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Google Analytics 4: ora è davvero arrivato il momento di considerarlo

Qualche giorno fa Google ha annunciato che, a partire dal 1° luglio 2023, Universal Analytics smetterà di funzionare.
Si, hai capito bene: la tua attuale proprietà non raccoglierà più dati. Puoi leggere la notizia ufficiale qui.

Non è sicuramente una novità che la versione Universal Analytics fosse destinata alla pensione. È passato ormai più di un anno da quando Google Analytics 4 è uscito definitivamente dalla beta (Novembre 2020).
Quello che un anno fa ancora non sapevamo è che, nascosto dietro quello che sembrava un semplice cambio di naming, si celava un vero e proprio cambio radicale di prospettiva.

Con Google Analytics 4 (che da ora leggerai indicato anche con l’abbreviazione GA4), il colosso di Mountain View prende l’esperienza maturata negli anni con il modello Universal Analytics e la trasforma in uno strumento che promette di essere più “flessibile” e “adattabile al futuro”.

La notizia di questi giorni non ci sta semplicemente dicendo che è qui che si concentreranno i nuovi sviluppi e il rilascio di nuove feature da parte di Google, ma ci sta ufficialmente avvisando di muoverci in quella direzione, che presto diventerà l’unica possibile.

Ne ho parlato in questi giorni con un cliente che mi ha – giustamente – manifestato le sue perplessità: “Ma in pratica cosa cambia per noi? Cosa mi offre in più? Perché Google sta sostituendo uno strumento che conosciamo già e sappiamo già consultare?”

Google Analytics 4: perché era necessario un cambiamento

Sappiamo bene che il mondo del web è in continua evoluzione e per questo richiede un continuo aggiornamento di strumenti e tecnologie.
Se su questo specifico ambito parte della necessità di rinnovamento la possiamo considerare “tecnica” (e ne vedremo i dettagli fra un attimo) dall’altra parte, in questo momento storico, cominciamo a prevedere anche un cambiamento del comportamento delle persone sul web, che comprende anche un aumento della consapevolezza su tematiche come la riservatezza e la privacy.

Le recenti novità in tema adeguamento privacy e – nel nostro caso – in particolare l’importante aggiornamento della normativa italiana relativa alla “Cookie Law” (che il collega Giovanni ha approfondito in questo articolo nel nostro blog) hanno un risvolto importante sulla quantità e qualità dei dati raccolti, e sicuramente lo strumento è stato creato con un occhio rivolto anche a questo.

Ma andiamo per punti.

Un modello di dati basato sugli eventi

Per più di 15 anni Google Analytics si è affidato su un modello di dati basato sulle hit, che potevano essere di tipo Pageview, Event, Transaction, Timing…informazioni raccolte in modo separato.

Se fino a qualche anno fa questo era un modello “a prova di proiettile” per il tracciamento di un sito web, al giorno d’oggi fa fatica a estendersi ad esempio alle sempre più numerose app o a dispositivi IoT, proprio per i suoi limiti strutturali.

Se consideriamo ad esempio gli eventi, nel modello di dati che siamo soliti utilizzare potevamo descriverli con 4 parametri standard: categoria, azione, etichetta, valore.

Ipotizza di voler analizzare l’utilizzo di una macchinetta di caffè: se volessi raccogliere dati che ti permettano di rappresentarne l’utilizzo cosa ti chiederesti?
Quanti caffè ha fatto in totale? Di che tipologia? Qual è la temperatura media? Quanto zucchero? Quanti messaggi di errore?

Passami questo esempio un po’ astratto, non ci metteremo davvero a tracciare il nostro distributore di caffè in ufficio, promesso.

In questo esempio l’azione è una (fammi un caffè) che corrisponde ad un evento, il quale ha bisogno di portarsi dietro più informazioni per essere descritto bene e che difficilmente stanno incasellate in quella gerarchia data da “categoria – azione – etichetta – valore”.
Basando quindi la struttura del nostro tracciamento su un concetto unico e più generico come l’evento, abbiamo la possibilità di modellarlo come vogliamo, utilizzando parametri che ne possono descrivere perfettamente i dettagli. Ne possiamo legare fino a 25 in un singolo evento!
Una visualizzazione di pagina o di schermata, una transazione, una richiesta di contatto…un caffè preparato, tutto può essere un evento.

Addio viste, benvenuti stream di dati

GA4 introduce il concetto di data stream, letteralmente flussi di dati che coesistono nella stessa proprietà, dandoci la possibilità di aggregare le statistiche di siti web e applicazioni.
Fino a prima di GA4 non era possibile aggregare assieme dati di tipo web (raccolti in una proprietà Google Analytics) e di tipo applicazione (raccolti tramite Firebase), proprio per il diverso modello di raccolta alla base. Adesso è possibile raccoglierli nello stesso “contenitore”, misurando accuratamente il customer journey degli utenti incrociando i dati provenienti da diversi canali.

App + Web = GA4
Source: https://blog.google/products/marketingplatform/analytics/new-way-unify-app-and-website-measurement-google-analytics/

Tracciamento e privacy

Come dicevamo prima, sappiamo ormai bene che al giorno d’oggi molti dati vengono “persi” a causa del mancato consenso al tracciamento tramite cookie che le persone non concedono. Guardando in avanti, diventava assolutamente necessario uno strumento che si adattasse a un futuro che non fa più affidamento su questa tecnologia ma su un sistema più privacy-centrico.

Per compensare la mancanza di dati dovuti agli utenti che negano il consenso o bloccano preventivamente il rilascio dei cookie, il nuovo GA4 introduce il machine learning, promettendo quindi di colmare i buchi e di fornire ai marketers degli insight anche in ottica predittiva.

