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