Existen muchas razones por las cuales querrías respaldar tus datos de Google Analytics 3 (GA3), siendo una de ellas que el 1 de Julio 2023 Google dejará de recopilar nuevos datos en tu cuenta de Google Analytics ( https://support.google.com/analytics/answer/11583528?hl=en ) Google te sugiere exportar tus datos y cambiarte a Google Analytics 4. Aunque hay dudas de cómo puede realizarse esto, algunas empresas apoyan exportar todo a un csv, Excel o PDF mientras otros instamos a respaldarlo en una base de datos.
¿Qué sucede si no respaldas tu información? Para responder esta pregunta tenemos que conocer para qué nos sirve Google Analytics 3 o qué es lo que hace. GA3 (y ahora GA4) se comporta como:
- Una central del Revenue generado por las transacciones de nuestro e-Commerce.
- Para sitios Web de Travel, contiene información estratégica de ciudades de origen de las reservas, lo cual vale oro.
- Un auditor de conversiones de medios como Google Ads, Facebook Ads, Bing Ads, etc.
- Un repositorio de las páginas más populares de los usuarios ante nuestra marca.
- Un timeline histórico de las visitas que tuvimos con todo y sus tiempos promedio, entradas y salidas.
- Para actividad en Social Media y Content Marketing, un complemento de contenido más eficaz.
Para el respaldo de datos de Google Analytics 3 (GA3) recomendamos la automatización, basada en ingesta de datos, la cual conecte por lo menos tu instancia de GA3 con una base de datos en la nube, usualmente Google Big Query (aunque puede ser Snowflake, Redshift, Synapse, etc). De forma opcional una buena práctica es mantener también un datalake ( puede ser de Azure, o Google Cloud Platform, AWS, etc) para que consultes tus archivos posteriormente. Finalmente tendrás que crear un dashboard en algún programa de visualización de datos como Google Data Studio, Qlik Sense, Power BI, Tableau, etc.
En Venditum respaldamos nuestros datos de Google Analytics 3 (Universal Analytics) por medio de 4 elementos:
Acceso a Query Explorer de Google para seleccionar las dimensiones y métricas que queremos respaldar.
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Un data lake, basado en Google Cloud Storage, el cual nos ayuda a consultar archivos csv.
Una base de datos, ubicada en Google Big Query, el cual nos ayuda a tener un archivo .sql.
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Un dashboard, el cual incluye varios reportes, basado en Google Data Studio. Estos reportes estan basados en las dimensiones que nosotros decidimos eran relevantes.
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Un orquestador, para automatizar la ingesta diaria de datos desde Google Analytics 3 hacia Bigquery y Google Cloud Storage, por lo menos hasta que Mr Google decida apagar GA3 en Julio 2023.
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Buen tutorial pero, actualmente ya es mejor Google Analytics 4.