Itt a GA4, amely jó néhány új lehetőséget kínál a pontosabb mérések és jobb jelentések elkészítéséhez.
Ha ezeket nem használod ki, jelentős bevételektől eshetsz el.
A megfelelő GA4-beállításokkal, -adatelemzésekkel és -riportokkal a számodra hasznos és releváns információhoz jutsz, és ezáltal jobb döntéseket tudsz majd hozni, és további sikereket elérni online vállalkozásoddal.
Érdekel, hogyan? Olvass tovább!
A GA4 megfelelő alkalmazásával nagyot léphetsz előre az analitikában a fejlettebb attribúciós modellek, illetve külső adatforrások segítségével.
Úgy gondoljuk, számodra ezek lehetnek a legfontosabb és leghasznosabb tulajdonságok:
A Google Analytics 4 2023 július 1-jén leváltja a Google Analytics korábbi verzióját (Universal Analytics vagy UA).
De ez nem jelenti azt, hogy ráérsz nyárig. Igazából már most is késő abból a szempontból, hogy nem tudsz teljes év/év adatokat összehasonlítani, ha nem kezdtél el GA4-gyel mérni már 2022 júliusától – ugyanis a GA3 és GA4 között korlátozott az átjárhatóság.
Becsléseink szerint az adatvesztés következménye 20-30%-os bevételkiesés lehet, amit még tetéz, hogy jelentős versenyhátrányba is kerülhetsz a piacodon. Éppen ezért minél előbb érdemes váltanod!
Sajnos nem elég csupán bevezetni az új rendszert. Jól kell beállítani és tudni kell megfelelően használni is.
Nagyon sok múlhat azon, mi és hogyan kerül beállításra, milyenek a mérési célok és KPI-k. Ha ezek nem megfelelőek, illetve nincsenek összhangban, az nagyban rontja a jó üzleti döntések meghozatalának esélyét.
A GA4 átállás egy összetett folyamat, aminek helyes elvégzéséhez elengedhetetlen a stratégiai gondolkodás és a feladatmenedzsment. Szakértőink az alábbi főbb lépések mentén haladnak: mérési terv készítése, GA4 alapbeállítások elvégzése, szükség esetén fejlesztői specifikációk készítése, Google Tag Manager használata esetén mérések beállítása, igény szerint egyéni dimenziók, metrikák, események létrehozása, elkészült mérések tesztelése, javítása célok, közönségek, adatkapcsolatok migrációja
Az audit célja a Google Analytics 4 tulajdonok beállításaiban és a merőkódokban (Google tag, data layer) található hiányosságok, mérési anomáliák feltárása, megszüntetése javaslatokkal. Ezáltal a mérés pontosítása, üzleti célú felhasználhatóságának javítása
Szakértőnk a riportok összeállítása után havonta elkészíti az adatelemzést és kinyeri a legértékesebb információkat az alapértelmezett, illetve előre meghatározott KPI-k mentén. A cél a minél hathatósabb segítség megadása az üzleti döntéshozatalhoz
Nem feltétlenül. Azonban a két rendszer több szempontból is igencsak különbözik egymástól. Nem kevés időbe telik, hogy kiismerjük a hasonló, de újfajta elrendezést és funkciókészletet. Ami a használhatóságot illeti, a GA4 előzményadatainak hiánya kétségtelenül kihívást jelent majd a jelentéskészítésben. Ezért sem mellékes, hogy jó időben elkezdjünk a GA4-gyel ismerkedni és adatokat gyűjteni.
A GA4 a GA3-nál fejlettebb adatgyűjtési, elemzési és automatizálási funkciókkal rendelkezik, és jobb integrációt kínál a harmadik féltől származó adatokkal. Különbség van az adatgyűjtésben, az adatmodellezésben, az attribúcióban, az adatmegtartásban, valamint a webes felhasználói felületek között is jelentős eltéréseket láthatunk.
Nem és nem is célja mindent tudni. A GA3 legfontosabb funkciói, riportjai, ha más formában is, de jelen vannak a GA4-ben is. Néhány fejlesztés alatt lévő funkcionalitástól eltekintve már teljes értékűnek számít a GA4.
Ez attól függ, hogy milyen komplex méréseket akarunk megvalósítani, illetve milyen weboldallal, alkalmazással van dolgunk. Van, aki néhány óra alatt végez, van akinek 30 óra sem elég.
Nem, július 1-én „csak” az adatgyűjtés áll le, a felületet ugyanúgy tudjuk használni, ahogy eddig még legalább év végéig. Érdemes a legfontosabb adatokat exportálni ezen időszak alatt. Friss információk itt.
Legkésőbb 2023 június 30-ig, utána ugyanis végleg leállnak a GA3-as mérések. De persze minél előbb, annál jobb!
Igen is, meg nem is. Általánosságban elmondható, hogy nagyságrendileg ugyanazokat a számokat kellene látni mindkét felületen, azonban az adatgyűjtésből, attribúcióból, adatmodellezésből és egyéb különbségekből fakadóan szinte biztosan lesznek eltérések. Bővebb magyarázatok itt.