Il 1° Luglio 2023 è una data importante perché Google Universal Analytics (UA)cesserà di elaborare informazioni da tutti i siti web del mondo e sarà sostituito da Google Analytics 4 (GA4).
Le aziende che non eseguono il passaggio entro il 1° Luglio 2023 non avranno più accesso alle informazioni successivamente raccolte nel proprio sito web.
Considerando che UA è la piattaforma che ogni azienda utilizza per raccogliere ed analizzare i dati dei propri clienti siamo vicino ad un cambiamento epocale.
Preparati per il futuro con Google Analytics 4
Nel panorama odierno della misurazione, le aziende devono affrontare nuove sfide per comprendere i percorsi complessi e multipiattaforma dei propri clienti, il tutto dando priorità alla privacy degli utenti.
Google Analytics 4 è progettato tenendo conto dei tuoi obiettivi chiave, come incrementare le vendite, generare lead o connettere il coinvolgimento dei clienti online e offline.
GA4 consente alle aziende di utilizzare il machine learning e l’intelligenza artificiale di Google per prevedere nuove informazioni ed evitare di lasciare sul tavolo dati essenziali che possono avere un impatto sull’attività.
Le funzionalità più importanti di GA4
In questa mini guida abbiamo riassunto le funzionalità più importanti di Google Analytics 4.
1.Data Model
A differenza di Universal Analytics, che misurava i dati in base alle visualizzazioni di pagina e alle sessioni, GA4 raccoglie i dati in base alle attività monitorate effettuate da ogni singolo utente, note come “eventi”.
Puoi utilizzare un evento per misurare la percentuale di scroll e il caricamento di una pagina, i vari click interni (menu, CTA, whatsapp o altri social) click verso domini esterni, o il percorso di acquisto di un utente.
Questo cambiamento comporterà un netto passo avanti verso una profilazione più curata del cliente e la comprensione del percorso di navigazione.
2. Capacità predittive
GA4 sfruttando il machine learning ci porta nel futuro perchè riesce a capire cosa faranno i nostri utenti nel futuro.
L’apprendimento automatico genera sofisticate informazioni predittive sul comportamento e sulle conversioni degli utenti che visitano un sito web.
Le 3 metriche elaborate dal machine learning presenti nella guida ufficiale di GA4:
Metrica | Definizione |
Probabilità di acquisto | La probabilità che un utente attivo negli ultimi 28 giorni registri un evento di conversione specifico nei 7 giorni successivi. |
Probabilità di abbandono dell’utente | La probabilità che un utente attivo nella tua app o sul tuo sito negli ultimi 7 giorni non sia attivo nei prossimi 7 giorni. |
Entrate previste | 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. |
3.Privacy e modellazzione
La privacy e il tracciamento dei dati stanno diventando un argomento spinoso, con restrizioni che renderanno nel prossimo futuro sempre più complessa la profilazione degli utenti.
Quando implementi il consenso dei dati nel tuo sito web o app per gli utenti che ne negano il consenso, Google non avrà dati disponibili per ottenere informazioni su di essi (eventi, tracciamenti) per questo, GA4 utilizzerà la machine learning e l’intelligenza artificiale con il principio della modellazione del dato.
In pratica GA4 cercherà di fare una “profilazione tipo” verso quell’utente che, rifiutando il consenso, ha dimostrato un comportamento simile verso utenti che hanno accettato questi cookie.
Pertanto, i dati modellati ti consentiranno di ottenere informazioni utili dai report di Analytics rispettando la privacy.
4.Migliore integrazione con GOOGLE ADS
GA4 presenta una maggiore integrazione con Google Ads e misura le interazioni degli utenti creando segmenti di pubblico più personalizzati per le campagne di lead generation e l’ecommerce.
Si possono creare audience segmentando in maniera diversa coloro che:
- arrivano dalle campagne Facebook o Instagram
- hanno visualizzato almeno 10 pagine del sito
- hanno cliccato su CTA specifiche (es. la chat di Whatsapp o il pulsante “contatti”)
In questo modo è possibile creare annunci più pertinenti e utili per il proprio pubblico di riferimento e avere dati integrati per capire l’impatto combinato di tutte le iniziative di marketing sui diversi canali.
5.Misurazione delle conversioni più precisa
Il Modello Data Driven usa i dati dei canali di traffico (social, campagne Google Ads, SEO, newsletter) assegnando il merito di una conversione (es: compilazione form di contatto o carrello) in base a come gli utenti interagiscono con ognuno dei tuoi canali.
A differenza di quello che accadeva con UA dove veniva assegnato il merito della conversione all’ultimo punto di contatto con il cliente. Facciamo un esempio: in UA quando un utente scopriva l’azienda dai social e poi ritornava nel sito tramite la ricerca organica e acquistava un prodotto o compilava un form, il merito di questa “conversione” veniva assegnato alla SEO.
Al contrario GA4 utilizza l’attribuzione basata sui dati per analizzare l’impatto completo che hanno i vari canali di traffico assegnando credito di attribuzione a qualcosa di più dell’ultimo click!
GA4 è adesso, domani è troppo tardi!
Da un lato è chiarissimo l’intento di Google Analytics 4: dotare i possessori dei siti web di uno strumento adeguato alle nuove norme sulla privacy, senza rinunciare per questo alla profilazione. IL machine learning e l’intelligenza artificiale avranno un ruolo centrale nel prevedere comportamenti futuri nonostante limitazioni nel campo privacy.
Contattaci per una configurazione “su misura”
La migrazione verso la nuova piattaforma GA4 non è complessa ma la cosa più delicata è la configurazione ed il settaggio della piattaforma “su misura” in base agli obiettivi di ciascuna azienda.
La personalizzazione di GA4 è la base per potersi ritrovare tra le mani un potente strumento prezioso, al fine di prendere decisioni strategiche e migliorare le performance di qualsiasi attività di marketing online e offline intrapresa.
Preparati per il futuro con una configurazione “su misura” di GA4!
