CASO DE ESTUDIO
Galeno mejora la trazabilidad del usuario, reduciendo en un 86% la discrepancia de leads
Cliente: Galeno | RESUMEN | RETO | SOLUCIÓN | RESULTADOS
Resumen
Optimización de datos y trazabilidad del usuario en Galeno: una solución con BigQuery y Consent Mode
Galeno, instituto especializado en Formación Sanitaria Profesional, líder en el sector sanitario en España, se enfrentaba a retos significativos con la duplicidad de leads causada por una migración incompleta a GA4 que y mejorar la trazabilidad del usuario en un entorno cookieless. Para resolver estos problemas, Galeno implementó la tecnología BigQuery, lo que permitió corregir las discrepancias de datos entre GA4 y su CRM y optimizar el acceso a la información para los equipos de marketing mediante reportes ad-hoc.
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Discrepancia de leads 2023 vs 2024
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Tráfico cookieless 2023 vs 2024
Reto
Solucionar la duplicidad de leads y mejorar la trazabilidad del usuario
Galeno se enfrentaba a dos retos cruciales para poder tomar decisiones estratégicas de negocio basadas en su data interna. El primero, solucionar los problemas en duplicidad de lead heredados de una migración incompleta a GA4, que afectaba en torno al 65% de sus conversiones, y mejorar la trazabilidad del usuario online en un entorno que se mueve, a pasos agigantados, hacia el cookieless global.
La correcta implementación de estos datos era crucial, ya que permite entender el rendimiento de sus esfuerzos de marketing y la efectividad de sus estrategias de generación de leads en el competido sector educativo.
Solución
Tecnología BigQuery
A través de la tecnología BigQuery, se resolvieron las discrepancias de datos entre GA4 y el CRM de Galeno y se implementaron soluciones para crear un control de mando para los equipos de marketing que eficientaba tiempos, ya que, estos equipos, podían acceder a la data de leads por titulaciones sin discrepancias a través de reportes ad-hoc en GA4. La integración de GA4 con BigQuery permitió almacenar datos relevantes en Google Cloud Platform, y, en paralelo, la implementación de Consent Mode aseguró la privacidad de los datos de usuario y la conformidad con las regulaciones.
Resultados
Disminución de la discrepancia de leads y aumento del tráfico cookieless
Los resultados no tardaron en llegar, tras la puesta a punto de estas soluciones tecnológicas: comparando Q4 de 2023 vs 2024, la discrepancia de leads disminuyó un 86% y la implementación de Consent Mode, unida a técnicas de modelado de datos, permitieron a Galeno recoger un 70% de tráfico que no se estaba midiendo con las cookies, pudiendo llenar lagunas en la recopilación de datos.
En un negocio como el nuestro, directamente ligado a la conversión, la correcta medición de los datos publicitarios de interacción y conversión de los usuarios resulta fundamental. Gracias a este trabajo, Adsmurai nos ha permitido realizar un seguimiento entre dispositivos más preciso.
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