Descubra como os eventos, parâmetros e dimensões no Google Analytics podem potencializar suas análises de dados. Aprenda a utilizar essas ferramentas para extrair insights valiosos e tomar decisões assertivas.

Eventos no Google Analytics

No Google Analytics 4, todas as ações que os usuários realizam dentro de um site ou aplicativo são trazidas na forma de eventos. Ou seja, um clique, um scroll de página, o play em um vídeo, a compra de um produto, tudo isso gera um evento que é registrado pelo Google Analytics.

  • Page View: a visualização de uma página gera este evento
  • Click: um clique em um botão ou link gera o evento de clique
  • Video Start: quando o usuário dá play em um vídeo, o evento de início de reprodução é disparado
  • Purchase: a finalização de uma compra também é um evento
  • Newsletter Signup: quando o usuário faz um cadastro em uma newsletter, um evento de cadastro é gerado

Eventos no Google Analytics

Os eventos no Google Analytics são implementados na forma de eventos, sendo possível criar eventos padrão pré-definidos ou personalizados para rastrear ações específicas de cada site ou aplicativo.

  • Eventos podem ser pré-definidos ou personalizados
  • Permitem rastrear ações específicas de sites ou aplicativos
  • Proporcionam informações detalhadas sobre as ações dos usuários

Parâmetros dos Eventos

Cada evento possui parâmetros que fornecem informações extras relacionadas a um evento específico. Por exemplo, no evento de Page View, alguns parâmetros padrão incluem Page Location, Page Title, Campaign e Session ID.

  • Eventos possuem parâmetros que fornecem informações extras
  • Exemplo de parâmetros no evento de Page View
  • Os parâmetros permitem análises detalhadas das ações dos usuários

Dimensões Padrão e Personalizadas

As dimensões no Google Analytics servem como uma lente de análise para as métricas, permitindo segmentar e filtrar os dados com base em diferentes pontos de vista. Existem dimensões padrão já definidas pelo Google Analytics, como país, idioma, dispositivo e sistema operacional, e também é possível criar dimensões personalizadas utilizando os parâmetros dos eventos como base.

  • Dimensões servem como lente de análise para métricas
  • Existem dimensões padrão e personalizadas
  • Possibilidade de criar dimensões personalizadas com base nos parâmetros dos eventos

Dimensões personalizadas no Google Analytics

Ao utilizar as dimensões personalizadas no Google Analytics, é possível segmentar as métricas de conversão com base em uma nova dimensão, o que permite extrair insights específicos alinhados aos objetivos de cada negócio.

  • As dimensões personalizadas são valiosas para análises específicas de acordo com os objetivos de negócio
  • Permitem segmentar métricas de conversão de forma mais precisa
  • Contribuem para a obtenção de insights específicos alinhados aos objetivos de cada negócio

Limitações das dimensões personalizadas

Apesar de suas vantagens, as dimensões personalizadas no Google Analytics aplicam-se apenas a dados futuros, ou seja, os dados anteriores à criação das dimensões não são considerados.

  • As dimensões personalizadas só se aplicam a dados futuros no Google Analytics
  • Os dados anteriores à criação das dimensões não são considerados
  • Limitação de análise retrospectiva de dados

Utilizando o BigQuery e Looker Studio

Uma alternativa para contornar a limitação das dimensões personalizadas é integrar o BigQuery ao Looker Studio para visualização. O BigQuery armazena os parâmetros dos eventos por um período maior, permitindo a criação de visualizações customizadas para análises históricas.

  • Integração do BigQuery ao Looker Studio para visualização de dados
  • Armazenamento de parâmetros de eventos por um período maior no BigQuery
  • Possibilidade de criar visualizações customizadas para análises históricas

Conclusão

Dominar esses conceitos é essencial para extrair o máximo de valor dos dados do Google Analytics e tomar decisões assertivas com base em dados. A integração com o BigQuery e o Looker Studio potencializa ainda mais essas análises, destravando informações históricas mesmo quando as dimensões não foram configuradas previamente.