Wat betekent het einde van Universal Analytics voor jouw data?
Het is al wat de klok slaat: vanaf 1 juli 2023 verzamelt Universal Analytics geen nieuwe data meer. En je oude data? Die wordt maar een halfjaar bijgehouden tot 1 januari 2024. Daarna? Foetsie.
Hoe ga je daarmee om?
Waarvoor heb je historische data nodig?
De vraag stelt zich dus hoe je al die data best exporteert. Laten we meteen een tegenbedenking maken: wat ga je uiteindelijk met die data doen? Wil je weten hoeveel bezoekers je hebt tegenover een willekeurige datum in het verleden? Hoever wil je gaan, en wat betekent dat antwoord voor jou?
Want in de tussentijd is misschien alles veranderd: je website, je informatie-architectuur, je concurrenten, customer journeys of zelfs de volledige digitale wereld. Data uit het verleden verliest een beetje relevantie bij elke tik van de klok.
Hoe dan ook is “alles perfect reproduceren" geen haalbare kaart. De kerninformatie van historische data wil je nog verzamelen. Zelf denken we aan een gezonde combo van kosten, verkeer en conversies.
ETL-tools (Extract, Transform, Load) zijn hierbij hulpmiddelen om tijd te besparen. Maar uiteindelijk is data uit het verleden nooit zo belangrijk als mensen denken - één unieke website en het ganse web zijn vandaag al heel anders dan in 2015.
Manuele export van statische gegevens
Google heeft uiteraard zelf enkele manieren uitgedacht om jouw Analytics-gegevens te downloaden:
- Exporteren naar CSV, Google Sheets, Excel of PDF bestanden vanuit de Reports interface
- Exporteren vanuit Looker Studio
- Exporteren via ETL-tools naar datawarehouses, BigQuery en bestanden met behulp van de Google Analytics Reporting API V4
De eerste methode vergt manuele handelingen, maar is een eenvoudig proces. Kies in de GA-webinterface de weergave, selecteer het rapport uit een grafiek, tabel of aangepast rapport en klik op Exporteren. Je kan de data opslaan in een van de vier bestandstypen: PDF, Sheets, Excel of CSV.
Dit is een laagdrempelige methode die geen technische vaardigheden vereist. Heb je veel gegevens te exporteren, dan is het daarentegen tijdsintensief en foutgevoelig.
De tweede methode maakt gebruik van Looker Studio. Meer informatie daarover vind je op onze pagina over deze tool.
De derde en laatste optie is om verbinding te maken met de Google Analytics Core Reporting API v4. Dit is de technische methode. Gelukkig zijn er verschillende ETL-tools die dit al voor je doen. Maar niet alle tools hebben een grondige kennis van zowel de API als het UA-gegevensmodel. Analytics Canvas is een van de ETL-tools die momenteel aan onze verwachtingen voldoet.
Back-up van Universal Analytics met Analyticscanvas.com
Analytics Canvas heeft een UA-connector die elke hoeveelheid aan data kan laden. Daarna kan je de gegevens wegschrijven naar bestanden, Sheets, BigQuery of andere databases.
Aangezien er geen 'one-click' back-up of databasedump is voor Google Analytics, moet je eerst beslissen welke gegevens je wil opslaan. Anders dan een manuele export van gegevens, vereist het maken van een back-up net wat meer planning. Je moet rekening houden met deze zaken:
- Zijn er meer dan 500.000 sessies in de respons? Dan gaat Analytics Canvas automatisch steekproeven nemen. Op basis van die random gegevens brengt de tool betekenisvolle informatie over de volledige database in kaart.
- Bij het laden van een gedetailleerde tabel over een lange geschiedenis heen, is de kans groter dat je te maken krijgt met Report Query Limiting. In dat geval worden waarden uit kolommen met een hoog aantal elementen simpelweg samengevoegd onder het label “Andere.”
- Er zijn limieten: 9 dimensies en 10 statistieken per query voor elke API-aanroep. De methodes om het aantal dimensies en statistieken per tabel uit te breiden, zijn jammer genoeg beperkt.
- Gebruikersstatistieken kan je niet samenvoegen. Je kan gebruikers niet per dag ophalen en vervolgens samenvatten om gebruikers per week, maand of jaar te krijgen. Denk goed na over het ontwerp van je queries, want als ze ‘User’ bevatten dan kunnen ze niet worden opgedeeld.
Analytics Canvas is een krachtige nieuwe applicatie die alle beschikbare Universal Analytics-gegevens kan downloaden. De UA-gegevens worden standaard opgeslagen in BigQuery-tabellen die verbonden zijn met je Analytics Canvas-account. Daarna kan je de gegevens in enkele minuten verplaatsen naar je eigen on-premise of cloud datawarehouse.
Welke methode is voor jou het beste?
Eerder op zoek naar high-level cijfers zoals aantal paginaweergaven of je populairste socialemediakanalen in 2020? Een manuele export van statische gegevens is in dat geval voldoende.
Ben je een agency of franchisebedrijf met veel gegevens van meerdere accounts en weergaven? Of heb je een succesvolle website met veel volume? Dan is een ETL-tool zoals Analytics Canvas Online iets voor jou.
