The Relevant Show Episodio 10 – Conoce el nuevo Google Analytics 4 o GA4 y su nuevo paradigma de medición omnicanal

Resumen del Capítulo

1. GA4 es la nueva versión de Google Analytics: GA4 pretende cambiar el paradigma de la medición y seguimiento de usuarios en canales digitales, tanto online como offline, ofreciendo una herramienta gratuita y conectada con la plataforma publicitaria de Google.
2. La analítica digital es esencial para los negocios: La analítica digital mide cuantitativa y cualitativamente el comportamiento de los usuarios en canales digitales, detectando patrones y oportunidades de mejora para optimizar la experiencia del usuario y los resultados del negocio.
3. GA4 se adapta a la privacidad y la omnicanalidad: GA4 responde a las demandas de mayor privacidad y la necesidad de una medición omnicanal, permitiendo unificar datos de distintas plataformas y generar perfiles completos de usuarios, superando las limitaciones de la analítica en silos.
4. Implementar GA4 lo antes posible es crucial: Al no ser compatible con Universal Analytics, es importante comenzar a generar datos históricos con GA4 mediante el dual tagging, lo que permite tener un registro de información más amplio para comparaciones futuras.
5. GA4 ofrece personalización y mayor capacidad: GA4 permite una customización total de la interfaz, mayor capacidad de almacenamiento y procesamiento de datos, integración con Google BigQuery, y una mayor flexibilidad para crear audiencias, lo que facilita la personalización y optimización del marketing digital.

Transcripción

Veronica Traynor | 00:01.868
Buenas, buenas. Esto es The Relevant Show, episodio 10. Google Analytics es la herramienta de medición digital más popular del mercado y ha jugado un rol clave en impulsar la analítica en los negocios. Hoy Google nos presenta un nuevo Google Analytics conocido como GA4, el cual pretende cambiar el paradigma, y de esto vamos a hablar hoy, de medición y seguimiento de usuarios a través de distintos canales, tanto on como offline. Te contaremos de esto y más en este episodio. Te damos la bienvenida. Hola, hola, bienvenido mi querido Richard Johnson Johnson, ¿cómo estás?

Richard Johnson | 00:44.832
Muy bien, querida Verónica Treanor, encantado de estar en un nuevo episodio platicando lo que nos apasiona.

Veronica Traynor | 00:51.792
Total, que nos apasiona y que sos gran experto, gran experto en esto, así que es un gusto esta clase. Esto va a ser como una clase maestra, básicamente, básicamente. Vamos a empezar, así nos metemos de clavado en GA4. Contame en un tuit qué es la analítica digital y para qué sirve y cuál es el valor, así a partir de eso nos metemos en esta nueva versión y este nuevo cambio de paradigma. Contame.

Richard Johnson | 01:14.740
Sí, sí. Partimos con la pregunta básica, ¿qué es la analítica digital? Que le da contexto a lo que estaremos hablando hoy con este nuevo Google Analytics, pero en pocas palabras. La analítica digital es sencillamente esa disciplina que los negocios emplean para poder medir cuantitativa y cualitativamente El comportamiento de los usuarios que exhiben en nuestros canales digitales, con el objetivo, por supuesto, de determinar, de detectar patrones, de obtener oportunidades de mejora. Oportunidades de mejora que terminen en mejoras de la experiencia de nuestros usuarios y clientes, que por supuesto, no solo les genere mayor satisfacción, sino también una mejora en los resultados del negocio. Por lo tanto, la analítica digital, en poquitas palabras, es una brújula, querida. Nos va diciendo, ¿vamos bien? o nos vamos bien. ¿Vamos mal? ¿Dónde debemos pulir un poquito el camino que estamos recorriendo? En las distintas iniciativas de marketing digital, en el sitio, en la app, etc.

