Profundizando en Google Data Studio

Los que estáis metidos en el mundo de la analítica web estaréis al tanto de los cambios que está llevando a cabo Google, lanzando nuevas herramientas con distintas finalidades y poniéndolas a disposición de los analistas de manera gratuita: desde visualizar los datos con Google Data Studio hasta la posibilidad de hacer Test A/B de usuario con Google Optimize.

Quería aprovechar este post a dar unas pinceladas sobre Google Data Studio, pues en las últimas semanas he destinado muchas horas a entender la herramienta, disfrutar de sus virtudes y frustrarme con sus limitaciones.

Al estar diseñada por Google, la funcionalidad sencilla y el diseño limpio prima sobre todas las cosas. No es necesario una gran formación para crear un primer Cuadro de Mando básico. Sin embargo, encontrar un uso más avanzado de la misma para pintar cosas algo más potentes como ratios, embudos, etc... no es tan sencillo.

En cierta manera lo comprendí cuando me di cuenta de que se encuentra en modo Beta y que por tanto, aún le queda un importante recorrido por avanzar y evolucionar -de hecho, dispone de una pestaña que permite acceder a la información de las nuevas releases para quien quiera estar al tanto de los siguientes cambios-.

Sin duda, es un hecho que da pistas de cómo la herramienta aún arroja importantes limitaciones cuando se quiere pintar algo más que una simple métrica como Sesiones o Transacciones. Esa situación está llevando en muchas ocasiones a encontrar soluciones creativas alternativas, que quizás se alejen algo de lo que se consideran "buenas prácticas".

Respecto a la información que hay disponible en Internet de la herramienta, uno se puede encontrar con multitud de posts aunque muy básico desde mi punto de vista. Así que, profundizando un poco y planteándose distintas situaciones concretas es posible entrever algunos puntos interesantes que van más allá de lo esencial. Vamos allá!




  • Permisos

Al igual que los informes de Google Sheets, los informes de Data Studio también dispone de un administrador de permisos y en concreto dispone de dos:

Uno, a nivel reporte, en el que se indican los usuarios con quien compartir el cuadro de mando, especificando si el destinatario puede únicamente ver o también editar.

Además, da la posibilidad de obtener un enlace, de tal forma que si el propietario quiere compartir el Dashboard con una gran cantidad de destinatarios, no es necesario ir introduciendo cada una de las direcciones sino disponer de dicha URL en un servidor al que todos puedan acceder.



Dos, a nivel de fuente de datos. Es algo lógico teniendo en cuenta que cada cuadro de mando va asociado a una fuente de datos que puede ser de distinta naturaleza, desde un Google Sheets hasta la conexión directa con Google Analytics.

En concreto, cada conexión con la fuente de datos arroja el siguiente mensaje, en el que se administra el permiso de acceso a las fuentes de datos embebidas en el dashboard que se comparte.


La opción de Owner´s Credentials viene marcada por defecto. Cuando un usuario comparte el dashboard bajo esa opción, el usuario que lo recibe puede acceder al data source aunque no a los datos que hay por debajo. Es decir, si está conectado a un Google Sheets no puede acceder a dicho informe, ni verlo ni modificarlo.

La otra opción es la de Viewer´s Credentials es más restrictiva. Debe acceder al Cuadro de Mando con sus propias credenciales y para acceder a los datos, el usuario debe también tener permiso a la fuente de origen de los datos. Por ejemplo, si se trata de un documento tipo Google Sheets, este documento ha de compartirse previamente con el usuario destinatario en caso de que se haya marcado esta opción.



Y a nivel práctico, ¿qué significa?

Por ejemplo, si creo un dashboard con datos de Google Analytics que conecta con una vista "Todos los sitios web" y selecciono la opción de "Owners Credentials" en la configuración del origen de los datos.

 El dashboard lo comparto con dos usuarios, A y B. A tiene su propio acceso a Google Analytics y permiso para acceder a la vista "Todos los sitios web" sin embargo B no tiene acceso a la vista. En esta ocasión tanto A como B pueden ver los informes basados en ese origen de datos ya que utiliza mis credenciales.

Supongamos el mismo escenario anterior, aunque esta vez seleccionando la opción de "Viewers Credentials". Sólo el usuario A que tiene sus propias credenciales a la vista, podrá ver los datos. El usuario B no verá datos.



