Wat zijn de beperkingen van data-analyse in Google Analytics 4 (GA4).

Google Analytics 4 (GA4) is een goede tool voor het analyseren van website gegeven. Echter heeft het zijn beperkingen. Ik wil in dit artikel beschrijven wat wel en niet mogelijk is en wat de oplossing kan zijn om dit op te lossen.

1. Wat zijn de belangrijkste beperkingen van GA4
2. Hoe verzameld GA4 data van gebruikers
3. Welke informatie vind je in de standaard rapporten
4. Welke aanvullende informatie is in de verkenner te vinden
5. Hoe geavanceerde analyse wél mogelijk is met BigQuery

Wat zijn de belangrijkste beperkingen van GA4

De grootste beperkingen van Google Analytics 4 (GA4) komen voort uit het feit dat GA4 geen echte dataverrijking of datamanipulatie ondersteunt binnen het platform zelf. Wat je ziet in de interface – zowel in de standaardrapporten als in de Explorations – is gebaseerd op directe weergaven van gebeurtenisdata. Er is geen mogelijkheid om data met subquery’s of bewerkingen te combineren, zoals je dat in een database of analyseomgeving zou doen.

Met andere woorden:
GA4 combineert geen datasets, voert geen berekeningen over datasets heen uit, en laat je alleen filteren op tabelniveau.

Dat betekent bijvoorbeeld dat je niet kunt:

• Gebruikers groeperen op basis van eerdere gedragspatronen en vervolgens hun latere conversies analyseren
• Sessies tellen vóór een conversie én die relateren aan specifieke verkeersbronnen
• De gemiddelde tijd tussen twee events per gebruiker berekenen

Zulke vragen vereisen analyses in meerdere stappen:
eerst filteren, vervolgens aggregeren of combineren, en dan pas vergelijken. Maar GA4 voert alleen filters uit op de rijen die je ziet in een rapport (het tabelniveau), en biedt geen mogelijkheden om aangepaste logica toe te passen op die gegevens.

Wil je dus méér doen dan simpele optellingen, gemiddelden of verhoudingen binnen één dataset? Dan loop je in GA4 direct tegen een muur.

Hoe verzameld GA4 data van gebruikers

Google Analytics 4 verzamelt gebruikersdata vooral via events die plaatsvinden op je website of app. Elke interactie – van paginaweergaven tot klikken en conversies – wordt als een event geregistreerd met daarbij relevante eigenschappen (parameters) zoals tijdstip, apparaat of verkeersbron.

Deze ruwe eventdata wordt binnen GA4 opgeslagen in een zogenaamde eventtabel. Wanneer je rapporten of verkenningen opent, haalt GA4 data uit deze tabel op en toont het geaggregeerde inzichten zoals aantallen, gemiddelden of verhoudingen.

Belangrijk: GA4 voert binnen de rapportage-interface geen complexe data-combinaties of subquery’s uit. In plaats daarvan filtert en aggregeert het platform data op het niveau van individuele tabellen en rapporten.

Zo werkt het in de praktijk:

• Rapporten tonen bijvoorbeeld het aantal events of gebruikers per dimensie (zoals bron, locatie, apparaat).
• Filters in rapporten passen zich toe op de volledige tabel en beperken welke rijen worden meegenomen in de berekeningen.
• Explorations (verkenningen) bieden meer flexibiliteit, zoals funnels of padanalyses, maar werken ook met vooraf gefilterde datasets.

Door deze aanpak zie je in GA4 vooral overzichtelijke samenvattingen van eventdata, gebaseerd op gefilterde tabellen. Die data is weliswaar gedetailleerd, maar er is binnen GA4 géén mogelijkheid om data uit verschillende tabellen te combineren, of om complexe berekeningen te doen die meerdere stappen of subquery’s vereisen.

Wil je bijvoorbeeld de gemiddelde tijd tussen een eerste bezoek en een conversie analyseren, dan is dat binnen GA4-rapporten lastig, omdat die tijdspanne niet als standaard event-parameter beschikbaar is en omdat GA4 niet automatisch data van verschillende events of sessies kan samenvoegen.

Welke informatie vind je in de standaard rapporten

De standaardrapporten in Google Analytics 4 bieden een overzicht van de belangrijkste statistieken en trends rondom je website- of appverkeer. Deze rapporten zijn bedoeld om snel inzicht te geven in het gedrag van gebruikers en de prestaties van je marketingkanalen.

In de standaardrapporten vind je onder andere:

• Gebruikers en sessies
  Het totale aantal gebruikers en sessies binnen een geselecteerde periode, inclusief nieuwe versus terugkerende gebruikers.
• Engagement metrics
  Statistieken zoals gemiddelde betrokkenheidstijd, bouncepercentage en aantal paginaweergaven per sessie.
• Verkeersbronnen
  Overzicht van waar je bezoekers vandaan komen: organisch zoeken, betaalde campagnes, verwijzingen, direct verkeer, social media, etc.
• Populaire pagina’s en schermen
  Welke pagina’s of app-schermen het vaakst bekeken worden, inclusief hoe gebruikers zich daar gedragen.
• Conversies en events
  Welke belangrijke acties bezoekers uitvoeren, zoals aankopen, aanmeldingen, of downloads, inclusief de conversieratio’s.
• Demografische gegevens
  Informatie over de locatie, taal, leeftijd en interesses van je bezoekers (indien beschikbaar).

