Descubra como eventos, parâmetros e dimensões podem potencializar suas análises no Google Analytics. Entenda como esses elementos funcionam e interagem na plataforma.

Entendendo Eventos, Parâmetros e Dimensões no Google Analytics

Este artigo traz uma explicação detalhada sobre alguns conceitos fundamentais do Google Analytics: eventos, parâmetros e dimensões. Vamos entender o que são esses elementos, como eles funcionam e interagem dentro da plataforma do Google Analytics e também no BigQuery e Looker Studio.

  • Explicação detalhada sobre eventos, parâmetros e dimensões no Google Analytics.
  • Inter-relação entre eventos, parâmetros e dimensões dentro do Google Analytics, BigQuery e Looker Studio.

O que é analytics?

Analytics é a métrica que mede e analisa dados sobre o comportamento dos usuários. Por meio dessa análise de dados, é possível entender melhor quem são os usuários de um site, aplicativo ou qualquer propriedade digital, além de saber como eles interagem com a plataforma. O Google Analytics é uma das principais ferramentas de analytics do mercado. Ele coleta dados a partir do tracking de usuários por meio de códigos Javascript e APIs. Todas as ações que os usuários realizam dentro de um site ou app são traduzidas em dados que podem ser visualizados e analisados no Google Analytics.

  • Análise de dados sobre o comportamento dos usuários em sites, aplicativos e propriedades digitais.
  • Coleta de dados por meio do tracking de usuários utilizando códigos Javascript e APIs.
  • Tradução das ações dos usuários em dados visualizáveis e analisáveis no Google Analytics.

O que são eventos no Google Analytics?

No Google Analytics 4, tudo o que acontece dentro da plataforma é trazido como um evento. Ou seja, todas as ações realizadas pelos usuários geram um evento que pode ser medido, analisado e utilizado para extrair insights.

  • Definição de eventos no Google Analytics 4.
  • Medição, análise e extração de insights a partir das ações dos usuários como eventos.

Eventos de rastreamento e seus parâmetros

Os eventos de rastreamento são gerados quando os usuários interagem com um site ou aplicativo. Existem eventos padrões, como cliques em links ou visualizações de páginas, e também eventos personalizados, que podem ser configurados de acordo com as necessidades do negócio.

  • Os eventos de rastreamento são fundamentais para compreender o comportamento dos usuários em um site ou aplicativo.
  • Eventos padrões incluem cliques em links e visualizações de páginas, enquanto eventos personalizados podem ser configurados de acordo com as necessidades específicas do negócio.
  • Os eventos geram informações valiosas por meio de parâmetros, permitindo análises detalhadas e estratégicas.

Importância dos parâmetros de um evento

Os parâmetros são informações adicionais contidas dentro de um evento, enriquecendo os dados e possibilitando análises mais detalhadas. Eles fornecem detalhes sobre eventos específicos, sejam eles padrões ou personalizados.

  • Os parâmetros enriquecem os dados dos eventos, permitindo análises mais detalhadas e estratégicas.
  • Eles fornecem detalhes específicos sobre eventos, como a origem do tráfego, ID da sessão, e-mail do usuário, localização geográfica, entre outros.
  • Os parâmetros permitem extrair insights valiosos, como a origem de leads ou vendas, comportamento de usuários em determinadas localizações geográficas, e a eficácia de páginas de referência na conversão de vendas.

Dimensões no Google Analytics

As dimensões no Google Analytics funcionam como pontos de vista para analisar métricas. Elas permitem analisar métricas sob diferentes perspectivas, agregando valor aos dados. Além das dimensões padrão, é possível criar dimensões personalizadas a partir dos parâmetros de um evento.

  • As dimensões permitem analisar métricas sob diferentes perspectivas, agregando valor aos dados.
  • Elas possibilitam a análise de métricas como quantidade de eventos por tipo, por campanha de origem, por data e hora, e por localização geográfica.
  • Além das dimensões padrão, é possível criar dimensões personalizadas a partir dos parâmetros de um evento, permitindo análises ainda mais estratégicas.

