Llevo un par de años trabajando en una empresa en la que se ha integrado Google Analytics como herramienta principal para elaborar análisis de producto.

Esto ha hecho que tenga que adquirir un montón de habilidades relacionadas con la integración, administración, desarrollo, análisis, etiquetado relacionado con el mundo Google.

Hoy os voy a contar la misma historia, vista desde el lado tradicional y vista desde el lado de Google.

Fight!!!

A continuación os pongo como funciona a grandes rasgos el viaje del dato, desde que una persona entra en nuestro negocio y realiza e interacciona con nuestra App / Web hasta que acaba el dato visualizado en un cuadro de mando en un entorno tradicional.

Generalmente, en los proyectos en los que he estado trabajando, los usuarios generan interacciones y esas interacciones se traducen a datos.

El envío de datos, lo programan los desarrolladores el 100% de las ocasiones y los equipos de analítica esperamos a recibirlos en el Data Lake. Suelen utilizar herramientas personalizadas y hechas en casa.

Los datos son insertados desde el BackEnd / FrontEnd de la aplicación directamente a un Data Lake.  Por Data Lake me refiero a un Hadoop, Mongo, MySQL Distribuido, un Cassandra, un AWS, etc.

De ahí hay procesos, que envían los datos a un sistema operacional (normalmente MySQL u Oracle), lugar donde las aplicaciones internas de los negocios consumen y crean datos, por ejemplo los CRM.

Y por último lugar, el espacio de trabajo son las bases de datos analíticas, por ejemplo Vertica (de la que hablaré en el blog largo y tendido, para dejar huella de lo trabajado estos años). En este espacio se crean modelos analíticos y estadísticos para ayudar a negocio a través de la generación de métricas que hagan incrementar la entrada de dinero y reducir los costes.

Y ya en este punto, los analistas de negocio pintamos los datos en función de los requisitos de los jefes, que normalmente visualizan KPIs corporativos.

Y si ... ¿os digo que mi mundo cambió el día que me introduje en el mundo de Google y la Analítica?

Si porque Google, para el que no lo sepa, nos ofrece herramientas y soluciones optimizadas para la mayor parte de casos de uso, donde solo tendremos que configurar los sistemas adecuadamente y tendremos herramientas brutales para el análisis a alta y baja granularidad de lo que ocurre en nuestro negocio. 

Vamos a volver a repetir la historia, esta vez integrando el camino con el stack de analítica de Google, que se llama Google Marketing Platform.

Los usuarios generan interacciones, esas interacciones se traducen a datos. 

El envío de datos, lo programan los desarrolladores el 100% de las ocasiones y los equipos de analítica esperamos a recibirlos en el Data Lake. En este caso, si tenemos una aplicación iOS, Android o incluso Web, los datos se envían directamente a Firebase.

Firebase & Google Tag Manager

Firebase será el SDK que nos permita enviar datos de las interacciones. Lo integran en la App los desarrolladores, "trackeando" todas las ventanas y botones que soliciten los analistas digitales.

A su vez, los desarrolladores integrarán un código en la App para que Google Tag Manager esté a la escucha de los eventos que se envían con Firebase.

En caso de ser una aplicación Web, también tenemos la opción de integrar Google Tag Manager directamente y no pasar por Firebase. En este caso detectaremos las interacciones directamente.

En Google Tag Manager configuraremos todas aquellas etiquetas, disparadores y variables que tengan sentido y contexto para negocio o para el análisis del producto. Haremos por ejemplo que cuando un usuario haga clic en un botón, esa interacción se envíe a Google Analytics.

Base de datos Analítica: Google Analytics

En Google Analytics tendremos a nuestra disposición decenas de cuadros de mando analíticos, que configurados adecuadamente nos darán mucho poder de análisis.

Pintando los datos

A través de Data Studio podremos crear cuadros de mando, de forma muy sencilla y directa.

Este Stack de Google tiene dos versiones, la gratuita con limitaciones y la 360 que es de pago.

Os iré explicando en siguientes posts este nuevo mundo, así como las limitaciones con las que vaya encontrando, porque tampoco es un sistema perfecto. Lo que sí os puedo decir, es que el sistema tradicional para realizar análisis era más rígido e implicaba más tiempo de implementación.

La aventura ha comenzado, nos leemos en siguientes posts!