Cómo crear un “funnel” en Google Data Studio en 4 pasos

Saber cómo crear un gráfico de embudo en Google Data Studio puede ser muy útil para analizar el rendimiento de una web. Si has utilizado Google Data Studio para crear informes posiblemente te hayas encontrado con la necesidad de representar un embudo, es decir, visualizar el comportamiento de una conversión contextualizada por el rendimiento de sus pasos accesorios o previos. Por ahora, no existe el gráfico de embudo en Google Data Studio. Pero existe una forma de resolver en Google Data Studio esta visualización que es lo que trataremos aquí.

4 Pasos:

Para ver el informe de Google Data Studio con un ejemplo resuelto clica aquí

  1. Define las métricas que quieres utilizar para cada paso del funnel
  2. Crea el campo calculado “métrica”
  3. Crea una fuente de datos combinados.
  4. Utiliza un gráfico de barras

 

Paso 1: Define las métricas que quieres utilizar para cada paso del funnel.

Primero debes identificar las métricas que representan cada paso. Tienes que ser capaz de representar la métrica en una tarjeta de resultado cada uno de los pasos de tu embudo (5 como máximo). No debes preocuparte si para representar este valor necesitas usar filtros o segmentos. Tampoco debe preocuparte si pertenecen a diferentes fuentes de datos. Tu única preocupación debe ser que realmente las métricas encarnen todos los pasos del embudo. También debes prestar atención a que todas las métricas pertenezcan al mismo ámbito (para no representar un funnel incoherente y sacar conclusiones equivocadas).

Veamos un ejemplo. Usando la vista Master View de la propiedad demo de Google Analytics (https://support.google.com/analytics/answer/6367342?hl=es). Supongamos que estos serían los pasos que quiero reflejar en mi embudo:

1: Entered Checkout (Consecuciones del objetivo 4)

2: Registrations (Consecuciones del objetivo 3)

3: Purchase Completed (Consecuciones del objetivo 1)

Paso 2: Crea el campo calculado “métrica”

Como comentábamos al principio, no vamos a usar un gráfico de embudo como tal, lo que vamos es a usar un gráfico de barras y que cada una de ellas represente una métrica/paso de nuestro embudo. De esta forma podremos crear una visualización que responde a la misma lectura que la de un embudo. El gráfico de barras en Google Data Studio nos exige una dimensión, es obligatorio que le indiquemos una dimensión para poder usar este gráfico. Podemos entender que conceptualmente la herramienta quiere asegurarse que existan unas barras que comparar unas con otras, que es la funcion de este tipo de gráfico. Aquí es donde tendremos que hacer la ñapa, para nuestro ñapastudio. Crearemos un campo calculado que sea una dimensión que no cualifique o clasifique los datos. Por ejemplo:

CASE WHEN REGEXP_MATCH(Latitude, ‘.*’  ) THEN ‘Métrica’ Else ‘Otro’ END

Da igual si usamos la dimensión latitude o cualquier dimensión de la fuente datos. La idea es crear una dimensión que coloque todos los datos en una única fila. Usemos la métrica que usemos aplicándole el campo calculado generará una única fila con el valor total de la métrica que aplicamos a la dimensión. ¿Cómo va a saber entonces Google Data Studio el valor de la métrica? Pues obedecerá a la dimensión fecha (que existe hasta cuando no la indicamos). En el fondo aunque llamemos dimensión primaria a la primera columna de las tablas de los informes que observamos, tanto en Google Analytics, como en Google Data Studio, como en la vida de la analista web, todo depende del periodo de tiempo.

Paso 3: Crea una fuente de datos combinados

Si seleccionamos todas las métricas que habíamos creado en el paso uno, y pulsamos sobre el botón derecho del ratón nos aparecerá la opción de crear una fuente de datos combinada. Crearemos la fuente de datos combinada a partir de las métricas/pasos de nuestro embudo.

Elegimos como dimensión clave la dimensión fecha y el campo calculado «métrica» que hemos creado en el paso anterior.

Paso 4: Utiliza un gráfico de barras

Crea un gráfico de barras. Escoge, dentro de la fuente de datos que has creado, como dimensión el campo calculado que llamamos «métrica» y como métricas las métricas que definiste en el paso 1. Si te das cuenta cada métrica ocupará una única barra y podrás compararlas al igual que lo haces en una visualización de embudo.

Si quieres añadir los porcentajes, como una métrica que asista a la interpretación de caída y/o avance entre los pasos simplemente tienes que crear un campo calculado para esa métrica desde la fuente la datos combinados. Deberías hacerlo teniendo en cuenta que:

  1. la métrica que representa el paso 2, dividida entre la métrica del paso 1 es la fórmula que estaría detrás del primer porcentaje.
  2. la métrica que estás calculando debe ser un porcentaje y debe ser la media.

Este planteamiento lo podemos aplicar para cualquier gráfico. También tiene valor entender como se comportan a lo largo del tiempo cada paso, para lo que podemos user un gráfico de serie temporal.

¡Atención! Metáfora

El ñapastudio que hemos creado para resolver el gráfico de funnel, es como el cine de Christopher Nolan. El campo calculado llamado métrica es en apariencia muy complejo, pero guarda un relato muy sencillo, como las películas de Nolan. Parecen difíciles mientras las consumes, pero no son más que un juego mental al que nos somete por su increíble dominio del tiempo.

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Irene Santos Written by:

Analista feliz. En ocasiones veo datalayers en Rastreator.com. Creo contenido sin ninguna pretensión más allá que seguir aprendiendo. Tengo a Segovia en el corazón y a Madrid en la cabeza

One Comment

  1. 25 junio, 2019
    Reply

    @irene_analista
    Pienso que hay 3 errores en el articulo:

    1) Flechas grises se ven como fugas pero los calculos son tasas de conversión

    2) No se necesita datos combinados por hacer campos calculados de la misma fuente de datos sin filtros o segmentos

    3) Para evitar problemas de agregación, si quieres utilizar campos calculados sobre datos combinados, se necesita de utilizar «SUM» function antes de la división, sin «Media» agregacion : SUM(Registrations)/SUM(Entered Check out)
    Media de tasas no es la misma cosa que división de agregación de metricas por dia
    En el exemplo : 181/1052 = 17%, y no 19%

    Sorry for my bad spanish.
    Hope it helps.

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