Introducción
Recientemente, Google ha incorporado varias funcionalidades en su herramienta de visualización de datos, Data Studio, que la están haciendo cada vez más potente (como podemos ver en su documentación). Vamos a utilizar una combinación de todas ellas para poder crear una monitorización personalizada y dar un paso más allá de la información que nos proporciona la herramienta de Google Analytics.
Monitorización
Para realizar la medición de los activos de un sitio web, hay 3 partes bien diferenciadas que son recomendables establecer como punto de partida antes de evolucionar hacia una personalización:
- KPIS principales e información de el/los proceso/s
- Audiencias y comportamiento del usuario
- Fuentes de tráfico y campañas
En este post, mi intención es hacer hincapié en la primera de ellas, concretamente en cómo establecer el funnel de conversión de un proceso hecho a base de métricas personalizadas.
Requisitos previos
Para poder realizar el funnel de un proceso de conversión de forma personalizada en Data Studio, primero hemos de tener cierta información identificada.
Fundamentalmente, necesitaremos tener datos a nivel de user ID o bien, Client ID. Para ello, estos valores han de recogerse en dos Custom Dimensions diferentes para, posteriormente, explotar la información contando usuarios o usuarios únicos, ya que en cada fila se registrará la actividad que realiza cada identificador (o lo que es lo mismo, cada usuario).
Por dar un poco más de contexto, el user ID es un identificador único que el propietario del sitio web decide asignar a cada uno de sus usuarios registrados de manera unívoca.
En el caso del Client ID o CID, se trata de un identificador que asigna Google Analytics a cada usuario en función del Time Stamp. Google Analytics se basa en este valor para trabajar con su métrica de “usuarios”, pero no está asignada por defecto como una dimensión que se puede usar para trabajar, por lo que es necesario mapear este valor y asignárselo a una Custom Dimension.
Las métricas
Una vez hecho el proceso anterior, ya podemos comenzar a crear las métricas y, con ellas, crear el funnel personalizado en Data Studio.
Si decidimos utilizar el valor del User ID, nos estaremos limitando a hacer el seguimiento del usuario en un proceso dentro del área privada, ya que en la parte pública estaremos perdiendo la traza de aquellos usuarios registrados que no se hayan identificado, así como los no registrados.
En el caso de utilizar el Client ID, podremos trabajar tanto en procesos de la parte pública, como en la parte privada. El valor no será 100% exacto, ya que un mismo usuario puede navegar con diferentes dispositivos o navegadores, pero la diferencia no será más que algo residual.
El funnel
Una vez tengamos los requisitos anteriores ya listos, solo tenemos que ponernos a trabajar en construir las métricas para ir creando cada paso del funnel. Esto lo haremos desde el menú de creación de nuevos campos, dentro de Data Studio:
La fórmula quedaría de esta forma:
- COUNT_DISTINCT(CASE
- WHEN REGEXP_MATCH(Page,"^.*(Paso1).*")
- THEN id_cookie
- ELSE "" END)
Explicación de la fórmula: lo que hace esta fórmula, es una consulta para contar las filas generadas por cada Client ID, donde en este caso el valor se ha ido almacenando en la Custom Dimension “id_cookie”. Por si hubiera valores repetidos, solo contaremos valores únicos (count_distinct) que equivaldrían a usuarios únicos; además, hemos establecido la condición por la cual solo se cuentan estos identificadores de usuario en el caso en el que la página coincida con la expresión regular que contiene “Paso1”.
De esta manera, obtenemos la cuenta de usuarios únicos en la página indicada.
Por último, solo quedaría repetir estas métricas para cada paso del funnel y, finalmente, crear las métricas de conversión:
así como las métricas de caída:
Es importante y necesario indicar a Data Studio el tipo del campo en cada una de estas métricas creadas. Mientras que las métricas de “cuenta” serán de tipo número, las de conversión o caída serán de tipo percent, por lo que habrá que cambiarlas en la consola:
Diseño del funnel en Data Studio
El diseño del funnel, lo iremos haciendo utilizando “score cards” para cada paso, mostrando ahí las métricas creadas. Haciendo lo mismo para las métricas de conversión y de caída, nos queda finalmente la visualización del funnel de esta forma:
Conclusiones y valor añadido
Así, hemos creado un funnel personalizado a través de la métrica de usuarios, donde hemos incorporado métricas adicionales de conversión y caída por paso.
Actualmente, Google Analytics no ofrece este tipo de métricas exportables a Data Studio, por lo que es necesario buscar alternativas para monitorizar algo tan básico como puede ser un proceso de funnel con varios pasos, tan útil y necesario en cualquier estrategia digital.
El valor añadido que ofrece esta manera de medir el proceso frente a, por ejemplo, obtener los datos a través de un Spreadsheet con el Add-on que haga llamadas a la API de Google Analytics, es la dinamicidad del dato. Es decir, no hay que actualizar manualmente el dato en la hoja de Spreadsheet para que el dato cargado en Data Studio se actualice, sino que se hace directamente en función del período o filtro que se modifique dentro de la propia interfaz de la herramienta.
A nuestra disposición, existen diferentes funciones que podemos utilizar para crear aquellas métricas o dimensiones personalizadas que mejor puedan a aplicar según nuestras necesidades.
Una buena introducción y explicación, puede encontrarse en el post de mi compañera Patricia: Calculate fields en Google Data Studio, así como un ejemplo de aplicación de estas funciones creando una dimensión personalizada que agrupa canales de adquisición: Custom Channel Grouping.
¿Se os ocurren más formas de explotar estas funcionalidades en Data Studio?
