Imposta lo strumento di misurazione. Pulisci ed elabora i dati. Trasformalo in informazioni. Analizzalo. Estrai approfondimenti.
È un duro lavoro. Ma per avere valore, c'è ancora un altro passo: anche il lavoro deve andare bene comunicato. Volete che i dati formino una linea retta da KPI a influenzare le decisioni aziendali.
Se hai lavorato per un po 'nell'analisi web, hai sofferto di creare grafici e tabelle in fogli di calcolo e poi, una volta impostato un dashboard "decente", cercando di automatizzarlo. O, forse, hai fatto affidamento sui rapporti di Google Analytics all'interno del prodotto, con tutte le loro limitazioni.
Google Data Studio promette una profondità molto maggiore, tra cui facili integrazioni per fonti di dati comuni. Ma a attrezzo offre potenziale, non una soluzione. In questo post, mostrerò diversi modi per utilizzare Google Data Studio che evidenziano perché vale la pena imparare a usarlo.
Tratterò:
- Come evitare il "panico di una pagina vuota" utilizzando i modelli;
- Come trasformare punti dati diversi in un flusso intuitivo;
- Come risparmiare tempo con la manipolazione dei dati (e ottenere dati più puliti);
- Come aggregare i dati da origini diverse nella stessa dashboard.
I dashboard interessanti contano, indipendentemente dal fatto che tu li voglia o meno
I nostri occhi sono come prendiamo la maggior parte dei dati analitici. E anche l'HiPPO più razionale e spartano, quando presentato con le stesse conoscenze, preferisce un cruscotto attraente a uno noioso.
Il design e la bellezza contano: chiedi a chiunque in un'agenzia che abbia perso il tono di un cliente con una "bistecca" migliore perché aveva relativamente poco "sfrigolio".
Nell'era di Excel, il design non aveva importanza. (La dashboard in basso esemplifica i limiti.) Ma oggi non tutte le dashboard "interne" soggiorni interno. Le aziende utilizzano i social media per costruire la propria immagine e reputazione aziendale e la condivisione dei risultati ne fa parte.
Anche se è probabile che le aziende non condividano informazioni riservate, possono condividere parte di una dashboard interna o includere uno screenshot in una scrittura che promuove i loro risultati.
Un buon design del cruscotto ti rende anche più professionale, dandoti una possibilità migliore per corteggiare qualsiasi CEO o CMO a cui lo mostri (per non parlare del giustificare commissioni più elevate).
Se vuoi creare qualcosa di bello – e funzionale – ma non hai mai usato Google Data Studio prima, da dove inizi?
Da dove iniziare: modelli per dashboard di Google Data Studio
Forse vuoi migliorare le tue dashboard, ma non sei così bravo nel design (come me). Da dove inizi?
Fortunatamente, molte dashboard di Google Data Studio sono state condivise dai loro generosi designer. La maggior parte sono ben realizzati e sembrano molto professionali. Puoi usarli come punto di partenza o ispirazione.
Ecco alcune delle mie fonti preferite:
(Suggerimento: regola sempre il modello di colore in modo che corrisponda ai colori aziendali dei tuoi clienti o dei tuoi. I tuoi clienti sono importanti e vogliono sentire anche importante.)
Una volta che hai un modello, creato o preso in prestito, puoi iniziare a personalizzarlo in modi non consentiti da altri strumenti. Ecco cinque esempi che mostrano la potenza di Google Data Studio.
5 modi per creare potenti dashboard di Google Data Studio
1. Costruisci un imbuto in un tavolo con la funzione Bar.
Questo è rapido, facile e consente al visualizzatore del dashboard di vedere come stanno andando le campagne (ad es. Contenuti, canali, ecc.).
Nell'esempio seguente, le visualizzazioni di pagina e gli eventi sono classificati in base a quale fase della canalizzazione hanno come target e i dati di origine sulla destra mostrano i canali e le pagine che vincono il maggior numero di utenti in ciascuna parte della sequenza.
Chiunque può rispondere: "Quali contenuti o canali sono più importanti per ogni passaggio della canalizzazione?"
Una semplice canalizzazione è una tabella che inizia con le sessioni e segue l'utente fino alla conversione (ad esempio lead, transazioni). Se hai visualizzazioni di pagina o eventi che si applicano a un passaggio specifico della canalizzazione, è facile visualizzare i progressi attraverso di esso con una tabella, basta mettere i passaggi in ordine.
Utilizzare il formato barra per rappresentare le metriche. Vai a Stile> Colonna> Bar / Pub e seleziona "Mostra numero".