Diferença entre dimensões padrão e personalizadas

A principal diferença entre dimensões padrão e personalizadas está na retroatividade dos dados. Enquanto as dimensões padrão já existem no Google Analytics e possuem dados históricos, as dimensões personalizadas só permitem visualizar dados a partir do momento em que são criadas.

  • Dimensões padrão possuem dados históricos disponíveis, enquanto dimensões personalizadas não possuem retroatividade.
  • A retroatividade dos dados é uma consideração importante ao decidir entre o uso de dimensões padrão e personalizadas.

O poder do BigQuery para análises retroativas

O BigQuery é um data warehouse da Google Cloud que armazena todos os dados brutos coletados pelo Google Analytics. A grande vantagem é ter acesso a absolutamente todos os dados históricos, sem limite de tempo. Isso permite criar dimensões personalizadas com retroatividade total, aproveitando parâmetros que já existem nos dados brutos há meses ou anos. Por exemplo, se uma dimensão personalizada ‘título de página’ só foi criada ontem no Google Analytics, os dados só estarão disponíveis a partir dessa data. Porém, no BigQuery, é possível ver o ‘título da página’ de eventos que ocorreram há 5 anos, por exemplo. Com isso, consegue-se extrair insights de dados históricos, mesmo para dimensões personalizadas criadas recentemente.

  • Acesso a todos os dados históricos sem limite de tempo
  • Criação de dimensões personalizadas com retroatividade total
  • Extrair insights de dados históricos, mesmo para dimensões personalizadas criadas recentemente

Benefícios do BigQuery

Além disso, o BigQuery traz outros benefícios, como: – Sem limite de dimensões e métricas por relatório – Maior velocidade no processamento de grandes bancos de dados – SQL avançado para consultas e relatórios complexos – Integração de dados com outras fontes (CRM, ERP, etc)

  • Sem limite de dimensões e métricas por relatório
  • Maior velocidade no processamento de grandes bancos de dados
  • SQL avançado para consultas e relatórios complexos
  • Integração de dados com outras fontes (CRM, ERP, etc)

Consumo de dados com o Looker Studio

O Looker Studio é uma ferramenta de BI e analytics visual da Google Cloud. Ele consome os dados do BigQuery e permite transformar tabelas, métricas e dimensões em visualizações como gráficos, tabelas e dashboards. Dessa forma, o Looker Studio é perfeito para consumir todos os dados do Google Analytics disponíveis no BigQuery e gerar relatórios, painéis e visualizações ricas.

  • Transformação de tabelas, métricas e dimensões em visualizações
  • Geração de relatórios, painéis e visualizações ricas

Vantagens do Looker Studio

Algumas vantagens do Looker Studio: – Modelos de dados reutilizáveis – Permissões por usuário e grupo – Agendamento de relatórios automáticos – Integração com Data Studio, planilhas, Power BI e mais – Design moderno e responsivo – Fácil utilização mesmo por não-analistas

  • Modelos de dados reutilizáveis
  • Permissões por usuário e grupo
  • Agendamento de relatórios automáticos
  • Integração com outras ferramentas de análise de dados
  • Design moderno e responsivo
  • Fácil utilização mesmo por não-analistas

Considerações finais

Neste artigo, entendemos a fundo alguns conceitos centrais de analytics: – Eventos registram todas as ações de usuários e trazem parâmetros de contexto – Dimensões permitem analisar métricas sob diferentes perspectivas – O BigQuery abre uma nova dimensão de análises históricas – E o Looker Studio viabiliza a visualização e o compartilhamento dessas análises. Dominar esses conceitos é fundamental para tirar o máximo proveito do Google Analytics e soluções relacionadas. Esperamos que este material sirva como guia prático e faça você alavancar ainda mais suas análises de dados.

  • Eventos registram todas as ações de usuários e trazem parâmetros de contexto
  • Dimensões permitem analisar métricas sob diferentes perspectivas
  • O BigQuery abre uma nova dimensão de análises históricas
  • O Looker Studio viabiliza a visualização e o compartilhamento dessas análises
  • Dominar esses conceitos é fundamental para tirar o máximo proveito do Google Analytics e soluções relacionadas

Conclusão

Dominar esses conceitos é fundamental para maximizar o uso do Google Analytics e soluções relacionadas, proporcionando insights estratégicos e embasados.