Apr 30, 2025
GA4 Bilang X, DB Bilang Y. Ini Cara Berhenti Nge-guess.
Analytics
GA4
Metrics
Targetnya bukan “angka sama”. Targetnya “makna sama”, lalu pilih sumber yang tepat buat keputusan.
Kalau GA4 bilang signups 10.000 tapi DB cuma 7.200, itu bukan “analytics problem”. Itu problem definisi + measurement. Solusinya bukan “pilih angka yang lebih enak”. Solusinya: bikin mismatch jadi terlihat setiap hari, bisa di-slice, dan punya keputusan source-of-truth per KPI.
Implementasi praktis: bikin mismatch jadi “observable”, bukan “debatable”
Cara paling cepat berhenti dari ritual “GA4 vs DB” adalah bikin satu view/table rekonsiliasi yang bisa dilihat semua orang. Bukan dashboard megah. Table membosankan yang jawab: gap-nya berapa, muncul di mana, dan apakah normal.
Contoh: rekonsiliasi harian (DB vs events analytics yang sudah kamu import)
Kalau view ini sudah ada, meeting mingguan berhenti jadi “angka siapa yang bener?”, dan berubah jadi:
gap-nya stabil (expected) atau spike (bug)?
spike itu muncul di platform tertentu?
mulai sejak release/campaign kapan?
Stop bandingin total doang. Slice mismatch-nya.
Total menutup pola. Slice membuka pola.
Slice by platform/source (biasanya langsung ketahuan iOS/Safari yang “aneh”):
Slice DB signups by method (email/google/apple) kalau kamu punya kolomnya:
Kalau gap cuma muncul di satu source/platform/metode, kamu baru aja ngubah “misteri” jadi bug yang jelas pemiliknya.
Playbook debug versi waras (dan pakai kode)
Urutannya: boundary → raw count → identity → sampling.
Step A: Samain batas waktu (timezone + cutoffs)
Banyak mismatch itu cuma masalah “hari” yang beda karena timezone/late ingestion.
Postgres contoh (jadikan boundary WIB):
Step B: Bandingin “bahan mentah”, bukan metric di dashboard
GA4-side: hitung occurrences atau distinct users yang fire event.
DB-side: hitung rows created (user/account) atau server-confirmed event.
Distinct user yang fire signup_completed:
Interpretasi cepat:
GA4 > DB: kemungkinan double firing, retries, bots, atau client event tanpa server confirmation.
DB > GA4: tracking missing, blocked (adblock/consent), atau nggak firing di flow tertentu.
Step C: Trace journey nyata (sample kecil, nilai tinggi)
Ambil 50 signup dari DB, lalu cek apakah event analyticsnya ada untuk identity yang sama.
Kalau banyak user DB yang nggak punya event analytics: missing tracking/consent/adblock.
Kalau event analytics per user banyak banget: double fire/retry.
Guardrails: QA checks biar nggak rusak lagi minggu depan
Tracking itu bukan “sekali beres”. Itu perlu pagar.
Duplicate spike (contoh dedup key: event_name + user_id + event_time + object_id):
Missing required fields (minimal user_id):
Keputusan penting: pilih source of truth per KPI (ditulis, bukan diingat)
Ini momen yang orang sering hindari karena harus tegas. Tapi ini yang bikin guessing mati.
Definisi “done”
Kamu bisa bilang mismatch-nya kenapa dalam 1 kalimat (duplicate, missing flow, consent, timezone, late arrival).
1. Ada recon view harian yang semua orang bisa cek tanpa meeting.
2. Ada 2–3 QA query yang nge-alert sebelum leadership nanya.
3. Setiap KPI punya official source yang dipilih dengan sadar.
Angka yang sama itu bonus. Makna yang sama itu wajib.
Kalau kamu suka tulisan yang fokus ke debugging measurement dan bikin keputusan mingguan lebih waras, follow aja. Kalau tim kamu capek debat GA4 vs DB dan pengen audit cepat (recon + QA + KPI source rules), booking call singkat juga bisa. Tanpa drama, kita cari gap yang paling mahal dulu.
