En nuestro día a día, es muy habitual que hablemos con ecommerce managers de Shopify que se quejan de grandes discrepancias de datos entre Shopify y Google Analytics 4 (GA4). Es decir, que se encuentran con que los números de ventas, tráfico u otras métricas no coinciden entre las dos plataformas.
Esta falta de coincidencia puede hacernos pensar que Shopify y Google Analytics hablan idiomas diferentes. Sin embargo, podemos abordar estas diferencias si comprendemos las causas subyacentes de esta inconsistencia de los datos.
En este artículo, queremos arrojar un poco de luz: veremos cuáles son las discrepancias más habituales, a qué se deben y, lo más importante, cómo minimizarlas.
Discrepancias entre Shopify y Google Analytics
Cuando hablamos de discrepancias de datos, nos referimos a inconsistencias o diferencias entre conjuntos de datos que se supone que deben coincidir. En el contexto de Analytics y Shopify, esto ocurre cuando las métricas informadas en GA4 no se alinean con las registradas en Shopify.
Estas diferencias pueden deberse a cómo cada plataforma recopila y procesa los datos, lo que impacta la precisión de los informes y el análisis.
¿Por qué es un problema?
Si nuestro negocio depende de la analítica para tomar decisiones estratégicas, las discrepancias pueden generar incertidumbre; no solo afectan la precisión de los reportes, sino que también pueden influir en la asignación de presupuestos de marketing, la evaluación del rendimiento de campañas y la identificación de oportunidades de optimización. Es crucial comprender qué causa estas diferencias y cómo minimizarlas.
El impacto de estas discrepancias puede ser significativo en la toma de decisiones y la elaboración de informes, provocando:
- Asignación presupuestaria equivocada: tomar decisiones erróneas sobre dónde invertir en marketing o cómo optimizar los esfuerzos de ventas.
- Ajustes de estrategia ineficaces: realizar cambios basados en información incompleta o engañosa que pueden afectar el rendimiento.
- Confusión e incertidumbre: la falta de confianza en los datos dificulta la toma de decisiones basada en analítica.
- Pérdida de oportunidades de negocio: un análisis incorrecto puede impedir la detección de patrones de compra y preferencias del consumidor.
- Dificultades en la atribución de conversiones: si las conversiones no se registran correctamente en Google Analytics, se pueden subestimar ciertos canales de adquisición.
¿Por qué los datos no coinciden? Principales causas
1. Configuración incorrecta de Google Analytics
Una mala configuración de Google Analytics puede generar datos inconsistentes, haciendo que eventos y transacciones no sean registrados de forma adecuada. Muchas empresas no utilizan Google Tag Manager (GTM) para gestionar las etiquetas de seguimiento, lo que complica la administración y verificación de datos. Además, los eventos de comercio electrónico pueden estar mal implementados, lo que impide que las transacciones sean reflejadas correctamente en los informes.
2. Diferencias de zona horaria y moneda
Si Shopify y Analytics tienen configuraciones distintas en cuanto a zonas horarias, los eventos registrados cerca de la medianoche pueden asignarse a días diferentes en cada plataforma. Esto genera diferencias en las métricas de conversión. Además, Google Analytics realiza conversiones de moneda utilizando el tipo de cambio del día anterior, lo que puede hacer que los ingresos no coincidan con los valores mostrados en Shopify.
3. Cookies bloqueadas y consentimiento del usuario
Las regulaciones de privacidad y el bloqueo de cookies impiden recoger la totalidad de los datos en Analytics. Si un usuario no otorga consentimiento para el uso de cookies, es posible que sus acciones no sean registradas correctamente, lo que provoca una diferencia significativa en los datos de conversión y tráfico.
4. Bloqueadores de anuncios, VPN y navegadores
Muchos usuarios utilizan bloqueadores de anuncios, VPN o navegadores con configuraciones de privacidad estrictas, lo que dificulta el seguimiento de sus interacciones. Estas herramientas pueden evitar que Google Analytics registre eventos y conversiones de manera precisa, generando una pérdida de datos que no ocurre en Shopify.
