Google Analytics 360 (GA360) es la versión premium de la herramienta de analítica digital de Google y, como tal, ofrece algunas funcionalidades exclusivas. Estaríamos hablando, por ejemplo, de informes roll-up para combinar data de múltiples propiedades, de custom funnels o de opciones de atribución avanzada, entre otras.
Con todo, uno de los puntos fuertes de Analytics 360 es, quizás, las múltiples integraciones que permite con herramientas del ecosistema Google. En artículos anteriores, hemos hablado de las conexiones con las soluciones de DoubleClick y, también, de las recién presentadas integraciones con Salesforce. Esta semana te proponemos ir un paso más allá y profundizar en la conexión Google Analytics 360 y BigQuery para conocer qué ventajas ofrece. ¿Lo vemos?
Google BigQuery: ¿Qué es y por qué lo necesito?
BigQuery, como un servicio más de Google Cloud Platform (GCP), es un Data Warehouse, es decir, un almacén de datos en la nube que permite a los desarrolladores acceder a potentes funcionalidades a través de lenguaje SQL. No requiere ningún tipo de infraestructura y está pensado para trabajar con grandes volúmenes de datos siendo capaz de realizar consultas en cuestión de segundos.
En este sentido, Google Analytics 360 puede importar automáticamente sus registros – logs – a tu proyecto en BigQuery distintas veces al día. La integración de ambas soluciones te permitirá conseguir insights adicionales de tus clientes.
Ventajas de la integración de Google Analytics 360 y BigQuery
La conexión entre Google Analytics 360 y BigQuery da respuesta a preguntas específicas que tu solución de analítica no contempla. Si no estás seguro de qué valor puede ofrecerte, aquí tienes 3 ventajas interesantes:
1. Análisis avanzados ad hoc con más precisión
Aunque los umbrales de muestreo de Analytics 360 son más elevados que en la versión estándar, BigQuery te permite evitar por completo el sampling facilitándote así analizar cantidades masivas de información. Además, puedes obtener datos a nivel de hit, es decir, de cada actividad de millones de usuarios.
Así conseguirás mayor granularidad que en cualquier análisis realizado desde la interfaz de GA306, sin tener que preocuparte por la escalabilidad. BigQuery también te garantiza la posibilidad de examinar en profundidad el customer path, así como impulsar otros análisis ad hoc más avanzados (con técnicas de clustering, cross-device, cross-session…). A partir de aquí, podrás crear informes personalizados más específicos que muestren insights de negocio concretos.
¿Cuánto tiempo de media pasa entre la primera compra de un cliente y la segunda? ¿Cuáles son los paths más/menos comunes en tu sitio web y cómo varían en función de si el cliente compra o no? Estas complejas preguntas se pueden responder fácilmente con BigQuery.
2. Flexibilidad en la combinación de distintas fuentes de datos
GA360 puede exportar datos casi en tiempo real a BigQuery pero no es la única herramienta. Google Analytics for Firebase ofrece una integración parecida, por ejemplo. Además, BigQuery te permite combinarlo con otras fuentes propias de tu organización (como tu CRM) a través de procesos de preparación ETL (Extract, Transform, Load).
En pocas palabras, BigQuery puede importar, unir y correlacionar datos de actividad de usuarios de distintas fuentes. Por ejemplo, conectando la información de comportamiento del consumidor en tu sitio web con otros datos de negocio, como el historial de compras, se pueden obtener insights que te ayudarán a optimizar tus campañas de remarketing con anuncios personalizados y mejorar sus resultados. ¡Y hay muchos otros ejemplos!
3. Acceso a otros servicios de Google Cloud Platform
Más allá de poder aprovechar tus logs de Analytics 360, BigQuery trabaja con facilidad con otros productos de GCP y, también, con herramientas third-party. Puedes aprovechar, por ejemplo, sus máquinas virtuales, servicios de almacenamiento, soluciones para Big Data o Machine Learning, productos específicos para desarrolladores… Échale un vistazo a este artículo si no conoces Google Cloud Platform y su amplio catálogo.
¿Qué más debes tener en cuenta?
Si estás valorando utilizar esta integración, debes recordar que el esquema de datos de Google Analytics en BigQuery es algo distinto, es decir, obtienes datos a nivel de hit pero no todas las métricas y dimensiones básicas están disponibles en esta plataforma. Además, si estás utilizando datos de anuncios provenientes de otros productos, como clics o impresiones, no se importarán.
También debes saber que sólo puedes exportar una vista de Google Analytics 360 por propiedad. En principio, es recomendable escoger aquella vista que contenga más datos de valor pero algunos filtros no pueden reescribirse en BigQuery y, por lo tanto, puede ser conveniente trabajar con una vista ya filtrada.
BigQuery es un servicio de GCP y, para usarlo, necesitas crear un proyecto en esta plataforma, habilitar la facturación y configurar la API. En realidad, es un producto independiente que ofrece precios flexibles y escalables según tus necesidades. El almacenamiento y las consultas de datos, por ejemplo, son de pago, mientras que la carga o la exportación es gratuita.
Una vez creado tu proyecto en BigQuery, sólo tienes que enlazarlo con la vista escogida desde el panel de Administrador de Google Analytics 360.
DBi Data Business Intelligence, como partner oficial de Google Cloud Platform, conoce en profundidad las capacidades de este servicio en la nube. Si necesitas ayuda para sacar el máximo provecho a tus datos, no dudes en contactarnos.
¿Estás trabajando con GCP? ¿Qué otras ventajas destacarías de la integración de Google Analytics 360 y BigQuery?
