GA4: como tirar o máximo das mudanças do Google Analytics e aperfeiçoar a sua análise de dados
CWI Software
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O prazo para o fim do Google Analytics Universal e substituição pelo GA4, 1º de julho de 2023, se aproxima. Embora a mudança exija uma dose considerável de dedicação, as novidades trazem diversas vantagens para quem atua na área de web analytics e, neste artigo, vamos destacar as principais.
A curadoria dessas oportunidades foi trazida durante um encontro com a especialista em Web Analytics Layla Solak, do Grupo La Moda, que é cliente da CWI. Layla tem ampla experiência na área de Inteligência de Mercado e foi convidada a compartilhar os highlights das suas percepções sobre o GA4.
Para saber mais
Conhecer a jornada do cliente é o foco do GA4
Entender porque o Google Analytics mudou pode ajudar você a otimizar suas estratégias. Agora, os dados disponibilizados facilitam o desenho da jornada do cliente, então você conseguirá identificar se as pessoas estão iniciando as compras no seu aplicativo e finalizando no website, por exemplo.
Comportamentos como este vêm se tornando cada vez mais comuns entre clientes. A jornada do usuário é muito mais interativa e dinâmica, com diferentes pontos de contato digitais somados à loja física. Com isso, algumas métricas da versão anterior estavam defasadas, mas o GA4 chega para favorecer o tipo de análise necessária neste contexto.
Este foco no usuário é uma ótima notícia para quem atua na área de análise de dados. Afinal, o novo Google Analytics apresenta informações valiosas sobre o seu produto digital e o comportamento de quem acessa o seu site ou app, assim como a performance de mídia usada para divulgá-los.
Dados para aperfeiçoar o seu site ou app
O GA4 viabiliza uma grande quantidade de dados, mas cabe a você diferenciar qual a melhor forma de utilizá-los para tornar o seu site e app ainda melhores. Quando o usuário navega e realiza ações em produtos digitais (como sites e aplicativos), gera informações que podemos analisar e dividir em duas categorias: dados de produto e dados comportamentais.
Os dados de produto se referem à performance do app ou website e à conclusão de objetivos. Neste caso, estamos falando de métricas como taxa de abandono de compra, tempo médio de carregamento de tela e falhas de app. Algumas perguntas que esses dados ajudam a responder são:
Por outro lado, quando falamos de dados comportamentais em produto digital, estamos tentando entender as ações do usuário. A experiência de navegação, o clique em filtros e o clique em banner são exemplos de métricas que ajudam a entender como as pessoas estão se comportando no seu site ou app. Com isso, é mais fácil identificar as mídias ideais para anunciar.
O problema é a campanha ou o meu site?
A análise associada de dados de produto e dados comportamentais proporciona bons insights sobre o que pode estar impedindo melhores resultados. Em outras palavras, facilita identificar se o problema se deve a uma questão de comportamento do cliente ou a algum problema do site.
Por exemplo: uma campanha no Instagram não está trazendo o resultado esperado. Com o Google Analytics, é possível identificar que a página para onde os anúncios estão levando o público está demorando muito para carregar. Aqui, o problema não é necessariamente a campanha, e sim a performance do produto.
Dessa forma, fica evidente que todas as áreas de um e-commerce precisam estar em sintonia: mídia, UX, pessoas desenvolvedoras, BI. Uma agrega valor à outra e o GA4 é uma ferramenta importante para entender como otimizar as estratégias escolhidas.
Arquitetura do GA4: contas e propriedades
Levando todos esses pontos em consideração, mãos à obra! Uma das primeiras coisas para definir na migração do Google Analytics Universal para o GA4 é como organizar as contas e propriedades. Isso depende justamente da jornada do cliente.
[Imagem que demonstre o antes e depois, semelhante ao que temos nos slides da Layla e identificando que a conta pode agrupar tudo o que se refere a uma marca, por exemplo, mas nada impede que o critério de conta seja o país ou o produto.]
Antes, o Google Analytics era organizado em contas, propriedades e vistas. No GA4, apenas em contas e propriedades. Com isso, pode surgir a dúvida: o GA4 vai misturar os dados de site e app na mesma propriedade? E a nossa resposta é: se você quiser, sim.
No caso de uma marca que tem o mesmo produto digital em plataformas diferentes, como website e aplicativo, vale a pena trabalhar com os dois fluxos na mesma propriedade. O Google Analytics 4 conseguirá identificar em qual plataforma o meu usuário está e você poderá mapear muito bem a jornada do cliente. Por exemplo, identificar que o usuário começou a navegação no site e finalizou a compra no app.
