Indice

Analytics 4. L’utente al centro
L’introduzione degli eventi
Leggere i dati nel contesto
Un nuovo conteggio per le sessioni
Analisi più approfondite
User-ID, superata la dualità web VS app
Conclusioni
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Conoscere le principali differenze che ci sono fra UA e GA4 in questi mesi di convivenza fra le due piattaforme può fare la differenza e aiutarti a gestire al meglio questo passaggio

Quali sono le differenze più importanti fra UA e GA4? Come gestire questo periodo di passaggio fra Universal Analytics e Analytics 4? Quando iniziare a utilizzare GA4? Dopo che Google ha comunicato la data dello switch off tanti marketer stanno iniziando a conoscere meglio la nuova piattaforma e a sfruttarne le potenzialità. È importante però fare attenzione e prendere le misure – è proprio il caso di dirlo – con le novità introdotte dall’azienda di Mountain View.

Analytics 4. L’utente al centro

Prima di cominciare a elencare le principali differenze fra UA e GA4 è importante capire la filosofia che sottende il nuovo Google Analytics. Se nella versione precedente che sarà spenta a luglio del 2023 gravitava tutto intorno alle sessioni, ora il focus è sugli utenti per seguirli al meglio nei loro percorsi fra i dispositivi e tentando di mapparne i comportamenti grazie al Machine Learning. Questo lavoro di concretizza nella nuova funzione “Insights” messa a disposizione dei marketer che rappresenta senza dubbio la novità più importante, uno strumento che nelle intenzioni dovrebbe garantire il superamento dei problemi connessi alle nuove norme sulla privacy e che in ragione di questo obiettivo è stato integrato con nuove funzionalità rispetto al predecessore.

L’introduzione degli eventi

Partiamo dal cambiamento che balza immediatamente all’occhio anche di chi non è un data analyst. In GA4 spariscono le distinzioni fra tipologie di hit – pageview, sessioni, eventi, conversioni – che diventano tutte eventi senza categorie, azioni ed etichette predefinite. Ogni interazione che l’utente avrà quindi con le tue piattaforme sarà un evento. Analytics 4 ne registra in autonomia alcuni che non hanno quindi bisogno di configurazione (es. inizio sessione), altri devono essere attivati (es.pageview) , altri ancora è necessario siano installati a livello di codice (es. eventi e-commerce: add to cart, begin checkout, purchase, ecc) e infine quelli considerati custom vanno implementati autonomamente. Un’altra novità riguarda gli obiettivi: ora si trasformano in “conversioni”, con la possibilità di attivarne fino a 30 in contemporanea.

Leggere i dati nel contesto

Un’altra differenza fra UA e GA4 è riscontrabile nel raggruppamento dei contenuti con l’introduzione dei parametri. Di cosa si tratta? D’informazioni che aiutano a fornire un contesto all’evento. Attenzione però: se in Universal Analytics gli URL e gli URI erano ben visibili ora lo sono meno a vantaggio della possibilità di visualizzare con maggior facilità le informazioni di contesto, cioè sul dove, come e perché un evento è stato realizzato, per esempio focalizzandosi sul numero aggregato di pagine viste di uno specifico gruppo. Sarà quindi necessario uscire da una logica di attenzione primaria alla “pagina sito web” che diventerà un parametro aggiuntivo.

Un nuovo conteggio per le sessioni

Elencando le differenze fra UA e GA4 è importante citare anche la nuova modalità di raccolta dei dati che riguardano le sessioni. Non solo il nuovo algoritmo Analytics 4 è in grado di calcolarle automaticamente, ma si è allargata sensibilmente la finestra temporale in cui saranno calcolate: si passa infatti dalle 4 ore di Universal Analytics alle 72 ore della nuova versione. Quali conseguenze ha questa novità? Se da un lato diminuiranno con tutta probabilità le sessioni – se hai già implementato GA4 e stai paragonando i dati dovresti averlo osservato – dall’altro avrai un’idea molto più chiara del comportamento dei tuoi clienti. Inoltre, sparisce una delle metriche più note, il “bounce rate”, in favore della “Engaged session”, inviata quando l’utente rimane sulla piattaforma per più di dieci secondi, quando è incluso almeno un evento di conversione o quando vengono visualizzate almeno due pagine nella stessa sessione.

Analisi più approfondite

L’analisi dei dati è una parte fondamentale delle funzionalità di Analytics e anche qui sono state introdotte novità importanti. Le opzioni di personalizzazione, la dashboard, i rapporti e gli avvisi personalizzati che utilizzavi in UA sono stati sostituiti dalla sezione “Analysis” che consente molteplici opzioni e garantisce analisi più approfondite. I vari strumenti a disposizione – Analysis Hub, User Explorer, Funnel Analysis, Exploration, Segment Overlap, Cohort Analysis e Path Analysis – ti garantiscono un’infinita possibilità di personalizzazioni grazie alla possibilità di costruire report in modo agile incrociando segmenti, metriche e dimensioni da filtrare a seconda delle proprie esigenze. Anche in questo caso l’obiettivo è fornire una visione d’insieme del comportamento dell’utente.

User-ID, superata la dualità web VS app

Ultima differenza importante da segnalare fra UA e GA4 è la novità che riguarda l’identificazione degli utenti. Presente anche in Universal Analytics con l’obiettivo di identificare i dati degli utenti, c’era il problema di possibili conteggi doppi nel passaggio fra differenti piattaforme e device. Una criticità superata con Analytics 4 – sempre nell’ottica di una maggiore capacità di seguire l’utente nel suo percorso fra i differenti touchpoint – consentendo d’implementare l’ID utente con lo stesso codice sia nella navigazione web che in quella su App. Una ulteriore differenza è che GA4 inserisce l’ID utente automaticamente nei rapporti.

Conclusioni

Le differenze fra UA e GA4 ovviamente non si esauriscono in questo elenco, che rappresenta solo la selezione delle novità più significative e che maggiormente saltano all’occhio. Google ha predisposto una guida specifica per dare modo a tutti di paragonare al meglio i dati delle due piattaforme in questo periodo di attività contestuale. Iniziare a utilizzare Analytics 4 e contestualmente paragonare le due fonti di dati è fondamentale per non farsi trovare impreparati e proseguire le proprie attività di analisi senza interruzioni.

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