Utilizzare questa funzione per costruire una visualizzazione di qualsiasi processo che può essere rappresentato da passaggi, non solo una canalizzazione di conversione. (Ad esempio, è possibile visualizzare l'avanzamento passo-passo per il completamento del modulo.)
Se hai impostato più di un obiettivo per ogni passaggio della canalizzazione ma desideri utilizzare a combinazione di metriche, le prossime idee sono utili.
2. Creare una dimensione personalizzata in Google Data Studio
In Google Data Studio, non puoi trattare i dati come faresti in un foglio di lavoro, ma puoi manipolarli per rendere il tuo lavoro più semplice e chiaro. Utilizzando la logica condizionale, la funzione CASE può creare nuove dimensioni e metriche.
È possibile creare una dimensione basata su gruppi di dati auto-esclusivi. Ad esempio, è possibile visualizzare le visite da campagne con o senza marchio o traffico a pagamento e non a pagamento.
Supponiamo che la tua azienda investa molto in contenuti Instagram e in SEO. Costruire una dimensione con i valori: Insta Organic, Insta Paid, Google Organic, Rest Organic, Rest Paid Social, ecc., Potrebbe aiutarti a vedere, in un'unica visualizzazione, il rendimento dei tuoi principali canali di marketing.
È possibile utilizzare questa nuova dimensione come filtro nella dashboard o per creare una tabella o un grafico per rappresentare le metriche per quel valore. (Ricorda solo i limiti dell'ambito di Google Analytics.)
Passaggi per creare una dimensione in Google Data Studio
Per illustrare quanto sopra, creiamo una dimensione semplice: traffico a pagamento e non a pagamento.
- Definisci la dimensione. Imposta le condizioni, che in questo esempio sono i canali a pagamento in Google Analytics: display, ricerca a pagamento, affiliati e social a pagamento (personalizzato). I canali non a pagamento sono il resto.
- Se desideri che la dimensione sia disponibile in tutto il set di dati, nel menu principale vai a Risorsa> Gestisci origini dati aggiunte> Modifica> + Aggiungi un campo. Se hai bisogno della dimensione solo a livello di tabella o grafico, fai clic su "+ Crea nuovo campo" alla fine del selettore Campi. Oppure, nell'area della dimensione selezionata, fai clic su "+ Aggiungi dimensione".
- Utilizzare la funzione CASE per definirla, in base alla logica. Questo esempio può essere scritto in almeno due modi, con o senza espressioni regolari:
CASO QUANDO il raggruppamento predefinito dei canali in ("A pagamento sociale", "Ricerca a pagamento", "Visualizzazione", "Affiliati")POI CASO DI FINE 'ELSE' non pagato 'QUANDO REGEXP_MATCH (Raggruppamento canali predefinito,' (Social a pagamento | Ricerca a pagamento | Display | Affiliati) ') POI' END 'A pagamento' Non pagato 'END
- Crea tabelle, filtri e segmenti con la nuova dimensione "Traffico a pagamento e non a pagamento".
3. Crea una metrica calcolata all'interno di Google Data Studio
Quando hai più obiettivi per un singolo passaggio in una canalizzazione, potresti volerli aggiungere per calcolare le conversioni totali per quella fase.
Ad esempio, per un sito incentrato sull'ottenimento di lead, l'obiettivo principale viene raggiunto quando un potenziale cliente si mette in contatto via e-mail, compilando un modulo o telefonando. È lo stesso obiettivo macro misurato in tre modi.
Per calcolare un obiettivo collettivo di "lead", è sufficiente aggiungerli. Ma puoi farlo solo se gli obiettivi si escludono a vicenda. In questo caso, è ragionevole supporre che un utente ti contatterà una sola volta per sessione, quindi funziona.
Passaggi per creare una metrica calcolata
Aggiungiamo tutti gli obiettivi di contatto e otteniamo la metrica consolidata "Contatti":
- Identifica gli obiettivi che devi combinare.
- Se desideri che la dimensione sia disponibile in tutto il set di dati, nel menu principale vai a Risorsa> Gestisci origini dati aggiunte> Modifica> + Aggiungi un campo. Se hai bisogno della dimensione solo a livello di tabella o grafico, fai clic su "+ Crea nuovo campo" alla fine del selettore Campi. Oppure, nell'area della dimensione selezionata, fai clic su "+ Aggiungi dimensione".
- Crea la metrica utilizzando gli operatori matematici (come nella funzione di metrica calcolata in Google Analytics).
- Usa la nuova metrica.
4. Consolidare i dati di origine
Google Analytics, ad esempio, registra diverse fonti di Facebook a seconda del dispositivo o se la visita proviene dall'app o dal sito Web. Quel livello di granularità non è sempre necessario per misurare i progressi verso gli obiettivi aziendali o web, quindi possiamo aggregarli in un'unica fonte. (È lo stesso in Instagram.)
