Entre las distintas posibilidades que Google Analytics nos ofrece para conectar y disponibilizar nuestra información offline en la misma plataforma, una de las formas más simples y sencillas posiblemente sean los Data Import.

Si bien es una funcionalidad súper amplia que nos permite desde crear (importando) nuevos hits hasta reemplazar información de hits ya recolectados, en esta nota en particular abordaremos los Data Imports como una forma de cargar información de los usuarios, por lo cual profundizaremos específicamente en los Data Import con datos de usuarios.

A partir de ellos, posteriormente podremos crear segmentos y audiencias para clasificar a usuarios que nos resulten de interés, permitiéndonos potenciar al máximo nuestros análisis, o incluso accionar sobre determinados grupos usuarios tanto con publicidad a través de DV360, como con personalizaciones dentro del sitio a través de Optimize.

1. Caso de Uso

Vamos a ver un ej

Supongamos que queremos hacer una campaña en nuestro propio sitio para que nuestros usuarios morosos se adhieran a débito automático en el pago de su servicio, ofreciéndoles un descuento por hacerlo. Es decir, queremos identificarlos cuando se loguean y personalizar el sitio para mostrarles un banner o un modal, o publicidad a través de DV360, sólo a ese grupo de usuarios. El problema es: nosotros sabemos por medio de nuestro CRM qué usuarios son morosos, pero no podemos identificarlos cuando se loguean en el sitio.

Una solución para ello puede ser un Data Import. Lo que haremos justamente es sacar de nuestro CRM el User id de ese grupo de usuarios, crear una columna con un valor que nos permita identificarlo (por ejemplo, Clientes Morosos que tome siempre el valor “Moroso”), e importar ese valor que creamos para todos los usuarios en una nueva custom dimension. Teniendo esta información en GA y utilizando dicha custom dimension, luego podremos estudiar comportamientos, crear segmentos y audiencias exportables a Optimize y DV360.

Pasos a seguir a grandes rasgos

Es importante destacar que estos datos pueden provenir tanto de nuestro CRM, como de un equipo de BI interno o de un análisis a través de BigQuery, pero es información que a priori no disponemos en la plataforma de Google Analytics, y que sin embargo, nos permitirá identificar a los usuarios en el mismo sitio. 

Pero entonces, ¿cómo se hace esta carga de datos? 

2. ¿Cómo hacer un Data Import?

Una vez que conocemos la información que queremos importar a GA y pudimos armar una base de datos con la misma, podemos proceder a su carga. 

Todo el proceso se lleva a cabo principalmente desde la solapa de “Admin” de Google Analytics en la columna de definiciones a nivel propiedad.

Data import en GA

2.1 Custom Dimension

Crear una Custom Dimension será el primer paso, esto habilitará un campo que contenga la información que carguemos, en este caso, que permita identificar a los usuarios con mora. Utilizaremos un nombre que sea fácilmente reconocible para todos los usuarios que queremos identificar, por ejemplo “Clientes Morosos”. En este caso definimos el alcance (scope) de la dimensión como “User”, considerando el tipo de información en cuestión y el análisis que se quiere llevar a cabo (la misma información se puede cargar con distintos alcances dependiendo del estudio que se quiera realizar).

2.2 Formato del archivo a cargar

Con la dimensión creada, queda un último paso previo a cargar la información. Habrá que arreglar el formato de la base a subir para que respete las condiciones de GA. El archivo debe tener dos columnas: la primera será el listado de todos los valores de User Id a través del cual identificamos al usuario funcionando como “key”, mientras que la segunda poseerá el valor que le queremos cargar a cada usuario en la nueva custom dimension. De esta manera, utilizando el índice de las dimensiones en cuestión, armaremos un .csv con el siguiente formato:

Ejemplo de CSV para Data Import

El encabezado de las columnas deberá ser: “ga:userId” (key) y “ga:dimensionY” (data import). El primer título hace referencia a la dimensión “User Id” que debe estar previamente implementada en Google Analytics, y en este caso la usaremos como referencia a los usuarios a los cuales se les agregará nueva información, mientras que Y será el valor del índice de la dimensión personalizada que fue recientemente creada para que contenga esta nueva información. En este ejemplo “ga:dimension17” señalará el nuevo campo “Clientes Morosos”. De esta forma, completando con el valor deseado para cada UserID, estará listo el archivo para ser cargado (los UserID que no aparezcan en este archivo no mostrarán información en este campo). Si uno quisiera, GA permite utilizar también como “key” una dimensión personalizada, en cuyo caso se reemplaza el primer encabezado por “ga:dimensionX”, donde X hace referencia al índice de la dimensión personalizada que servirá de referencia para anclar información.