Veronica Traynor | 02:09.400
Maravilloso, maravilloso. Esto es sacarse la venda de los ojos, que normalmente es un gran mecanismo del ser humano, la negación y decir, bueno, mejor no miro, mejor no miro, mejor no veo. Entonces esto es sacarse la venda y decir, sí, mejor midamos, experimentemos y midamos. Lo cual es duro, es duro, pero…

Richard Johnson | 02:26.061
Totalmente, fíjate que el concepto de la venda de los ojos me encanta, De hecho me recuerda un concepto que también lo aplicamos mucho, que es la diferencia entre dos palabras, por ejemplo la casualidad versus la causalidad. Y tiene que ver con la venda en los ojos. Oye mira, nuestro sitio aumentó en un 2% la tasa de conversión. ¿Y por qué? La verdad no tenemos idea por qué aumentó la tasa de conversión, pero estamos felices. perfecto, me encanta que suba la tasa de conversión, pero me encantaría saber por qué, y más aún si fue por una acción nuestra. Por lo tanto, la analítica digital nos permite comprender…

Veronica Traynor | 03:01.090
O porque la competencia quebró.

Richard Johnson | 03:03.469
Claro, o porque la competencia quebró y generó que todo el mundo se nos viniera a comprar, porque hay poca oferta y obviamente subió la demanda a nuestro sitio. Entonces, ¿qué ocurre? Que lo que nosotros buscamos es el efecto de causalidad. Buscamos que a partir de una iniciativa nuestra… generemos cierto un efecto, causa-efecto, pero no que las cosas pasen por casualidad. La analítica digital en ese sentido, querida Vero, es muy importante para comprender esos efectos de causalidad. Acción que nosotros realizamos y la medición del impacto para determinar si está a la altura. de las expectativas y, por supuesto, que tenemos que mejorar. Me gustó el concepto, la venda en los ojos. Está bueno.

Veronica Traynor | 03:44.524
Maravilloso. Y la gran pregunta, bueno, una de las primeras preguntas es ¿cómo fue que Google Analytics llegó a la cima? ¿Qué hizo para llegar a la cima y cuándo fue esto?

Richard Johnson | 03:55.025
Sí, a ver, lo primero también poner cierto contexto. Cuando decimos a la cima, nos referimos que hoy día Google Analytics, como decías tú en la intro, es en lugar a dudas la herramienta más popular. Existen varias herramientas de analítica digital en la industria, muy buenas también, por cierto, que persiguen otros nichos. Por lo tanto, en este sentido, cuando hablamos de Google en la cima, es como porque es la más utilizada. Y en poquitas palabras, pero a quienes se acuerdan, sobre todo quienes llevaron mucho tiempo en la industria, partió Google Analytics cuando adquirió una herramienta que se llamaba Urchin en el año 2005-2006, que hacía una medición con otra metodología, que no vamos a entrar en detalle ahora. y que generó el golpe en el mercado, como se dice en el tema de fútbol, ¿cierto? Por primera vez se disponía una herramienta totalmente gratuita, ¿ok? Por lo tanto, al hacerla gratuita, muchos negocios tomaron el hábito de empezar a medir sus acciones, sus sitios web, con esta herramienta sin costo, y eso por supuesto que generó que muchos consultores, muchos profesionales, yo incluido, nos acercáramos a la analítica digital porque estaba al alcance de la mano. Ahora, lo importante, y en poquitas palabras, es que hoy día Google también es tan relevante por toda la conectividad que tiene con toda la plataforma publicitaria del mismo Google, que por supuesto es dentro de las más utilizadas en la industria. Entonces, esa conectividad, esa versión gratuita, ha generado que obviamente una adopción y un porcentaje del mercado bastante amplio respecto al uso de plataformas de analítica digital. Y esa es como la gran razón del liderazgo que hoy día pudiésemos señalar como Google. en toda la industria.

Veronica Traynor | 05:30.533
Maravilloso, maravilloso. Y, a ver, hablando de esta gran evolución que se hace con GA4, ¿Cuál es la restricción que venía teniendo esta versión de Google Analytics? Llamemos la inicial, bueno, esta gran versión inicial, no sé si llamarlo así. Pero, ¿qué es lo que hacía que ahora esto se rompe en el nuevo paradigma y se pasa a un paradigma diferente? ¿Cuál es el mayor cambio? ¿Cuál es la mayor evolución?

