Google Analytics 4 debería desencadenar reorganizaciones y revisiones de agencias

A estas alturas, es posible que ya sepa que GA4 opera en todas las plataformas, utiliza un modelo de datos basado en eventos para ofrecer una medición centrada en el usuario y no depende exclusivamente de las cookies.

Y reconoce que GA4 utiliza el aprendizaje automático para generar conocimientos predictivos sofisticados sobre el comportamiento y las conversiones de los usuarios, crear nuevas audiencias de usuarios con probabilidades de comprar o abandonar, y mostrar automáticamente conocimientos críticos para mejorar su marketing.

Diablos, es posible que ya haya comenzado a pasar a GA4 lo antes posible para generar los datos históricos necesarios antes de que Universal Analytics (UA) deje de procesar nuevos hits el 1 de julio de 2023 y UA 360 detenga el procesamiento de nuevos hits el 1 de octubre de 2023. .

Muchas personas pueden pensar erróneamente que tienen un buen ojo en las cosas.

Bueno, yo estaba en Pubcon Las Vegas el 14 de noviembre de 2005, cuando Google anunció que el software Urchin, que había adquirido en abril de ese año, pasaría a llamarse Google Analytics. Sí, yo estaba en la habitación donde sucedió.

Estaba de pie junto a uno de mis clientes, John Marshall, director ejecutivo de ClickTracks Analytics, que ofrecía una variedad de soluciones de la competencia que costaban $495, $1195 o $3495.

Fue entonces cuando ambos escuchamos que la versión básica de Google Analytics era gratuita por primera vez.

Sé algo sobre el impacto de las nuevas versiones del servicio de análisis web de Google.

Y aprendí que no es necesario esperar a que el aprendizaje automático genere conocimientos predictivos sofisticados sobre un par de "eventos" que la adopción de GA4 probablemente desencadene para su organización o clientes en los próximos 14 meses.

Uno es una reorganización. La otra es una revisión de la agencia.

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El equipo de "análisis web" todavía se encuentra en el departamento de TI en demasiadas organizaciones.

¿Por qué?

Porque el equipo se creó originalmente en 1995 cuando el análisis web significaba servidores, archivos de registro y código escrito a mano complejo para analizar los archivos de registro y generar informes.

Entonces, ponerlos en el departamento de TI tenía mucho sentido en ese entonces.

Sin embargo, la recopilación, el almacenamiento y el procesamiento de datos se han trasladado a la nube (alojado por su proveedor de servicios de aplicaciones en lugar de hacerlo internamente).

Esto eliminó la necesidad de mantener equipos de TI para el análisis web, excepto quizás para actualizar los códigos de medición y los fragmentos de código relacionados, conocidos colectivamente como "etiquetas" en su sitio web o aplicación móvil.

Además, su sitio web en sí mismo se ha transformado de ser un "folleto" en los primeros días en una parte cada vez más integral de su negocio, tanto en línea como fuera de línea.

Nada destaca más este cambio que el hecho de que ya no contamos la cantidad de solicitudes de clientes (o visitas) realizadas al servidor web como lo hacían hace una generación.

Debido a estas tendencias, el equipo de "análisis digital" ya no pertenece a TI.

¿A dónde pertenece?

Bueno, hazte tres preguntas:

¿Quién usa la analítica?

El marketing (no TI) necesita ver recorridos de clientes unificados en sus sitios web y aplicaciones.

El marketing (no TI) necesita usar la tecnología de aprendizaje automático de Google para sacar a la superficie y predecir nuevos conocimientos.

Y el marketing (no TI) debe mantenerse al día con las necesidades y expectativas cambiantes de los clientes.

¿Quién dirige la implementación?

Marketing (no TI) debe decidir qué eventos recomendados agregar, qué audiencias sugeridas usar y qué eventos marcar como conversiones.

El marketing (no TI) debe decidir qué valores monetarios asociados usar para microconversiones, información personalizada para crear y anomalías para actuar.

Y el marketing (no TI) debe decidir qué otras plataformas, como Google Ads, Search Console y Salesforce Marketing Cloud, se integrarán con GA4.

¿Quién es el dueño de los informes?

