Seguimiento de Cross Device en Google Analytics utilizando User-ID

Google Analytics es una de las herramientas más populares para monitorear el tráfico de una página web. Sin embargo, tiene algunas desventajas graves. Para comprenderlo, primero debe entender los principios de funcionamiento de las métricas básicas que organizan la información que contiene, como: usuario, sesión, evento.

La mayoría de los servicios evalúa los rangos mediante usuarios únicos (uu), es decir, la cantidad de personas que visitan la web en un período de tiempo seleccionado. De hecho, Google Analytics no puede reconocer usuarios únicos. Esto se debe a la tecnología obsoleta basada en cookies.

El mecanismo funciona de tal manera que cada vez que el usuario visita la web, GA comprueba si en su navegador hay una cookie previamente asignada. De lo contrario, el sistema guarda el nuevo archivo en el navegador y registra la visita del nuevo usuario. Si hay, el sistema registra la visita del usuario recurrente.

El archivo cookie tiene como máximo 2 años de vida, lo que en sí mismo puede ser problemático e interrumpir las estadísticas. Añadamos a esto el hecho de que el archivo se puede eliminar manualmente en cualquier momento, e incluso bloquear por completo el almacenamiento de cookies en el navegador y el asunto se vuelve mucho más complicado. Para empeorar las cosas, hoy en día utilizamos muchos dispositivos a la vez, por lo tanto, muchos navegadores al mismo tiempo. El ordenador del trabajo, el móvil y el portátil de casa son para Google Analytics tres “usuarios únicos”.

¿Entonces, qué ocurre con el resto de métricas?

Las sesiones de GA son un conjunto de interacciones del usuario durante una visita, lo que impide el estudio de rutas multicanal. El análisis de sesiones individuales puede dar una idea del comportamiento más común de los visitantes del sitio en comparación con las dimensiones seleccionadas, pero en base a ellas, no analizaremos la ruta completa del usuario.

La última métrica en Google Analytics es un evento (hit, event). Esta es una acción individual en el sitio. La interacción más común es una vista de página, aunque también puede ser hacer scroll, hacer clic en un botón, agregar al carrito y todos los demás eventos que queramos seguir. Debe recordarse que en la versión gratuita de Google Analytics hay un valor umbral de diez millones de visitas por mes, después de pasarlo el sistema comienza a muestrear datos. Un conjunto de hits de una visita se llama sesión.

Los eventos, como se puede observar, son una medida menos expuesta a errores de medición, pero depender solo de ellos bloquea la obtención de conclusiones de gran alcance, ya que no podemos ver los datos de manera exhaustiva, incluso de una sola visita.

Función User-ID

cross device

Google tiene conciencia de los problemas anteriores y en respuesta, introdujo la función de User-ID en su herramienta. El identificador de usuario le permite asignar sesiones desde diferentes dispositivos y navegadores a una persona específica basada en User-Id únicas en lugar de Client-ID.

La desventaja de la solución es la necesidad de asignar un identificador permanente a cada visitante, lo que puede no ser posible sin ninguna forma de registro. El punto es que el visitante que visite el sitio debe dejar una “huella digital” después de la cual podremos identificarlo.

Una de las ideas no estándar es la propuesta de almacenar el identificador en una cookie que el remitente primero tendría que pasar de contrabando en el correo electrónico. De acuerdo con este concepto, el cliente que abre el correo electrónico vuelve a cargar automáticamente la imagen contenida en el contenido, sin saberlo, empujando la cookie en su navegador. Cuando ingresa a la página después de dicha operación, GA leerá el valor del archivo usando el Administrador de etiquetas de Google. Una idea interesante, pero con algunos riesgos y una aplicación limitada.

No tenemos garantía de que el usuario leerá el mensaje en todos sus dispositivos. Sin esto, los datos aún se verán afectado por el error. Otro riesgo adicional es que la implementación incorrecta de User-ID reducirá nuestra vigilancia, y las decisiones basadas en datos incorrectos podrán tener consecuencias difíciles de predecir.

Sin User-ID, nuestro Google Analytics se verá obligado a basarse únicamente en la tecnología de cookies, que se ha demostrado que no es una solución ideal. Además de conectar sesiones, la función de User-ID dispone de un dedicado conjunto de informes, útil para analizar rutas Cross Device.