Richard Johnson | 05:59.577
Sí, y de hecho eso es lo que justifica un poco este episodio. ¿Por qué estamos hablando de esto? ¿Y por qué queremos hacerlo en un lenguaje lo más sencillo posible? No para analistas, sino para colegas de marketing digital y de negocios digitales. A ver, lo primero es que la industria ha estado evolucionando de una manera súper interesante. Quienes estamos y quienes somos parte de ella estamos como totalmente en éxtasis porque se vienen cambios tan interesantes que nos obligan a estar al día. Y dentro de aquellos que se vienen de manera importante están, el primero… El primero, dos cosas que pudiesen ser contradicciones en esencia, pero no lo son. Primero, esta fuerte tendencia de los usuarios, de la sociedad en general, por tener mayor privacidad de los datos. Esto lo hablamos de manera importante en el episodio 1 y 2 de este podcast, donde hablábamos del tema de la eliminación de las e-party cookies, el tema de las regulaciones. Pero bueno, justamente esas son las razones que hoy día están impulsando que distintas herramientas… tradicionalmente, digámoslo, basadas en cookies, estén pasando a un siguiente nivel. Entonces las restricciones que estábamos teniendo es que hoy día mucha de esta analítica no estaba a la altura un poco de esas expectativas de privacidad que los usuarios querían, en primer lugar. En segundo lugar, querida, y un aspecto súper importante, es que los negocios estábamos teniendo los problemas para poder hacer el seguimiento de aquellos usuarios que utilizaban nuestra app y nuestro sitio web. No podíamos de una manera sencilla comprender. el tipo de preferencia o por qué utilizaba la app o por qué utilizaba la web. Qué escenarios de uso empleaban para cada uno de los canales. Entonces, sin esa trazabilidad, es complicado saber cómo optimizar el journey. Aquí ya no hablamos solo de la optimización de la web o solo la optimización de la app. Hablamos del journey del usuario. Por lo tanto… Sí… La medición del Customer Journey requiere de una herramienta que nos permita hacer el seguimiento independiente si el usuario está usando la web o está usándola. Por lo tanto, la industria hoy día necesita mecanismos de medición y seguimiento totalmente omnicanales que reconozca al usuario sea donde sea que éste esté. Y esa era la principal restricción que estábamos teniendo con las herramientas de analítica más tradicional hasta hace cierto tiempo. La medición se estaba haciendo en silos. si lo ponemos ahí como el titular, ¿no?

Veronica Traynor | 08:30.465
Muy interesante. Entonces, se enfrenta, o sea, hay dos cosas que enfrenta este nuevo, o sea, que encara, no sé si se usa la palabra encarar en Chile, en México y en otros países, pero como que encara esta nueva versión de Google, que es tanto la privacidad de las personas, para estar acorde a todo el movimiento de privacidad que se viene, y a dejar de trabajar en silos justamente para nuestra gran palabra, la personalización. O sea, si queremos una experiencia personalizada, necesitamos entender cuál es cada uno de los pasos de cada una de las personas en los distintos canales. Pero es la persona haciendo, o sea, no la visita, no la visita anónima o no la visita, sino el ser humano que tiene su app, que tiene esto y que va… haciendo su journey, digamos, haciendo su viaje hasta comprar y recomprar y recomprar más, pero siendo una sola persona. Háblame un poco de esta diferencia entre, a ver, multicanalidad, omnicanalidad, soluciones unificadas. ¿Cuál es el mejor término para referirnos a esto? Sí,

