Comparar la información histórica de Universal Analytics con los nuevos datos de Google Analytics 4 es una necesidad real para cualquier equipo de marketing digital. Afortunadamente, Looker Studio (antes Data Studio) ofrece una funcionalidad que permite unir ambos conjuntos de datos en un solo gráfico, facilitando el análisis de tendencias sin perder visibilidad sobre lo que ocurrió en cada plataforma.
¿Qué es blended data y cómo se configura en Looker Studio?
La funcionalidad de blended data permite combinar múltiples fuentes de datos dentro de un mismo componente visual. En lugar de tener gráficos separados para Universal Analytics y GA4, puedes fusionarlos y visualizar métricas equivalentes lado a lado.
Para acceder a esta función se utiliza la opción manage blended dentro de Looker Studio [1:12]. Desde ahí se crea un nuevo blend donde se seleccionan los conjuntos de datos que se desean unir.
¿Cómo se preparan las dimensiones y métricas antes de unir?
Antes de crear el blend, es importante verificar que las dimensiones sean las correctas. En este caso, se ajustó la dimensión a default channel grouping [0:40] para poder comparar los canales de marketing de forma consistente entre ambas plataformas.
Al configurar el primer conjunto de datos (Universal Analytics), se seleccionan:
- La dimensión de fecha.
- La dimensión de marketing channel.
- Las métricas de sesiones y conversiones.
Cada métrica se renombra para facilitar su identificación posterior, por ejemplo: "sesiones de Universal Analytics" y "conversiones de Universal Analytics" [1:42].
¿Cómo se agrega GA4 al blend y se aplican filtros?
Para incorporar Google Analytics 4, se añade un segundo conjunto de datos con las mismas dimensiones: fecha y default channel grouping [2:18]. Las métricas de sesiones también se renombran como "sesiones de Google Analytics 4".
Sin embargo, las conversiones requieren un tratamiento especial. Dentro de GA4, la métrica total de conversiones agrupa múltiples eventos [2:48]. Si solo se necesita comparar un evento específico (por ejemplo, el "evento tres" que existía en Universal Analytics), es necesario crear una tercera unión de datos con un filtro por nombre de evento [3:28].
El filtro se configura indicando que el nombre del evento debe ser igual al evento deseado. Esto garantiza que solo se traigan las conversiones relevantes para la comparación.
¿Cómo se realiza el left join entre las fuentes de datos?
La unión de las tablas se ejecuta mediante un left join [3:08]. Looker Studio reconoce automáticamente los campos en común (fecha y canal de marketing) y los utiliza como claves de unión. Este proceso se repite para cada conjunto de datos adicional que se agregue al blend.
Una vez guardado el blend, se pueden construir visualizaciones que muestren en paralelo:
- Sesiones de Universal Analytics vs. sesiones de GA4.
- Conversiones de Universal Analytics vs. conversiones de GA4 (filtradas por evento).
Para una mejor interpretación, se recomienda usar un gráfico de serie de tiempo [4:40] junto con un control de fechas que permita ajustar el rango de análisis dinámicamente.
¿Cómo automatizar la actualización de datos históricos?
Para que el reporte se mantenga actualizado sin intervención manual, se utiliza la opción de schedule reports desde las extensiones de Google Sheets [5:22]. Se programa la ejecución automática una vez al mes, el primer día de cada mes.
Puntos clave de la automatización:
- La extracción de datos en Google Sheets se configuró previamente sin límite de filas en la columna D [5:55].
- Cada vez que se agregan nuevas filas, el reporte las captura automáticamente.
- Es importante eliminar la automatización una vez que Universal Analytics deje de estar disponible para evitar ejecuciones innecesarias [5:42].
Con esta configuración, el reporte queda "vivo": al día siguiente ya refleja la data más reciente de ambas plataformas combinadas [6:08]. Así se preserva el historial de Universal Analytics en un lugar seguro y se pueden analizar líneas de tendencia comparando directamente ambas fuentes de información.