Sempre a proposito di privacy, adattarsi al futuro significa anche avere più controllo su come vengono raccolti, processati e collezionati i dati delle persone.
Il nostro strumento da questo punto di vista si adatta permettendoci ad esempio di applicare delle regole di personalizzazione degli annunci sulla base della provenienza geografica (per adattarsi a GDPR/CCPA)

GA4 - impostazioni personalizzazione annunci
GA4 – impostazioni personalizzazione annunci

Diventa inoltre possibile eliminare porzioni di dati direttamente dall’interfaccia, nel caso avessimo inavvertitamente raccolto delle informazioni personali o su richiesta dell’utente.

Ma quindi che nuove occasioni ci offre GA4?

Oltre a questo ragionamento sul futuro e sui dati, ci sono alcune occasioni pratiche che GA4 ci offre e che a mio avviso già da sole valgono la pena di essere considerate da subito.

Misurazione avanzata e tracciamento “automatico” di eventi

La prima delle nuove interessanti funzionalità è quella della misurazione avanzata, che prevede già nativamente il tracciamento di alcuni eventi specifici, per i quali in precedenza era necessario un intervento nel codice del sito o la configurazione e gestione di Google Tag Manager.

Più nello specifico, gli eventi automaticamente raccolti sono:

  • visualizzazioni di pagina
  • click su link in uscita dal sito web
  • scroll di pagina
  • download
  • ricerca interna
  • interazioni con video

Chiaramente si tratta solo di azioni standard, siamo quindi ben lontani da una configurazione avanzata. Questa novità però renderà più facile avere qualche informazione in più già “out of the box” anche per chi non ha uno specialista a disposizione.

Una nuova interfaccia utente

Accedendo a GA4 vedrai un’interfaccia utente nuova, diversa.
Dopo un primo momento di sconforto da cambiamento :) ti renderai conto di quanto questa sia più velocemente consultabile e flessibile della precedente.

Nuova interfaccia Google Analytics 4
Nuova interfaccia Google Analytics 4

 

I report di default sono infatti presenti in numero minore, raggruppati in contenitori che si chiamano “Raccolte” (1). Ogni raccolta può avere diversi “Argomenti” (2) che a loro volta raccolgono dei report (3) costruiti da tabelle e grafici.
Ognuna di queste cose è completamente personalizzabile (sì, anche quelli preimpostati) e questo ti permette di avere una piattaforma veramente costruita ad hoc sulle tue necessità di analisi.

L’interfaccia è stato il principale punto in cui abbiamo visto il rilascio di novità in questo primo anno di vita dello strumento, e ci aspettiamo possano esserci ancora ulteriori novità.

Hub di analisi e personalizzazioni

Questa interessante nuova funzionalità ci permette di fare analisi più approfondite rispetto a quelle che potevamo fare su Universal Analytics.
Hub di analisi è infatti un vero e proprio spazio in cui puoi generare da zero dei report custom trascinando le dimensioni e metriche di tuo interesse, selezionando diverse tecniche e modalità di visualizzazione.

Alcune di queste tecniche prima erano riservate alla suite 360 (la versione a pagamento), come la sovrapposizione di segmenti o la customizzazione di funnel.

Metriche e segmenti di pubblico predittivi

Abbiamo precedentemente detto che è stato introdotto il machine learning, grazie al quale è possibile sia andare a colmare le mancanze di dati, sia arricchirli cercando di prevedere il comportamento degli utenti.
Introduciamo quindi le metriche predittive, che ci forniscono delle informazioni su:

  • probabilità di acquisto: la probabilità che un utente effettui un evento di conversione specifico nei prossimi sette giorni
  • probabilità di abbandono dell’utente: la probabilità che un utente non sia attivo nei prossimi 7 giorni sul tuo sito o app
  • previsione delle entrate: le entrate previste generate da tutte le conversioni di acquisto nei 28 giorni successivi effettuate da un utente che è stato attivo negli ultimi 28 giorni.

Utilizzando almeno una condizione basata su una metrica di questo tipo, potremo avere anche un segmento di pubblico predittivo, che viene automaticamente condiviso con l’account Google Ads collegato.

Esportazione nativa su BigQuery

Altra feature, che prima era dedicata esclusivamente alla versione a pagamento, è l’esportazione di dati su BigQuery, il “magazzino” messo a disposizione da Google per raccogliere e organizzare dati da varie piattaforme in uno spazio in cloud.

Si potrà ad esempio raccogliere qui dati provenienti da Analytics, dal proprio CRM, da un qualche servizio di advertising e, in un secondo momento, interrogare questa grande unione di dati cercando insights utili.

La connessione tra i due strumenti è gratuita, ma ricordiamoci che raccogliere dati su BigQuery ha un costo che dipende dalla quantità di dati che introduciamo e da quanto li interroghiamo.

Quindi dobbiamo già “passare” a Google Analytics 4?

La risposta è sì.
Non sarà possibile fare un upgrade, ma andrà creata una nuova proprietà che raccoglierà nuovi dati partendo da zero.
Google stesso in questo articolo suggerisce di implementare la nuova proprietà GA4 in parallelo alla “vecchia” Universal Analytics.
In questo modo potremo cominciare ad abituarci alla nuova interfaccia, esplorando le nuove possibilità che essa ci offre, senza rinunciare – finché sarà concesso – alla sicurezza e alla facilità di interpretazione della raccolta di dati che già conosciamo.

Se ti muoverai in questo modo, quando a luglio 2023 Google Analytics 4 diventerà effettivamente lo standard per tutti, avrai già il tuo storico di dati raccolto e pronto da analizzare :)

E tu cosa ne pensi? Sei pront* a provare GA4?

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