In un’epoca in cui i dati guidano le decisioni aziendali, affidarsi esclusivamente all’interfaccia utente (UI) o all’API di Google Analytics 4 (GA4) può limitare la comprensione profonda del comportamento degli utenti e delle performance aziendali.
L’uso di BigQuery è ormai essenziale per superare queste limitazioni e ottenere insight realmente utili.
In questo articolo entriamo nel come. Se invece vuoi capire perché una base dati solida è fondamentale per l’analisi di marketing, trovi qui l’approfondimento completo.
Il divario tra le domande di business e le risposte di GA4
Molti professionisti si accontentano delle metriche predefinite offerte da GA4, come il numero di visualizzazioni di una pagina o il totale degli acquisti settimanali.
Tuttavia, le esigenze aziendali spesso richiedono analisi più complesse, come:
“Quanti utenti hanno visualizzato la pagina ‘Contattaci’, prenotato una chiamata entro 7 giorni e quanti di questi hanno portato a una vendita?”
“Qual è la percentuale di utenti iscritti a gennaio che hanno effettuato un acquisto entro 60 giorni, e come si confronta con i cohorti precedenti?”
“Quali categorie di prodotti generano acquisti ripetuti entro 90 giorni e qual è il tempo medio per il secondo acquisto?”
L’interfaccia di GA4, pur essendo utile per analisi di base, non è progettata per rispondere a queste domande complesse senza l’ausilio di strumenti avanzati come BigQuery.
Le limitazioni intrinseche di GA4
GA4 presenta diverse restrizioni che possono ostacolare un’analisi approfondita:
Pre-aggregazione dei dati: i dati vengono aggregati in modo da semplificare le analisi, ma ciò può nascondere dettagli importanti.
Finestra temporale limitata: le analisi sono spesso confinate a periodi di tempo predefiniti, rendendo difficile l’analisi di comportamenti a lungo termine.
Soglie di dati e campionamento: per garantire la privacy e le prestazioni, GA4 può applicare soglie che limitano l’accesso a dati granulari, specialmente per segmenti di utenti piccoli.
Logica di query rigida: le possibilità di personalizzazione delle query sono limitate, impedendo analisi più sofisticate.
Queste limitazioni possono portare i professionisti a formulare domande basate su ciò che lo strumento può facilmente fornire, piuttosto che su ciò che è realmente rilevante per il business.
Libertà di analisi con BigQuery
L’utilizzo di uno strumento come BigQuery, inoltre, ci rende totalmente liberi per sviluppare le analisi esattamente come vogliamo per raggiungere gli obiettivi che ci siamo posti.
La segmentazione degli utenti
La segmentazione degli utenti è uno degli esempi di libertà nell’uso dei dati per rispondere nel modo migliore alle domande di business.
Anche in questo caso GA4 mostra i suoi limiti:
- Non è possibile generare segmentazione cross-session
- Limiti nella personalizzazione della “logica”
- Campionamento dei dati nei report standard
Utilizzando BigQuery ed SQL, invece, si può andare in profondità nell’analisi del comportamento utente, identificare similitudini e patterns, identificare i visitatori di ritorno in modo preciso e molto altro.
BigQuery: la chiave per un'analisi avanzata
BigQuery, il data warehouse di Google, consente di superare le restrizioni di GA4 offrendo:
Accesso ai dati grezzi: possibilità di analizzare ogni evento e parametro senza pre-aggregazioni.
Flessibilità temporale: analisi su qualsiasi intervallo di tempo, senza le limitazioni delle finestre predefinite.
Query personalizzate: utilizzo di SQL per creare analisi su misura, adattate alle specifiche esigenze aziendali.
Integrazione con strumenti di BI: facile connessione con strumenti come Looker Studio per visualizzazioni avanzate.
Utilizzando BigQuery, è possibile rispondere a domande complesse e ottenere insight che guidano decisioni strategiche.
L'importanza di porre le domande giuste
Affidarsi esclusivamente a GA4 può portare a una visione distorta delle performance aziendali. È fondamentale porre domande che riflettano le reali esigenze del business, anche se ciò richiede l’uso di strumenti più avanzati.
BigQuery rappresenta una soluzione potente per chi desidera andare oltre le metriche superficiali e ottenere una comprensione profonda del comportamento degli utenti.
Conclusioni
Possiamo considerare GA4 come il punto di partenza che offre una panoramica utile delle metriche di base.
E l’integrazione con BigQuery è ormai essenziale per un’analisi approfondita e personalizzata.
Investire tempo e risorse nell’implementazione di BigQuery può trasformare il modo in cui un’azienda comprende e utilizza i propri dati.
FAQ
GA4 è sufficiente per osservare. BigQuery diventa necessario quando vuoi capire.
GA4 ti mostra cosa succede, BigQuery ti permette di studiare perché succede e come cambia nel tempo.
No. Serve quando i dati iniziano ad avere un valore strategico.
Non è una questione di volume, ma di profondità: quando vuoi confrontare, storicizzare, unire fonti diverse e costruire una vera base informativa.
La complessità non nasce da BigQuery.
Nasce quando si pretende di usare strumenti semplici per fare analisi complesse.
BigQuery non aggiunge confusione, rende visibile quella che già esiste.
No. GA4 resta uno strumento operativo e di osservazione.
BigQuery è il livello in cui i dati diventano patrimonio aziendale e non solo reportistica.
È uno strumento tecnico, ma non è pensato solo per tecnici.
È pensato per organizzazioni che vogliono smettere di dipendere esclusivamente da interfacce preconfezionate.
Domande come:
cosa succede davvero nel tempo ai miei utenti
come si comportano segmenti complessi
cosa cambia dopo una modifica strutturale
come collego dati di marketing e dati di business
Sono domande sistemiche, non solo operative.
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No. Serve per costruire una base dati comune:
CRM
ecommerce
advertising
analytics
sistemi interni
È il punto in cui i dati smettono di essere “di piattaforma” e diventano “dell’azienda”.
Pensare che sia uno strumento di reportistica.
In realtà è uno strumento di governo del dato.
Dalla definizione di cosa vuoi poter capire tra sei mesi.
Solo dopo si costruisce la struttura tecnica per renderlo possibile.