L’altro giorno mi sono cimentato in un esercizio interessante: ho deciso di rileggere l’articolo di introduzione di Google a GA4 a distanza di tempo. Ricordo di averlo letto con entusiasmo, ma senza soffermarmi troppo su ciò che effettivamente rappresentava per il mondo della Digital Analytics.

Rileggerlo a distanza di tempo e con l’esperienza accumulata ad oggi, mi ha fatto un effetto completamente diverso. Pertanto, mi piacerebbe commentarlo all’interno di questo blog post.

Introduzione

In today’s measurement landscape, businesses need to navigate new challenges to understand the complex, multi-platform journeys of their customers – all while prioritizing user privacy.

Queste sono le parole introduttive del blog post di Google.

L’articolo di presentazione di GA4 sul blog di Google inizia sottolineando come, nel contesto odierno, comprendere il comportamento degli utenti e la loro journey non sia affatto semplice, soprattutto a causa dei contesti multipiattaforma.

Google Analytics 4: uno strumento flessibile

Google continua dicendo di aver introdotto GA4 per rispondere a queste necessità e definisce lo strumento come flessibile.

Da questo punto di vista, non ho nulla da obiettare nei confronti di Big G. Sicuramente, GA4 è uno strumento estremamente flessibile e adatto a registrare dati in molti modi differenti. Tuttavia, è proprio questa sua flessibilità a renderlo uno strumento complesso.

Dopo anni di Universal, è difficile abituarsi a uno strumento che nasce per raccogliere dati molto diversi e che, di conseguenza, impone poche regole formali rispetto a quello che possiamo effettivamente fare.

Google Analytics 4 ha la flessibilità necessaria per misurare molti tipi di dati diversi, offrendo un’esperienza analitica solida e progettata per il futuro. Permette alle aziende di vedere i percorsi unificati degli utenti nei loro siti web e nelle loro applicazioni, di utilizzare la tecnologia di apprendimento automatico di Google per far emergere e prevedere nuovi insight e, soprattutto, è costruito per stare al passo con un ecosistema in continua evoluzione.

Perché Universal Analytics è ormai obsoleto?

E’ Google stessa all’interno del post a definire Google Analytics come ormai obsoleta.

Universal Analytics was built for a generation of online measurement that was anchored in the desktop web, independent sessions and more easily observable data from cookies

Secondo quanto affermato da Google, Universal Analytics si basa su un modello di monitoraggio ancorato al passato, quando il principale strumento di connessione a internet erano i PC e i dati potevano essere facilmente raccolti basandosi esclusivamente sui cookie di terze parti.

Purtroppo, questa tipologia di misurazione è ad oggi obsoleta.

Google Analytics 4 operates across platforms, does not rely exclusively on cookies and uses an event-based data model to deliver user-centric measurement.

Google Analytics 4 rappresenta un importante passo avanti rispetto a Universal Analytics, poiché consente di raccogliere dati su più piattaforme senza dover dipendere esclusivamente dai cookie (sebbene questi ultimi continuino ad essere utilizzati). Inoltre, il modello basato sugli utenti, anziché sulle sessioni, pone le metriche utente al centro delle analisi.

Ma non è tutto: GA4 fa notevoli progressi anche in termini di privacy. A differenza di Universal Analytics, ad esempio, non memorizza l’indirizzo IP, che viene considerato un dato personale dall’Autorità Garante della Privacy. Inoltre, sono stati introdotti ulteriori controlli che consentono di raccogliere dati in modo da tutelare la privacy dei nostri utenti.

Ammetto, però, che non ho risposte certe su quale sia il settaggio completamente conforme al GDPR. Tuttavia, essendo un tecnico e non un esperto di GDPR, confido nel fatto che in futuro avremo sicuramente risposte migliori per queste problematiche.

Tuttavia, è innegabile che GA4 rappresenti un grosso passo in avanti per quanto riguarda la gestione della privacy ed è quindi un nostro dovere adottarlo con le impostazioni migliori.

In che modo GA4 migliora l’analisi dei dati del nostro business

Google Analytics 4, migliora il modo in cui operiamo con i dati e lo fa in tantissimi modi differenti.

Migliora l’analisi dei touchpoint di conversione

GA4 è una piattaforma di monitoraggio che utilizza un modello basato sugli eventi e consente di integrare dati di app e web. Questo permette di comprendere il ciclo di vita degli utenti e il loro percorso di acquisto in modo completo e unitario.

Inoltre, se il percorso di acquisto coinvolge sia app che web app, l’utilizzo di un modello basato sugli eventi consente di analizzare i dati in modo multisessione, multidispositivo e multicanale, senza essere vincolati alle singole sessioni.

Non siamo più vincolati a comprendere come si è mosso l’utente all’interno di una singola sessione. Possiamo, invece, monitorare i vari eventi per capire il percorso effettivo in un determinato arco di tempo.

Questo è liberatorio e da un lato molto più efficiente dell’effettuare analisi sulle singole sessioni.

Migliora i dati di attribuzione grazie ai dati

Google ADS ci ha introdotto il modello di attribuzione “basato sui dati”, che GA4 utilizza come predefinito. Se si dispone di dati sufficienti, questo modello è sicuramente il più efficiente tra tutti quelli disponibili.

Il modello di monitoraggio basato sui dati utilizza il Machine Learning per analizzare tutte le sessioni e determinare in modo statistico il contributo dei singoli canali.

Grazie a questo è in grado di fornire una valutazione precisa e dettagliata del percorso dell’utente e del suo coinvolgimento con i vari canali di marketing.

Inoltre, il modello di monitoraggio basato sui dati è in grado di rilevare le conversioni in tutte quelle occasioni in cui potrebbero andare perse. Questo significa che, anche se l’utente non completa l’azione desiderata subito dopo aver interagito con il tuo sito web o la tua app, il modello di monitoraggio basato sui dati può ancora rilevare e registrare la conversione in seguito.

In sintesi, il modello di monitoraggio basato sui dati è uno strumento estremamente utile per ottimizzare le nostre campagne ed avere dati reali sui percorsi di conversione.

Utilizzo di metriche predittive

GA4 prevede nativamente l’utilizzo di algoritmi di Machine Learning sui dati raccolti, così da fornire sia metriche predittive che segmenti di pubblico. Al momento, tuttavia, ciò non è ancora pienamente utilizzabile in Italia. Tuttavia, una volta che le proprietà avranno raccolto abbastanza dati, l’uso di segmenti predittivi potrebbe rappresentare una buona svolta.

Tutto ciò, tuttavia, dipende dalla corretta invio dei segnali alla macchina, poiché in fondo è di questo che stiamo parlando.

Conclusioni

Rileggere l’articolo di Google che presentava GA4 a distanza di tempo è stata un’esperienza interessante. È chiaro che GA4 non è ancora lo strumento definitivo e che ha molta strada da fare, oltre a presentare numerosi limiti.

Inoltre, il passaggio da Universal non è indolore, ma personalmente sono fiducioso che, col tempo, impareremo ad amare sempre di più questo strumento.

Tuttavia, è evidente che l’analisi dei dati digitali sta diventando sempre più complessa e che è necessario sviluppare figure interne o esterne che possano supportare i marketer nella lettura dei dati.

Questo era importante ieri e lo è ancora di più oggi. La realtà dei fatti è che il percorso di acquisto dei nostri utenti sta diventando più complesso e, pertanto, è nostro dovere adattarci al cambiamento.

Almeno, questo è come la vedo io.