No suba archivos que contengan claves duplicadas (por ejemplo, dos campos llamados user_id).
Puede mejorar la segmentación de usuarios y las audiencias de remarketing importando metadatos de usuario almacenados fuera de Analytics, como la tasa de fidelización, la fecha de la última compra o el valor del tiempo de vida del cliente, procedentes de su sistema de gestión de relaciones con clientes (CRM).
Importar datos de usuario
Para importar datos de usuario correctamente, debe poder vincular sus datos con los de Analytics mediante una de las siguientes claves:
- El ID de flujo más los Client-IDs (web) o de instancia de la aplicación (aplicación) que genera Analytics.
- Un identificador único que genera para cada usuario. Por ejemplo, puede extraer el ID de usuario del servicio de autenticación de su sitio web, aplicación o sistema de CRM. A continuación, debe añadir estos IDs (cifrados con hash para respetar la privacidad del usuario final) al código de medición y enviarlos a Analytics junto con eventos.
Como clave para relacionar al usuario con los datos subidos, Analytics usa 1) los IDs de flujo más los Client-IDs o IDs de instancia de la aplicación, o 2) los identificadores únicos.
Seleccione uno de estos métodos cuando importe sus datos.
Los datos que se suben se almacenan en dimensiones de usuario y, una vez que se suben, se asocian a todos los eventos siguientes que activan los usuarios identificados mediante este proceso.
Almacenar identificadores de usuario en Analytics
En Analytics, se puede almacenar los identificadores de usuario de dos formas:
- Mediante la dimensión User-ID
Consulte cómo implementar la función User-ID. - Mediante una dimensión personalizada centrada en el usuario y con una propiedad de usuario para capturar los identificadores de usuario.
Consulte más información sobre prácticas recomendadas para evitar enviar información personal identificable (IPI) a Analytics.
Crear dimensiones personalizadas
Debe crear las dimensiones personalizadas antes de subir los datos.
Cree dimensiones personalizadas relativas al usuario para los valores que quiera importar. Por ejemplo, puede crear la dimensión personalizada "Nivel de fidelización del usuario" con la propiedad de usuario "loyalty_tier".
Una vez que haya creado las dimensiones personalizadas, Analytics tarda hasta cuatro horas en poder empezar a reconocer los datos que importe. Para verificar que las dimensiones personalizadas se procesan, abra una exploración y compruebe si las propiedades de usuario están disponibles en el selector de dimensiones.
Crear un archivo CSV
Cree un archivo CSV con los identificadores de usuario y los valores de propiedad de usuario. Por ejemplo:
| user_id | loyalty_tier |
|---|---|
| A1234 | oro |
| J1234 | bronce |
| K1234 | plata |
| R1234 | plata |
Subir datos
El procedimiento general de subida se describe en el artículo Acerca de Importación de datos.
Cuando cree la fuente de datos, seleccione Datos de usuario por User-ID o Datos de usuario por Client-ID, según el método que use para identificar a los usuarios (o bien con el User-ID, o bien con el Client-ID o de instancia de la aplicación más el ID de flujo).
Cuando asocie campos de Analytics a los campos importados, verá algo similar a lo siguiente:
En la primera columna, se mostrará lo siguiente:
- El campo de Analytics (en este caso, User-ID) en el que se van a vincular los datos. También se denomina "clave de esquema".
- Las propiedades de usuario de las dimensiones personalizadas que ha creado en Analytics que concuerdan con los campos de su archivo CSV. En el ejemplo anterior, la dimensión personalizada es "Nivel de fidelización de usuarios" con la propiedad de usuario "loyalty_tier".
En la segunda columna, seleccione los campos que concuerden con los del archivo CSV:
Una vez que suba los datos, Analytics puede tardar hasta 24 horas en incluirlos en informes, audiencias y exploraciones.
- Los usuarios que identifique tendrán que interactuar con su sitio web o aplicación después de que haya subido los datos para que esas propiedades se asocien a la actividad de esos usuarios en los informes.
- Los datos de usuario importados están disponibles de inmediato como criterios para incluir a un usuario en una audiencia de GA4 sin que el usuario tenga que hacer nada más.
Puede sobrescribir los valores de las dimensiones de usuario subiendo otros datos o recogiéndolos mediante su código de medición.
Al eliminar una fuente de datos de usuario del servicio de subida de datos, los valores almacenados en las dimensiones de los usuarios afectados no se eliminan. Si es necesario, al igual que ocurre con las demás formas de recogida de datos, puede que tenga que solicitar una eliminación de usuarios o de datos para que se eliminen los datos que se hayan subido con el método Importación de datos.
Detalles de las fuentes de datos
Legend
- Ámbito: determina qué eventos se asociarán a los valores de la dimensión de importación. Las dimensiones personalizadas pueden tener uno de estos tres ámbitos:
- Evento: información descriptiva sobre el evento (por ejemplo, el nombre del evento)
- Usuario: información descriptiva sobre el usuario que ha activado el evento (por ejemplo, su nivel de fidelización)
- Artículo: información descriptiva sobre los datos que recoge en el array "items" de un evento de comercio electrónico
- Clave del esquema: enumera las dimensiones o las métricas de la clave. La clave se usa para asociar los datos que suba con los datos que ya haya de los eventos de este tipo de fuente de datos.
- Datos importados: enumera las dimensiones y métricas disponibles de los datos que suba a Analytics.
Las dimensiones y métricas del esquema que se indican más abajo son solo una referencia y es posible que haya más. Las dimensiones y métricas reales aparecerán en la interfaz de usuario cuando se cree la fuente de datos.
| Ámbito | Usuario |
|---|---|
| Clave del esquema |
Una de las siguientes opciones:
|
| Datos importados |
Propiedades de usuario |
| Notas |
No se puede utilizar la importación de datos de usuario para subir información personal identificable ni para asociar dicha información con tales datos. Más información |
Plantillas
A continuación, se incluyen plantillas CSV de ejemplo con datos de Client-ID y User-ID. Si necesita crear manualmente los archivos que va a subir, guíese por estos ejemplos.
ID de cliente
| client_id | stream_id | user_property1 | user_property2 | user_property3 |
|---|---|---|---|---|
| 1234567890.1234567890 | 1234567 | valor de usuario 1 | valor de usuario 2 | valor de usuario 3 |
| 2345678901.2345678901 | 1234567 | valor de usuario 1 | valor de usuario 2 | valor de usuario 3 |
| 3456789012.3456789012 | 1234567 | valor de usuario 1 | valor de usuario 2 | valor de usuario 3 |
User-ID
| user_id | user_property1 | user_property2 | user_property3 |
|---|---|---|---|
| 123abc | valor de usuario 1 | valor de usuario 2 | valor de usuario 3 |
| 456def | valor de usuario 1 | valor de usuario 2 | valor de usuario 3 |
| 789ghi | valor de usuario 1 | valor de usuario 2 | valor de usuario 3 |
Buscar el ID de flujo
- En
Administrar, vaya a Recogida y modificación de datos y haga clic en Flujos de datos.
El enlace anterior lleva a la última propiedad de Analytics a la que ha accedido. Puede cambiar la propiedad con el selector de propiedades. Debe tener el rol Editor o uno superior a nivel de propiedad para buscar el ID de flujo. - Abra el flujo de datos pertinente.
El ID de flujo se encuentra en el lado izquierdo del encabezado de detalles.
Límites de la importación de datos de usuario
Puede crear hasta 10 fuentes de datos para los datos de usuario.