Informes User-ID

En la visa de User-ID se encuentran 3 informes disponibles solo desde este nivel (Audiencia > Multidispositivo), y son:

  • Superposición de dispositivos – el informe muestra de cuántos y qué dispositivos utilizaron los usuarios que interactuaron con tu página. Gracias a esto puedes comparar la implicación y la tasa de conversión para los móviles, ordenadores o tablets y verificar el flujo de los usuarios entre los dispositivos.
  • Rutas de dispositivos – el informe muestra los últimos cinco tipos de dispositivos los que utilizó la audiencia antes de realizar la conversión. Gracias a que obtienes información sobre el comportamiento de los usuario según los dispositivos de los que utilizan.
  • Dispositivo de adquisición – informe sobre la relación entre la tasa de conversión y el dispositivo de obtención. Gracias cual vas a poder comprobar el porcentaje de tus usuarios que realizan conversión en el mismo dispositivo, los que cambian de dispositivo y los que no realizan ninguna conversión.

Gracias a los datos te informaras qué elementos en la página hay que arreglar y qué campañas atraen el tráfico con más calorías o a qué llevar las interacciones de diferentes dispositivos en un etapa específico de la ruta.

Por ejemplo: si en los informes de Google Ads se ve que mobile no convierte, pero desde la vista User-ID claramente se ve la tendencia, en la que la mayoría de las personas cambian por horas de la noche de dispositivo y convierten en desktop, en lo que por otro lado no se ve esta relación, es si ¿realmente vale la pena obtener los clientes por este camino o es mejor renunciar totalmente los dispositivos móviles y centrarse tan sólo en ordenadores y portátiles? 

¿Puede que a la mayoría de los clientes les llegas en su turno laboral y estos al llegar a casa entran desde un ordenador de mesa y realizan la conversión? Sin esta primera interacción desde un dispositivo móvil ¡probablemente nunca se habría llevado esta conversión! Esto puede significar que vale la pena mantener el anuncio para dispositivo móviles.  

Este es solo un ejemplo del uso de informes de Multidispositivos en actividades de marketing. También es bueno verificar si los usuarios que iniciaron sesión se comportan de otro modo de los que no lo han hecho. Gracias a los informes desde la vista User-ID puedes detectar y evaluar la relación entre los dispositivos y la implicación, que usarás para posteriores actividades de marketing.

¿Cómo habilitar los informes User-ID en Google Analytics?

cross device

Debes de tener los permisos para editar a nivel de los servicios en Google Analytics. Si no dispones de ellos, solicita al administrado que te comparta los accesos adecuados. A continuación entra en Administrar, Información de seguimiento y User-ID.

Finalmente, el sistema sugerirá crear una nueva vista, dedicada al servicio User-ID. Acepta las políticas de servicio y continua. Luego el creador mostrará una ventana con códigos gtag.js y Universal Analytics, las que hay que pegar correctamente en el sitio.

Es un elemento necesario, ya que los datos que nos interesan no se muestran en la clásica vista GA. Este será un lugar donde podrás ver información sobre el tema de los usuarios con su número de identificación asignado.

Obtención del identificador User-ID del sitio web

Cada sitio web es único y no existe tan solo una forma de obtener el identificador. Recuerda también que no todos los datos pueden serlo. Google prohíbe el uso de información que permita identificar la persona fácilmente, como el correo electrónico, DNI, numero de teléfono, nombre y apellidos etc. Lo ideal sería que el User-ID se formaría de una cadena de caracteres aleatorios.

El método más utilizado y más fácil es mandar el identificador de usuario a la capa de datos. Algunos además almacenan el identificado en un cookie utilizando una variable de JavaScript. Otro método es la elección de elemento DOM de la web que almacena datos sobre el nombre del usuario, su número de identificación etc. Esta es la tarea que lo mejor que se puede hacer es ordenarlo a un programador o webmaster con experiencia.

Cuando el programador pasará el identificador del usuario a la capa de datos, ve al contenedor de GTM y enciende el modo de vista previa y depuración. Refresque la página y en la consola cambie la vista a Datalayer con objetivo de encontrar el parámetro userId. Comprueba que el parámetro tiene asignado un valor. Será necesario pasarlo a la variable de capa de datos en el Google Tag Manager. Para esto, tienes que volver al contenedor de GTM, ve a la pestaña Variables y crea una nueva Variable de capas de datos. Al poner el nombre en su campo ten en cuenta que tema de mayúsculas y minúsculas importa.

Actualización de variable de Configuración de Google Analytics

La variable de Configuración de Google Analytics en GTM sirve para enviar la configuración más utilizada de GA en muchos tags. Gracias a esto todos los tags heredarán la variable, sin tener que modificarlos por separado.

En el contenedor GTM ve a Variables y selecciona tu variable de GA. Si aún no dispones de ella, crea una nueva (en Variables definidas por el usuario). Proximadamente entra en Más configuraciones > Campos para configurar. Inserte el identificador del usuario userId.

