Los informes de KPI solían llevarme 2 horas a la semana para prepararlos. Ahora lo hago en 5 minutos. Estos ejemplos de Google Data Studio le mostrarán cómo hacerlo.
No hace mucho, teníamos un proceso de informes de KPI manual, basado en hojas de cálculo.
Cada semana, revisaba numerosas pestañas en un par de archivos de Hojas de cálculo de Google, recopilaba las tendencias y resaltaba todo lo importante que encontraba para nuestra reunión de revisión semanal.
Significó varias horas mirando datos sin procesar que se parecían mucho a esto:
Hoy, hemos automatizado la mayor parte de ese proceso mediante informes que creamos en Google Data Studio .
Ahora, en lugar de mirar los datos sin procesar de la hoja de cálculo, hojeo algunos informes clave que se ven así:
Me lleva unos cinco minutos revisar nuestros KPI de marketing y puedo realizar un seguimiento de muchos más de los que solía hacer, porque es muy fácil ver lo que está sucediendo ahora.
Aún mejor, porque Data Studio extrae directamente de Google Sheets, no hay nada manual al respecto, los números se completan automáticamente todos los lunes. 🙂
En esta publicación, le mostraremos cómo hacer exactamente lo que hemos hecho anteriormente: transformar datos sin procesar en informes visuales que le muestren cómo lo está haciendo de un vistazo .
Todo sin agregar una tonelada de trabajo a la lista de tareas de nadie.
5 ejemplos de informes para empezar
¿Quiere visualizar sus datos de la forma que mostramos en este artículo?
¡No empieces de cero!
Para este artículo, hemos creado un conjunto de datos de muestra y 5 ejemplos de Google Data Studio para ACME Software, una compañía de SaaS hipotética que intenta alcanzar los $ 12 millones en ARR para fin de año.
Los informes tienen el mismo formato que los que usamos internamente aquí en Groove.
Puede guardar una copia del conjunto de datos aquí mismo .
La maldición de demasiados datos
La parte difícil no es recopilar datos.
Es convertir ese montón de números en inteligencia procesable que puede utilizar para tomar decisiones comerciales.
Los datos son solo datos. El truco consiste en encontrar conocimientos en todos esos números.
Cómo funciona Google Data Studio para nosotros
Uno de nuestros valores fundamentales es «no desperdiciar», lo que significa que siempre estamos buscando formas de eliminar las actividades no productivas.
Mirar hojas de cálculo llenas de datos sin procesar no es un uso eficiente del tiempo de nadie.
Por esa razón, comenzamos a experimentar con Google Data Studio para ver si podíamos convertir los datos de las hojas de cálculo de nuestra empresa en gráficos visuales.
Nuestro objetivo era reducir la cantidad de horas necesarias para revisar nuestro desempeño.
Queríamos informes que nos mostraran cómo estábamos, de un vistazo, sin tener que escanear numerosas celdas de datos sin procesar.
Como resultado, en lugar de mirar hojas de cálculo, ahora tenemos un conjunto simple de informes que se ven así:
Mi cerebro es mucho más feliz que mira en ese frente una hoja de cálculo. 🙂
No es elegante, pero me muestra una gran cantidad de información importante:
- Dónde nos encontramos en dos KPI
- El objetivo que intentamos alcanzar antes de fin de año
- La tendencia del último trimestre
Me tomaría varios minutos recopilar los mismos datos y tendencias solo para esos dos números.
¿La mejor parte de estos informes GDS? Están automatizados.
Los actualizo una vez cada trimestre, lo que me lleva un par de horas. Después de eso, se completan automáticamente a medida que recopilamos datos en nuestras hojas de cálculo de seguimiento.
9 KPI que revisamos cada mes
No le mostraré todas las métricas que rastreamos internamente aquí en Groove; tenemos algunas docenas que revisamos al menos una vez al mes.
Pero le mostraré ejemplos de Google Data Studio de algunos de los más importantes para nosotros.