5. Problemas con la pasarela de pago y redireccionamientos
Cuando un cliente es redirigido a una pasarela de pago externa como PayPal o Stripe, si Google Analytics no está correctamente configurado, puede perder la sesión del usuario, lo que impide registrar correctamente la conversión. Esto puede generar discrepancias en los datos de ingresos y afectar la atribución de ventas a los canales de tráfico adecuados.
6. Diferencias en los métodos de seguimiento
Las discrepancias entre Shopify y Google Analytics 4 (GA4) pueden originarse por las diferencias en sus metodologías de seguimiento. Shopify utiliza sus propios servidores para medir sesiones y usuarios, mientras que GA4 se basa en un modelo de datos flexible centrado en eventos.
7. Migración incompleta a Google Analytics 4
Muchas empresas han migrado de Universal Analytics a GA4 sin realizar una verificación adecuada de su configuración. Esto puede provocar pérdida de datos clave y errores en la interpretación de informes, afectando la toma de decisiones basada en datos.
8. Aplicaciones de Shopify y scripts de terceros
Algunas aplicaciones de Shopify pueden interferir con la recopilación de datos en Analytics, alterando la forma en que se registran las conversiones y afectando la precisión de los informes. Esto puede generar inconsistencias en los datos de ventas y tráfico.
9. Limitaciones del seguimiento client-side
El seguimiento basado en el navegador puede ser bloqueado por los usuarios o perder eventos debido a problemas de conectividad. Sin una configuración adecuada del seguimiento del lado del servidor, se pueden perder eventos importantes en el flujo de datos de Google Analytics.
10. Configurar modelos de atribución adecuados
Google Analytics 4 y Shopify tienen diferentes modelos de atribución de conversiones, lo que genera diferencias en la manera en que se asigna el crédito de una venta. Si no se ajusta adecuadamente, los informes pueden mostrar resultados inconsistentes.
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Pasos para lograr una medición consistente
Si experimentas discrepancias en los datos entre Shopify y Google Analytics 4, estas son algunas acciones recomendadas para abordar el problema:
- Auditar la implementación actual: revisa si Google Analytics está correctamente configurado y si los eventos de conversión se están registrando de manera precisa.
- Optimizar la integración con Shopify: verifica la configuración del seguimiento en Shopify, incluidos redireccionamientos en pasarelas de pago y etiquetas de conversión.
- Mejorar el etiquetado web: adoptando estrategias como el seguimiento del lado del servidor y optimizando la configuración de Google Tag Manager.
- Ajustar la configuración de atribución: asegúrate de que los modelos de atribución en Analytics reflejen correctamente el recorrido del cliente.
- Comparar datos en distintos períodos: en lugar de enfocarte en la coincidencia exacta de los números, identifica patrones y diferencias a lo largo del tiempo.
- Implementar un dashboard integral: contar con un panel de control que unifique métricas de distintas plataformas te permitirá tener una visión más clara del rendimiento de tu negocio.
- Consultar con expertos en analítica: si las discrepancias persisten, recurrir a especialistas en análisis de datos puede ayudarte a optimizar la medición y obtener insights más precisos.
Tomar medidas proactivas te ayudará a mejorar la confiabilidad de los datos y facilitará una toma de decisiones más fundamentada en el negocio.
Conclusión
Si bien es poco probable lograr una coincidencia exacta entre Shopify y Google Analytics 4, comprender las diferencias y optimizar la configuración te permitirá obtener información más confiable.
Como siempre decimos: más que centrarse en la alineación perfecta de los números, es recomendable analizar las tendencias generales en ambas plataformas para tomar decisiones estratégicas informadas. Implementar buenas prácticas y apoyarse en expertos en análisis de datos puede marcar la diferencia en la precisión de los informes y en la rentabilidad del negocio.
Las consultoras de datos especializadas como aditu podemos desempeñar un papel clave en este proceso. Nuestro conocimiento en la optimización de herramientas analíticas y en la implementación de soluciones avanzadas nos ayuda a reducir la incertidumbre en las empresas y a facilitar la toma de decisiones estratégicas.
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