TOP 3 najlepsze i najgorsze funkcje Google Analytics 4
TOP 3 najlepsze i najgorsze funkcje Google Analytics 4
Czy nowsze zawsze znaczy lepsze? Na pierwszy rzut oka ciężko powiedzieć. Ale na szczęście można to sprawdzić. A na warsztat weźmiemy Google Analytics 4, czyli “młodszego brata” Google Universal Analytics. Poznaj 3 najlepsze funkcjonalności GA4 i sprawdź, jakie obszary nowego rozwiązania warto jeszcze rozwijać.
Czego się dowiesz:
- Jak ocenić przydatność GA4
- 3 najważniejsze funkcjonalności GA4
- Jakie obszary narzędzia wymagają poprawy
Ten artykuł powstał na podstawie webinaru przeprowadzonego z Przemkiem Modrzewskim (analitykiem w firmie Google), który możesz obejrzeć na naszym kanale na YouTube:
Czy Google Analytics 4 jest lepszy od Universal Analytics?
Funkcjonalność oprogramowania to zwrot o szerokim spektrum. Ciężko jest bowiem ocenić przydatność narzędzia, gdy nie mamy pewnego punktu odniesienia. Dlatego w ocenie bardziej i mniej przydatnych funkcjonalności Google Analytics 4 przyda się również jego “starszy brat” - Google Universal Analytics.
Dlaczego?
Ponieważ dopiero w ten sposób możemy dostrzec “przepaść”, jaka dzieli oba narzędzia pod względem przydatności w pracy analitycznej.
Top 3 funkcjonalności Google Analytics 4
Wizją projektantów GA4 było ulepszanie. A jakie zmiany wyszły na dobre? Poznaj najważniejsze funkcjonalności, które powinny ułatwić Ci pracę analityczną.
Możliwość śledzenia użytkowników poruszających się pomiędzy urządzeniami
Zmiana dotyczy sposobu zbierania danych opartych na “Sesjach” na mierzenie ich na podstawie “Zdarzeń”. I choć w Google Universal Analytics była taka opcja, to w GA4 przełomowa okazała się prostota i szybkość analizy tych danych.
Ta funkcjonalność powoduje, że ścieżka użytkownika tzw. Multi-screen jest prostsza do śledzenia, co daje o wiele lepszy wgląd w analizowanie zachowań na podstawie zdarzeń. Ponadto narzędzie pozwala na dodawanie licznych parametrów i atrybutów do zdarzeń, co przekłada się na dokładniejszą analizę zachowań.
Customizacja raportów i interfejsu oraz wygodny eksport do BigQuery
Google Analytics 4 to narzędzie “szyte na miarę” biznesów opartych o dane.
GA4 wprowadza bowiem “Customizację” na wyższy poziom, ponieważ umożliwia tworzenie niestandardowych raportów na podstawie standardowych.
W praktyce można więc tworzyć “własne raporty” na podstawie zakładki “Eksploracja”, co umożliwia optymalizację czasu pracy z narzędziem poprzez selekcję danych najważniejszych. Taka opcja stanowi w tym wypadku “kamień milowy”, który porusza kwestię funkcjonalności, ale jest również ściśle powiązana z obszarem użyteczności.
W jaki sposób ułatwia to pracę?
Połączenie rozwiązań daje:
- Możliwość personalizacji/customizacji raportów w celu tworzenia tzw. “jednego źródła prawdy”
- Opcje łatwej wizualizacji danych tj. eksportu danych do BigQuery
- Możliwość dostarczania konkretnych danych na odpowiednie szczeble organizacji
Warto podkreślić, że “próg wejścia”, czyli dostęp do standaryzowanych danych w Google Analytics 4 różni się od tego co mieliśmy w Google Universal Analytics. I choć może wydawać się, że nauka nowego interfejsu jest tutaj niepotrzebna, to “przepracowanie” danych spersonalizowanych dla organizacji w GA4 daje więcej możliwości.
Najważniejszą jest prostota i szybkość przełożenia danych na potrzeby konkretów działów np. marketingu, sprzedaży, czy nawet kontaktów z kontrahentami.
Multimodeling w atrybucji
Szacuje się, że nawet 90% danych z raportów w GA4 jest widoczna w odpowiednich modelach atrybucji (możliwość przypisania różnych wartości do różnych wymiarów). Istnieje również możliwość wyboru modelu atrybucji opartego o dane, co zmienia oblicze analityki.
Analityka to narzędzia i warto je znać i rozumieć, ale nie skupiajmy się tylko na tym, bo to tylko fragment pracy, której celem jest wysnucie wniosków stanowiących fundament do działań korygujących.
Obszary do poprawy w Google Analytics 4
Plusy już omówione. Czas na obszary do poprawy.
Klarowność zbierania danych
Jednym z głównych problemów w analityce jest porównywanie danych probabilistycznych i deterministycznych np.: na jakiej próbce były generowane dane, ile osób dało zgodę na “cookies”, a ile ich nie dało.
Klarowność źródeł danych umożliwia uwiarygadnianie próbki danych modelowanych.
Segmentacja użytkowników
Z punktu widzenia analityka podział na dane “Comparison” w interfejsie i “Segmenty” w “Eksploracji” może wydawać się niepotrzebny. To utrudnia tworzenie segmentów i wykorzystanie ich w ramach generowania standaryzowanych raportów.
Upraszczanie raportów standaryzowanych
Głównie chodzi o uproszczenie i układanie danych dla urządzeń mobilnych, użytkowników desktop i aplikacji oraz wyraźny podział na klientów e-commerce, oraz lead generation.
Chodzi o to, by uprościć analizę konkretnych metryk np. nowi użytkownicy vs powracający na stronę. Aktualnie łączenie tych danych wprowadza chaos, który wydłuża czas obróbki danych.
Podsumowanie
GA4 to krok ku ulepszeniom. I choć wydaje się, że nauka nowego interfejsu na początku pracy z narzędziem może być trudna, to finalnie widać, że Analytics 4 to istny “kombajn danych”. Teraz już wiesz, że warto z niego korzystać i na co uważać, by zoptymalizować swoją pracę.