Richard Johnson | 09:41.527
sí. A ver, no traeré los detalles, básicamente las diferencias específicas de cada uno, sino cuál es el… a ver, la filosofía de medición que queremos emplear acá, lo importante es que tengamos experiencias de medición digitalmente unificadas ¿ok? que tal, me encantó como lo dijiste el hecho de de una personalización ¿cierto? la personalización requiere la personalización en sí es la recomendación o es la adaptación de una experiencia en base a lo que sabemos del usuario eso está súper claro, por eso me encanta que hayas hecho alusión al concepto de personalización pero debajo De las experiencias personalizadas hay una capa de datos, por supuesto que está al servicio, de poder reconocer, identificar y poder segmentar a los usuarios para saber qué contenido, qué diálogo, qué oferta es la más adecuada. Entonces, ¿qué ocurre? Que no podemos pretender personalizar una experiencia si tenemos huecos, si tenemos baches en ese perfilamiento del usuario. No puedo omitir que Vero desde la aplicación me compró un par de jeans en la comunicación por email marketing recomendándole unos jeans. no puedo omitir que me acaba de comprar si yo le voy a sugerir un producto que no está considerando una compra recientemente hecha. Por lo tanto, este tema de Omnichannel, multicanal, yo prefiero llamarlo digitalmente unificado en esta primera etapa de medición, porque lo que nos interesa es conocer ese journey de Debero en el contexto digital, para luego poder integrarlo en el contexto más offline, que hoy día grandes tiendas, sobre todo en fashion, querida. no echar en nombres de marcas ahora, pero hay compañías que lo están haciendo estupendamente bien, siendo capaces de poder generar recomendaciones en el sitio. a partir de compras que has hecho en una tienda física. Pero nuevamente, hablamos de trazabilidad de la data, trazabilidad de ese usuario que comprando en distintos tipos de canales físicos o digitales termina armando un solo perfil. Google Analytics lo que está pretendiendo justamente es eso. Unificar todas esas piezas del puzzle.

Veronica Traynor | 11:49.115
Genial, pero ¿cómo va a integrar este GA4 lo que yo hago en la tienda física y además hago en la app y además hago en la web? ¿Cómo es esta integración?

Richard Johnson | 12:00.555
Sí, mira, yo creo que si entramos en tierra derecha con GA4, dentro de las principales, más que diferencias, dentro de los principales anuncios. está esa conectividad nativa y básicamente las mejoras que va a entregar Google en lo que respecta a la conexión con herramientas de almacenamiento y procesamiento de datos. Me explico. Google también tiene una plataforma llamada Google Cloud Platform dentro del cual se encuentra Google BigQuery. Google BigQuery es el almacén de datos, y en términos técnicos el data warehouse de Google, que hoy día quienes trabajamos en analítica empleamos para subir un montón de data, un montón de data, entre ellas la de Google Analytics, la de comportamiento web. Entonces, ¿qué ocurre? Que toda esta data de comportamiento web de Google Analytics se sube automáticamente a Google BigQuery. Google BigQuery viene siendo una especie de, llamémosle también técnicamente el Customer Data Hub. Este centro de datos del cliente que va a recibir los datos de Google Analytics, que va a recibir datos de campañas que estoy teniendo digitales, que va a recibir data de performance de email marketing, que va a recibir data de nuestro CRM. Y dentro de BigQuery estaremos en condiciones de empezar a jugar a la licuadora. Vamos a meter todos los datos en esta licuadora o batidora. Y el resultado es un hermoso smoothie de User360, ¿cierto? Un perfil de usuario mucho más completo, por supuesto, organizado y comprensible que nos va a permitir responder esas preguntas de ¿qué debiese ofrecerle a Vero en el próximo email considerando su patrón de comportamiento en la web, en la app y sus últimas compras en la tienda física? Esa es la manera en que hoy día Google pretende ofrecer a… compañías como la nuestra, Multiplica, que somos Certified Partners, ¿cierto? De Google Analytics, para poder trasladar esos beneficios a nuestros clientes y a los negocios.

Veronica Traynor | 14:10.867
Muy bien, muy bien. A ver, bajándolo súper a tierra, imaginemos que soy dueña de un supermercado. Bueno, dueña o…

Richard Johnson | 14:19.372
Bendita sea, bendita sea.

Veronica Traynor | 14:20.411
Trabajo en la parte de analítica de un supermercado.

Richard Johnson | 14:23.771
Una bendición que estés conmigo en este podcast.

