Google Analytics and a game changer 🚀-🔥 Bogota- Colombia

Google Analytics y un cambio de juego

Durante mucho tiempo, consideré que los informes estándar de Google Analytics eran la mejor manera de obtener información útil. De vez en cuando, luché con el muestreo, las limitaciones y los resultados extraños, pero no pude evitarlo, hasta que descubrí Google Analytics 360 y las exportaciones de datos sin procesar a Google BigQuery .

Después de algunas horas jugando con SQL , ya podía entregar información que nunca podría tener con los informes agregados de Google Analytics. Desde ese día, he estado explorando cómo los datos sin procesar pueden ser el mejor amigo de un analista web.

Ahora que cada vez más herramientas le permiten acceder a datos sin procesar (y el almacenamiento en la nube se ha vuelto más poderoso), los analistas web también deberían cambiar su enfoque.

In this article, haré lo siguiente:

  • Presentarte las diferencias entre los datos brutos y agregados;
  • Mostrarle qué esperar de este nuevo acceso;
  • Demuestre cómo puede obtener estos datos (a bajo costo);

¿Cuál es la diferencia entre datos brutos y agregados en Google Analytics?

Google Analytics, in the free version, provides only aggregated data. Eso significa que no puede obtener toda la información de página vista por página vista, evento por evento. Obviously, puede obtener mucha información a través del informe del Explorador de usuarios, pero esto es limitado, no escalable y no se puede descargar.

Para uso regular, los datos agregados suelen ser suficientes. After all, la mayoría de las preguntas que respondemos son bastante básicas

Responder estas preguntas no requiere datos sin procesar. Los informes predeterminados o personalizados en Google Analytics hacen el trabajo. So, ¿por qué sumergirse profundamente en millones de filas de datos precisos?

El problema con los datos agregados es que, bueno, están agregados: estás mezclando un montón de comportamiento del usuario, a veces ocultando los hechos más interesantes.

Tomemos un ejemplo simple con páginas por sesión. Supongamos que tiene dos fuentes con seis sesiones cada una que tienen el siguiente número de páginas por sesión

Al observar los datos sin procesar, puede ver que si omite el valor atípico estadístico de 10 páginas, la Fuente A tiene mucho menos compromiso. Nevertheless, si marca solo datos promedio , es lo mismo que Fuente B: 3 páginas. (La mediana sería diferente).

So,