Deze standaardrapporten bieden een solide basis voor het begrijpen van het algemene gebruik en de prestaties van je digitale kanalen. Ze zijn overzichtelijk en laagdrempelig, waardoor je snel trends kunt signaleren.

Wat mis je als je alleen werkt met standaardrapporten in GA4?

Hoewel de standaardrapporten van GA4 veel nuttige basisinformatie bieden, zijn ze beperkt als je op zoek bent naar diepere inzichten. Deze beperkingen zorgen ervoor dat je bijvoorbeeld niet direct kunt achterhalen:

• De tijd tussen het eerste bezoek en de uiteindelijke conversie
  Standaardrapporten tonen alleen wanneer een conversie plaatsvindt, maar geven geen inzicht in hoe lang het duurt vanaf het allereerste contactmoment.
• Het aantal interacties of sessies vóór een conversie
  Je ziet wel hoeveel sessies of events er zijn, maar niet hoeveel daarvan een gebruiker gemiddeld nodig heeft voordat hij converteert.
• Gedetailleerde klantreizen over meerdere sessies en apparaten
  Standaardrapporten aggregeren data en bieden geen mogelijkheid om individuele gebruikerspaden te volgen of meerdere devices samen te brengen, tenzij je zelf user ID’s hebt ingesteld.
• Complexe segmentaties of analyses op gebruikersniveau
  De standaardrapporten zijn niet ontworpen voor het combineren van meerdere dimensies of voor diepgaande segmentatie op gedrag over tijd.
• Combinaties met externe data
  Bijvoorbeeld omzet uit je CRM, klantprofielen of e-mailcampagnes, die niet automatisch worden gekoppeld.
• De achterliggende oorzaak van gedrag
  Motivaties, intenties of kwalitatieve aspecten van gebruikersgedrag zijn niet te meten binnen deze rapporten.

Kortom: de standaardrapporten geven een breed en nuttig overzicht, maar missen de diepgang die je nodig hebt om complexe klantgedragingen en conversieprocessen écht te doorgronden.

Welke aanvullende informatie is in de verkenner te vinden

De Verkenner in GA4 (ook wel Explorations genoemd) is een krachtig hulpmiddel waarmee je zelf rapporten kunt bouwen op basis van ruwe eventdata. In tegenstelling tot de standaardrapporten biedt de Verkenner veel meer flexibiliteit in segmentatie, visualisatie en gedragsanalyse.

Wat kun je met de Verkenner dat niet kan in standaardrapporten?

De Verkenner geeft je toegang tot geavanceerde analysemogelijkheden, zoals:

• Funnel-analyse (trechters):
  Analyseer hoe gebruikers door een reeks stappen bewegen, zoals productweergave → winkelwagen → afrekenen. Je kunt ook funnels bouwen die sessie-overstijgend zijn.
• Path-exploration:
  Ontdek welke paden gebruikers volgen ná of vóór een bepaalde actie of paginaweergave. Dit is handig om typische gebruikersroutes in kaart te brengen.
• Segmentvergelijking:
  Vergelijk groepen gebruikers, bijvoorbeeld mensen die een video bekeken versus mensen die dat niet deden, en analyseer hun gedrag in aparte kolommen.
• Tijd sinds eerste bezoek / tijd sinds laatste bezoek:
  Analyseer gebruikers op basis van hoe lang geleden ze je site voor het eerst bezochten – iets wat in standaardrapporten ontbreekt.
• Gebruikers met specifieke sequenties van gedrag:
  Je kunt segmenten bouwen op basis van een reeks gebeurtenissen, zoals “gebruiker heeft eerst product bekeken, daarna een kortingscode gebruikt en vervolgens afgerekend.”

Wat is de toegevoegde waarde van de Verkenner?

De Verkenner maakt het mogelijk om:

• Dieper te segmenteren en gebruikersgroepen specifieker te analyseren
• Interacties over meerdere sessies heen te bekijken
• Hypotheses te testen (bijv. ‘waar haken gebruikers af in het bestelproces?’)
• Je rapporten interactief aan te passen zonder de property zelf te wijzigen

Met andere woorden: je kunt gedrag écht onderzoeken in plaats van alleen te rapporteren wat er gebeurde.

Wat kun je nog steeds niet met de Verkenner?

