Google Analytics and a game changer

For a long time, I found standard Google Analytics reports to be the best way to get useful information. Occasionally, I struggled with sampling, limitations and strange results, but i couldn't help it, until I discovered Google Analytics 360 and raw data exports to Google BigQuery .

After a few hours playing with SQL , you could now deliver information you could never have with aggregated Google Analytics reports. Since that day, I've been exploring how raw data can be a web analyst's best friend.

Now that more and more tools allow you to access raw data (and cloud storage has become more powerful), web analysts should also change their approach.

In this article, i will do the following:

  • Present you the differences between raw and aggregated data;
  • Show you what to expect from this new access;
  • Show how you can get this data (at a low cost);

What is the difference between raw and aggregated data in Google Analytics?

Google Analytics, in the free version, provides only aggregated data. That means you can't get all the information on a page view by page view, event by event. Obviously, you can get a lot of information through User Explorer report, but this is limited, not scalable and cannot be downloaded.

For regular use, aggregated data is usually sufficient. After all, most of the questions we answer are pretty basic

Answering these questions does not require raw data. Default or custom reports in Google Analytics get the job done. So, Why dive deep into millions of rows of accurate data?

The problem with aggregated data is that, well, are added: you're mixing up a bunch of user behavior, sometimes hiding the most interesting facts.

Let's take a simple example with pages per session. Suppose you have two sources with six sessions each that have the following number of pages per session

By looking at the raw data, you can see that if you omit the statistical outlier of 10 pages, Source A has much less commitment. Nevertheless, if you mark only data average , is the same as Source B: 3 pages. (The median would be different).

So, Why is this more granular approach not the default for Google Analytics? Due to calculation costs. When you provide only sampled aggregate data, you don't need to go through millions of rows in each report. It makes sense that the free version of Google Analytics doesn't provide free advanced calculations.

What can you get from the raw data?

Now that you see the limitations of aggregated data, let's look at some use cases for raw data

One thing seriously missing

and Google Analytics? Synchronization. There is no simple way to know the actual time interval between a cart add-on and a purchase, either within the same session or not.

Now, may bill you based on actual data usage in BigQuery. Y, as web analysts, we must be fully aware of exactly what you get for that investment.

Events calendar

Of course, you can store some times in a cookie and do your own calculations. But this seems to reinvent the wheel: Google Analytics is supposed to have already collected this data!!

With raw data analysis, you can easily get the precise time of an event for a given user and compare it to another event for the same user. For a broader analysis, you can add data in any way you decide: average, median, percentage distribution or some advanced statistical model.

Isn't it important to know that the 20% of its users convert into 2 minutes and the 10% takes more than 7 days? Don't you think you should communicate differently with these two groups of visitors??

User scope analysis

In Google Analytics reports, incluso Google Analytics 360, user segmentation is limited to 90 days . For some companies, especially those with a long decision process , this hindsight is not enough.

With raw data, can answer questions like:

  • Are users acquired during the holiday season more likely to buy in September than other types of users?
  • What effect does watching a video have over the course of a year? Help with conversions?

If you store raw data, you can keep event logs for as long as you want. Simplemente consulte con su oficial de protección de datos si la duración se ajusta al propósito del tratamiento.

Correlación

Un coeficiente de correlación muestra la relación estadística entre dos variables. Con datos grandes, puede ser perspicaz medir la relación entre dos comportamientos, how:

  • El impacto de las páginas vistas por tema en la compra. ¿Existe una correlación entre los tipos de contenido que lee un usuario y lo que compra?
  • Productos relacionados. Si compro el producto A, ¿qué categoría de producto tiene una correlación positiva con este producto?

Datos de terceros

By last, pero no menos importante, el almacenamiento de datos sin procesar puede ser un cambio total del juego si unes fuerzas con otras fuentes de datos. Aquí están algunos ejemplos:

Datos de comercio electrónico. Esto es especialmente valioso si almacena una identificación de cliente de Google Analytics junto con cualquier acción de agregar al carrito o finalizar la compra

.

Puede calcular una tasa de conversión más precisa ya que puede obtener información de transacciones incluso para los usuarios que no activaron Google Analytics en la página de confirmación (for example, los bloqueadores de anuncios evitan que se activen las etiquetas, los servicios bancarios no redirigen, las páginas de confirmación tardan demasiado para cargar, etc.).

further, como ahora está utilizando sus propios datos, puede eliminar los ingresos de las transacciones o devoluciones canceladas . También puede calcular métricas más avanzadas y confidenciales, como el margen en lugar de los ingresos.

Datos de CRM. ¿Qué es más molesto que darse cuenta de que una campaña que generó un montón de leads generó un montón de leads irrelevantes ? Este es un desafío para la mayoría de los sitios B2B.

Google Analytics 360

Si eres lo suficientemente rico / afortunado como para obtener Google Analytics 360, obtienes una exportación de datos sin procesar a Google BigQuery de inmediato.

Obviously, para dicho análisis tendría que recopilar información en un formato legible por datos. Pero una vez que está hecho, tiene un mundo lleno de información relevante para compartir.

Anuncios, rastreadores, registros, whatever is. Una vez que se acostumbre a almacenar todos sus datos en el mismo almacén y ejecutar análisis de unión con datos analíticos, puede hacer realidad sus sueños de datos más salvajes:

Toda la información, incluido el comercio electrónico mejorado, se exporta. Cada fila representa una sesión, y puedes jugar con muchas dimensiones y métricas.

conclusion

En los próximos meses, Google App + Web se convertirá en el nuevo estándar. Esto vendrá con más integraciones entre Google Marketing Platform y Google Cloud Platform, especialmente BigQuery. Si sus habilidades de SQL están un poco oxidadas, le recomiendo que se actualice y juegue con algunos datos de demostración.

Con un fácil acceso a datos sin procesar, cálculos rápidos y eficientes y una potente visualización de datos , el análisis digital avanzado se está volviendo cada vez más maduro. El futuro de todo esto es probablemente una integración más estrecha con otros datos comerciales.

Algunos nos han estado diciendo durante años que la inteligencia empresarial y la analítica digital deberían funcionar juntas. Lento pero seguro, se está convirtiendo en una realidad.

Yandex.Metrica y Matomo

No he probado todas las herramientas. La mayoría de las herramientas pagas ofrecen una exportación de datos sin procesar. Nevertheless, me gustaría mencionar dos herramientas gratuitas que también tienen esta opción.

  • Yandex.Metrica it is 100% gratuito y proporciona datos sin procesar a través de su API de registros.
  • Matomo es una herramienta de análisis de código abierto que puede necesitar instalarse en su propio servidor: obtiene datos sin procesar directamente en su base de datos.

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