Web Analytics: como resolver divergências de dados nas transações do GA4

Provavelmente você já encontrou divergências de dados provindos do Google Analytics 4 e apresentados em sua ferramenta de analytics e na de back-end. Por mais que a segunda seja uma base de dados mais confiável, o primeiro receio que pode vir à tona é que haja algum erro na implementação da primeira ferramenta.  

Existem maneiras de entender como as variáveis que você pode encontrar em seu caminho funcionam, além de compreender e minimizar o impacto das diferenças entre os dados computados. Este é o assunto que abordaremos neste artigo.   

Princípio de funcionamento das ferramentas de web Analytics 

Utilizando como principal exemplo o Google Analytics 4, existem quatro principais ‘personagens’ que merecem nossa atenção e são o palco da linearidade do dado:  

• Servidor da aplicação: aquele que fornece a página que será carregada;  
• Navegador do cliente: que utiliza um código Java Script para “observar” o comportamento do usuário e enviar para o próximo servidor;  
• Servidor do Google Analytics: uma base de dados bruta do Google que recebe e armazena as informações do navegador;   
• Relatório do GA: onde o dado é consumido e ocorre a consulta da base de dados, podendo aplicar filtros nestes, e a exibição em formato de relatório.   

Nesse caminho, há alguns fatores que podem fazer com que os dados cheguem de maneira diferente até você e acabem prejudicando as análises do seu time.   

Pontos que geram alterações  

Um dos principais pontos que podem causar essa divergência entre os dados é a dependência direta que as principais ferramentas de Analytics têm com o Java Script, uma tecnologia que depende do navegador do usuário para seu funcionamento, o que faz com que alguns fatores limitem ou prejudiquem o envio de informações.  

Vale comentar também que há a dependência de cookies, o que faz com que alguns dados fiquem inflados por conta dos mecanismos dos navegadores que limitam a quantidade de dias da existência destas informações.    

Outro ponto importante é que, devido a LGPD, que obriga que o site peça autorização para que o usuário seja acompanhado durante sua jornada, uma porcentagem dos seus usuários pode rejeitar isso, afetando o dado da web Analytics, mas mantendo o registo na ferramenta de back-end.  

 Outras variáveis que causam divergências entre os dados da ferramenta de back-end e Web Analytics:  

• Filtros aplicados nos relatórios do GA;  
• Cancelamentos e reembolsos refletidos no back-end, mas não no Google Analytics;  
• Recarregamento de página que faz com que mais uma interação seja contabilizada;  
• Erros na camada de dados que afetam a contabilização na nova versão do GA.   

Um caminho viável para análises mais confiáveis é exportar os dados de vendas de determinado período em ambas as ferramentas e juntá-las em uma planilha para uma análise da contabilização, a fim de entender a porcentagem da discordância.   

Aquelas que têm uma diferença gritante (>10%) podem apontar um erro de implementação que deve ser corrigido, mas, ainda sim, é importante lembrar ser comum que um dado ou outro não sejam 100% iguais.  

A diferença dentro não significa necessariamente que todos apontem erros na implementação. Deve-se compreender o diferente funcionamento das ferramentas, analisar profundamente, entender o dado e ter confiança nele.   

Quer entender mais sobre essas diferenças? Assista ao vídeo completo em nossa playlist sobre Google Analytics 4.