Como acelerar os relatórios do DataStudio com o Planilhas Google

Como profissional de Web Analytics, ser proficiente com sua pilha de tecnologia é fundamental para o seu dia-a-dia. Como parte dessa pilha de tecnologia, o Google DataStudio é uma poderosa ferramenta de visualização de dados que permite criar painéis interativos e personalizáveis. Além de ser gratuito, o DataStudio oferece uma interface de arrastar e soltar fácil de usar, portanto, muitos profissionais de marketing usam essa ferramenta para visualizar dados em um formato limpo e nítido.

Uma variedade de fontes de dados gratuitas pode ser usada, incluindo Analytics, BigQuery, Search Console e Planilhas. Existem muitos conectores adicionais que foram projetados para que você possa visualizar dados de outras fontes, como HubSpot, LinkedIn ou Facebook.

O principal problema que surge com o DataStudio é sua velocidade de carregamento. Neste artigo, mostraremos as várias maneiras de aumentar a velocidade de carregamento de relatórios enviando seus dados de marketing para um documento do Planilhas Google e criando uma fonte de dados usando o conector do Planilhas.

Este artigo se concentra nos dados do Google Analytics, mas abordagens semelhantes podem ser consideradas para relatórios em outras plataformas de marketing no DataStudio.

Por que a velocidade de carregamento é tão lenta no Data Studio?

Suponha que você esteja tentando relatar dados do Google Analytics no DataStudio. Se você adicionou um segmento ou está tentando visualizar dados de uma vista do Google Analytics com um alto volume de tráfego ou hits, pode ocorrer atrasos significativos no tempo de carregamento. Isso requer a consulta de dados diretamente dos servidores do Google Analytics, geralmente envolvendo muitas solicitações de API, que podem levar algum tempo para serem executadas.

A solução é simples: sua fonte de dados deve conter apenas os dados que você exibirá no painel. O Google Analytics contém dados para cada hit rastreado de todos os usuários que visitam seu site – a grande maioria desses dados não será necessária para o painel do DataStudio. Se você exportar todos os dados necessários do Google Analytics para um documento do Planilhas Google e usá-los como fonte de dados, a velocidade de carregamento aumentará significativamente.

A exportação dos dados corretos para o documento do Planilhas ainda levará algum tempo, mas quando os dados estiverem lá, suas visualizações do DataStudio serão carregadas rapidamente. Recomendamos automatizar consultas e executá-las durante a noite para que você possa acordar com dados atualizados em seu documento do Planilhas.

Embora este artigo use o Google Analytics como exemplo, o mesmo conceito de exportação de dados para o Planilhas pode ser usado para todas as fontes de dados.

Vale ressaltar também que esses métodos podem facilitar o processamento e a mesclagem de dados, reduzindo a necessidade de mesclar fontes de dados ou criar campos personalizados dentro do próprio DataStudio.

Como exportar dados do Google Analytics para o Planilhas

Comparação de métodos

Borda do Analytics

O Analytics Edge é um suplemento gratuito do Microsoft Excel que permite consultar dados do Google Analytics em uma planilha do Excel. Este método é o mais simples, pois não requer custos e é fácil selecionar os dados necessários, pois há menus suspensos para mostrar todos os campos disponíveis no Google Analytics.

Basta percorrer as abas para configurar sua consulta. Se seus dados estiverem sendo amostrados (ou se você não tiver certeza), certifique-se de incluir a data como uma dimensão e marque a caixa “Minimizar amostragem” em Opções para garantir que os dados sejam o mais confiáveis ​​possível.

A principal ressalva com a versão gratuita do Excel é que muitas vezes pode ser um pouco bugada – a versão paga provavelmente será melhor. Se ocorrerem erros, recomendamos reduzir o intervalo de datas e dividir suas solicitações em várias consultas. Por exemplo, em vez de extrair dados de um mês, isso pode precisar ser feito em duas consultas com intervalos de duas semanas.

Depois de consultar os dados desejados, basta copiá-los e colá-los em um documento do Planilhas.

R / Python

Isso é possível em qualquer linguagem de programação, mas existem pacotes disponíveis em R e em Python com documentação disponível para executar as funções. Para extrair dados do Google Analytics e enviá-los para o Planilhas Google, não é necessária nenhuma experiência de programação existente. No entanto, esse método oferece aos programadores experientes uma infinidade de opções, como:

– Mesclar com dados de outras plataformas de marketing (HubSpot, Hotjar, Search Console etc.)

– Automatização de consultas com agendamento de scripts

Para quem não tem experiência, recomendamos baixar o R ​​e o ambiente RStudio, pois são mais fáceis de configurar que o Python. Um breve guia sobre como configurar isso no seu dispositivo pode ser encontrado aqui.

Basta executar as seguintes linhas de código para enviar sessões divididas por agrupamento de canais e categoria de dispositivo para o Planilhas Google. O período, as métricas e as dimensões podem ser facilmente alterados de acordo, assim como o ID do Google Analytics e o URL do Planilhas.

Dê uma olhada na documentação para ver o que mais você pode fazer com esses pacotes: googleAnalyticsR e 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")

Observe que a seção do URL que você precisará inserir no código pode ser encontrada na barra de pesquisa na parte superior - veja a seção destacada na captura de tela abaixo

Supermétricas / Ferramentas Pagas

O Supermetrics for Sheets é uma ferramenta paga que oferece muitos conectores de dados, incluindo um conector GA para Sheets. Embora o Supermetrics ofereça uma interface amigável semelhante à do Analytics Edge, vale a pena pesquisar outras ferramentas pagas que oferecem essa conexão.

Tanto o Analytics Edge quanto o Supermetrics oferecem intervalos de datas dinâmicos, como “último mês”, evitando que você precise atualizar as datas sempre que estiver consultando dados. No entanto, a Supermetrics oferece uma opção útil “Adicionar a dados antigos” que reduz o tempo total de consulta.

O Supermetrics funciona como um complemento para um documento do Planilhas, eliminando a necessidade de copiar e colar do Excel.

O Supermetrics tem 4 vantagens principais sobre o Analytics Edge:

– Você pode enviar dados para o Planilhas Google de outras fontes de dados (Facebook, LinkedIn, BigQuery etc.)

– Melhor suporte ao cliente

- Não há necessidade de copiar e colar do Excel para o Planilhas

– Uma opção para “Adicionar aos dados antigos”, reduzindo o tempo de consulta

NB Não confunda isso com o conector Supermetrics for DataStudio!

Resumo

O DataStudio é uma ferramenta extremamente poderosa para exibir dados que tendem a obter boa tração com todos os públicos. Isso ocorre provavelmente porque é fácil de usar, mas também oferece um elemento de interatividade para aqueles que desejam detalhar e aumentar a granularidade dos dados.

O principal obstáculo ao DataStudio ao relatar dados do Google Analytics é a velocidade de carregamento do relatório, que ocorre ao consultar grandes volumes de dados.

O Planilhas Google oferece uma solução para isso atuando como uma fonte de dados intermediária, armazenando apenas os dados necessários do Google Analytics para seus relatórios do DataStudio. Vários métodos podem ser usados ​​para consultar dados em seu documento do Planilhas, todos com seus próprios prós e contras.