  • Conectores con Google Sheets
A través del add-on de Google Sheets es posible cargar los datos de la API de Google Analytics de manera gratuita, e incluso de otras herramientas como SemRush o Facebook Ads mediante pago con Supermetrics.

Esta opción puede ser interesante en las situaciones en las que no sea posible obtener datos de manera directa con Google Analytics, como por ejemplo la métrica de "usuarios activos" de una App móvil.

No hay que perder de vista que los datos han de ser descargados bajo la dimensión fecha para que luego, cuando se utilicen en el cuadro de mando, el gráfico (vinculado al documento Google Sheets) pueda comportarse de manera dinámica al hacer uso del componente "selector de fechas".

Además, implica que los datos han de ir actualizándose conforme pasa el tiempo, si en el cuadro de mando se quieren mostrar datos actuales. Para ello, existe una opción con la que automatizar las descargas de la información en base a unos criterios de periodicidad establecidos ("schedule reports").


  • Ideación de tres niveles: informe completo, página del informe y componente.
Es un concepto que ha introducido Data Studio y que me ha gustado porque no lo he visto en otras herramientas de visualización como Klipfolio, que también es una herramienta web.
Soy consciente de que no es un concepto complejo pero me ha gustado el hecho de que a nivel de informe se pueda definir un data source determinado y que luego a nivel de componente se pueda aplicar uno distinto aunque por defecto se muestre el seleccionado inicialmente.

O por ejemplo la posibilidad de aplicar un filtro a nivel de página en lugar de por componente, lo que puede hacer las cosas un poco más ágiles en el momento de la configuración.




Sin embargo, antes hablaba de importantes limitaciones de la herramienta... uhmmmm.... ¿a qué me refería con eso? os doy alguna pista...


  • Un componente no puede arrojar el calculo de datos de distintos data sources. Hasta el momento permite el uso único de una fuente de datos por componente.

  • Cuando se aplica un segmento sobre un componente, se aplica sobre todo él, no es posible aplicarlo parcialmente
Esto es un problema cuando se quiere por ejemplo, calcular la tasa de conversión de una página que genera Leads, cuando en la estrategia de implementación se decidió etiquetarlo los leads en formato evento. 

Con esto me refiero a lo siguiente: si se quiere obtener el ratio de conversión (Leads A / Total Sesiones) y es necesario aplicar el segmento de un tipo de Eventos (con una categoría y acción concreta) para obtener el número de Leads A, no es posible, porque el segmento afectaría también a la métrica de total Sesiones, desvirtuando el resultado final.

La solución pasaría por crear un objetivo que recogiera los eventos de tipo A para que de esa forma formara parte como numerador del ratio, sin tener que aplicar segmento o filtro.  El tema es que esto no se podría considerar una buena práctica: es por ello que en algunos casos el usuario los está recogiendo en una nueva vista de la interfaz de Google Analytics.

Hablando de segmentos, también me he encontrado que cuando se aplican sobre las métricas, no es posible a estas cambiarle el nombre a pesar de que esta haya cambiado de significado al englobar únicamente a un grupo de usuarios con unas mismas características. Es decir, cuando a la métrica de usuarios le aplicas el segmento de aquellos que han iniciado el proceso de checkout, la métrica se va a seguir llamando usuarios.
Existe un pequeño truco que ayuda a solucionar ese problema que consiste en acceder a la fuente de datos, seleccionar la métrica en cuestión, hacer una copia de la misma y cambiarle el nombre libremente. A esa métrica duplicada, es a la que se le aplica el segmento, de tal forma que es posible acomodar el título al dato mostrado 👍


  • Nuevas métricas
La creación de nuevas dimensiones con fórmulas como UPPER o LOW o REGEX MATCH / REPLACE parece que están muy bien asentadas en Data Studio y sin embargo, generar nuevas métricas no es tan fácil.

Pongamos que se quiere obtener el dato de número de eventos con un nombre de categoría y acción concretos. La mejor opción que he encontrado hasta el momento ha sido:

CASE WHEN ( EventCategory = 'CategoryA' AND EventAction = 'ActionA') THEN 1 ELSE 0 END  // Aggregation = SUM

Sin embargo, en la documentación especifica lo siguiente: The CASE statement can return text, number, boolean values, or dimension fields. It cannot return metric fields.

