Google Universal Analytics, o simplemente Google Analytics, dejará de funcionar el 1 de julio de 2023 para sentar las bases de la nueva versión de Google Analytics 4. Y para ayudarte a migrar y conservar todos tus datos de análisis anteriores, la 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 desde entonces y han hecho necesaria una renovación completa de la plataforma. Desde la interfaz de usuario, los modelos de datos, las funciones y el seguimiento, casi todo en GA4 se ha modificado, mejorado u optimizado para ofrecer mejores experiencias o rendimiento.
El cambio generó muchas preocupaciones, incluidas las diferencias entre Google Universal Analytics frente a Google Analytics 4, comparación métrica entre UA y GA4, cómo prepararse para la nueva versión y mucho más. Por eso, hoy abordaremos otro problema fundamental: 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
Tras la puesta del sol, podrá seguir viendo sus datos e informes antiguos en Universal Analytics durante otros seis meses. Por eso, debes exportar los 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 cliente de Google Analytics 360, puedes usar un conector nativo de Google Analytics para exportar tus datos a BigQuery
- Aprovecha los conectores de canalización de datos de BigQuery, como Dataslayer, para llevar tus datos de UA a BigQuery sin problemas. Esta opción es la que analizaremos hoy en este artículo.
Cómo importar datos clave de Google Universal Analytics a BigQuery con Dataslayer
Una de las maneras más fáciles y rápidas de llevar tus datos de Universal Analytics a BigQuery es usar el Conector DataSlayer BigQuery 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 quieres combinar fuentes, también puedes usar nuestra plataforma con BigQuery para analizar millones de filas de diferentes fuentes de datos y combinarlas todas con BigQuery. De esta forma, puedes visualizar o crear informes con Looker Studio u otras plataformas de informes que te gusten.
Entonces, ¿cómo lo haces? Este es el proceso para hacerlo:
- Inicia sesión en la interfaz web de Dataslayer para transferir tus datos fácilmente de la API de Google Analytics a BigQuery.
- En tu panel de control, haz clic en Nueva transferencia e inicia sesión en tu cuenta de BigQuery.
- Cuando hayas iniciado sesión correctamente en BigQuery, haz clic en Transferir datos.
- A continuación, selecciona Google Analytics como fuente de datos en el panel lateral.
Nota: También puedes llevar datos a BigQuery desde las más de 45 fuentes de datos restantes.
- Elija el rango de fecha y hora para la importación de datos de UA.
- Selecciona las dimensiones y métricas que prefieras.
- En el Destino, escribe el nombre de la transferencia, selecciona un proyecto y un conjunto de datos de BigQuery, el nombre de la base de datos y el modo de escritura de tus datos. Asegúrate de seleccionar Agregar para el modo de escritura para asegurarte de conservar tus datos históricos sin reemplazarlos por nuevas actualizaciones o actualizaciones.
- Luego, crea un cronograma o una frecuencia de transferencia para importar, actualizar o refrescar tus datos en tu conjunto de datos de BigQuery.
- Por último, haz clic en Guardar y actualizar ahora para iniciar la transferencia. ¡Y eso es todo!
https://www.youtube.com/watch?v=4sePACaYhRc
Cómo transferir tus datos de Google Universal Analytics a BigQuery con Dataslayer.ai
Ventajas de importar tus datos históricos de Google Analytics a BigQuery
Además de conservar tus datos históricos, y antes de concluir, ¿cuáles son las otras ventajas de conservar tus datos de Universal Analytics en BigQuery? Vamos a echarles un vistazo a continuación:
- Google BigQuery puede almacenar tus datos de otras fuentes, incluida GA4, que pueden ayudarte a comparar tus métricas de Universal Analytics con las nuevas métricas de GA4, así como con otras métricas críticas para tu empresa.
- GA4 no rellena tus datos con métricas de UA y, por lo tanto, para evitar perder tus datos e informes de análisis importantes, Google BigQuery es la mejor opción para guardar tus datos.
- No perder sus datos analíticos anteriores le permite realizar análisis históricos y de tendencias a largo plazo para informar la mayoría de sus informes 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 análisis no son solo el número de personas que visitan tu sitio, sino que también incluyen información crucial sobre tu audiencia, quiénes son tus clientes actuales o potenciales. Por lo tanto, aunque migres de Google Universal Analytics a Google Analytics 4, ¿qué métricas y dimensiones ¿son los más importantes para exportar para sus futuras referencias o análisis?
