Lavorare con Google Analytics è una vera e propria guida.

300 pagine di informazioni teoriche ma anche decisamente pratiche, fino ad arrivare al codice necessario a svolgere le attività spiegate nelle pagine.

Perché considerare l’acquisto di questo manuale?

Sicuramente per affrontare al meglio la transizione a GA4, con tutte le novità che questo nuovo sistema porta rispetto a Universal Analytics.

Introduzione a GA4

La principale differenza tra questi due sistemi sta nel modello dati, che è stato sviluppato per offrire maggiori semplicità, velocità, flessibilità.

Il cuore pulsante del nuovo sistema sono gli Eventi.

Come viene raccontato nel libro, le nuove integrazioni cloud (GCP) non segnalano solo cosa è successo ma influenzano anche ciò che accadrà.

L’autore stesso, nelle prime pagine, specifica che sebbene il manuale descriva dettagliatamente concetti e tecnologie rilevanti per le integrazioni GA4, il vero punto di svolta sta nell’implementazione di alcune applicazioni.

A tal proposito sono stati sviluppati casi d’uso per calare nella pratica le spiegazioni teoriche.

Prima dello strumento, il giusto ambiente

Come ogni roadmap che si rispetti, nel libro troviamo alcune specifiche sul coinvolgimento corretto dei team che devono supportare il progetto.

Infatti, come spesso capita con le applicazioni tecnologiche, per avere il giusto supporto è necessario dimostrarne:

• valore commerciale (tempo risparmiato, per esempio)
• l’applicabilità in base alla maturità digitale dell’azienda
• il successo, mostrando case history

Acquisizione e archiviazione dei dati in Google Analytics

Dopo un’introduzione alla creazione dell’architettura dei dati, il libro entra nel dettaglio rispetto a due tematiche fondamentali:

• acquisizione dei dati
• archiviazione dei dati

L’invito, a livello di acquisizione, è quello di eliminare i silos di dati e configurare al meglio gli eventi, lavorando anche con l’integrazione di Tag Manager).

Ma non ci fermiamo qui: abbiamo anche un dettaglio sull’esportazione dati da GA4, con un focus su BigQuery SQL, e un’analisi di Google Cloud Storage per l’archiviazione dei dati.

Modellazione dei dati e segmentazione in Google Analytics

Una volta stabilito come ottenere e immagazzinare i dati, si passa alla parte di modellazione.

Troviamo quindi dettagliati, per esempio, i modelli d’attribuzione che si possono scegliere (incluso quello data driven, più predittivo). 

Ho trovato molto interessante il focus sulla segmentazione e sui possibili utilizzi dei segmenti di pubblico creati su GA4 per interagire, per esempio, con Google Optimize e per fornire contenuti diversi a diversi segmenti di pubblico (A/B testing).

Casi d’uso: esempi pratici di applicazione di GA4

Come accennato all’inizio, il libro si conclude con casi d’uso pratici utili a inquadrare meglio le novità di GA4 e gli step da seguire per una corretta integrazione. I casi d’uso presentati fanno riferimento a:

• Acquisti predittivi
• Segmentazione del pubblico
• Previsioni in tempo reale

Lavorare con Google Analytics è un libro tecnico, e come tale va trattato: è scritto da uno sviluppatore e contiene quindi riferimenti utili a un pubblico simile. 

Questo manuale è particolarmente consigliato per Analytics Specialist, perché introduce le novità del sistema con casi pratici e screenshot utili a configurare al meglio lo strumento.