Vale aclarar que si uno quisiera armar diferentes grupos a partir del mismo Data Import eso no implicaría ningún problema. Simplemente se trata de asignar distintos valores a la custom dimension en la que estamos cargando la información para luego tomar los usuarios que queramos tomar con los filtros del segmento o audiencia que construyamos más adelante.

2.3 Crear el Data Import 

Con la base lista para ser cargada, solo queda dirigirse a la sección “Data Import” y crear un nuevo Data Set. Según las características de la información en cuestión, habrá que elegir el tipo de información que estamos cargando, en este caso “User Data”. Al momento de elegir el comportamiento de la nueva información en el tiempo podemos utilizar “Query time”: la data cargada se procesará al momento de cargar los reportes, pudiendo verla en fechas anteriores a la carga, en lugar de comenzar a asignar los valores de la dimensión desde la fecha de carga hacia adelante (“Processing time”). Luego habrá que seleccionar un nombre para el Data Import (lo recomendable es mantener un nombre claro para identificar rápidamente qué información contiene cada Data Import y los archivos asociados) y seleccionar las vistas donde queramos habilitar su visualización. Finalmente, especificar el schema de la carga: cuál será la CD que funciona como key y cuál será a la que se le agregará nueva información (son las dos dimensiones que especificamos previamente en el .csv). Luego de esto: guardar el data import.

Paso a paso del Data Import

2.4 Carga del archivo

El último paso del proceso será cargar el archivo. En el Data Set recién creado queda seleccionar “Manage uploads” para cargar el archivo que ya hemos dejado preparado para asignar a los usuarios que han tenido mora el valor “Sí” en la Custom Dimension “Clientes Morosos”. 

Cuando el archivo termine de cargarse, Google Analytics mismo nos validará si la carga fue correcta o tuvo algún error. En general, en caso de error, se puede acceder a una descripción del problema, que usualmente puede ser un problema de formato del CSV, el formato de algún registro del mismo, o un error de la estructura de los encabezados que describimos.

3. Funcionalidades

¡A esta altura ya deberíamos tener la información correctamente importada! Pero si como nosotros son un tanto escépticos y prefieren verificar la carga, se puede construir un segmento filtrando a los usuarios por el valor que toman en la nueva custom dimension (como se muestra en la siguiente imagen). Si el segmento contiene usuarios es porque lógicamente el data import funcionó correctamente. 

Cómo crear el segmento en GA

Pero esto no sólo nos permitirá verificar la correcta carga del Data Import, sino también aprovechar todas las ventajas de tener identificado a un grupo de usuarios a través de un segmento. Podremos utilizarlo para realizar un análisis profundo del comportamiento de estos usuarios, pudiendo incorporarlo en todos y cada uno de los reportes de GA que queramos, con fechas previas o posteriores a la del data import, comparando sus métricas y resultados contra las del resto de los usuarios o contra otros segmentos específicos. Asimismo, el segmento puede ser importado en Data Studio para filtrar los chart que hayamos construido para este grupo de usuarios en particular.

Por otro lado, como hemos mencionamos en la introducción y siguiendo el objetivo de este Data Import en particular, también podemos crear una audiencia para compartir con DV360 u Optimize. Esto lo haremos con la misma condición que el segmento anterior y agregando como destino de la audiencia a las herramientas en cuestión como podemos ver en la siguiente imagen. 

Cómo crear la audiencia para DV360 u Optimize

Esto nos permitirá personalizar el sitio o correr pauta exclusiva para este grupo de usuarios, ya sea para que tengan una mejor experiencia en el sitio, o para sugerirles que se suscriban al débito automático con un banner o publicidad personalizada.

Hasta aquí entonces vimos cómo realizar un Data Import y algunas de las potencialidades que nos puede llegar a brindar como herramienta de carga de información e identificación de usuarios. Sin embargo, se nos abre una infinidad de posibilidades para seguir explorando y descubriendo.

Esperamos que les resulte de utilidad y les invitamos a comentar, compartir y criticar. 

AUTORES:
Ezequiel Lorenzo
Joaquín Eidlicz