Cuando mides una aplicación con Google Analytics 4, la medición no es tan directa como lo es con un sitio web. Se tiene que hacer a través de Firebase.
Al activar la conexión con BigQuery, dejas de depender de las gráficas predefinidas y obtienes lo más importante: el dato crudo. Cada clic, error y compra se convierte en una fila que tú puedes controlar y analizar.
Exploración con Flood-It! #
Para este vistazo general, utilizo el dataset público de Flood-It!, un juego real que Google pone a disposición en el proyecto firebase-public-project. Es el proyecto ideal para entender la estructura de los datos sin necesidad de configurar una app propia desde cero. (que además sería costoso)
Identificación de usuarios y eventos #
En el video exploramos los puntos clave que cualquier persona que quiera medir una app debe conocer:
- Esquema de datos: Cómo las tablas diarias almacenan eventos en estructuras anidadas (STRUCTS).
- Gestión de identidad: La diferencia entre usar el
user_id(cuando hay login) y eluser_pseudo_id(para usuarios anónimos). - Taxonomía: Cómo mapear los nombres de los eventos que ves en SQL contra lo que el usuario realmente está haciendo en la pantalla de su teléfono.
El valor del dato crudo #
La interfaz de Google Analytics es útil para consultas rápidas, pero navegar el dato crudo en BigQuery es lo que te permite reconstruir el viaje exacto del usuario (User Journey) y entender puntos críticos de retención o errores que de otra forma quedarían ocultos.
Recursos y enlaces #
Si quieres entrar a la consola de BigQuery y explorar este mismo dataset, aquí tienes los accesos:
- Dataset: Proyecto
firebase-public-projecten BigQuery. - Referencia: Esquema de tablas de GA4.
- La App: Puedes ver la mecánica del juego en Google Play.
- ¿Mides web en vez de apps? Si lo tuyo es un sitio y no una app, tengo una guía para conectar GA4 a Google Sheets sin código.
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