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Cómo potenciar la visualización de datos de Google Analytics 4 con Looker Studio

La evolución de la analítica web, desde las prácticas familiares de Universal Analytics hasta la introducción de Google Analytics 4, ha marcado un hito significativo en la recopilación y visualización de datos. 

Sin embargo, esta transición no ha estado exenta de desafíos. En este artículo, exploraremos en profundidad cómo GA4 ha cambiado el panorama de la analítica web y cómo, a pesar de sus ventajas, presenta desafíos en la visualización y aprovechamiento de datos. Descubriremos cómo la combinación de Google Analytics y Looker Studio ofrece una solución integral para superar estas barreras y potenciar la toma de decisiones en tiempo real en un mundo impulsado por los datos.


TABLA DE CONTENIDOS
 

 

Diferencias clave en la visualización de datos: Universal Analytics vs.Google Analytics 4

Es importante destacar que la transición de Universal Analytics a Google Analytics 4 (GA4) ha traído consigo importantes diferencias en la visualización de datos, lo que puede representar un desafío en la toma de decisiones rápidas en proyectos de marketing digital. Aquí, analizaremos algunas de las principales diferencias que los usuarios pueden encontrar al trabajar con Google Analytics 4 en comparación con Universal Analytics:

Tiempo de procesamiento de datos

En Universal Analytics, solíamos recibir datos en la interfaz en unas pocas horas, generalmente alrededor de 4 horas. Esto permitía tomar decisiones rápidas basadas en la información recopilada.

En GA4, el tiempo de procesamiento de datos es significativamente más largo, generalmente de 24 a 48 horas. Esta demora se debe a un modelo de datos más complejo basado en eventos. Como resultado, puede ser problemático para campañas que requieren respuestas rápidas, como sucede durante la temporada alta (Peak Season).

Sampling o muestreo

Mientras que en Universal Analytics los datos solían estar disponibles en su totalidad, sin muestreo, a menos que hubiera una cantidad excepcionalmente grande de datos, en Google Analytics 4, cuando se supera un cierto umbral de datos (generalmente, a partir de 10 millones de eventos), el sistema recurre al muestreo. Esto significa que solo se analizará y mostrará una parte representativa de los datos. El muestreo se utiliza para acelerar el tiempo de procesamiento de los datos, pero puede llevar a una pérdida de detalles en los informes.

Umbral de datos

Los informes en Universal Analytics solían mostrar los datos en su totalidad, sin requerir agregación. En GA4, los informes no muestran datos completos a menos que cumplan con un umbral mínimo de agregación. Esto puede resultar en la falta de detalles en los informes, lo que dificulta la obtención de información precisa en ciertos casos.

Informe en tiempo real

Universal Analytics ofrecía informes en tiempo real que proporcionaban métricas y dimensiones detalladas, lo que permitía un seguimiento en tiempo real más completo. Aunque GA4 también ofrece informes en tiempo real, estos informes brindan métricas y dimensiones básicas y carecen de detalles. Además, sólo proporcionan datos de la última media hora, lo que limita su utilidad para la toma de decisiones rápidas.

La transición a Google Analytics 4 ha implicado cambios significativos en la visualización de datos en comparación con Universal Analytics. Si bien ofrece ventajas en términos de modelado de datos y funcionalidades avanzadas, como el seguimiento de eventos, los tiempos de procesamiento más largos y las limitaciones en la presentación de datos pueden plantear desafíos en situaciones donde la rapidez en la toma de decisiones es esencial.

 

Ventajas de integrar Google Analytics 4 con BigQuery para la visualización de datos

En la transición de Universal Analytics a Google Analytics 4 (GA4), hemos discutido las diferencias clave en la visualización de datos que pueden presentar desafíos, como los tiempos de procesamiento más largos, el muestreo de datos y las limitaciones en los informes en tiempo real. Sin embargo, una solución recomendada para superar estas limitaciones es la integración con BigQuery para la retención de datos, seguida de la conexión con Looker Studio para su visualización.