La migliore pratica è quella di avere un filtro di unificazione nella vista di Google Analytics che sostituisca tutte le fonti di Facebook con una: facebook.com. Ma il filtro non funzionerà in modo retroattivo, il che può rendere difficili i confronti storici.
Se il filtro non è impostato in Google Analytics (o è stato impostato di recente), è possibile utilizzare la funzione CASE per eseguire la stessa operazione in Google Data Studio e visualizzare dati di origine consolidati, facili da comprendere e, quindi, più utili .
Passaggi per consolidare i dati di origine
Ecco alcuni modi per consolidare o migliorare i dati di origine per Facebook, Twitter o Google.
Per Facebook, puoi creare un nome di origine univoco per raggruppare tutte le varianti monitorate da Google Analytics come dimensione personalizzata.
- Se desideri che la dimensione sia disponibile in tutto il set di dati, nel menu principale vai a Risorsa> Gestisci origini dati aggiunte> Modifica> + Aggiungi un campo. Se hai bisogno della dimensione solo a livello di tabella o grafico, fai clic su "+ Crea nuovo campo" alla fine del selettore Campi. Oppure, nell'area della dimensione selezionata, fai clic su "+ Aggiungi dimensione". (In questo caso, ti consiglio di creare la nuova dimensione a livello di origine dati.)
- Usa la funzione CASE e le espressioni regolari per raggruppare tutte le fonti di Facebook e (se ha senso) Instagram in una:
CASO QUANDO REGEXP_MATCH (Fonte, '. * Facebook. *') POI 'facebook.com' QUANDO REGEXP_MATCH (Fonte, '. * Instagram. *') POI 'facebook.com' ELSE Fonte FINE
- Mentre ci siamo, potremmo anche trasformare "t.co" in "twitter.com", in modo da non dover ricordare al tuo HiPPO, client o chiunque usi la dashboard ciò che rappresenta ogni mese.
- Inoltre, se stai creando una visualizzazione che mostra solo i dati di origine (non medi), puoi separare "google" in traffico organico e a pagamento:
ASTUCCIO
QUANDO REGEXP_MATCH (fonte, '. * Facebook. *') POI 'facebook'
QUANDO REGEXP_MATCH (Fonte, '. * Instagram. *') POI 'instagram'
QUANDO Source = 't.co' THEN 'twitter'
QUANDO Source = 'google' AND Medium = 'cpc' THEN 'google ads'
QUANDO Source = 'google' AND Medium = 'organic' THEN 'google organic'
Fonte ELSE
FINE
5. Mescolare e abbinare le origini dati
Un grande vantaggio di Google Data Studio è la capacità di mostrare dati da diverse fonti in un'unica visualizzazione. Puoi evidenziare non solo i dati di Google Analytics ma anche Google Search Console, Facebook, Instagram, YouTube, Google Ads, Fogli Google, e Dati della piattaforma CRM o e-commerce.
Un semplice grafico da un'origine dati di supporto può aggiungere un contesto utile. Ad esempio, puoi sovrapporre i dati di Google Search Console in un rapporto SEO.
Ciò può aiutarti a confermare i dati di Analytics, rivelare le tendenze stagionali o mostrare i risultati che non si sono ancora materializzati come traffico (ad esempio, un aumento delle impressioni o progressi dalla pagina dei risultati di ricerca).
Un altro esempio: aggregare i dati sullo stato della spedizione delle transazioni e-commerce o tenere sotto controllo i tipi di pagamento comuni collegando Google Data Studio all'API della piattaforma e-commerce.
Per i rapporti una tantum (o fonti incompatibili), puoi importare i dati in un foglio Google e rendere il foglio la fonte:
Le opzioni infinite sono entusiasmanti, ma fai attenzione. Identificazione dei dati veramente la necessità e la pianificazione della visualizzazione diventano più importanti (e stimolanti) man mano che l'elenco di potenziali dati ti indica poteva include cresce.
Conclusione
Nessuno strumento di visualizzazione salverà risultati negativi o, da solo, renderà ovvie le decisioni aziendali. Gli strumenti giusti possono essere d'aiuto, ma ogni nuovo strumento ha anche una curva di apprendimento.
Questo post include alcuni esempi di come elementi come la funzione CASE possono far risparmiare tempo e fornire informazioni migliori nei dashboard creati.
Ora che hai un'idea dei tradizionali problemi di segnalazione che Google Data Studio può superare, dovresti essere motivato ad apprenderne i dettagli e iniziare a creare dashboard più informativi e più professionali.