- Ingresos recurrentes anuales (ARR)
- Ingresos mensuales recurrentes (MRR)
- Nuevos registros de prueba
- Registros de prueba asistidos por blog
- Nuevas cuentas pagadas
- Cancelaciones de cuenta
- Tráfico total del sitio web
- Tráfico orgánico del sitio web
- Prueba a tasa de conversión pagada
El proceso es lo que importa aquí, no las métricas individuales. Sustituya sus KPI por los que mostramos en los ejemplos de Google Data Studio a continuación.
Como verá, GDS nos permite revisar rápidamente los datos de rendimiento de cualquier KPI que estemos rastreando, incluido lo cerca que estamos de alcanzar nuestros objetivos.
Una vez que está configurado, revisar docenas de métricas y tendencias solo toma unos minutos.
Ejemplo # 1: MRR y ARR
Los ingresos recurrentes mensuales (MRR) son el corazón de cualquier negocio de SaaS, y Groove no es una excepción. En un negocio que no es SaaS, probablemente serán ingresos mensuales en lugar de MRR.
De cualquier manera, es el número que le permite planificar todo lo demás, desde la inversión publicitaria hasta la nómina. Si es un director ejecutivo o un fundador, probablemente este sea el número al que más rastrea.
Los ingresos recurrentes anuales (ARR) son tan importantes como el número mensual. Se trata menos de presupuestar y más de las perspectivas de crecimiento a largo plazo de su negocio.
Si tiene inversores o partes interesadas clave, este es el informe que querrán ver.
Ejemplo n. ° 2: Nuevos registros de prueba
Al igual que MRR y ARR, los nuevos registros de prueba son un indicador clave de la salud de un SaaS. En este informe, rastreamos ese número junto con una métrica que llamamos registros de prueba asistidos por blogs .
«Asistido por blog» significa que alguien visitó el blog en algún momento durante su fase de investigación, antes de registrarse para obtener una cuenta de prueba. Lo rastreamos como un KPI porque el marketing de contenido es un canal de adquisición muy sólido para nosotros.
Juntos, estos dos KPI nos dicen si somos:
- Atraer a las personas adecuadas a nuestro sitio web
- Convirtiéndolos en usuarios o clientes de prueba.
Ejemplo n. ° 3: nuevos clientes pagos y cancelaciones de cuentas
Este informe es mi favorito de todos los que revisamos con regularidad. Me encanta porque:
Si la línea verde está constantemente por encima de la línea roja, ganamos.
En lugar de rastrear los ingresos, rastrea:
- Línea verde = Nuevos clientes pagos
- Línea roja = Clientes pagos que cancelaron
En general, desde una perspectiva empresarial, si la línea verde está constantemente por encima de la línea roja, significa que MRR y ARR tienen una tendencia al alza .
Este cuadro no se correlaciona exactamente con los cambios de ARR y MRR, porque las cuentas varían en tamaño. Si agregamos una cuenta grande con docenas de usuarios, será un aumento mayor de lo que muestra la tendencia en este gráfico.
Sin embargo, con el tiempo, esas variaciones se promedian.
El efecto neto es un informe que actúa como un indicador «de un vistazo» de si nuestros esfuerzos de marketing nos están ayudando a crecer.
Ejemplo n. ° 4: tráfico del sitio web
Hemos escrito muchas veces sobre cómo el marketing de contenidos es la principal forma en que las personas encuentran Groove. Por esa razón, el crecimiento lento, constante y constante del tráfico a nuestro sitio web es un indicador clave del éxito de nuestros esfuerzos.
Realizamos un seguimiento tanto del tráfico total como del tráfico orgánico, siendo el orgánico el más importante de los dos, ya que tiende a ser más consistente y predecible.
Para nuestro equipo de contenido, el tráfico orgánico es la métrica que seguimos más de cerca.
Por cierto, nuestra fórmula para cultivar productos orgánicos no es un gran secreto. Es el mismo enfoque que ha escuchado muchas veces antes:
- Haga que su sitio web sea rápido y fácil de navegar
- Publica contenido de alta calidad de forma regular.
- Promocione su contenido de una manera que atraiga backlinks.
La parte difícil no es entender qué hacer, se está ejecutando a un alto nivel con el tiempo.