El marketing (no TI) necesita impulsar las ventas o las instalaciones de aplicaciones, generar clientes potenciales o conectar la participación del cliente en línea y fuera de línea.

Por lo tanto, marketing (no TI) necesita utilizar la atribución basada en datos para analizar el impacto total de sus últimas campañas y programas en curso a lo largo del viaje del cliente.

Y marketing (no TI) necesita exportar ese análisis a Google Ads y las herramientas de medios de Google Marketing Platform para optimizar esas campañas y programas.

Esta es la razón por la que el análisis digital pertenece al marketing, y ha pertenecido allí durante más de 10 años.

Pero la inercia es una fuerza poderosa, y la mayoría de la gente odia las reorganizaciones, lo que explica por qué demasiadas organizaciones se resisten a trasladar su equipo de análisis de TI al marketing.

Entonces, ¿por qué creo que GA4 será la fuerza irresistible para superar este objeto inamovible?

Bueno, una de las características de las que ya ha oído hablar es Analytics Intelligence , que utiliza el aprendizaje automático y las condiciones que necesita configurar para ayudarlo a comprender y actuar sobre sus datos de GA4.

Y una de las técnicas estadísticas que utiliza Analytics Intelligence es la detección de anomalías .

Usando datos históricos, Analytics Intelligence "aprende" a predecir el valor de las métricas para el período de tiempo actual y marca cualquier punto de datos como anomalías si su valor real cae fuera de un intervalo "creíble".

Para la detección de anomalías semanales, el período de entrenamiento para el aprendizaje automático de GA4 es de 32 semanas.

Para la detección de anomalías diarias, el período de entrenamiento es de 90 días. Y para la detección de anomalías horarias, el periodo de entrenamiento es de dos semanas.

En otras palabras, entre 2 y 32 semanas después de que se configure GA4 y comience a recopilar datos, el aprendizaje automático de Analytics Intelligence estará lo suficientemente capacitado para analizar sus datos y predecir las acciones futuras que pueden tomar sus usuarios finales.

En ese momento, los especialistas en marketing comenzarán a ver "Perspectivas" en su página de inicio de GA4.

Estos Insights mostrarán cambios inusuales, tendencias emergentes y otras anomalías sobre su sitio o aplicación.

Ver Insights específicos puede ayudarlo a identificar rápidamente los cambios de datos que justifican un análisis y una acción adicionales.

Ahí es cuando el departamento de marketing comenzará a “volverse loco” si el departamento de TI no responde a las solicitudes urgentes de “ayuda” dentro de una semana, un día o incluso una hora.

Y ahí es cuando el caso de negocios para mover el equipo de análisis de TI a Marketing de repente se volverá impulsado por los datos.

¿Por qué es probable que este escenario se propague por las organizaciones de todo el mundo durante los próximos 14 meses?

Bueno, los primeros usuarios de GA4 ya informaron los beneficios de obtener una vista completa del ciclo de vida de sus clientes con un modelo de medición basado en eventos que no está fragmentado por plataforma ni organizado en sesiones independientes.

Y diría que los mismos beneficios están disponibles para una organización que no está fragmentada por departamento ni organizada en silos independientes.

Por ejemplo, Gymshark, una marca de ropa y accesorios de fitness con sede en el Reino Unido, usó GA4 para comprender a sus clientes en los puntos de contacto de su sitio web y su aplicación.

Esto permitió al equipo de Gymshark ver cómo se movían los usuarios a través del embudo de compra. Como resultado, redujeron el abandono de usuarios en un 9 %, aumentaron los clics en la página de productos en un 5 % y redujeron el tiempo dedicado al análisis del viaje del usuario en un 30 %.

Ah, y las organizaciones sin fines de lucro también pueden beneficiarse al ver el recorrido del usuario de principio a fin.

Por ejemplo, 412 Food Rescue, una organización sin fines de lucro con sede en Pittsburgh, necesitaba reclutar más voluntarios para entregar alimentos de minoristas a personas que experimentaban inseguridad alimentaria.

Insights automatizados en GA4 mostró a su equipo que los fines de semana tendían a ser un poco más lentos en términos de voluntarios y participación, por lo que ajustaron las campañas de redes sociales que dirigían el tráfico a su sitio web.