Actualmente en la última release, anunciaron que ya funciona para métricas sin embargo, he hecho pruebas y los resultados no parecen coherentes, por lo tanto, desde mi punto de vista sigue sin funcionar.


  • Análisis de Cohortes: tampoco es posible introducir información relativa a este punto.

  • No dispone de botón de Imprimir. Es posible hacer una impresión del Dashboard a través del menú del Navegador. Eso sí, recomiendo hacerlo desde Google Chrome porque con FireFox, la impresión sale distorsionada.




Respecto a si es posible certificarse en la herramienta, actualmente no existe un certificado público al que todo el mundo puede acceder como en Google Analytics, sino que sólo pueden acceder aquellos que sean Partners de Google.

En concreto, la certificación consta de dos partes:

- Una teórica tipo test de 20 preguntas en la que sólo se puede fallar un 20% para superarlo. Diría que el nivel es intermedio-avanzado porque a pesar de ser una herramienta de fácil uso, las preguntas se acercan a aquellas cuestiones que un usuario conoce si ha ahondado en la herramienta. Y como siempre, las preguntas multi - respuesta añaden algo más de emoción al examen 👌

- Junto con la elaboración de dos ejercicios prácticos de Cuadros de Mando:

Un primer Dashboard que refleje una información dado un documento de Google Sheets. La información aportada es necesario tratarla de tal forma que adquiera el formato necesario para que pueda ser pintada en la herramienta. Es necesario además hacer unos gráficos determinados aunque también dan la posibilidad de enriquecer el cuadro de mando añadiendo otros adicionales que se consideren pueden ser de utilidad.

Mientras, el segundo ejercicio consiste en trasladar a Data Studio, la información mostrada en un panel de la interfaz de Google Analytics con los datos tienda de Google, siguiendo unas instrucciones determinadas.



También quería aprovechar a mostrar un Dashboard que he diseñado para el e-commerce de Esencia Custome.

Llevaba tiempo queriendo hacerlo pero lo tenía en pausa porque tenía pendiente la implementación de los datos del comercio electrónico. Por fin puedo decir que tengo la información de las visualizaciones, inicios de checkout y compras de productos además otras interacciones como la subscripción a la newsletter o el link a la tienda de Etsy.

Mi hábito suele estar centrado en generar un único dashboard que recoja toda la información en un sólo vistazo. Sin embargo, esta vez le he querido dar una vuelta para ver si de alguna manera, se puede mostrar lo primero la información más estratégica, para luego en las siguientes páginas ahondar en cada una de las partes, arrojar insights más tácticos.

Como ya he comentado en más de una ocasión, para el diseño de un buen dashboard es necesario la conjunción de distintos tipos de pensamiento: desde la organización de la información, hasta tener en cuenta principios estéticos para que la información sea leía por el ojo más fácil. Os dejo un post interesante sobre este tema en el blog de El Arte de Medir.








Como conclusión final podría decir que Google Data Studio es una herramienta de visualización que le queda mucho recorrido por delante

Sin duda, seguirá desarrollándose y evolucionando sin descanso porque Google está detrás y claramente apuesta por ella (de hecho estimo que este post se quede obsoleto en breve periodo de tiempo, o eso espero 😅 ).

Pero que en estos momentos, con las limitaciones encontradas, no veo que permita pintar embudos, ratios, ... para ir más allá en la comprensión inicial de los datos,  más lejos de la información inicial que arroja la interfaz de Google Analytics y su representación bajo distintos tipos de visualizaciones.

Conforme se vayan incluyendo nuevas funcionalidades que aporten una mayor flexibilidad, estoy convencida de que se logrará dar una mayor potencia a la herramienta y así igualarse a otras de su mismo campo, teniendo en cuenta que actualmente se encuentra a cierta distancia de ellas.



Y tú, ¿Has probado ya la herramienta? 
¿Qué impresión te ha causado? 
¿Ha cubierto tus expectativas?

Comentarios

  1. Hola Laura,

    No me queda claro lo de la certificación en Google Data Studio. Primero hay que ser Partner de google y después hacer el examen?

    Gracias!

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