Una ventaja adicional de anclar User-ID en la variable de GA (en vez del tag), es que la asignación por el sistema del número identificatorio del usuario para todos los hits, no solo para las visualizaciones. Esto te dará la posibilidad más tarde de una análisis más profunda sobre el comportamiento de las personas que visitan tu web.

Finalmente comprueba a través del depurador GA la lista de las solicitudes enviadas a Google Analytics. Si entre los parámetros se encontrará el identificador del usuario comprueba si en la columna (&uid) el valor de User-ID se carga correctamente. Recuerda que en este lugar se mostrarán las estadísticas solo para las visitas con el parámetro (&uid).

Enlazamiento de datos con CRM a través del Measurement Protocol con su propio identificador de usuario

crm

Si has configurado correctamente la función de User-ID en Google Analytics tu próximo paso debería ser enlazar los datos del sistema de la empresa que gestionan las relaciones con los clientes (CRM) con los datos almacenados en GA a través de Measurement Protocol. No es algo obligatorio, pero es razonable. 

Gracias a la integración de datos obtendrás unas estadísticas más completas sobre todos los temas de interacción, impacto de las actividades de marketing en el comportamiento de los usuarios online y offline etc. Datos archivados de este modo pueden servir para la segmentación y la generación de informes. Además gracias a la integración va a poder crear unas avanzadas campañas de remarketing en Google Ads, Display & Video 360, Search Ads 360 etc.

Es importante que el identificador de User-ID en GA coincida con el identificador del cliente en el sistema CRM. Gracias a esto, ambos sistemas podrán comunicarse. El único problema que puede surgir es que tu CRM no crea los identificadores de usuarios posibles de captar a través de GTM. En este caso habría que buscar otra clave adecuada de conectar los clientes con las sesiones en GA.

La mayoría de los CRM reconoce los clientes por sus correos electrónicos, eventualmente por números de teléfono. Sin embargo, el CID no pueden ser ningunos datos personales que permitan una fácil identificación, en caso contrario violaremos los términos de servicio Google. Existen dos soluciones: pseudonimización de datos personales o elección de otra clave. Un método popular en estos casos es enviar el número Client-ID o User-ID (o los dos a la vez) con Google Analytics directamente desde el sistema CRM, ya que el usuario realizará una acción específica (por ejemplo, enviará el formulario de contacto).

La operación no es tan complicada y se reduce a:

  • Inserción en el formulario un campo oculto que contiene el CID del usuario, el que será descargado de forma automática y enviado junto con el mensaje.
  • Preparación del sistema CRM para recibir y guardar los CIDs en los registros. De esta forma cada lead podrá ser asignado a un usuario específico y su sesión en GA.

Cuando configuremos el reenvío del identificador de GA al CRM, tendremos que volver a la configuración del Measurement Protocol. Measurement Protocol fue creado por Google para permitir el envío de la información sin procesar directamente al servidor de Google Analytics desde cualquier entorno de programación. 

Históricamente, la primera manera del reenvió de datos fue la importación del archivo CSV de forma manual al Administrar (opción de importación de datos), lo que permite la conexión de datos generados en el sistema offline con datos online almacenados por GA. Para automatizar este proceso Google ha habilitado un protocolo que funciona de forma analógica. En el archivo enviado a GA puedes incluir metadatos de los usuarios para mejorar la segmentación y luego usarla para el análisis y remarketing.

Después de configurar el protocolo crea una dimensión personalizada en Google Analytics. Va a serlo un “slot” para los datos de CRM, ya que la función principal de la dimensión personalizada User-ID es la utilización en informes sobre diferentes dispositivos, y nosotros lo vamos a necesitar para importar los datos. Para evitar la colisión, se recomiendo la creación de una dimensión personalizada que guardará el valor del User-ID para el uso por los sistemas externos. Recuerda que al establecer el rango debe dejar el valor de “Usuario”, porque los datos se refieren a un usuario único y no a una sola sesión o evento.

Remarketing utilizando los datos de CRM

Ya sabes que en base de los datos enviados a GA puedes segmentar los usuarios y de esta  forma crear avanzadas listas de remarketing. Cuantos más datos envíes, más opciones de segmentación obtendrás. Además de los datos estándar sobre el usuario, como el valor y la cantidad de transacciones, lifetime customer value (LTV) o la etapa en el embudo de ventas, en el cual actualmente se encuentra el cliente, puedes enviar también información menos obvia, como el oficio profesional. Cuando surja la necesidad vas a poder crear las listas de remarketing que contengan por ejemplo, solo y sin ninguna excepción personas de una industria en particular.