Y han reducido su tiempo de presentación de informes en un 50 %, lo que ha liberado a su ya limitado personal para aumentar su impacto en toda la comunidad y expandirse a nuevas ciudades.

Mire "Google Analytics: 412 Food Rescue Case Study", que se subió a YouTube el 24 de marzo de 2021, para escuchar al equipo contar su historia con sus propias palabras.

Esto nos lleva al segundo "evento" que es probable que GA4 desencadene para su organización o clientes: una revisión de la agencia.

Revisión de la agencia

Ahora, algunas grandes agencias de publicidad usaban Google Analytics con los servicios de publicidad de DoubleClick, que Google adquirió en marzo de 2008, incluso antes de que se lanzara Google Marketing Platform el 24 de julio de 2018.

Por lo tanto, deberían capear la tormenta creada por el cambio a GA4 sin demasiada dificultad.

Sin embargo, muchas otras agencias de publicidad necesitarán realizar una reunión de "todas las manos a la obra" para descubrir cómo conservar a un cliente que acaba de configurar su propiedad GA4 y comenzó a registrar eventos de conversión de vista comprometida (EVC) en la Web de YouTube.

Para ello, el cliente:

• Enlazó su propiedad a Google Ads para que los EVC web de YouTube estuvieran disponibles en sus informes GA4.
• Señales de Google activadas para ver las conversiones de los usuarios que han iniciado sesión en sus cuentas de Google.

Ahora, esperan que su agencia los ayude a hacer lo que hizo Harmoney.

¿Quién es Harmony?

Son una plataforma de préstamos personales en línea con sede en Nueva Zelanda.

¿Que hicieron? Usaron YouTube para crear conciencia de marca entre su público objetivo en Australia.

¿Cómo sabe Harmoney que hicieron eso?

Bueno, usaron GA4 para medir los EVC después de que su audiencia objetivo viera sus anuncios de YouTube.

Esto les permitió correlacionar directamente el aumento en las impresiones de la marca con su inversión al medir las conversiones de visualización comprometida de sus anuncios de YouTube, que a menudo ocurren en las aplicaciones móviles.

O bien, ¿qué sucede si un cliente le pide a su agencia nuevos anuncios dirigidos a una de sus "audiencias predictivas"?

Por ejemplo, supongamos que su cliente ha creado una audiencia de "probables compradores de 7 días", que incluye a los usuarios que probablemente comprarán en los próximos siete días.

Ahora, asumen que su agencia puede ayudarlos a hacer lo que hizo McDonald's Hong Kong.

Umm, ¿qué fue eso?

Bueno, McDonald's Hong Kong cumplió su objetivo de aumentar los pedidos móviles utilizando una audiencia predictiva de compradores "probables" de 7 días". Lo exportaron a Google Ads y aumentaron sus pedidos de aplicaciones más de seis veces.

También vieron un ROI 2,3 veces más fuerte, un aumento de 5,6 veces en los ingresos y una reducción del 63 % en el costo por acción.

O bien, otro cliente puede querer que su agencia cree una campaña de remarketing para volver a atraer a los usuarios en función de su comportamiento en su sitio o su aplicación.

¿Qué hará su agencia cuando reciba una lista de remarketing de "Audiencias sugeridas", que puede incluir:

• Triunfadores (p. ej., los usuarios alcanzan hitos clave como leer una cierta cantidad de artículos).
• Usuarios facturables.
• Abandonadores de carritos.
• Entrantes de pago.
• Buscadores de artículos.
• Visores de artículos.
• Dirige.
• Usuarios Registrados.
• buscadores
• Serpentinas.
• Los mejores jugadores.
• Máximos goleadores.
• Abandonadores de tutoriales.
• Terminadores de tutoriales.
• Completadores de video.
• Iniciadores de video.
• Lista de deseos de usuarios.

Oye, no puedes inventar estas cosas.

¿Entonces que vas a hacer?

Bueno, mi suposición científica descabellada es que su agencia actuará como un cisne, deslizándose con gracia a través de un lago, mientras rema furiosamente bajo la superficie del agua.

Pero, si no convence a todos en su agencia de que GA4 cambiará fundamentalmente las expectativas de los clientes sobre lo que las agencias de publicidad deberían poder hacer, es probable que pierda esos clientes.