Si no estás seguro de qué métricas o dimensiones exportar a BigQuery o quieres ampliar tus conocimientos, en esta sección se analizarán todas las métricas cruciales que debes importar para ayudarte a hacer crecer tu negocio.
Si bien la siguiente lista no proporciona una lista exhaustiva de todas las métricas y dimensiones, es un buen punto de partida para ayudarlo a centrarse en los datos correctos. Así que empecemos.
Métricas de tráfico
Una de las métricas básicas que te interesaría exportar a BigQuery para realizar un seguimiento es el tráfico de tu sitio web. Google Universal Analytics analiza tus datos de tráfico fundamentalmente a partir del número total de visitantes (sesiones) o el número de visitantes únicos (usuarios).
Por lo tanto, 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 un grupo fiel de visitantes a través de las métricas de los usuarios.
Fuentes de tráfico
Saber por qué canales entran los visitantes a tu sitio es otro dato fundamental que no debes perder para tu sitio. Saber si has recibido más tráfico a través de la búsqueda orgánica, el tráfico directo, las recomendaciones o las campañas publicitarias siempre será relevante para tus esfuerzos futuros por mejorar el tráfico de tu sitio.
Tasa de rebote
Otra métrica clave que deberías considerar exportar es la información sobre los visitantes que llegaron a determinadas páginas de tu sitio web y se fueron de inmediato. Probablemente, analizar tus tasas de rebote te ayude a entender los posibles problemas de tu página que podrían ser los responsables de los rebotes y te animará a seguir identificando formas de mantener a tus visitantes interesados en tu sitio.
Métricas de conversión
Mantener un registro de cómo los visitantes de su sitio web realizan acciones medibles específicas, como comprar sus productos, completar formularios, descargar un recurso, etc., también es crucial para el crecimiento de su empresa. Las conversiones en Google Universal Analytics se conocen como objetivos.
Cuanto más comprenda cómo los visitantes logran los objetivos deseados, más podrá crear campañas aún mejores para aumentar su ROI.
Páginas de destino
Entender las páginas más populares a las que llega la mayoría de tu audiencia también será importante para ayudarte a mantener las tendencias históricas de tu sitio. Deberías revisar los datos de estas páginas para entender cómo afectan a tu audiencia a medida que avanzan por tu canal de ventas. También puedes usar esta información para configurar elementos que favorezcan la conversión en estas páginas y asegurarte de que avanzas a buen ritmo hacia tus objetivos.
Páginas de salida
Si bien las páginas de destino son las páginas más populares de tu sitio web a las que suele llegar tu audiencia, las páginas de salida son aquellas páginas en las que la mayoría de tu audiencia termina su recorrido por tu sitio web. Obtener esta información puede ayudarte a mejorar las cosas y a seguir midiéndolas en el futuro para ver los cambios. Las métricas de las páginas de salida son relevantes, especialmente cuando tus páginas de destino también son tus páginas de salida, lo que significa que los usuarios con frecuencia no encuentran lo que esperaban en tu sitio.
Métricas de contenido
Casi toda su audiencia visitará su sitio para encontrar información. Y si tu contenido les dificulta obtener la información, es probable que no permanezcan en tu sitio por mucho tiempo y es posible que nunca regresen. Importar tus métricas de contenido de UA a BigQuery te permitirá comparar tu rendimiento futuro con el rendimiento pasado y te permitirá ver más oportunidades de crecimiento.
Por lo tanto, comprenderá qué contenido atrae más a su audiencia y aumentará sus posibilidades de convertirlos.
Nota: Dataslayer proporciona más de 200 métricas y dimensiones para ayudarlo a recopilar todos sus datos históricos de Universal Analytics.
Guarda tus datos históricos de Google Analytics en BigQuery
Cambiar al nuevo Google Analytics 4 puede resultar intimidante o desafiante. Sin embargo, conservar sus datos históricos no debería molestarle. Ahora es posible exportar todos sus datos de Universal Analytics con unos pocos clics.
Hoy en día, puedes usar Dataslayer para BigQuery para exportar el rendimiento histórico de Google Analytics de su sitio web mientras se prepara para GA4.
