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3 Tendencias de analíticas de datos en 2023

3 Tendencias de analíticas de datos en 2023

Ha empezado el 2023, y trae algunos cambios en Google Analytics, por lo que es importante conocer las Tendencias de analíticas de datos más importantes en este nuevo año.

Tendencias de analíticas de datos de mayor importancia en este nuevo año

Primera tendencia de analíticas de datos: La vida útil de Google Analytics

Si crees en algunos artículos de esta plataforma, eres tan ilegal con Google Analytics como Walter de Breaking Bad. Puede que te preocupe si Google Analytics es sostenible a largo plazo.

La Autoridad de Protección de Datos de algunos países de Europa han anunciado que emitirá una resolución sobre Google Analytics a lo largo de 2022.

También puedes leer: ¿Qué es Google Analytics y cómo funciona?

Mientras tanto, Google no ha estado inactivo durante el último año y ha implementado varias medidas para hacer que Google Analytics 4 sea aún más amigable con la privacidad.

tendencias de analiticas de datos

Las direcciones IP ya no se almacenan. A veces se aplican umbrales en los informes para garantizar la privacidad de los visitantes.

¿Qué es el modo de consentimiento?

Uno de los avances más importantes de Google en materia de privacidad es la función de modo de consentimiento.

Si hace algo con el seguimiento en su sitio web, probablemente tenga un banner de cookies. Con la función de modo de consentimiento, puede dar a conocer las preferencias de cookies de su visitante a las etiquetas de Google Analytics y Google Ads.

La recopilación de datos se ajusta automáticamente a las preferencias de su visitante.

Una serie de ventajas:

  • Si los usuarios rechazan las cookies, las etiquetas no establecerán cookies. Sin embargo, para evitar lagunas en los datos, se envían los llamados pings. Estos pings no contienen datos personales y permiten que Google Analytics 4 use modelos para mostrar datos confiables en los informes.
  • Si un visitante ajusta las preferencias después de cargar la página, esto pasará automáticamente a las etiquetas de Google Analytics y Google Ads que se cargaron en ese momento. Como resultado, tiene que trabajar mucho menos en Google Tag Manager para volver a cargar las etiquetas cuando cambia el permiso.
  • En Google Tag Manager, ya no tiene que usar complicadas reglas de exclusión para las etiquetas de marketing. En cambio, puede ver fácilmente qué etiquetas están y no están conectadas al banner de cookies a través de la descripción general del consentimiento. Esto lo hace más claro y se reduce la posibilidad de que recopile datos accidentalmente mientras no está permitido.

Con el modo de consentimiento, su recopilación de datos sigue siendo confiable y respetuosa con la privacidad.

Datos modelados vs. datos medidos

Una consecuencia importante del uso de técnicas como el modo de consentimiento es que los informes contienen cada vez más datos modelados y menos datos medidos. Por lo tanto, los informes son menos precisos que antes. Muestran una aproximación a la verdad.

También puedes leer: 4 funciones de Google Analytics que no sabía que existían

Sin embargo, los datos no tienen que ser 100% exactos para ser útiles. Al hacer una comparación regular con otras fuentes de datos, aprende cuál es la desviación. Los modelos de cálculo son una gran oportunidad para llenar los vacíos creados por las limitaciones tecnológicas y legales.

Segunda tendencia de analíticas de datos: Datos internos

En la versión anterior de Google Analytics, podía retroceder fácilmente 10 años. Hoy, el período de retención de datos sin procesar en Google Analytics 4 se ha reducido a 14 meses para la versión gratuita. Esta configuración no tiene impacto en los informes regulares, pero sí afecta las exploraciones.

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Para poder almacenar datos sin procesar durante más tiempo, veo una creciente necesidad en las organizaciones de almacenamiento en un almacén de datos. Almacenar datos de esta manera tiene aún más ventajas:

  • Puede almacenar datos de diferentes fuentes de forma centralizada. Luego, puede aprovechar esos datos en una variedad de herramientas de generación de informes, incluidas Looker Studio, Tableau y Power BI.
  • Si se producen errores en la recopilación de datos, por ejemplo, debido a la colocación incorrecta de la etiqueta, puede anticipar esto más fácilmente ajustando sus consultas.
  • Si creas una conversión en Google Analytics, solo se medirá a partir de ese momento. En BigQuery es posible calcular las conversiones posteriormente en función de los datos históricos.
  • Realiza análisis en todo el conjunto de datos. No se toman muestras y no hay restricciones en la cantidad de datos que puede analizar.
  • Puede comenzar usted mismo con el aprendizaje automático y los algoritmos predictivos.

Ejemplos de soluciones de almacenamiento de datos son BigQuery (Google), Redshift (Amazon) y Azure (Microsoft). Estas herramientas vienen con costos adicionales y una gran curva de aprendizaje. Por lo tanto, no se adaptará a todas las organizaciones.

Para descubrir sin compromiso si es algo para tu situación, siempre puedes probar la exportación gratuita de GA4 a BigQuery.

Tercera Primera tendencia de analíticas de datos: Un contramovimiento de las alternativas de Google Analytics

Donde antes casi todo el mundo usaba Google Analytics, me llama la atención que hay un interés creciente en las alternativas de Google Analytics. El interés sigue siendo bajo en comparación con Google Analytics.

También puedes leer: ¿Qué es Google Analytics 4 y cómo usarlo en 2023?

Pero el interés está creciendo. Las alternativas a menudo dan las siguientes razones para cambiar:

  • Mejor para la privacidad
  • Acceder a datos sin procesar
  • Menos límites
  • Más simple de usar
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En general, creo que este desarrollo es positivo. Debido a que las alternativas de Google Analytics obtienen más clientes, hay más poder de desarrollo para la innovación y, con suerte, el campo de juego volverá a estar más nivelado. Sin embargo, el cambio también tiene algunas desventajas:

  • Se necesita suficiente apoyo dentro de su organización para el cambio. También tendrá que coordinar con partes externas si pueden trabajar con él.
  • Las alternativas generalmente no tienen las mismas capacidades para las integraciones con otros productos.
  • Las alternativas de Google Analytics suelen quedarse atrás en lo que respecta al modelado. Con todos los cambios en el campo de las cookies, esto es a expensas de la calidad de los datos.
  • Google está invirtiendo fuertemente en algoritmos predictivos. Este desarrollo a menudo falta en las alternativas.

¿Quieres intentar cambiar las tendencias de analíticas de datos:? Entonces nuestro consejo es dejar que la alternativa funcione en paralelo a Google Analytics por el momento. Esto le permite descubrir con calma si puede cumplir con todas las expectativas.

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