El reto de entender al público digital
Hoy, gran parte del vínculo entre las organizaciones culturales y su público sucede en el ámbito digital: web, emails, redes, publicidad… Pero… ¿aprovecha realmente el sector cultural los datos que ahí se generan?
En teknecultura llevamos años analizando audiencias usando los datos que se generan en los diferentes puntos de contacto e interacción entre las organizaciones culturales y sus públicos. Hablamos de datos recopilados por los sistemas de ticketing y, también, datos recogidos por todo tipo de contenidos digitales: emails, posts, publicidad digital, páginas web… Para el análisis de ese mundo digital Google Analytics 4 se ha convertido en una pieza clave en tanto que monitoriza el tráfico, interacción y conversión en la web, centro neurálgico de la estrategia digital de teatros, auditorios, salas de concierto, festivales y museos
GA4: no es solo un panel bonito
GA4 ha evolucionado respecto a su versión anterior (en el artículo de nuestro blog, La migración a GA4, mejorando el análisis de audiencias culturales describíamos el cambio, y lo hacíamos con ayuda de un chat-gpt que acababa de aterrizar). GA4 es más flexible, se basa en eventos y es capaz de medir interacciones que van mucho más allá de la simple página vista. Pero también es más complejo.
Por eso, extraer el verdadero valor de GA4 implica algo más que consultar gráficos predefinidos: requiere conectar, estructurar y modelar los datos.
El objetivo: generar un modelo de datos de contenidos digitales alineado con las necesidades del sector cultural.
Para lograrlo, contamos con dos aliados principales:
Power BI, el puente visual: Mediante el conector que facilita Power Query, integramos datos de GA4 directamente en Power BI. Esto nos permite:
- Estructurar procesos ETL personalizados.
- Visualizar el comportamiento digital con el mismo lenguaje con el que analizamos los datos del ticketing, lo que permite relacionarlos y obtener una visión más integrada del público presencial y digital
Eso sí, Power BI no es perfecto. Aunque proporciona una vía directa para extraer datos, el conector tiene limitaciones importantes a la hora de personalizar las consultas. Y su mayor hándicap: las limitaciones de tokens, que pueden interrumpir los procesos de carga en cualquier momento.
Python, la potencia detrás del modelo: Conectarse a la API de GA4 desde Python nos aporta una libertad total: programar consultas avanzadas, automatizar procesos, enriquecer el modelo con otras fuentes de datos. El dato, así, no solo se visualiza, se guarda, se combina y se explota.
Esto permite construir modelos longitudinales, identificar patrones y diseñar estrategias y segmentos cada vez más sofisticados.
¿Y esto para qué? Porque conocer al público en el entorno digital es tan importante como conocerlo en la taquilla. Porque segmentar según intereses, fidelidad o comportamiento no solo mejora la comunicación: mejora la experiencia cultural.
¡PERO Lo importante sigue siendo la estrategia!
Google Analytics 4, PowerBI y Python son solo herramientas. Pero si no tenemos clara la estrategia, por más trabajo y sofisticado que sea el modelo de datos, poco nos va a aportar.
En teknecultura usamos estas herramientas porque creemos en la estrategia y ayudamos a organizaciones culturales a definir e implementar estrategias a medida de sus objetivos. Estrategias que sitúan a las personas en el centro y que se basan en el análisis de datos para definir aprender y mejorar, también en el ámbito digital.
