Cómo enriquecer sus datos de supervisión de Google Tag Manager con una nueva integración de Google Analytics

El año pasado, nuestro experto favorito en Google Analytics y Google Tag Manager, Simo Ahava, escribió un gran artículo en su blog sobre Cómo crear un monitor de Google Tag Manager. Esta herramienta es extremadamente útil para desbloquear las estadísticas sobre los incendios de etiquetas del sitio de varios empujes de eventos dataLayer.

Muchos puntos de datos cruciales utilizados para la activación y la medición dependen del éxito de los envíos de dataLayer. Hemos realizado algunas actualizaciones en el marco del monitor de Google Tag Manager de Simo que nos han permitido unir datos con Google Analytics. Estas actualizaciones nos ayudan a desbloquear la capacidad de identificar tendencias y patrones de problemas de estabilidad en dispositivos, navegadores y sistemas operativos que pueden afectar negativamente a los envíos de dataLayer. Para los profesionales del marketing que luchan contra la fuga de datos, esto es una GRAN GANANCIA.

Hemos estado retocando

Exploremos las diversas adaptaciones que hemos realizado a la metodología de Simo para unir los resultados de la herramienta de supervisión de Google Tag Manager con un conjunto de datos de Google Analytics en BigQuery, y lo que estas capacidades mejoradas significan para los profesionales del marketing. La unión que hemos creado enriquece los datos recopilados a través de la herramienta de supervisión de Google Tag Manager con puntos de datos de Google Analytics como el dispositivo, el navegador y el sistema operativo, información crucial para comprender las tendencias y los patrones que afectan al rendimiento.

Este artículo proporciona una visión general de cómo la adición de una nueva métrica a su conjunto de herramientas de análisis puede ayudarle a medir la estabilidad de su implementación de análisis. Si está interesado en profundizar en los detalles o en discutir casos de uso reales, póngase en contacto conmigo.

CONFIGURACIÓN TÉCNICA

Existen algunos requisitos previos que deben cumplirse antes de unir los datos de una herramienta de supervisión de Google Tag Manager con los datos de Google Analytics:

• Implementación previa de la herramienta de supervisión de Simo (utilice su guía para empezar)
• Acceso a Google Tag Manager
• Acceso al proyecto Google Cloud Platform
• Exportación de Google Analytics 360

Aquí puede ver un diagrama de arquitectura que muestra la Herramienta de monitorización de Google Tag Manager integrada con Google Analytics:

La salsa secreta

El equipo de MightyHive Data Science ha diseñado una serie de actualizaciones de la herramienta de monitorización de Simo para proporcionar datos mejorados y perspectivas de diagnóstico, incluidas actualizaciones de la plantilla de la herramienta para capturar el ID de cliente de Google Analytics, lo que nos permite unir conjuntos de datos de Google Analytics BigQuery. Nuestro equipo también se dio cuenta de que, para conectar entre sí todos los eventos de una página determinada, era necesario establecer un identificador único universal (UUID) mediante una nueva etiqueta HTML personalizada.

Con la plantilla actualizada de la herramienta de monitorización y el conjunto de etiquetas UUID, el equipo actualizó la función Cloud y creó un esquema de tabla BigQuery para la herramienta mejorada utilizando tres campos adicionales: ga_client_id, event_id y urlpath.

Si desea un desglose más detallado de las etiquetas HTML personalizadas que hemos utilizado, la configuración clave de Google Tag Manager y fragmentos de código para las actualizaciones de la plantilla, envíeme un correo electrónico.

¿Qué aspecto tiene en la vida real?

Un cliente, llamémosle Empresa X, publicó una nueva versión de su sitio web alrededor del 3 de agosto. Una vez que el sitio actualizado estuvo activo, la Compañía X notó que el evento gtm.load dataLayer push comenzó a dispararse más tarde, o en algunos casos no se disparaba. Como varias etiquetas estaban configuradas para dispararse en gtm.load, esas etiquetas se dispararon con menos frecuencia después del lanzamiento.

Este tipo de interrupciones en el seguimiento son la pesadilla de un vendedor. ¿Falló la etiqueta? ¿Alguien publicó una actualización con código defectuoso o sin el importantísimo push de dataLayer? ¿Se produce la interrupción en un dispositivo, navegador o sistema operativo concreto? Estas y otras preguntas pueden llevar a una búsqueda inútil, frustrante y lenta, por no hablar de la pérdida de datos hasta que se solucione el problema.

Cálculo de la tasa de carga de Google Tag Manager

Para solucionar el fallo de la empresa X, utilizamos una nueva métrica: Tasa de carga de Google Tag Manager. Hemos calculado la tasa de carga utilizando la siguiente fórmula sencilla:

Supongamos que la empresa X tiene un evento dataLayer de confirmación de pedido que se produce después de gtm.js. Al cambiar gtm.load por el evento dataLayer de confirmación de pedido, la empresa X obtiene su tasa de carga de confirmación de pedido.

BIGQUERY CONSULTA DE TASA DE CARGA DEL GESTOR DE ETIQUETAS DE GOOGLE

La consulta de tasa de carga de Google Tag Manager calcula la tasa de activación en la siguiente agrupación:

• Categoría de dispositivo: categoría de dispositivo proporcionada por Google Analytics (escritorio, tableta, móvil)
• Navegador del dispositivo: navegador del dispositivo proporcionado por Google Analytics (Chrome, Safari, Firefox)
• Ruta de la página: página en la que se produjo el evento
• Recuento de cargas: recuento de eventos gtm.load
• Recuento de JS: recuento de eventos gtm.js
• Índice de carga de GTM: recuento de cargas / recuento de JS

Este es el resultado de la consulta:

En este ejemplo, utilizando nuestra consulta BigQuery Google Tag Manager Load Rate, podemos ver rápidamente que la página de inicio de la empresa X, o "/", tiene la tasa de carga más baja con un 91%. Esto significa que el 9% de los gtm.loads de la página de inicio no se activaron, lo que significa que el 9% (!!!) del tráfico puede quedar sin rastrear.

Mejor información, soluciones más rápidas

Nuestras actualizaciones de la herramienta de supervisión de Google Tag Manager ayudan a eliminar algunas de las conjeturas de la ecuación mediante la automatización de una solución que audita los disparos de dataLayer para diagnosticar rápidamente los problemas a medida que surgen. Al aprovechar nuestra versión de la herramienta complementada con los puntos de datos de Google Analytics, la empresa X pudo detectar rápidamente un fuerte descenso en las tasas de activación tras el lanzamiento en Chrome y Firefox, mientras que Safari no se vio afectado. Un diagnóstico rápido y definitivo ayudó a la empresa X a solucionar el problema rápidamente, reduciendo la fuga de datos y reforzando su configuración analítica contra futuros problemas.

Se acabó la fuga de datos

En los casos de uso de análisis avanzados, la solución de problemas y el diagnóstico pueden acaparar una cantidad desmesurada de tiempo y recursos, con el consiguiente riesgo de fuga masiva de datos hasta que se resuelva el problema. Ahora que podemos unir la información de la herramienta de supervisión de Google Tag Manager con los conjuntos de datos de Google Analytics, podemos determinar con precisión cuándo y dónde fallan las inserciones de dataLayer y en qué dispositivos, navegadores y sistemas operativos. Para los profesionales del marketing, esto significa horas, días o incluso semanas de tiempo ahorrado y una pérdida mínima de datos.