Cómo acelerar los informes de DataStudio con Google Sheets

Como profesional de Web Analytics, dominar su stack tecnológico es fundamental para su día a día. Como parte de esa pila tecnológica, Google DataStudio es una poderosa herramienta de visualización de datos que le permite crear paneles interactivos y personalizables. No solo es de uso gratuito, sino que DataStudio ofrece una interfaz de arrastrar y soltar fácil de usar, por lo que muchos especialistas en marketing utilizan esta herramienta para visualizar datos en un formato limpio y nítido.

Se puede utilizar una variedad de fuentes de datos gratuitas, incluidas Analytics, BigQuery, Search Console y Sheets. Hay muchos conectores adicionales que se han diseñado para que pueda visualizar datos de otras fuentes, como HubSpot, LinkedIn o Facebook.

El principal problema que surge con DataStudio es su velocidad de carga. En este artículo, le mostraremos las diversas formas en que puede aumentar la velocidad de carga de informes al enviar sus datos de marketing a un documento de Hojas de cálculo de Google y crear una fuente de datos utilizando el conector de Hojas.

Este artículo se centra en los datos de Google Analytics, pero se pueden considerar enfoques similares para informar sobre otras plataformas de marketing en DataStudio.

¿Por qué la velocidad de carga es tan lenta en Data Studio?

Suponga que está intentando generar un informe sobre los datos de Google Analytics en DataStudio. Si ha agregado un segmento o está tratando de ver datos de una vista de Google Analytics con un alto volumen de tráfico o visitas, es posible que experimente retrasos significativos en el tiempo de carga. Esto requiere la consulta de datos directamente desde los servidores de Google Analytics, lo que a menudo implica muchas solicitudes de API, que pueden tardar algún tiempo en ejecutarse.

La solución es simple: su fuente de datos debe contener solo los datos que mostrará en el tablero. Google Analytics contiene datos de cada visita rastreada de cada usuario que visita su sitio; la gran mayoría de estos datos no serán necesarios para su panel de control de DataStudio. Si exporta todos los datos requeridos de Google Analytics a un documento de Hojas de cálculo de Google y lo usa como fuente de datos, la velocidad de carga aumentará significativamente.

La exportación de los datos correctos al documento de Hojas aún llevará algún tiempo, pero una vez que los datos estén allí, las vistas de DataStudio se cargarán rápidamente. Recomendamos automatizar las consultas y ejecutarlas durante la noche para que pueda despertarse con datos actualizados en su documento de Hojas de cálculo.

Aunque este artículo usa Google Analytics como ejemplo, el mismo concepto de exportar datos a Hojas de cálculo se puede usar para todas las fuentes de datos.

También vale la pena mencionar que estos métodos pueden facilitar el procesamiento y la combinación de datos, lo que reduce la necesidad de combinar fuentes de datos o crear campos personalizados dentro de DataStudio.

Cómo exportar datos de Google Analytics a Hojas de cálculo

Comparación de métodos

Perímetro analítico

Analytics Edge es un complemento gratuito de Microsoft Excel que le permite consultar datos de Google Analytics en una hoja de cálculo de Excel. Este método es el más sencillo ya que no requiere costos y es fácil seleccionar los datos que necesita ya que hay menús desplegables para mostrarle todos los campos disponibles en Google Analytics.

Simplemente vaya a través de las pestañas para configurar su consulta. Si sus datos están siendo muestreados (o si no está seguro), asegúrese de incluir la fecha como una dimensión y marque la casilla "Minimizar muestreo" en Opciones para garantizar que los datos sean lo más confiables posible.

La principal advertencia con la versión gratuita de Excel es que a menudo puede tener algunos errores: es probable que la versión paga sea mejor. Si experimenta errores, le recomendamos que reduzca el intervalo de fechas y divida sus solicitudes en varias consultas. Por ejemplo, en lugar de extraer datos de un mes, es posible que deba hacerlo en dos consultas con intervalos de fechas de dos semanas.

Una vez que haya consultado los datos que desea, simplemente cópielos y péguelos en un documento de Hojas de cálculo.

