Tal y como ha anunciado Google, el próximo 1 de julio de 2023 Universal Analytics dejará de medir propiedades digitales en las cuentas gratuitas, mientras que en las propiedades 360 habrá un año más de recolección de datos, hasta el 1 de julio de 2024.
La inmensa mayoría de propiedades web ya habrán migrado a estas alturas, bien a Google Analytics 4 o bien a cualquier otra herramienta de medición.
Pero el paradigma que se abre ahora es, ¿Qué hacemos con los datos históricos que tenemos en Universal Analytics?
Según Google, para las propiedades estándar tendremos 6 meses más hasta que borren los datos históricos que tengamos guardados en Universal Analytics.
¿Qué opciones tenemos a día de hoy para almacenar los datos históricos de Universal Analytics?
De momento, Google no ha desarrollado ninguna solución para propiedades estándar de Universal Analytics, al contrario que con las propiedades 360º que sí pueden conectar con Big Query para guardar datos históricos de UA.
Para el resto, hemos encontrado varias soluciones para guardar los datos históricos de tus propiedades Universal Analytics. Y las vamos a plantear por orden de dificultad pero también por orden de calidad de guardado y consultas posteriores. Y te contaremos las ventajas e inconvenientes de cada método.
Opción 1: Descargar los datos
Como sabes, cualquier informe de Universal Analytics, bien sea predeterminado o personalizado se puede exportar a formato: csv, excel, google sheets y pdf.
Con este método has de decidir, qué informes, qué rango y granularidad temporal quieres e ir exportando.
Es importante que sepas que cuando cargas cualquier informe predeterminado o personalizado, el límite de filas predeterminado son 10, si se exporta el informe así solo exportará esas 10 filas de datos.
Deberás ampliar las filas en el desplegable “show rows”, este selector tiene un límite de hasta 5.000 filas.
Esto para los canales de tráfico a lo mejor no es un inconveniente porque no tendrás a lo largo del tiempo más de 20 filas, pero para el informe de Páginas o Landing Pages, sí.
Ventajas: sin coste directo a excepción del tiempo de producción de ir exportando informes y arreglando los datos ya que cuando exportas un informe desde Google Analytics esto es lo que obtienes:
Primero encuentras una tabla con la dimensión o dimensiones que tiene el informe y sus métricas.
Y abajo tienes una tabla con la fecha (según la granularidad elegida, días, semanas, meses) y la suma total de la métrica principal.
Lo puedes guardar así, pero te será más difícil llevarlo a un looker studio o similar y visualizar los datos.
Inconvenientes: los datos son estáticos, lo que exportas es una “foto” de los datos, si exportas un informe de landing pages y un informe geográfico por países, dentro de dos años no podrás analizar las landing pages por países porque ese es un informe que no exportaste.
Opción 2: Enviar los datos a Google Sheets (vía API Universal Analytics)
Seguramente ya conoces el add-on o complemento de Google Sheets para realizar llamadas a la API de Universal Analytics.
Se instala desde el propio Google Sheets desde el menú “Extensiones > Complementos > Descargar complementos” buscando “Google Analytics Add on”.
Una vez instalado puedes crear los informes que quieras y descargarlos via api.
Ventajas: sin coste directo a excepción del coste de tiempo de producción, que en este caso es inferior a la solución del punto anterior porque, aunque igualmente hay que pensar qué se quiere guardar, no hay que arreglar las hojas de cálculo por si las queremos conectar con cualquier herramienta de visualización de datos.
Inconveniente: Alta curva de aprendizaje si no sabes usar el complemento de Google Sheets. Y de nuevo la estaticidad de los datos, vuelven a ser “fotos” de los datos como en la solución anterior.
Opción 3: Usar Matomo
Primero de todo hay que explicar qué es Matomo. Matomo es una herramienta de medición como Google Analytics, pero es open source. Los datos de tu sitio web los puedes guardar en un cloud de Matomo, el pricing varía en relación a los hits que tengas mensualmente o puedes guardar los datos en un servidor propio por lo que la herramienta resultaría completamente gratuita.
En cualquier caso, es una herramienta bastante económica, pero puedes hacer un cálculo de cuál sería tu coste en hits consultando en tú propiedad de Google Analytics:
Ve a Administración y entra en Property Settings:
En HIKE, ya hemos probado esta solución vía cloud de Matomo y de momento nos quedamos con ella. Estamos todavía en periodo de trial (21 días) y hemos traspasado datos desde junio de 2018. Como el periodo de trial tiene limitaciones de transferencia diaria de datos, cuando llega al límite diario para y continúa al día siguiente sin que hagamos nada.
En una semana ya tenemos datos desde mayo de 2020.
Ventajas: son los datos crudos tal como los tenemos en Universal pero en otra herramienta. Podrás consultarlos, cruzarlos, analizarlos como lo harías si estuvieran en Universal Analytics.
Matomo tiene en su web toda la documentación paso a paso tanto para realizar la conexión entre herramientas, como para hacer la migración de Universal a su plataforma, está muy bien explicado y no es complicado. El uso de Matomo no es muy distinto al de Google Analytics para consultar los datos y analizarlos.
Los requisitos previos serían:
Inconvenientes: no es completamente gratuito si utilizas el cloud de Matomo.
De momento, estas son las soluciones que hemos encontrado para guardar datos históricos de propiedades Universal Analytics estándar. Actualizaremos esta entrada cuando hayamos realizado la conexión con Matomo con otra solución que no sea su propio cloud y también si apareciese alguna solución más.