Supongo que no sabe lo que los clientes esperarán que su agencia de publicidad pueda hacer, ¿verdad?

Espera. ¡Eso fue en Final Jeopardy! anoche.

Mayim Bialik dijo... los clientes ahora esperan que sus agencias de publicidad puedan usar el front-end de Google Marketing Platform para aprovechar lo que puede proporcionar el back-end de la plataforma (la parte anteriormente conocida como Google Analytics)... que ahora incluye medir YouTube Web Eventos EVC, generación de audiencias predictivas y creación de audiencias sugeridas.

Por lo tanto, no se sorprenda cuando su cliente anuncie una revisión de la agencia.

E incluso si se invita a su agencia a competir, no espere quedarse con esta cuenta, a menos que haya descubierto cómo derrotar a algunas de las grandes agencias de publicidad que utilizan Google Marketing Platform desde marzo de 2008.

Entonces, para la inevitable revisión de la agencia que desencadenará GA4, le recomiendo que organice su presentación para abordar las cinco mejores prácticas que DoubleClick una vez llamó "publicidad programática" y Google ahora llama "los últimos avances en aprendizaje automático para datos". -creatividad impulsada.”

En caso de que aún no haya aprendido estas cinco mejores prácticas, son:

• Organice las perspectivas de la audiencia : agregue sus fuentes de datos, incluidos datos de GA4, datos sin conexión, datos de CRM, datos de encuestas o datos de terceros, para obtener una vista completa de su audiencia.
• Diseñe una creatividad convincente : Google alienta a los especialistas en marketing a “establecer un plan de campaña general y alinear sus equipos creativos, analíticos y de medios lo antes posible. Esto permite que el equipo creativo adapte los mensajes de manera adecuada para diferentes canales y dispositivos; también hará que sea más fácil garantizar que los activos creativos puedan funcionar en ellos”.
• Ejecute con tecnología integrada : identifique un socio capaz para la compra programática. Por ejemplo, encontrará 2424 socios potenciales en el directorio de socios de Google.
• Llegue a audiencias en todas las pantallas : según eMarketer, se espera que los anunciantes de EE. UU. gasten $ 62,96 mil millones en video digital programático en 2022, frente a los $ 52,17 mil millones en 2021. Y los dispositivos móviles representan dos tercios de la publicidad programática en video, pero su participación está disminuyendo a medida que la televisión conectada (CTV) gana más dólares publicitarios.
• Mida el impacto : use GA4 para medir los EVC después de que su audiencia objetivo vea sus anuncios de YouTube, aumente los pedidos móviles usando una audiencia predictiva de "compradores probables de 7 días" y, por último, vuelva a comercializar a "audiencias sugeridas".

Ahora, algunas de las grandes agencias de publicidad tienen más experiencia ejecutando con tecnología integrada y alcanzando audiencias a través de las pantallas.

Es por eso que es posible que deba identificar un socio capaz para la compra programática antes de la revisión de la agencia.

Pero, incluso las grandes agencias de publicidad todavía están aprendiendo sobre GA4 como usted.

Por lo tanto, diría que debería poder mantenerse firme al organizar las perspectivas de la audiencia y medir el impacto.

Y, la única área en la que puede tener una ventaja incluso sobre algunas de las grandes agencias de publicidad es en el diseño de creatividades atractivas.

Entonces, esto es lo que debe enfatizar al comienzo de la revisión de la agencia: la creatividad representa el 56% de la efectividad de la publicidad y los medios el 30%, según Nielsen Catalina.

Bien, ¿cómo se diseña una creatividad atractiva para el video digital programático?

Primero, le recomiendo que vea "Comprensión de las pautas ABCD para anuncios efectivos de YouTube".

Explica que los anuncios exitosos en YouTube captan la atención, incorporan una marca sólida, construyen una conexión y tienen una dirección sólida.

Un segundo enfoque utiliza la IA emocional para correlacionar los atributos creativos con los datos de rendimiento del video.

¿Cómo haces eso?

Bueno, lea mi artículo, "¿Cuál es la alternativa a gastar $ 7 millones en un anuncio del Super Bowl?"