R/Python

Esto es posible en cualquier lenguaje de programación, pero hay paquetes disponibles en R y en Python con documentación disponible para ejecutar las funciones. Para extraer datos de Google Analytics y enviarlos a Hojas de cálculo de Google, no se necesita experiencia previa en programación. Sin embargo, este método brinda a los programadores experimentados una multitud de opciones, tales como:

– Fusión con datos de otras plataformas de marketing (HubSpot, Hotjar, Search Console, etc.)

– Automatización de consultas con programación de scripts

Para aquellos sin experiencia, recomendamos descargar R y el entorno RStudio, ya que son más fáciles de configurar que Python. Puede encontrar una breve guía sobre cómo configurar esto en su dispositivo aquí.

Simplemente ejecute las siguientes líneas de código para enviar sesiones divididas por agrupación de canales y categoría de dispositivo a Hojas de cálculo de Google. El rango de fechas, las métricas y las dimensiones se pueden cambiar fácilmente en consecuencia, así como la ID de Google Analytics y la URL de las hojas.

Eche un vistazo a la documentación para ver qué más puede hacer con estos paquetes: googleAnalyticsR y googlesheets4.

 install.packages("googleAuthR") install.packages("googleAnalticsR") install.packages("googlesheets4") library(googleAuthR)<br>library(googleAnalyticsR) library(googlesheets4) ga_auth() gs4_auth() ga_id &lt;- #ID of your GA View# dateRange &lt;- c("2020-01-01", "2020-11-30") sessionsData &lt;- google_analytics (ga_id, date_range = dataRange, metrics = "sessions", dimensions = c("date","channelGrouping","deviceCategory"), anti_sample= TRUE sheet_write(sessionsData, ss = "#Section of URL of your Sheets doc#", sheet = "Sheet1")

Tenga en cuenta que la sección de la URL que deberá insertar en el código se puede encontrar en la barra de búsqueda en la parte superior; consulte la sección resaltada en la captura de pantalla a continuación.

Supermétricas / Herramientas de pago

Supermetrics for Sheets es una herramienta paga que ofrece muchos conectores de datos, incluido un conector de GA a Sheets. Aunque Supermetrics ofrece una interfaz fácil de usar similar a la de Analytics Edge, vale la pena buscar otras herramientas pagas que ofrezcan esa conexión.

Tanto Analytics Edge como Supermetrics ofrecen rangos de fechas dinámicos, como "el mes pasado", lo que evita que tenga que actualizar las fechas cada vez que consulta datos. Sin embargo, Supermetrics ofrece una opción útil de "Agregar a datos antiguos" que reduce el tiempo total de consulta.

Supermetrics actúa como un complemento para un documento de Hojas, eliminando la necesidad de copiar y pegar desde Excel.

Supermetrics tiene 4 ventajas principales sobre Analytics Edge:

– Puede enviar datos a Hojas de cálculo de Google desde otras fuentes de datos (Facebook, LinkedIn, BigQuery, etc.)

– Mejor atención al cliente

– No es necesario copiar y pegar de Excel a Hojas

– Una opción para “Agregar a datos antiguos”, reduciendo el tiempo de consulta

NB ¡No confunda esto con el conector Supermetrics for DataStudio!

Resumen

DataStudio es una herramienta extremadamente poderosa para mostrar datos que tiende a obtener una buena tracción con todas las audiencias. Esto se debe probablemente a que es fácil de usar, pero también ofrece un elemento de interactividad para aquellos que deseen profundizar y aumentar la granularidad de los datos.

El obstáculo principal para DataStudio al generar informes sobre los datos de Google Analytics es la velocidad de carga del informe, que se experimenta cuando se consultan grandes volúmenes de datos.

Hojas de cálculo de Google ofrece una solución a esto al actuar como una fuente de datos intermediaria, ya que contiene solo los datos de Google Analytics requeridos para sus informes de DataStudio. Se pueden usar varios métodos para consultar datos en su documento de Hojas de cálculo, todos con sus propias ventajas y desventajas.