Google Analytics 4 se ha consolidado como una herramienta imprescindible para cualquier empresa o profesional del marketing que busque comprender a fondo el rendimiento de su sitio web. Esta plataforma de Google permite almacenar y analizar todos los datos relevantes del sitio, facilitando así la toma de decisiones empresariales fundamentadas.
Sin embargo, para aprovechar al máximo su potencial, es crucial familiarizarse con herramientas especializadas de limpieza de datos, establecer flujos de trabajo eficientes y dominar las técnicas de transformación de datos en la suite de marketing de Google.
¿Qué es el proceso de limpieza de datos en Google Analytics?
El proceso de limpieza de datos en Google Analytics es fundamental para garantizar la precisión y fiabilidad del análisis de datos. Este proceso, conocido también como depuración de datos, implica la identificación y corrección de inconsistencias y errores en los datos recopilados.
En primer lugar, se deben detectar y eliminar los datos duplicados, que pueden distorsionar los resultados y llevar a conclusiones erróneas. Además, es crucial abordar los datos faltantes, rellenándolos adecuadamente o excluyéndolos del análisis si es necesario.
La limpieza de datos también incluye la verificación de errores estructurales, como formatos incorrectos o valores atípicos, asegurando que todos los datos se ajusten a un estándar coherente y utilizable.
Otro aspecto vital del proceso de limpieza de datos en Google Analytics es la mejora de la calidad de los datos. Datos de calidad son aquellos que están libres de errores y son representativos del comportamiento real del usuario.
Este proceso incluye la validación de datos para asegurar que todas las entradas sean precisas y relevantes. La identificación y eliminación de datos que no aportan valor, así como la rectificación de inconsistencias, son pasos esenciales para optimizar el análisis de datos.
¿Cómo hacer limpieza de datos en Google Analytics? 7 estrategias claves para la gestión de datos en tu propiedad
En Meaningful hemos ayudado a múltiples clientes a tener una propiedad de Google Analytics 4 limpia y ordenada. En nuestra experiencia, la mejor forma de tener una propiedad de GA4 ordenada se traduce en estos 7 pasos que te listamos a continuación:
1. Excluye el tráfico interno
Existen múltiples formas de excluir el tráfico interno creado por tu equipo interno, como empleados, desarrollados y proveedores. Una de las formas más comunes es excluir las IP’s de estas personas, aunque si cuentas con equipo relativamente grande puede llegar a ser algo retador y quizás invasivo solicitar las direcciones de IP’s de todos tus compañeros.
Una opción un poco más sencilla es utilizar extensiones de Chrome como Block Yourself from Analytics. Esta extensión te permite decidir de cuáles sitios webs bloquear las etiquetas de Google. Solo debes solicitarle a los principales miembros de tu equipo que instalen la extensión o la activen en el sitio de la compañía. Es muy fácil de instalar y mantendrá tus datos limpios.
2. Utiliza eventos personalizados con moderación
Uno de los grandes cambios que viene con Google Analytics 4 es que todo puede ser medido por medio de eventos. Sin duda, los eventos son una forma poderosa de rastrear acciones específicas dentro del sitio web o aplicación. No obstante, todo lo que se usa en exceso o de forma incorrecta puede tener un impacto negativo en tu sitio.
Siempre asegúrate de contar con algún documento en el cual tengas un registro completo de tus eventos y las propiedades que estás enviando en cada uno de ellos. En Meaningful utilizar este modelo de Data Tracking Plan para llevar un registro de todos las acciones, eventos y propiedades que utilizamos con nuestros clientes.
3. Monitorea y elimina sesiones duplicadas
Dependiendo de como hayas realizado la instalación de GA4, la herramienta puede estar recibiendo sesiones duplicadas o en algunos casos hasta triplicadas. Es por esto que debes asegurarte que las visitas a tu sitio estén configuradas correctamente.
La forma más efectiva de corroborar que tus sesiones no están siendo duplicadas, es utilizar el propio debugger de GA4. Puedes encontrarlo en la sección de Admin y luego busca el Debug View. Ahí podrás corroborar si algunos de los eventos de tu sitio están siendo disparados múltiples veces.
Es muy importante que antes de activar esta opción instales la extensión Google Analytics Debugger. Esta extensión activará el modo debug dentro de tu explorador y hará que tu sesión aparezca dentro del debugger. Cuando ya empiecen a aparecer dentro de tus datos, podrás ver todas las acciones que haces dentro del sitio y depurar cualquier inconveniente.
