BLOG.

Google Analytics UA per 1 juli 2024 definitief verwijderd

Blijf up-to-date over de digitale toekomst.

Na 1 juli 2024 is het niet meer mogelijk om toegang te krijgen tot de data in Google Analytics Universal. Het is daarom belangrijk om op tijd belangrijke data vóór deze deadline te exporteren. Wij leggen je uit waarom dit belangrijk is, hoe je de data kunt exporteren en waar je rekening mee moet houden.

Milou Derckx

Co-founder

Deadline

Google Analytics Universal data verdwijnt

Google waarschuwt al geruime tijd dat vanaf 1 juli 2024 Google Analytics Universal volledig wordt vervangen door Google Analytics 4. Op die datum schakelt Google alle services en API’s van Google Analytics Universal uit. Dit betekent dat Universal Analytics-properties niet langer toegankelijk zullen zijn en dat je geen toegang meer hebt tot de data in Universal Analytics. Hoewel gebruikers al een tijd geleden door Google op de hoogte zijn gesteld, lijken veel organisaties de overstap naar GA4 nog niet gemaakt te hebben. En dus ook geen export van de UA data hebben gedraaid.

Op tijd historische data exporteren

Het is belangrijk om de data van Universal Analytics voor de deadline van 1 juli 2024 te exporteren, omdat dit je waardevolle inzichten kan opleveren en verdere acties mogelijk maakt. Data wordt door data analytics pas zinvol wanneer je verschillende datasets met elkaar kunt vergelijken. Het beoordelen van het succes van een online marketingcampagne is pas mogelijk als je een referentiepunt hebt. Vaak is het niet voldoende om de prestaties van een campagne alleen te vergelijken met een voorgaande periode, omdat seizoensinvloeden een rol spelen. Daarom is het vaak zinvoller om een dataset te vergelijken met gegevens uit voorgaande jaren. Oftewel historische data – beschikbaar via Google Analytics UA.

Om mogelijke problemen te voorkomen, is het verstandig om daarom de historische data van Univeral Analytics tijdig over te zetten naar een andere omgeving waar het veilig kan worden opgeslagen. Zo kun je de data later gebruiken voor verdere data analyses. Door nu actie te ondernemen, voorkom je dat je waardevolle data verliest en ben je goed voorbereid op de toekomst. Wacht dus niet tot het laatste moment.

Het belang van historische data

Het exporten van historische data biedt diverse waardevolle analyses die kunnen helpen bij strategische besluitvorming en het optimaliseren van online marketing prestaties. Hier zijn enkele voorbeelden waarbij het exporteren van historische gegevens van onschatbare waarde kan zijn:

Trendanalyses over meerdere jaren: Door historische gegevens te analyseren, kun je trends identificeren en inzicht krijgen in de veranderingen van het gedrag van je bezoekers. Bijvoorbeeld door de sessies in de loop der jaren te onderzoeken, kun je patronen ontdekken en begrijpen hoe de betrokkenheid van je gebruikers verandert. Dit helpt bij het ontwikkelen en optimaliseren van een online marketing strategie voor klantbehoud en betrokkenheid.
Impact van GDPR: Met de implementatie van de GDPR kunnen er veranderingen zijn opgetreden in de beschikbare data en hoe deze worden vastgelegd. Door historische gegevens te exporteren, kun je analyseren welk deel van de gegevens nog steeds identificeerbaar is en welke data verloren is gegaan als gevolg van de nieuwe regelgeving. Dit inzicht helpt bij het beoordelen van de relevantie en nauwkeurigheid van analyses en het aanbrengen van eventuele aanpassingen om te voldoen aan de GDPR.
Veranderingen in bezoekersdemografie: Historische gegevens kunnen inzicht bieden in hoe de demografie van je bezoekers in de loop der tijd is veranderd. Door deze veranderingen te begrijpen, kun je je marketingstrategieën beter afstemmen op de behoeften en interesses van je doelgroep. Je kunt nieuwe segmenten identificeren en bijvoorbeeld gepersonaliseerde SEA-campagnes ontwikkelen om de betrokkenheid en conversie te vergroten.
Herhaalde campagnes: Als je in het verleden veel hebt geïnvesteerd in herhaalde campagnes, is het behouden van historische gegevens belangrijk. Door de prestaties van deze campagnes in voorgaande jaren te analyseren, kun je begrijpen wat wel en niet heeft gewerkt. Dit helpt bij het verder optimaliseren van marketingstrategieën, het verhogen van de ROI en het vermijden van fouten uit het verleden.
Seizoenseffecten in kaart brengen: Seizoenseffecten kunnen het gedrag van bezoekers en de prestaties van je website beïnvloeden. Door historische gegevens te analyseren, kun je deze seizoenseffecten in kaart brengen en begrijpen hoe ze je bedrijf beïnvloeden. Dit stelt je in staat om marketinginspanningen af te stemmen op deze seizoensgebonden fluctuaties en je middelen effectief te plannen.

