Métricas predictivas, análisis automatizado con machine learning e informes simplificados que siguen al cliente durante todo su ciclo de vida. Estos son algunos de los fundamentos del nuevo Google Analytics. Alphabet ha anunciado cambios de calado para su herramienta de análisis web, a la que ha incorporado nuevos modelos basados en inteligencia artificial y aprendizaje automático que ayudarán a los usuarios a mejorar el conocimiento del consumidor y optimizar su retorno de la inversión (ROI, por sus siglas en inglés).
El nuevo Google Analytics, tal como lo ha presentado la compañía, nace con mayor capacidad de medición entre distintos dispositivos, con el objetivo de seguir los pasos del cliente se conecte desde donde se conecte. Además, ofrece información con mayor nivel de detalle y está diseñado para cumplir con los estándares (y la legislación) de privacidad actuales.
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¿Cómo es el nuevo Google Analytics?
Las novedades de Google Analytics no se han producido de la noche a la mañana. Llegan como parte de un proceso de actualización para adaptarse a los nuevos hábitos de los clientes (cada vez más multidispositivo y multicanal) y, como consecuencia, a las nuevas necesidades de las empresas. De hecho, el primer gran cambio llegó el año pasado. En julio de 2019, Google anunciaba que Analytics empezaría a medir de forma unificada los datos procedentes de apps y plataformas web.
Por otro lado, las novedades en las leyes de privacidad y, en particular, la entrada en vigor del Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) de la Unión Europea han modificado el panorama de la analítica web, que debe ser más respetuosa con la información personal.
“Bajo un enfoque de privacidad por diseño, el usuario puede confiar en Analytics para afrontar los cambios en la industria, como las restricciones en las cookies y los identificadores, que crean lagunas en sus datos”, señala Vidhya Srinivasan, vicepresidenta de plataformas de medición, analítica y compras de Google. “El nuevo Google Analytics brindará la información esencial para estar preparado para los cambios que están por llegar”.
Inteligencia artificial para mejorar el ROI
El nuevo Google Analytics está construido alrededor de los modelos predictivos de machine learning de la compañía. Esto tiene dos grandes consecuencias. Por un lado, permite a la plataforma detectar tendencias emergentes o nuevos comportamientos de la audiencia que quizá estemos pasando por alto. Por otro, permite predecir (y, por tanto, anticiparse) a cambios futuros en el consumidor.
La compañía asegura que, sobre esta base, se irán añadiendo nuevas métricas predictivas en el futuro. El objetivo es poder seleccionar mejor el público objetivo de las campañas, anticiparse a las nuevas tendencias y optimizar el gasto para mejorar el retorno de la inversión.
Integración (beta) con otros productos de Google
Aunque todavía no está disponible para todos los usuarios, el nuevo Google Analytics contará con mejores integraciones con el resto de herramientas de marketing y publicidad de Google, así como sus plataformas. Entre otras cosas, la gestión unificada de la audiencia a través de diferentes plataformas podrá ser útil para optimizar las campañas de Google Ads. Así, por ejemplo, un usuario que se registra en la web, pero acaba comprando por la app, no formará parte de una campaña para que concluya su transacción.
Lo mismo sucede con la integración con otras plataformas, como YouTube, o incluso el buscador de Google. Gracias a esta actualización de Analytics, el ciclo de vida del cliente, desde la adquisición hasta la retención, podrá seguirse de manera integral y unificada.
Un customer journey detallado
Este seguimiento del cliente de forma unificada es, precisamente, una de las piedras angulares del nuevo Google Analytics. Los informes que genera la plataforma estarán centrados en ofrecer, de forma detallada, un seguimiento completo al ciclo de vida del cliente o customer journey. Para ello, la plataforma contará con nuevos identificadores y trackers para cada cliente. Pero, eso sí, solo estarán disponibles para aquellos usuarios que autoricen las opciones de personalización de publicidad en sus perfiles.
El objetivo, señala la compañía, es obtener “una mejor comprensión de los clientes durante todo su ciclo de vida, desde la adquisición hasta la conversión y la retención. Esto es fundamental cuando las necesidades de las personas cambian rápidamente y es necesario tomar decisiones en tiempo real para ganar y conservar clientes”.
Un control granular de la privacidad
Tal como resaltábamos antes, las nuevas normativas de privacidad y gestión de datos personales han tenido un impacto profundo en esta nueva versión de Analytics. El nuevo escenario de privacidad, alimentado también por usuarios cada vez más conscientes, tiene dos grandes consecuencias en la plataforma. Por un lado, los controles de privacidad pasan a ser más granulares. Es decir, el nuevo Analytics permite elegir con más nivel de detalle qué datos compartir y cómo hacerlo, así como durante cuánto tiempo.
Por otro lado, Google saca a relucir buena parte de su poder en inteligencia artificial para parchear las lagunas que, lógicamente, se generarán en los datos que el cliente haya decidido no compartir. Mediante modelos de machine learing la ausencia de información se suplirá con predicciones y estimaciones.
Esta última funcionalidad también prepara a Analytics para un futuro sin cookies. El fin del seguimiento mediante cookies de terceros es una realidad y Google asume que su plataforma de análisis se enfrentará a lagunas de información cada vez mayores; obstáculos que se superarán mediante aprendizaje automático.
Todas las nuevas funcionalidades están ya disponibles en la pestaña Google Analytics 4 de la plataforma (la que hasta ahora se llamaba Propiedades App + Web). Más privacidad, más inteligencia artificial y mejores integraciones para el mismo objetivo de siempre: mejorar el conocimiento del cliente y el retorno de la inversión.
Imágenes | Unsplash/Myriam Jessier, Pxhere, Google
