Making Science es una consultora integrada de marketing y tecnología, que se enfoca en dar soluciones a los clientes en el área de transformación digital, ofreciendo estrategias 360, para optimizar recursos y maximizar el impacto en el negocio. Trabajan áreas como SEO, Social Media, Advertising, UX, Data; así mismo desarrollan tecnología propia.

Beneficios de Google Analytics 4

Según Nicolas, GA4 presenta un modelado de datos mejorado que permite una recopilación más completa y precisa; ya que en lugar de basarse en las cookies y sesiones, lo que hace es utilizar eventos y parámetros personalizados para poder recuperar información sobre los usuarios.

Para Making Science es importante la medición y tener una data fiable; por lo tanto, cuentan con un equipo de expertos en áreas de analítica digital que acompañan a los clientes independientemente de su madurez digital.

“Aquí es clave también nuestro partnership con Google, somos reseller partners y service partners de Google. La idea es construir un entorno de datos global y escalable, especialmente ahora que es tan importante aprovechar el poder de los datos; conseguir seguridad y privacidad dentro de una arquitectura y aprovechar esa información para potenciar el negocio” explicó Fernando, Country Lead de Making Science.

¿Cómo funcionan las audiencias predictivas de GA4?

Las audiencias predictivas son de las nuevas funcionalidades que tiene Google Analytics 4, estas le permiten a las empresas identificar y llegar a usuarios con características similares a los usuarios que ya han interactuado con un sitio web o aplicación; por lo tanto esto ayuda a las empresas a identificar segmentos de audiencias y llegar a un nuevo alcance de conversión, y así llegar más allá.

GA4 : Machine Learning y la Inteligencia Artificial

Cuatro pilares en los que GA4 utiliza técnicas de aprendizaje automático e Inteligencia Artificial:

1. Análisis de usuarios: funciona para comprender mejor cómo los usuarios interactúan con el sitio web o la aplicación, es decir, audiencias predictivas.
2. Modelado de datos: proporciona información más precisa sobre el comportamiento del usuario. Esta funcionalidad utiliza algoritmos de aprendizaje automático para predecir el comportamiento del usuario en función de los datos disponibles y así proporciona una imagen completa de la actividad del usuario.
3. Métricas de análisis predictivo: estas métricas pueden ayudar a las empresas a identificar patrones de tendencias en el comportamiento del usuario y tomar medidas proactivas para mejorar la experiencia del usuario.
4. Insights: están basados en aprendizaje automático, y ayudan a las empresas a comprender mejor las necesidades y comportamientos de los usuarios.

Durante el podcast también conversamos sobre cómo se enfrentan las marcas al Sunset de Universal Analytics y a la adaptación de sus estrategias de marketing digital acordes a las nuevas regulaciones de privacidad. Así como la manera en la que las compañías pueden gestionar el dato histórico que tienen en Universal Analytics con la transición a GA4

“Con nuestro equipo de expertos en data y las demás áreas, podemos garantizar a nuestros clientes que estos datos no se van a perder, podemos hacer una recopilación y un manejo de datos adecuado para que podamos seguir trabajando a la mano con los productos de Google, en este caso GA4, sin necesidad de comenzar de cero” afirmaron los expertos.

También le puede interesar: Podcast: Perspectivas de la salud mental desde la comunicación y los Influencers en Latinoamérica con Silvia Martins - Ep. 80