Welke Analytics UA data moet je exporteren?

Maar welke gegevens moet je dan exporteren? Het advies is om de data zo te exporteren dat ze later eenvoudig kunnen worden vergeleken met relevante huidige gegevens uit GA4. Dit betekent onder andere dat de gegevens het beste per dag kunnen worden geëxporteerd, zodat vergelijkingen over specifieke perioden mogelijk zijn. Richt je hierbij op metrics die kunnen worden geaggregeerd (data die bij elkaar opgeteld kan worden of gesorteerd kan worden), zoals sessies, paginaweergaven en conversies. Helaas is het niet mogelijk om unieke bezoekers als meetwaarde goed te aggregeren. Genereer verschillende gegevensexporten met verschillende invalshoeken, zoals:

Export met verkeersbronnen en/of campagnes en bijbehorende metrics
Export met technische gegevens, zoals gebruikte browser, apparaat, etc.
Export van relevante eventgegevens

Overzetten naar bigQuery

Google stelt voor om je data ofwel handmatig, ofwel via de API te exporteren. Het handmatig downloaden van gegevens uit Universal Analytics is echter niet ons advies, aangezien dit zorgt voor een enorm grote dataset die volledig losstaat van je nieuwe GA4-data. Als alternatief biedt Google de optie om data naar de Google Cloud te exporteren met gebruik van BigQuery. Als alternatief biedt Google de optie om data naar de Google Cloud te exporteren met gebruik van BigQuery. Hoewel Universal Analytics 360-gebruikers toegang hebben tot een ‘native’ integratie tussen Google Analytics en BigQuery via de beheerconsole, moet deze koppeling zelf ontwikkeld worden wanneer je de gratis versie van Google Analytics gebruikt. Niet elke organisatie heeft de technische expertise of capaciteit in huis die nodig is om zo’n datakoppeling op te zetten.

Let op, verschillen in databronnen

De moeilijkheid in het exporteren naar BigQuery zit hem in de verschillen in datastructuren en architectuur tussen UA en GA4. Zelfs wanneer je de databronnen automatisch koppelt, blijven ze als aparte gegevensbronnen bestaan voor data analyse. Deze datasets kunnen daarom niet direct worden gebruikt voor dashboards en rapporten. Simpel gezegd: je kunt bijvoorbeeld Universal Analytics-data tot en met datum X niet simpelweg combineren met de Google Analytics 4-data vanaf datum X. Hiervoor moet je de gegevens transformeren (“|data transformatie”). De gegevens moeten omgezet worden in een bruikbaar formaat. Het transformeren van data vergt vaak technische SQL-kennis. Gelukkig zijn er verschillende tools beschikbaar Er zijn veel tools beschikbaar die dit proces helpen te automatiseren.

Vanaf 1 juli 2024 is er geen toegang tot de data in Google Analytics Universal meer mogelijk. Ons advies is daarom om zo snel mogelijk de belangrijkste historische data te exporteren naar een veilige omgeving, zoals BigQuery. Het exporteren van historische data vraagt echter om technische skills of het gebruik van slimme tools, omdat de dataset getransformeerd moet worden voordat je er relevante data analyses op kunt uitvoeren. Heb je hierbij hulp nodig? Neem vrijblijvend contact op!

Blijf up-to-date.

Gerelateerde blogs