Muchos periódicos, incluso aquellos con acceso a una variedad de herramientas de medición, continúan dependiendo de Google Analytics como una pieza clave para comprender su audiencia y evaluar el impacto de su contenido. Con la transición de Universal Analytics 360 (UA360) a Google Analytics 4 (GA4), la industria de la publicidad digital enfrenta un cambio significativo.
No se trata simplemente un cambio de software, sino una transformación hacia un enfoque de medición predictiva impulsado por la inteligencia artificial (IA), que presenta tanto oportunidades como desafíos para los medios de comunicación.
La transición de UA360 a GA4 es más que una actualización tecnológica; es una evolución hacia un enfoque más avanzado y sofisticado en la medición de la audiencia. Carl Fernandes, responsable de plataformas de datos y medición de Google para Europa, Oriente Medio y África, enfatiza en una reciente publicación que esta transición requiere un cambio profundo en la mentalidad y las estrategias de los equipos de marketing y análisis de datos.
Según Fernandes, para aprovechar al máximo las capacidades de GA4, no basta con adoptar la nueva herramienta. Se debe reconfigurar su enfoque hacia la recolección, análisis y utilización de los datos, poniendo un énfasis particular en los datos propios, aquellos recopilados directamente de su audiencia con su consentimiento.
Los datos propios se han convertido en el recurso más valioso para los medios de comunicación, en un entorno donde las normativas de privacidad son cada vez más estrictas y las cookies de terceros están en proceso de desaparición.
Para los periódicos, desarrollar y consolidar una base sólida de datos propios es esencial para mantenerse competitivos. La experiencia de Invia, un agregador de viajes checo, destaca cómo una estrategia robusta basada en datos propios permite una medición más precisa y reduce la dependencia de tecnologías como las cookies, que están siendo limitadas por nuevas regulaciones.
Invia, junto con la agencia Optimics, ha demostrado que al asignar un ID único a los usuarios que consienten, se puede consolidar información valiosa y hacerla más manejable y precisa para la medición.
Integración de los datos propios en GA4
Una vez que los periódicos han consolidado sus datos propios, el siguiente paso es integrarlos eficazmente en GA4. Este proceso es fundamental para mejorar la precisión de la medición y la atribución de resultados. Invia, por ejemplo, implementó la etiqueta de Google para recopilar datos propios con consentimiento, lo que les permitió asociar estos datos con cuentas iniciadas en sesión, proporcionando una visión más detallada del recorrido del usuario.
Esto no solo les permitió mejorar la precisión de la medición de conversiones, sino que también les ayudó a aumentar las compras en línea en un 13%.
Además, la capacidad de segmentar audiencias de manera más específica, basada en datos propios, ha permitido a Invia optimizar la asignación de recursos de marketing. Esta estrategia es igualmente aplicable a los periódicos, que pueden usar sus datos para identificar audiencias clave y dirigir sus campañas publicitarias con mayor precisión.
La adopción de la IA para la medición predictiva
Con una base sólida de datos propios integrada en GA4, los periódicos están en una posición privilegiada para adoptar la medición predictiva basada en IA. La medición predictiva permite a los medios anticiparse a los comportamientos de su audiencia, lo que representa un cambio significativo respecto a la medición tradicional, que se centra principalmente en la evaluación del rendimiento pasado.
El caso de Bonprix, una tienda alemana que ha implementado modelos predictivos en tiempo real, ilustra cómo los medios pueden aprovechar también la IA para transformar sus procesos de medición.
Con la ayuda de la agencia Trakken, Bonprix desarrolló un sistema que utiliza una menor cantidad de datos para generar predicciones precisas, como la probabilidad de compra o el valor de por vida del cliente. Este sistema se basa en la recolección de datos propios en GA4, que luego se integran en un modelo de BigQuery diseñado a medida.
Esta información se utiliza para enriquecer continuamente el análisis predictivo, lo que permite a Bonprix ajustar sus estrategias de marketing en tiempo real y podría ayudar a los periódicos tanto a ofrecer información personalizada como a lanzar propuestas de suscripción dinámicas.
Alejandro Marruedo, asesor de analítica digital en Trakken, subraya que las métricas predictivas, que no requieren configuraciones complejas, pueden aplicarse a casos prácticos más avanzados.
Recomendaciones prácticas para la transición a la medición predictiva
Para que los periódicos se adapten con éxito a esta nueva era de medición, es crucial que sigan una serie de pasos estratégicos, según recuerda Fernandes:
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- Realizar una auditoría de datos: es fundamental evaluar los métodos actuales de recolección de datos y asegurarse de que los datos propios se recojan exhaustivamente y con el consentimiento adecuado de los usuarios. Esta auditoría permitirá identificar brechas y áreas de mejora en la estrategia de datos.
- Integrar datos propios en GA4: aprovechar herramientas como la etiqueta de Google y las conversiones mejoradas para optimizar la precisión de la medición y la atribución de conversiones. Esta integración es clave para obtener una visión más completa y detallada del comportamiento de la audiencia.
- Implementar la IA para la medición predictiva: colaborar con expertos en analítica para desarrollar y aplicar modelos predictivos que permitan anticipar las necesidades y comportamientos de la audiencia. Esto no solo mejora la capacidad de los periódicos para segmentar y personalizar su contenido, sino que también optimiza la efectividad de sus campañas publicitarias.
- Revisar regularmente la estrategia de gobierno de datos: mantener una estrategia de datos que sea ética, eficaz y alineada con las normativas de privacidad es esencial para la sostenibilidad a largo plazo. Los periódicos deben asegurarse de que sus prácticas de gestión de datos estén actualizadas y que se mantengan alineadas con las mejores prácticas y regulaciones en evolución.
- Compartir insights con otros equipos: fomentar una cultura de datos dentro de la organización, donde las estadísticas obtenidas se compartan con otros equipos para informar la toma de decisiones y la elaboración de estrategias. Esto asegura que toda la organización esté alineada en el uso de datos para mejorar tanto la producción de contenido como las estrategias publicitarias.