Veronica Traynor | 14:25.671
Si soy la dueña estoy en casa, en realidad con mis perros. Pero, más bien, si trabajo en la parte de analítica en un supermercado, ¿qué hago? ¿Qué tengo que hacer? Además de llamar a Multiplica, obvio. Pero, ¿qué tengo que hacer?

Richard Johnson | 14:38.511
Ok, mira, mira, re buena pregunta. ¿Qué realmente es lo que importa en este episodio? A ver, lo primero es que Google efectivamente hizo el lanzamiento de GA4, de Google Analytics for Properties, ya hace un buen rato, ni siquiera 2021, fue el principio de… no recuerdo, mediados del 2020, y hay que considerar que es una herramienta, es una plataforma que está en beta, con todo lo que eso conlleva, es decir, una herramienta que está en un continuo desarrollo, lo suficientemente sólido como para pedirle al público que lo pueda utilizar, pero que al mismo tiempo todavía está por desarrollar muchas cosas para terminar siendo una herramienta ya en producción y, digámosla, totalmente funcional. ¿Por qué digo eso? Porque el lanzamiento de Google se hizo pensando en que los negocios puedan ir adoptándola lo antes posible. Cuando usted me pregunta, yo tengo un negocio que mido, un supermercado, una aseguradora, un negocio B2C, B2B, pero que mide y tiene su presencia digital. ¿Qué debiese hacer? Yo le sugeriría inmediatamente GA4ID es gratuito. Por lo tanto, le recomendaría empezar a implementar. GA4 de manera paralela a la medición que hoy día usted tenga. Insisto, es gratuita, sin costo. ¿Por qué? Porque en la medida que lo implementes lo antes posible, se empieza a generar data desde ya. Desde ya empezamos a generar data que nos va a permitir tener un histórico o un registro de información de mucho más tiempo. Voy a decir algo que creo que no se ha difundido mucho y que creo que es importante. a la luz de la información que tenemos, ¿cierto? Y en la comunicación con Google, y podré retractarme en próximos episodios si esto cambia, pero lo que sabemos es que la data… la data de Google Analytics actual, el que conocemos, que también se le llama Universal Analytics, no es compatible o no será compatible con el nuevo Google Analytics basado en GA4. Esta frase en sí ya justifica el por qué tenemos que lo antes posible implementar GA4, porque nuevamente al no ser compatibles, mientras antes la implementemos, más tiempo de data tendremos, más histórico de data tendremos para hacer nuestra medición a futuro en una comparación con el pasado. Eso es lo primero. Incluso esto se conoce como dual tagging o tagging o etiquetado dual. ¿Por qué? Porque va a… coexistir en nuestro sitio una medición con el Google Analytics actual o Universal Analytics y paralelamente la medición nueva con el nuevo Google Analytics basado en GA4 que no chocan, se complementan bastante bien pero esa es la principal recomendación implemente ahora ya llame ya para implementarlo dualmente me encanta me encanta,

Veronica Traynor | 17:35.094
súper interesante de ¿Qué más nos querés decir de todo esto? ¿Qué más? ¿Qué otra recomendación más les darías a las empresas?

