23 januari 2023
Google Analytics 4 (GA4) werd in 2020 gelanceerd door Google vanwege de komst van strengere privacyregels. Nu de huidige variant (Universal Analytics) vanaf juli 2023 verdwijnt, is de urgentie om met Google Analytics 4 te starten ineens een stuk hoger. Deze nieuwe Analytics variant werkt anders dan je gewend bent: hij stelt zich door Machine Learning in staat om ook voorspellingen toe te passen in gedrag en patronen te herkennen. Hoe bereid jij je daar als bedrijf op voor? In deze blog nemen we je stap voor stap mee.
Heb je al een Analytics account? Dan kan je deze eenvoudig updaten naar een GA4 property. Dit is natuurlijk een praktische stap, maar zorg wel voor een goed vertrekpunt. Om alle data goed te integreren wil je namelijk een aantal tools gekoppeld hebben, zoals Google Ads, Search Console en DV360. Je kunt ook andere gebeurtenissen vanuit derde tools inladen, mits je website of webshop herkenbare triggers de datalayer instuurt. Heb je als organisatie complexere wensen, of doelen die minder “standaard” zijn? Ook dat kan. De complexiteit van een inrichting wordt niet bepaald door de specialist, maar door de databehoefte van jouw organisatie.
Deze gebeurtenissen zijn onmisbaar om de juiste data af te lezen in Google Analytics. Weet je nog niet welke gebeurtenissen je wilt inladen of welke data jou van informatie gaat voorzien? Zet dan eerst een meetplan op, gebaseerd op de juiste KPI’s of key results die je wilt meegeven in je rapportages. Stel jezelf een paar vragen wanneer je jouw Analytics account inricht; Welke data verwachten de stakeholders en welke data zorgt ervoor dat ik dagelijks mijn werk beter kan doen? Heb je alle informatie, dan ben je klaar voor de volgende stap.
Weet je wat je gaat meten? Dan kan je eindelijk starten met de implementatie van jouw Analytics. Nu er een meetplan ligt, je wellicht input hebt ontvangen van een CRO-specialist en jouw SEA specialist de laatste koppelingen heeft gelegd, kan je starten met Analytics 4. In GA4 vormen voornamelijk gebeurtenissen en conversies de basis van de output. Daarnaast kan je met “verkenningen” vrijwel alle informatie en dimensies analyseren. Dit kan afwijken van de werkelijkheid, doordat Google data aanvult met “verwachte data” door middel van Machine Learning. Het is belangrijk om dit uit te leggen zodat stakeholders gaan vertrouwen op deze Analytics cijfers. Adoptie is namelijk van groot belang.
Think Yellow werkt aan uiteenlopende user cases, maar het standaard inrichten van bepaalde events is altijd onmisbaar. In GA4 is het kwalificatieproces van bronnen strenger. Zo wordt bij een incorrecte UTM-link de bron niet toegewezen aan bijvoorbeeld social traffic. Om gebruikers, evenementen en andere data te meten is het dus belangrijk om hier structuur in aan te brengen. Zo versnippert je data niet en kan je gelijktijdig schaalbaar en flexibel te werk blijven gaan.