Si eres un C-level de una startups sabes lo importante que es tener datos precisos sobre tus clientes y producto para poder tomar decisiones estratégicas e identificar tus insights de mejora, ya sea en marketing, producto o negocio. Sin embargo, seguro que utilizas muchas herramientas que generan grandes cantidades de datos, sin unificar y cada plataforma tiene sus propios reports. Por eso migrar tus datos de Google Universal Analytics a tu base de datos puede ser interesante para tomar decisiones, pero puede resultar un proceso complicado, y si no se realiza correctamente, podrías perder información valiosa sobre tus clientes.

Pero no te preocupes, en este artículo te mostraremos cómo puedes migrar tus datos de Google Universal Analytics a tu base de datos de manera segura y eficiente. Así que si quieres evitar cualquier posible pérdida de datos y asegurarte de tener toda la información necesaria sobre tus clientes, ¡sigue leyendo!

Análitica en Google Analytics frente a tu base de datos

Google Analytics es una herramienta muy útil para conocer el comportamiento de los usuarios en tu sitio. Pero, ¿qué pasa si quieres combinar la información que obtienes en GA con tus propios datos de clientes almacenados en tus bases de datos?

Para poder hacerlo, necesitas ser capaz de transferir la información de GA a tus propias herramientas y sistemas para poder acceder a ella de forma rápida y sencilla. Sin embargo, esto no siempre es fácil, ya que puede resultar complicado migrar los datos de GA a tus bases de datos sin perder información importante.

Es por eso que es esencial tener un método fiable para realizar la migración de datos de GA a tus bases de datos. De esta forma, podrás asegurarte de que la información que recopilas de tus usuarios se integra de manera efectiva, con tus propios datos de clientes, lo que te permitirá obtener una visión más completa de tus usuarios y tomar decisiones más informadas en tu estrategia de marketing.

¿Cómo extraer los datos de Google Analytics?

Afortunadamente, existen varias opciones para trasladar los datos de Google Universal Analytics a tu base de datos con el mínimo esfuerzo. Aquí te mostramos algunas de las opciones más populares:

1. Utilizar herramientas de análisis basadas en la nube: Si ya estás utilizando herramientas como Looker o Tableau, puedes configurar fácilmente un proceso automatizado para extraer los datos de GA de tu plataforma y cargarlos directamente en tu base de datos. Esto te permitirá obtener información valiosa de los usuarios de tu sitio web sin tener que preocuparte por el proceso de migración de datos.
2. Crear un pipeline ETL personalizada: Si no estás utilizando una herramienta de análisis basada en la nube, otra opción es crear una tubería ETL personalizada utilizando BigQuery u otra tecnología similar. Esta opción puede ser más técnica, pero te permitirá extraer y transferir los datos de GA de manera más rápida y eficiente.
3. Utilizar una solución «data lake»: Otra opción es implementar un data lake en Amazon S3 o Azure Blob Storage para almacenar todos los flujos de eventos de GA sin procesar en una ubicación central antes de transferirlos a tus propias bases de datos. Esta opción facilita el almacenamiento de todos los flujos de eventos sin procesar, sin tener que preocuparse por sobrescribir registros existentes o perder información histórica valiosa durante el proceso de migración.

Además, almacenar toda la información de flujos de eventos sin procesar en una ubicación central como S3 o Azure Blob Storage puede reducir la complejidad al intentar acceder a diferentes conjuntos de datos de diferentes fuentes, ya que todos estarán almacenados en un solo lugar.

Exportar datos de Google Analytics a excel para el cálculo del cac y métricas de performance para hacer forecast

Este podría ser un caso de uso real de cómo podemos aprovechar los datos exportados a nuestra base de datos.

El flujo de trabajo no termina una vez importados los datos de Google Analytics a un data lake. Son necesarios trabajos de modelado, para trabajar los datos en bruto, antes de poder sacar información útil.

Vamos con un ejemplo de las tareas necesarias para calcular una métrica cómo el CAC(Coste de adquisición del cliente).

1. Los datos de Google Analytics deben ser modelados para calcular métrricas como, por ejemplo el coste de las campañas y el CAC. Esto implica extraer el coste de las mpañas de AdWords y agregarlo como un campo en la tabla de datos.
2. En cuanto a GA4, el campo de fecha debe ser convertido a formato timestamp ISO 8601. Esto se puede hacer en la misma tabla y se puede configurar un disparador (trigger) para que se active cuando se actualice.
3. Se necesita acceder a otros datasets como pueden ser Facebook, linkedin…
4. Obtener de nuestra base de datos los datos de clientes o bien de Stripe.
5. Agregar estos campos para calcular la métrica final.

Conclusión

Migrar los datos de Google Universal Analytics (GA) a tus propias bases de datos es un proceso que puede resultar complicado si no has pasado por el, te puede llevar aumentar considerablemente los costes de servidores sino tienes cuidado y te va a llevar varios meses de implantación además de contratar gente especializada en arquitectura.

Si quieres acelerar el proceso, evitar complicaciones en la implantación, sabes que puedes usar nuestra herramienta.