Utilizar BigQuery como intermediario nos permite evitar estas restricciones, ya que los datos se procesan y almacenan en BigQuery en lugar de utilizar el conector nativo de GA4. Esto significa que podemos acceder a más datos sin preocuparnos por cuotas restrictivas, lo que es especialmente útil para empresas con grandes volúmenes de datos.

Por otro lado, Google Analytics 4 tiene un periodo de retención de datos limitado, que generalmente se establece en 14 meses. En la versión Google Analytics 360, los datos se limitan a 50 meses. Sin embargo, al conectar GA4 a BigQuery, los datos se almacenan en la nube, lo que garantiza que no se pierda información valiosa después de ese período. Esto es esencial para análisis históricos, seguimiento de tendencias a largo plazo y para cumplir con requisitos de retención de datos a largo plazo.

Otra ventaja significativa de utilizar BigQuery es la capacidad de tener datos en tiempo real o streaming. A diferencia de la limitación de exportación diaria de 1 millón de eventos en BigQuery, los datos en BigQuery se actualizan continuamente a medida que llegan, lo que brinda una visión en tiempo real de las actividades de los usuarios. Esto es particularmente valioso para situaciones en las que la toma de decisiones rápida es esencial, como campañas de Black Friday o Rebajas.

Al almacenar los datos en la nube con BigQuery, se reducen los costes de almacenamiento local y se facilita el acceso a los datos para equipos distribuidos. Además, la infraestructura de Google Cloud ofrece escalabilidad y confiabilidad, lo que garantiza un acceso constante a los datos sin interrupciones.

Al adoptar esta estrategia, las empresas pueden superar las limitaciones asociadas con Google Analytics 4 y aprovechar al máximo los datos para tomar decisiones más informadas y estratégicas.

 

Recursos BU
 

 

Looker Studio: Transformando datos en información accesible

Looker Studio, anteriormente Google Data Studio, es una potente herramienta de análisis y visualización de datos desarrollada por Google que permite a los usuarios transformar datos en informaciones fáciles de entender y compartir. Esta plataforma ofrece una serie de características y capacidades clave para crear dashboards interactivos, informes personalizados y visualizaciones atractivas.

Conexión de BigQuery con Looker Studio

Una de las características más destacadas de Looker Studio es su capacidad para conectarse directamente a BigQuery, una de las fuentes de datos más potentes de Google Cloud. Esto implica una serie de ventajas:

  • Exploración de datos de BigQuery: Looker Studio permite explorar y visualizar datos directamente desde el conjunto de datos almacenado en BigQuery. Esta conexión se traduce en un acceso directo a datos frescos y detallados, lo que facilita la toma de decisiones basada en datos.

  • Total personalización: La integración con BigQuery brinda la posibilidad de crear informes y paneles totalmente personalizables. Los usuarios pueden diseñar dashboards a medida que se adapten a sus necesidades específicas y aplicar la identidad de su marca.

  • Facilita la toma de decisiones basada en datos: Al conectar BigQuery con Looker Studio, los profesionales de marketing y analistas obtienen una potente herramienta para tomar decisiones basadas en datos para sus clientes y marcas. La capacidad de trabajar con datos en tiempo real desde BigQuery se convierte en un activo valioso para la toma de decisiones rápidas y efectivas.

Creación de dashboards y paneles de datos en Looker Studio

Looker Studio ofrece una serie de características clave para la creación de dashboards y paneles de datos:

  • Looker Studio se destaca por su interfaz fácil de usar, lo que facilita la conexión a fuentes de datos, la creación de informes y cuadros de mando, y la capacidad de compartirlos con otros usuarios. Esto significa que tanto usuarios técnicos como no técnicos pueden aprovechar la herramienta para sus necesidades analíticas.

  • Ofrece una amplia variedad de opciones de visualización, que incluyen gráficos, tablas y mapas. Estas visualizaciones son altamente personalizables, lo que permite a los usuarios adaptarlas a sus requerimientos específicos y a la estética de la marca.

  • Puede conectarse a más de 800 fuentes de datos diferentes y cuenta con más de 600 conectores de datos. Esto facilita la tarea de reunir todos los datos de un usuario en un solo lugar y garantiza la disponibilidad de datos actualizados.