Richard Johnson | 17:43.218
Sí, sí, hay varias cosillas bien interesantes. Sí, bueno, muy en línea con lo que decía de implementarlo lo antes posible, pero también empezar a experimentar lo antes posible. Algo que nos gusta, algo, la verdad, son muchas cosas que nos gustan de esta nueva versión de Google Analytics. Y nuevamente, sin caer en tecnicismo, para quienes somos analistas sabremos que, y lo decíamos en la introducción, que es un cambio de paradigma, porque ahora ya nos enfrentamos a un mundo que ya no mide sesiones, mide usuarios, y por debajo mide eventos. Pero sin entrar en el tecnicismo nuevamente, dentro de las cosas más fascinantes de Geo4 está el intentar democratizar el uso de la herramienta. Para quienes hemos utilizado el Google Analytics tradicional, nos encontraremos con un menú o una interfaz de uso estática, la misma para todos, el cual con el tiempo nos hemos ido familiarizando. Sin embargo, cuando queremos incorporar a colegas que no necesariamente son analistas, que necesitan ver un reporte, encontrar información en esta interfaz se hace un poco complejo. La solución de Google, ¿cuál ha sido? Una customización total de la interfaz a la medida del usuario de información. es decir, podemos darle una cuenta al encargado de marketing y de campañas, de manera que entre a su Google Analytics y vea los reportes que necesita ver, ¿cierto? Que pueda jugar, pueda hacer el insight, pero con los reportes que necesita ver. De la misma manera, nuestros amigos del equipo TI, damos reportes con una interfaz totalmente configurada para todo aquello que tenga que ver con performance, uptime de servicio, velocidad y tiempos de carga de las páginas, etc. En ese sentido, una customización total. de lo que vendría siendo la interfaz. Otro aspecto que también viene siendo súper interesante en este nuevo Google Analytics. es su tamaño y su enorme capacidad de almacenamiento y procesamiento. ¿A qué nos referimos? Con GA4 prácticamente vamos a tener una medición sin límites. De hecho, actualmente la versión de GA4 nos permite medir sin entrar en detalles de cuántos eventos voy a estar capturando. Esto implica que podamos medir más interacciones, podamos contemplar más data dentro de los reportes, pero que también podamos integrarnos con más herramientas, más plataformas, que nos permitan, por supuesto, llegar mucho más allá en esa, hace un rato decíamos personalización, pero en esa optimización de nuestro marketing digital. hay una mayor flexibilidad al trabajar con otras herramientas, no solo con las herramientas de Google, y que nos va a permitir actuar con una mayor agilidad y velocidad. Todo esto, por supuesto, hay distintos casos de uso, distintas situaciones de uso de Google Analytics 4 o Google Analytics for Properties, que nos van a ayudar, por ejemplo, poder resolver necesidades más sofisticadas de medición, ya lo decía, con esa integración con otras herramientas y mencionábamos Google BigQuery. En segundo lugar, vamos a poder, y esto me encanta, aumenta considerablemente la cantidad de audiencias que podemos crear en Google Analytics. ¿Qué es eso? Las audiencias dentro de Google Analytics es la capacidad que tenemos de poder segmentar a los usuarios según criterios. Déjame crear una audiencia. El típico ejemplo de audiencia es aquel, por ejemplo, de usuarios que dejaron un producto en el carrito y no compraron. Este ejemplo lo mencionamos en cada episodio. Bueno, dentro de Google Analytics lo puedes hacer. Luego podemos crear otra de usuarios que dejaron un producto en el carrito, pero que han visitado el sitio más de 20 veces en el último mes. Aquí hay una ansiedad importante. Esa es otra audiencia. Bueno, la capacidad de crear distintos tipos de audiencias se amplifica considerablemente. ¿Y por qué eso es importante? porque nos da mayor flexibilidad para utilizar esas audiencias en escenarios o iniciativas de marketing, en campañas, en personalización, en testing. Recordemos que dentro del ecosistema de Google tenemos un Google Optimize, esa herramienta de A-B Testing, que podremos integrarla con este nuevo Google Analytics. Y considerar esas audiencias para testear qué interfaz, qué comunicación, qué experiencia creemos que puede resultar mejor en una compra, en una conversión, pero nuevamente haciendo uso de esas audiencias que creamos dentro de Google. La verdad es que esa es la parte dentro de las cosas que más me gustan de este nuevo cambio, porque nos da más power, más powering para tener esa capacidad de tener múltiples audiencias dependiendo del momento del journey en el cual se encuentra el usuario. las audiencias de aquellos nuevos usuarios y cómo interactuamos con ellos. Las audiencias de usuarios recurrentes pero que no están comprando. Las audiencias de aquellos que nos compran ocasionalmente. Y las audiencias de aquellos usuarios más fieles con el lifetime value más alto y que vamos a estar trabajando con ellos para nutrir a nuevos usuarios con características similares. Por eso es importante tener la capacidad de poder tener más audiencias dentro de nuestra herramienta.

Veronica Traynor | 22:59.174
En fin,

Richard Johnson | 23:00.418
esos serían como aspectos más generales de este nuevo Google Analytics.