El primer experto en marketing digital que respondió a mi solicitud de alternativas fue Ian Forrester, fundador y director ejecutivo de DAIVID. Usó su herramienta de prueba de video, que usa inteligencia artificial emocional para predecir automáticamente el rendimiento del video sin necesidad de mostrar creatividad a los encuestados.

Una tercera opción es usar YouTube Director Mix para crear videos personalizados a escala, intercambiando diferentes elementos para adaptar el contenido a audiencias específicas.

Por ejemplo, Mondelez India diseñó "No es solo un anuncio de Cadbury", empleando la segmentación por código pin de YouTube, YouTube Director's Mix y la API de Google Maps.

Esto les permitió producir miles de anuncios personalizados generados por IA para 270 códigos PIN en ocho ciudades.

Esta campaña hiperlocalizada ayudó a casi 1800 minoristas locales a obtener negocios durante Diwali durante la pandemia.

Obtuvo resultados comerciales increíbles, incluido un crecimiento comercial superior al 32 % en comparación con lo pronosticado y el doble de ventas para los minoristas que aparecen en los anuncios.

La cuarta forma es crear un experimento de video para determinar cuál de sus anuncios de video es más efectivo en YouTube.

Con un experimento de video, puede probar diferentes anuncios de video con la misma audiencia y luego usar los resultados del experimento para determinar qué anuncio resuena más con su audiencia.

Por ejemplo, Grammarly usó Video Experiments para probar secuencias de anuncios.

Para ver sus resultados, vea “Grammarly | Historia de éxito | anunciantes de YouTube”.

Y ahora para algo completamente diferente.

En lugar de permitir que GA4 solicite una revisión de la agencia, inste de manera preventiva a sus clientes a realizar una revisión de análisis digital.

Matt Bailey, que enseña a las personas cómo convertir los datos de marketing en acción, dice:

“He estado hablando con Adobe y han visto un aumento increíble en consultas y cambios. Con los problemas de privacidad y Google siendo el mayor vacío de datos del mundo, he decidido que es hora de hacer un cambio también. ¡Me encanta que el panorama analítico se esté convirtiendo una vez más en un entorno financieramente competitivo!”

Agrega: “He estado probando Matomo, Woopra, Heap y Piwik Pro. Todos tienen características similares a G4. El problema es que G4 aún no está terminado. Siguen agregando medidas y cambiando etiquetas. Hace solo dos semanas, agregaron una nueva medida que destruyó cualquier dato histórico asociado con ella”.

Entonces, ¿cuál de estas opciones debería usar?

Bueno, antes de que David fuera a luchar contra Goliat, se detuvo junto a un arroyo para seleccionar cinco piedras lisas.

Y, todo lo que David necesitaba para matar a Goliat era una piedra lisa.

Entonces, esto es lo que debe enfatizar al final de la revisión de la agencia: si una agencia usa tecnología integrada para llegar a las audiencias a través de las pantallas con creatividades que no son convincentes, entonces lo único que medirá es la falta de impacto.

Mis colegas de Search Engine Journal ya han hecho un gran trabajo preparándolo para que tenga éxito con Google Analytics 4 (GA4). Consulte estos recursos si aún no lo ha hecho:

• Google anuncia nuevas funciones de generación de informes en GA4 por Amy Bishop
• Google Analytics 4 Backlash: GA4 'apesta' y es 'horrible' por Roger Montti
• 7 características de GA4 que (con suerte) harán que lo odies menos por Brie E Anderson
• Cómo configurar su Google Analytics 4 para el éxito por Brie E Anderson
• Conozca Google Analytics 4: una guía completa de Kayle Larkin
• Nueva integración para GA4 y Search Ads 360 de Brooke Osmundson
• Primeros pasos con GA4: 4 consejos para ponerlo en marcha por Kayle Larkin
• Learn GA4: 17 guías principales y recursos educativos por Kayle Larkin
• Preguntas frecuentes sobre Google Analytics 4: mantén la calma y realiza un seguimiento por Kayle Larkin
• GA4 para sitios de comercio electrónico: una guía paso a paso con el ejemplo de Shopify por Kayle Larkin

Imagen destacada: estudio ra2/Shutterstock