  • La plataforma permite a los usuarios compartir informes y cuadros de mando con otras personas de manera sencilla. Esto fomenta la colaboración en proyectos de análisis y visualización de datos, lo que es esencial para equipos multidisciplinarios.

  • Los informes y cuadros de mando creados en Looker Studio son fácilmente accesibles desde cualquier dispositivo, ya que es una herramienta basada en la web. Esto garantiza que los usuarios puedan acceder a los datos y análisis en cualquier momento y lugar.

Como has visto, Looker Studio es una herramienta versátil que facilita la creación de dashboards interactivos, informes personalizados y visualizaciones atractivas. La conexión con BigQuery y las características de personalización, colaboración y accesibilidad hacen de Looker Studio una herramienta valiosa para profesionales que buscan tomar decisiones basadas en datos sólidos y comunicar sus conclusiones de manera efectiva.

 

Insights en tiempo real con Looker Studio

Looker Studio sobresale en su capacidad para proporcionar insights en tiempo real, lo que permite a los usuarios acceder y analizar datos frescos y en constante evolución. Esto se logra a través de la conexión con BigQuery y el streaming de datos, eliminando así el límite de exportación diario que a menudo se encuentra en otras plataformas de análisis de datos.

En el núcleo de esta funcionalidad se encuentra el streaming de datos en BigQuery, donde los datos se actualizan en tiempo real a medida que ingresan en BigQuery. Esta característica es esencial en situaciones donde la velocidad de los datos desempeña un papel crucial, como en campañas de Black Friday o Rebajas.

La capacidad de streaming garantiza que los datos estén siempre actualizados, permitiendo a los usuarios ver y analizar datos en tiempo real. Esto les da la capacidad de tomar decisiones basadas en información actual y precisa, lo que es particularmente valioso en industrias como el comercio electrónico, donde las tendencias cambian constantemente.

Una ventaja clave de la implementación del streaming de datos en Looker Studio es la eliminación del límite de exportación diario. En muchas plataformas, exportar grandes volúmenes de datos diariamente puede ser un desafío debido a los límites de exportación impuestos. Sin embargo, Looker Studio elude este problema al acceder a los datos directamente en BigQuery a través del streaming. Esto elimina la restricción diaria de exportación y permite un acceso ininterrumpido a los datos, independientemente del volumen.

La eliminación del límite de exportación diario se traduce en una mayor escalabilidad, lo que beneficia especialmente a las empresas que manejan grandes conjuntos de datos. Al no estar restringidos por la exportación diaria, los usuarios pueden realizar análisis exhaustivos y escalar sus operaciones de datos de manera efectiva.

La capacidad de acceder a datos en tiempo real brinda una ventaja significativa en la toma de decisiones. Los profesionales del marketing pueden ajustar sus estrategias en tiempo real según el comportamiento de los usuarios, lo que puede marcar la diferencia en campañas clave.

 

Conclusión: La combinación de Google Analytics 4 y Looker Studio como solución integral

No solo es importante estar presente en todas las fases del funnel de compra, sino también destacar en cada una de ellas para que los Pinners se fijen en tus anuncios por encima de los de la competencia.

En temporadas destacadas como es el caso de rebajas, debes cuidar con atención tus creatividades en Pinterest. Estas son tres recomendaciones que harán que tus campañas de rebajas en la plataforma vayan un paso más allá.

 

Aprende de los insights y los momentos


La integración de Google Analytics 4 (GA4) con Looker Studio pasando por Big Query se presenta como una solución integral para la visualización y utilización de datos. Esta alianza rompe barreras al eliminar limitaciones como el muestreo de datos, cuotas y retención de datos. La eliminación del límite de exportación diario y la capacidad de acceder a datos en tiempo real son factores clave para tomar decisiones informadas en un entorno de datos en constante cambio.

La combinación de estas dos potentes herramientas ofrece una solución completa para convertir datos en información útil y esencial para profesionales de marketing, analistas de datos y equipos multidisciplinarios.



 



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