Si necesitaras un anuncio prospecting, Google Ads es capaz de crear un grupo lookalike que utilizarás en campaña GDN. Por supuesto, los clientes con el perfil parecido a los usuarios de tu lista, solo en términos de datos que Google es capaz de identificar, y no en base de información que enviaste a través de Measurement Protocol. También recuerda que dentro de una cuenta MCC puedes enviar varias listas a múltiples cuentas de Google Ads lo que permite utilizarlas de una manera más creativa.

Teóricamente los datos de CRM puedes utilizar para enfocar a una lista de clientes, pero el envío de los miembros en base de userId es actualmente habilitado solo en los Estados Unidos, por lo que no lo trataremos. Solo mencionare que los anuncios de esta lista puedes aparecer en servicios de Google, YouTube y Gmail, pero no el la Red de Display.

User-ID y Google Attribution

Hace un tiempo apareció información sobre el trabajo de Google en una nueva herramienta de medición de conversión Cross Device – Google Attribution. La herramienta se encuentra actualmente en fase beta y está disponible sólo en algunas cuenta de Google Analytics. ¿Cómo funciona? ¿Reemplazará la función de User-ID en el futuro?

Para comprender el mecanismo de Google Attribution, hay que comentar otra funcionalidad introducida hace un tiempo bajo el nombre Google Signals, la que también se encuentra actualmente en versión beta. Google Signals es la respuesta de Google a los problemas con cookie. Cogiendo el ejemplo de las redes sociales decidieron tratar de identificar a los usuarios no mediante los cookies si no por sus cuentas de Google en las que los usuarios han iniciado sesión. A primera vista no es mala idea. Cada persona que tiene una cuenta en Gmail o un teléfono con Android automáticamente es dueño de una cuenta Google. La pregunta es, ¿cuántas personas pueden permanecen con la sesión iniciada en todos sus dispositivos a tan solo una cuenta?

El problema está que para ver un video en YouTube o poder utilizar el buscador no hace falta iniciar la sesión en una cuenta Google. La situación se ve diferente en Facebook o LinkedIn, donde sin iniciar la sesión no podremos hacer mucho. Otra cosa es que una persona puede tener varias cuentas Google (por ejemplo, una en el móvil de trabajo, otra en su móvil personal), lo que puede alterar aún más los datos.

¿Cómo está funcionando actualmente la versión beta de Google Attribution? A parte de la extracción automática de los canales e inclusión de todas las interacciones en model data-driven (en vez de 4 últimas interacciones, como lo tiene lugar en Google Analytics), la herramienta no muestra ningunos datos Cross Device. Además Google Attribution tiende a atribuir proporción relativamente grande a las campañas de búsqueda, es decir, favorece al sistema de publicidad de Google. 

Para que Google Attribution reemplace en un futuro a User-ID, Google tendría que inventarse un mecanismo que permita asignar a cada usuario un identificador permanente, el que pudiera ser reconocido independientemente del dispositivo y navegador en cual se encuentra. De lo que se sabe, por el momento, Google no ha descubierto dicho mecanismo.

Por supuesto, en el mercado existen soluciones competitivas para Google Analytics. Facebook para poner un ejemplo lanzó Facebook Attribution, herramienta que permite analizar los resultados de las campañas de marketing en base de las conversiones, ofreciendo 7 diferentes modelos de atribución.

  • Even Credit
  • Last Click or Visit
  • Last Touch
  • Positional 30%
  • Positional 40%
  • Time Decay 1-Day
  • Time Decay 7-Day

Una de las funciones de la herramienta es generar informes sobre diferente dispositivos. Facebook Attribution utiliza un modelo basado en datos (data-driven), que asigna un valor específico a cada punto en la ruta de la conversión en función del número total de impresiones, clics y visitas.

Como informa Facebook: “Gracias a tener la sesion iniciada continuamente en Facebook, podemos directamente asignar acciones a personas físicas.” Lo que significa que Facebook Attribution reconoce los usuarios en función de sus cuentas, en las cuales tienen iniciada la sesión, y no a los cookies o identificadores. Facebook Attribution permite también la instalación de marcadores de clics e impresiones en medios externos, como Google Ads. Definitivamente vale la pena hacer algunos textos para construir una opinión respeto este tema, como una alternativa interesante a GA.

Después de todo Google con cada año está mejorando sus herramientas, añadiendo cada vez más funciones aún más útiles que apoyan el análisis Cross Device. Parece que los cookies están desapareciendo lentamente, y Google pronto se centrará en adquisición de datos con métodos alternativos. Quizás en algún momento User-ID reemplazará una nueva, más fácil en implementación, tecnología. A día de hoy, no existe una alternativa real y probablemente seguirá así durante mucho tiempo.