Ondanks de extra mogelijkheden blijft de Verkenner binnen de beperkingen van de GA4-interface en datastructuur werken. Dat betekent dat:

• Je nog steeds alleen kunt filteren op tabelniveau
  Je kunt geen subquery’s doen of eerst een subset analyseren en die dan combineren met andere datasets.
• Je geen bewerkingen kunt uitvoeren op eventniveau buiten de bestaande aggregaties
  Bijvoorbeeld: de gemiddelde tijd tussen event A en B per gebruiker berekenen kan niet.
• Je niet kunt koppelen met externe databronnen
  Denk aan CRM-gegevens, offline aankopen of andere conversiekanalen.
• Je geen historische retroactieve aanpassingen kunt doen
  Je kunt geen nieuwe dimensies toevoegen aan bestaande data; je moet vooraf hebben ingesteld wat je wilt meten.
• Je geen toegang hebt tot individuele gebruikers-ID’s of volledige user journeys op maat
  Alleen via vooraf gedefinieerde dimensies en segmenten.

Hoe geavanceerde analyse wél mogelijk is met BigQuery

Hoewel GA4 krachtige standaardrapportages en de flexibele Verkenner biedt, loop je bij diepgaandere vragen of specifieke segmentaties al snel tegen beperkingen aan. Denk aan vragen zoals: “Hoe vaak keren gebruikers binnen 7 dagen terug na een eerste aankoop?”, of “Welke combinatie van verkeersbronnen leidt tot de hoogste retentie?” Zulke analyses zijn lastig of onmogelijk te maken binnen de GA4-interface zelf.

Met de integratie van Google Analytics 4 met BigQuery wordt het wél mogelijk om dit soort vragen te beantwoorden. BigQuery is een cloudgebaseerde datawarehouse-oplossing van Google waarin de ruwe eventdata uit GA4 op dagelijkse basis wordt opgeslagen. Deze data is niet geaggregeerd of voorbewerkt zoals in de standaardrapporten: je krijgt toegang tot de volledige dataset van alle events, gebruikerskenmerken en parameters. Hiermee open je de deur naar vrijwel onbeperkte analysemogelijkheden.

Denk bijvoorbeeld aan:

• Het bouwen van custom funnels die verder gaan dan de limieten in GA4.
• Analyseren van retentiecohorten over aangepaste periodes.
• Het berekenen van lifetime value van gebruikers gebaseerd op gedrag, herkomst en device.
• Het combineren van GA4-data met andere databronnen zoals CRM-gegevens of e-commerce data uit bijvoorbeeld Shopify.

Welke kennis heb je hiervoor nodig?

Werken met BigQuery vereist wél een zekere basiskennis:

• SQL (Structured Query Language): dit is de taal waarmee je data in BigQuery opvraagt. Denk aan SELECT, FROM, WHERE, GROUP BY en JOIN-constructies.
• Begrip van de datastructuur van GA4 in BigQuery: GA4 exporteert data naar een gestructureerd event-based datamodel, waarbij alles rond het concept “event” is opgebouwd. Gebruikersinformatie en events zijn genest in tabellen met kolommen zoals event_name, event_params, user_properties en items.
• Eventueel kennis van Google Cloud Platform (voor toegang en beheer van BigQuery-projecten).

Voorbeeld: Retentieanalyse op maat

Stel, je wilt weten hoeveel gebruikers die voor het eerst een bestelling deden, binnen 30 dagen terugkeerden voor een tweede aankoop. In GA4 kun je een basale retentieanalyse doen, maar deze is beperkt in tijdsvenster en aanpasbaarheid. Met BigQuery kun je dit volledig zelf definiëren:

WITH first_purchase AS (
  SELECT
    user_pseudo_id,
    MIN(event_timestamp) AS first_purchase_time
  FROM
    `project.dataset.events_*`
  WHERE
    event_name = "purchase"
  GROUP BY
    user_pseudo_id
),
repeat_purchase AS (
  SELECT
    e.user_pseudo_id,
    MIN(e.event_timestamp) AS repeat_purchase_time
  FROM
    `project.dataset.events_*` e
  JOIN
    first_purchase fp
  ON
    e.user_pseudo_id = fp.user_pseudo_id
  WHERE
    e.event_name = "purchase"
    AND e.event_timestamp > fp.first_purchase_time
    AND e.event_timestamp <= fp.first_purchase_time + 2592000000000  -- 30 dagen in microseconden
  GROUP BY
    e.user_pseudo_id
)
SELECT
  COUNT(*) AS users_with_repeat_purchase
FROM
  repeat_purchase;

Dit soort analyses geeft je een veel diepgaander inzicht in gebruikersgedrag en klantwaarde, wat weer input kan zijn voor optimalisatie van campagnes, onboarding flows, of productaanbod.

Van analyse naar rapport:
De inzichten die je uit BigQuery haalt, kun je op verschillende manieren rapporteren:

• Data Studio (Looker Studio): hiermee kun je direct op BigQuery aansluiten en dashboards maken die automatisch updaten.
• Google Sheets: via een koppeling kun je queryresultaten in een spreadsheet laden voor verdere analyse of presentatie.
• Geautomatiseerde rapportage: met tools zoals dbt, Python (bijv. met pandas), of Google Cloud Functions kun je periodiek rapportages genereren en bijvoorbeeld mailen naar belanghebbenden.

Zo wordt het mogelijk om volledig op maat gemaakte rapportages te creëren, gebaseerd op exacte bedrijfsdoelstellingen en niet beperkt tot de standaardstructuur van GA4.