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Tendo os dois fluxos na mesma propriedade, você pode ter uma métrica de adições ao carrinho que agregue os dados independentemente da plataforma. Ainda assim, é possível perceber situações como o app estar com muita quebra e o site estar com boas taxas de conversão, porque o GA4 interliga esses dados de uma forma muito melhor que o seu predecessor.
Quando usar propriedades diferentes no GA4
Por outro lado, se você trabalha com mais de uma marca, não é recomendado unificar o fluxo do website da Marca A com o fluxo do aplicativo da Marca B. O mesmo vale para casos em que o website é um e-commerce e o app é uma ferramenta para captação de leads, por exemplo.
Tudo depende da finalidade de cada produto digital. Nestas situações, sugerimos que marcas diferentes e produtos com objetivos diversos estejam em propriedades distintas — talvez até mesmo em contas separadas.
Outra boa prática recomendada é ter propriedades diferentes para ambientes de desenvolvimento, homologação e produção. Isso faz com que os testes não interfiram nas métricas do ambiente de produção. Dessa forma, é possível testar melhor antes de subir qualquer mudança em produção e acabar impactando de forma negativa a área de mídia ou até mesmo o algoritmo do GA4.
Limite por propriedade no GA4
Outro ponto de atenção na arquitetura do Google Analytics 4 se refere às quantidades permitidas para cada item registrado. Cada nome de evento pode ter até 40 caracteres (por padrão, em Snake Case) e cada evento pode ter até 25 parâmetros, por exemplo (veja todos os limites do GA4 aqui).
Isso faz com que seja ainda mais importante definir estrategicamente o que mensurar — e como. Mesmo que você opte pelo upgrade para o Google Analytics 360, a cobrança é realizada por evento (e lembre-se, até pageview é um evento!), então o planejamento continua sendo extremamente necessário. Por isso, a sugestão é reunir todas as áreas envolvidas no seu produto digital para definir quais dados são realmente relevantes e normalizar a nomenclatura de eventos para website e app.
Por outro lado, o GA4 traz ganho em granularidade na configuração dos eventos. No GA Universal, só havia três variáveis para configurar no Google Tag Manager (GTM): categoria, ação e rótulo.
Quando usar métricas personalizadas no GA4
Alguns recursos são vitais para que o Google Analytics possa fazer a coleta de dados corretamente. A implementação do script de inicialização irá disparar as métricas padrão, mas há casos em que ajustar a configuração automática traz benefício para a análise dos dados.
“Screen View” é um bom exemplo de métrica que pode se beneficiar de uma configuração personalizada. Ao programar um Virtual Pageview, o Google Analytics fará o rastreio de uma visualização de página mesmo que nenhuma nova página tenha sido de fato carregada. É um ajuste útil em casos de submissão de formulários sem alteração da URL ou de one page checkout.
Outra vantagem de personalizar métricas do GA4 é aumentar a granularidade das informações coletadas. Talvez seja útil identificar se o tema que os clientes utilizam é claro ou escuro, qual o idioma e tamanho de fonte utilizados no dispositivo… São várias as perguntas que podem ser respondidas por métricas personalizadas por meio do script Data Layer:
Utilize o cross-domain para uma taxa de saída mais autêntica
Outro ponto positivo do Google Analytics em relação ao seu antecessor é o fim da taxa de rejeição. O GA Universal costumava considerar algumas ações como interações sem que de fato fossem, resultando em uma métrica de baixa fidelidade. Afinal, algumas páginas realmente não têm o objetivo de reter o cliente, mas o fato de o usuário sair rapidamente delas acabava aumentando a taxa de rejeição.
Uma métrica melhor para avaliar se clientes estão permanecendo menos tempo que o esperado no seu site é a taxa de saída. Uma alta taxa de saída na homepage, sim, indica que há algum problema a ser corrigido.
E, para que a sua taxa de saída seja realmente confiável, configure a medição cross-domain. Dessa forma, cliques de saída que normalmente acionariam um evento são ignorados quando o link de saída leva a um domínio que você listou como cross-domain. É muito importante quando o usuário é autenticado em outro domínio e depois trazido de volta para o seu site ou realiza o pagamento em um parceiro externo.
Se você gostou das nossas dicas para analisar dados com o GA4 e precisa de apoio para fazer a migração na sua empresa, entre em contato com a CWI. Somos especialistas em impulsionar o trabalho de grandes marcas ao redor do globo.