam sensatos em fazer parcerias e avaliar as necessidades de medição de suas partes interessadas internas/externas.

‚ÄúFomentar a colabora√ß√£o permite que as equipes digitais identifiquem solu√ß√Ķes e aproveitem as ferramentas dispon√≠veis que agregam mais valor √† minha equipe e aos clientes‚ÄĚ, disse ele. ‚ÄúNo entanto, cabe √†s equipes de an√°lise definir o tom de como as partes interessadas devem trabalhar juntas e desenvolver o objetivo final‚ÄĚ.

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Rogers observou que a equipe do diretor de informa√ß√£o e os cientistas de dados tamb√©m ser√£o respons√°veis ‚Äč‚Äčpor alavancar o Data Studio, apontando que uma ‚Äúcompreens√£o profunda‚ÄĚ de como os dados s√£o definidos e como eles se relacionam com outros dados √© necess√°ria para obter insights significativos.

‚ÄúComo n√£o existe um esquema universal ou defini√ß√£o de como os usu√°rios/visitantes/visitas s√£o definidos, pode ser bastante complexo e algumas organiza√ß√Ķes chegar√£o a conclus√Ķes erradas devido √† disparidade de dados‚ÄĚ, explicou.

Pescatore disse que o uso de um ambiente de teste, como um data warehouse que armazena ou uma conex√£o de terceiros que armazena dados GA4 em cache, resultar√° em um desempenho de painel mais r√°pido e est√°vel no Google Data Studio.

Ekelund acrescentou que no Google Data Studio os usu√°rios podem incluir dados do GA4 e do Universal Analytics.

‚ÄúUse esta possibilidade para aprender como as m√©tricas e dimens√Ķes do GA4 diferem do UA‚ÄĚ, aconselhou ele. ‚ÄúIsso tamb√©m torna mais f√°cil planejar a transi√ß√£o do painel.‚ÄĚ

A familiarização com o GA4 apresenta desafios

Da perspectiva de Pescatore, o maior obst√°culo para a maioria das empresas na ado√ß√£o do GA4 ser√° a adapta√ß√£o ao novo modelo e a familiariza√ß√£o com os ajustes que o Google fez para se preparar para um futuro ‚Äúsem cookies‚ÄĚ.

‚Äú√Ä medida que o Google for√ßa a m√£o de todos ao passar de eventos baseados em hits para m√©tricas de convers√£o focadas no usu√°rio no GA4, os profissionais de marketing que utilizam o Data Studio para Google Analytics devem educar seus neg√≥cios sobre as diferen√ßas na disponibilidade de dados ao migrar fontes de dados‚ÄĚ, explicou ele.

Ekelund ressalta que, como as propriedades do GA4 são muito diferentes das propriedades anteriores do Universal Analytics, o conector do GA4 Data Studio não é uma cópia simples.

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‚ÄúO Google est√° trabalhando ativamente para introduzir novos recursos o tempo todo, mas ainda existem algumas limita√ß√Ķes importantes que voc√™ deve conhecer, como atualmente n√£o ser capaz de aplicar segmentos aos seus dados GA4‚ÄĚ, acrescentou.

Concentre-se em fluxos de dados bem projetados

Rogers disse que garantir que os dados que fluem para o GA4 sejam cuidadosamente definidos é a chave para o sucesso ao trazer dados para o Data Studio.

Ele explicou que muitas organiza√ß√Ķes est√£o fazendo uma migra√ß√£o do UA para o GA4, o que √© limitante.

“A estrat√©gia e a defini√ß√£o de dados no n√≠vel da tag s√£o mais importantes do que nunca para garantir que o GIGO [garbage in, garbage out] n√£o ocorre no Data Studio, o que pode levar a conclus√Ķes incorretas”, disse ele.

Ele acrescentou que criar insights precisos é mais difícil com menos métricas padrão.

‚ÄúUm dicion√°rio de dados forte para dados online e offline precisa ser priorizado para garantir que, √† medida que os dados s√£o misturados, eles possam ser compreendidos e acionados adequadamente‚ÄĚ, disse Rogers. ‚ÄúO consentimento sobre o uso de dados tamb√©m pode complicar bastante as coisas.‚ÄĚ