4. Implementa una estrategia para depurar tus datos
La forma más eficiente de asegurarte que tus datos estén los más limpios posibles es establecer un proceso que te permita saber están en buen estado o algo no está funcionando correctamente. Puede ser muy común que alguna configuración se haya modificado o algún evento se esté enviando de forma incorrecta.
Este tipo de errores son muy frecuentes cuando la propiedad está administrada por múltiples equipos y no hay una persona designada a mantener una estructura en los datos enviados a la propiedad.
Realizar una micro auditoría a tu propiedad de Google Analytics 4 o manejador de etiquetas como Google Tag Manager no solo te ayudará a evitar futuros problemas, también garantizará la integridad de los datos.
Además, asegurar una correcta integración de datos y verificar el tipo de datos enviados contribuirá a mantener la calidad y precisión de la información analizada.
5. Utiliza una sola propiedad de GA4
Para algunos puede parecer una recomendación sencilla, sin embargo, es un error muy popular con algunas compañías y marketers. En muchas ocasiones algunos equipos crean múltiples propiedades para trackear diferentes elementos dentro del sitio, sin embargo, esto es una práctica que si no se hace con el debido orden, puede resultar en un conjunto de datos valiosos en diferentes propiedades.
Google Analytics 4 nos da la posibilidad de agregar múltiples fuentes de web o inclusive versiones de Android y iOS. Centralizar toda la información en una sola propiedad te permitirá tener un control total de todos tus datos y poder analizar a través de las diferentes versiones que tengas de tu web.
6. Establece tus Key Events
En las versiones recientes, GA4 nos permite configurar cuáles queremos que sean los eventos claves o key events, previamente referidos como conversiones. Etiquetar cuáles son tus key events te permitirá saber que tan efectivos son tus esfuerzos y te ayudará a saber cuál es tú north star metric dentro de la propiedad.
Un ejemplo muy sencillo puede ser etiquetar tus “purchases” como el key event, en el caso de que estés trabajando con un e-commerce. No obstante, este evento también puede ser los diferentes eventos que indican cuando un usuario completa un formulario para convertirse en lead.
7. Integra GA4 con otras fuentes de datos
Contar con múltiples herramientas es una práctica muy común, no obstante, como lo mencionamos anteriormente, siempre es buena contar con una Sigle Source of Truth (SSOT), o fuente única de la verdad en español, es una práctica muy recomendable al momento de administrar tus datos.
Esto no significa que no puedas o debas usar otras herramientas, al contrario, se incentiva el uso de las mismas, pero es muy buena práctica tener redundancia de los datos y si estás enviando tus datos a herramientas como Amplitude, Posthog, Mixpanel, también deberías enviarla a GA4 en caso de que los des de baja a alguna de estas herramientas o quieras tener un lugar con toda la información que has trackeado durante tanto tiempo.
¿Por qué es importante limpiar los datos en Google Analytics?
Limpiar los datos en Google Analytics es esencial para la toma de decisiones informadas y efectivas. La preparación de datos mediante la depuración y transformación de los mismos asegura que la información utilizada para analizar el rendimiento del sitio web sea de alta calidad y libre de errores.
Los datos inconsistentes o duplicados pueden llevar a interpretaciones incorrectas y decisiones mal fundamentadas, afectando negativamente las estrategias de marketing y SEO. Por ejemplo, datos imprecisos pueden distorsionar las métricas clave de rendimiento, como el tráfico orgánico o la tasa de conversión, dificultando la identificación de áreas de mejora y la optimización del contenido y las campañas.
La transformación de los datos, la corrección de errores y la eliminación de duplicados proporciona una base sólida para el análisis detallado y la generación de insights valiosos.
No hay duda que hay múltiples pasos y procedimientos que debemos cumplir para poder tener una estructura de datos ordenada y depurada en nuestras propiedades de Google Analytics 4.
La limpieza de los datos, o data cleansing, es fundamental para asegurar que no existan valores faltantes y que la base de datos esté en óptimas condiciones
No obstante, la mejor práctica siempre será realizar auditorías constantes a tus procesos y mantenerte al día con los cambios y actualizaciones que hace la herramienta.
Contar con una comunicación constante con tu equipo de trabajo y educarlos sobre como tener buenas prácticas en el manejo de datos es fundamental para evitar errores por desconocimiento o ignorancia. La mejor práctica siempre será enseñar y liderar con el ejemplo.
Si quieres saber más sobre Data Analytics y Data tracking puedes escribirnos a nuestro correo electrónico o visitar otras publicaciones que hemos hecho. Aquí te dejamos algunas para que continúes aprendiendo sobre el mundo de la data.
