Integración de Audiencias en Google Marketing Platform

Clase 42 de 42Curso de Google Cloud Platform para E-commerce

Contenido del curso

Retail Store en Google Cloud Platform

Exposición de servicios con Apigee

Generación de modelos AI/ML

Consumo de servicios de AI/ML

Resumen

Llevar las predicciones de un modelo de machine learning hasta una campaña de marketing digital real es el paso que convierte los datos en resultados de negocio. Aquí se muestra cómo tomar los segmentos generados en BigQuery, cargarlos en Google Analytics y activarlos a través de los productos de Google Marketing Platform (GMP) para lanzar campañas basadas en datos.

¿Cómo preparar Google Analytics para recibir datos enriquecidos?

Google Analytics funciona como el cerebro de la plataforma de marketing digital de Google. Por defecto, genera audiencias basándose exclusivamente en data online: hits, sesiones y comportamiento dentro del sitio. Sin embargo, cuando se trabaja con Google Cloud Platform, se da un paso más allá al combinar la data del CRM y del mundo offline con modelos de machine learning, lo que produce data enriquecida [01:07].

Para que Analytics pueda recibir esa información adicional, es necesario crear una dimensión personalizada (custom dimension). El proceso es sencillo:

  • Ir a la sección de admin dentro de Google Analytics.
  • Seleccionar Custom Definitions y luego Custom Dimensions.
  • Crear una nueva dimensión y asignarle un nombre descriptivo.
  • Definir el scope o alcance: puede ser a nivel de hit, sesión, usuario o producto [02:07].

En este caso, el análisis se realizó a nivel de usuario, por lo que el scope debe ser "User". Una vez creada la dimensión, Analytics indica cómo utilizarla programáticamente dentro de la plataforma.

¿Cómo importar las audiencias segmentadas desde BigQuery?

Con la dimensión lista, el siguiente paso es crear un data import. Dentro de la sección de administración, en la propiedad correspondiente, se accede a Data Import y se crea una nueva importación [02:42].

Google Analytics permite importar distintos tipos de información:

  • Refunds o devoluciones: útil cuando las devoluciones ocurren en tienda física y no quedan registradas en el e-commerce digital.
  • Información de usuario: que es exactamente lo que se necesita para cargar los segmentos generados por el modelo predictivo.

Al configurar el dataset, se seleccionan los views que aplican, se asocia la dimensión personalizada creada previamente y se define una regla de sobreescritura. Analytics pregunta qué hacer cuando un user ID importado no coincide con el user ID digital [03:59]. Aquí es importante considerar la rotación de cookies cada treinta días que Analytics aplica para cumplir con el GDPR. Si el CRM refresca ese identificador con frecuencia, se puede sobrescribir; de lo contrario, es preferible no hacerlo.

Una vez guardada la configuración, se accede a Manage Uploads y se sube el archivo con el listado de user IDs segmentados, el mismo que se generó a partir de las predicciones del modelo en BigQuery [05:00].

¿Cómo activar las audiencias en campañas de marketing digital?

Con la audiencia ya cargada en Google Analytics, el paso final es dirigirse al Integration Center dentro del home de Google Marketing Platform [05:35]. Desde ahí se decide en qué producto activar la data:

  • DV360: para activaciones de video y display programático.
  • Google Ads: para campañas en Google Search, Shopping y más.
  • Cualquier otro producto dentro de GMP.

Es fundamental tener en cuenta que esta integración entre Analytics y Google Marketing Platform requiere una licencia de pago. No es un servicio gratuito, por lo que la empresa debe contar con el producto de GMP contratado para habilitar la conexión [06:10].

Una vez realizada la integración, Google Analytics transfiere la audiencia al producto seleccionado —por ejemplo, Google Ads— y se puede lanzar una campaña de search dirigida específicamente al segmento predictivo creado.

¿Qué recorrido completa esta estrategia data driven?

Todo el flujo conecta múltiples disciplinas en una sola cadena de valor:

  • Tagueo del e-commerce con Tag Manager para capturar comportamiento digital y enviarlo a Google Analytics.
  • Exposición y monitoreo de APIs con Apigee para medir usabilidad.
  • Modelos de machine learning en BigQuery para generar predicciones y segmentar usuarios.
  • Operacionalización de modelos para que escalen y se sirvan de forma dinámica.
  • Activación en marketing digital cargando audiencias en GMP para campañas reales [07:17].

Con este conocimiento, ya es posible aplicar una estrategia completa de marketing basada en datos dentro de cualquier e-commerce, desde la captura del dato hasta la activación de la campaña. ¿Ya probaste subir tus audiencias? Comparte tu experiencia en los comentarios.

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