Veronica Traynor | 23:04.972
Voy a hacer un comentario más sobre la filosofía y el paradigma que me parece re interesante. A nivel evolución de la tecnología, ¿no? ¿Cómo estamos yendo de esta cosa medio de la Edad Media, donde ni siquiera se pintaban en los cuadros las caras de las personas? Porque no importan las caras de las personas. Bueno, son personas, X. A esta evolución donde sí se empiezan a pintar los rostros de las personas y cada una de las personas importa desde su individualidad, desde sus gustos, desde sus intereses. Entonces, esta evolución histórica también se ve en la tecnología. antes de ser una visita, de ser un usuario, pasa a ser a una persona, un individuo, que tiene una complejidad en todos sus canales, en toda su vida, y empezamos a captar esa complejidad para empezar a entender también, ah, cuando hicimos esto, reaccionó así, entonces, bueno, vamos a volver a hacerlo para que reaccione igual, ¿no? La vez pasada le ofrecimos esto y le gustó. o no le gustó y en función de eso empezamos a entender al otro desde individuo como individuo así que me parece muy interesante esta evolución de la tecnología y hacia donde estamos yendo básicamente entonces bueno la gran recomendación es empezar con la medición dual para quiero decir a nivel de próximos pasos de los negocios empezar con la medición dual para empezar a recabar datos dado que es incompatible la versión no sé la versión 1 o la versión 2 digamos o sea la versión actual sí la versión actual de Google Analytics son incompatibles con la versión nueva son son incompatibles por eso es necesario empezar a recabar datos para generar un buen histórico y empezar a hacerlo funcionar, hacerlo correr, básicamente.

Richard Johnson | 24:56.541
Sí, totalmente. Y déjame rescatar un poco la reflexión que hiciste. Totalmente de acuerdo. Esto no se trata de caras, sino de comportamiento. La industria va en una dirección, como ya lo decíamos en un principio, y recuerdo que quise dar una idea que me la salté. Que mencionábamos esta tendencia de… de la población, de la gente, ¿cierto? De la sociedad, de tener mayor privacidad. Pero, pero… con las mismas ganas de seguir recibiendo ofertas y experiencias personalizadas. Es decir, la industria quiere mayor privacidad, pero también quiere personalización. Por lo tanto, ahí está la delgada línea o el balance que tenemos que buscar y lograr para en un ecosistema en donde respetamos la privacidad del usuario, hay consentimiento de uso, hay transparencia y por supuesto hay un valor. digámoslo, de vuelta, un valor recibido y percibido por el usuario a la altura de la data que estoy entregando, mientras el negocio es capaz de poder entregar o individualizar esas experiencias porque es lo que el usuario busca. Trátame con mi nombre y apellido y dame lo que yo realmente estoy buscando. Si sabes tanto de mí, ¿por qué me das el mismo mensaje que le das a todos? Ese es como el mensaje, ¿no? Esa es como la reflexión. Ese balance es clave.

Veronica Traynor | 26:21.560
Me encanta, me encanta Bueno, gracias por esta clase maestra mi querido, un placer espero que a las personas que son personas a los individuos que nos están escuchando les haya gustado y déjennos un mensajito, todo lo que quieran siempre recibo por LinkedIn por correo nuestros correos son vero.multiplica.com y el tuyo mi querido es muy sencillo,

Richard Johnson | 26:47.845
Richard Johnson.multiplica.com

Veronica Traynor | 26:50.723
maravilloso para lo que nos quieran escribir nos vemos en el próximo episodio

Richard Johnson | 26:54.128
¿vale? sí, sí, y de hecho, y también el recordatorio cortito, antes que nos corten la señal este y todos los episodios los encuentran en diagonal relevant show le cortamos el D al principio relevant show para hacerlo más sencillo y por supuesto se encontrarán toda la serie de episodios que con nuestra querida Vero vamos comentando en cada ocasión, así que muchas gracias a todos por escucharnos y nos vemos la próxima.

Veronica Traynor | 27:24.368
Bye bye