Ejemplo n. ° 5: tasa de conversión de prueba a pago
Finalmente, una vez que las personas se registran para una prueba, queremos ver cuántos se convierten en clientes de pago.
Esta estadística es siempre un poco volátil, un reflejo de los números relativamente pequeños (en comparación con algo como ARR, por ejemplo).
Las estadísticas comparativas varían ampliamente según la industria y el tipo de producto, pero para productos SaaS como el nuestro, una tasa de conversión del 15% al 20% suele ser el rango considerado como «bueno».
Mientras rebote alrededor del 20%, estamos contentos.
Observamos este número principalmente para monitorear el embudo.
Si vemos una gran caída en la tasa de conversión, probablemente sea una señal de que algo en nuestra automatización está roto y debe abordarse de inmediato.
Cómo crear informes de Google Data Studio
Una advertencia justa de que esta parte es un poco técnica.
Pero es tan vale la pena gastar el aprendizaje de estas configuraciones algún tiempo.
Unas pocas horas de aprendizaje de informes GDS nos han ahorrado innumerables horas a largo plazo.
Descargo de responsabilidad también Google sin duda cambiará las funciones de GDS con el tiempo. Si algo se ve diferente a lo que ve aquí, consulte el sitio de soporte de Google para obtener la información más reciente.
Si nunca antes ha usado Google Data Studio, mi mejor consejo es que use nuestros números para acostumbrarse a GDS siguiendo los pasos a continuación.
Luego, puede continuar con la creación de informes para su propio negocio.
Trabajar con Hojas de cálculo de Google
Google Data Studio puede conectarse a una variedad de fuentes de datos, incluido Google Analytics. También puede cargar los datos que tiene en Excel usando formato CSV.
El sitio de asistencia de Google Data Studio tiene instrucciones completas para conectar datos de otras fuentes.
Sin embargo, para nuestros ejemplos aquí, le mostraré que usamos Hojas de cálculo de Google como fuente de datos.
Paso n. ° 1: cree una pestaña «GDS» en su hoja de cálculo
Este paso fue el momento más grande de “ah-ha” que tuve mientras trataba de averiguar cómo hacer que GDS funcionara para nosotros.
Al principio, intenté conectar directamente las pestañas principales de nuestras hojas de cálculo como fuentes para los informes de Data Studio.
Eso fue … una pesadilla.
Nada formateado correctamente. Las diferentes pestañas tenían diferentes estructuras. Fue un desastre. Y no pude hacer nada con las hojas de cálculo principales por temor a borrar o alterar los datos por accidente.
Entonces, en lugar de extraer datos directamente de las pestañas que normalmente revisaba, creé una pestaña especial solo para datos GDS.
En mis informes, llamo a esta pestaña «GDS».
- Se asegura al 100% de no eliminar o alterar accidentalmente los datos sin procesar de sus pestañas principales
- Usted crea un lugar en el que puede formatear y organizar los datos para que sea mucho más fácil incorporarlos a GDS
Paso 2: use fórmulas para llevar los KPI a la pestaña GDS
No se limite a copiar y pegar datos en la pestaña GDS.
En su lugar, use fórmulas que extraigan datos de forma dinámica de las otras pestañas de su hoja de cálculo.
En nuestras hojas (y en el conjunto de datos de muestra), usamos una función HLOOKUP para extraer datos de la pestaña principal.
=hlookup( $A2 , 'Company data'!$C$4:$AP$36 , 10 , FALSE )
Al usar fórmulas, su pestaña GDS se completará automáticamente con nuevos datos a medida que se ingresan en las pestañas principales de la hoja de cálculo. No tendrá que volver a tocar la pestaña GDS a menos que se le acaben las fechas.
Consejo profesional: agregue sus objetivos de rendimiento en la pestaña GDS
Este es fácilmente mi truco favorito en todo este proceso.
Cada vez que hacemos una planificación trimestral, establecemos metas que nos encantaría lograr para cada KPI.
Pongo esos objetivos en el gráfico GDS como una columna única con el número objetivo en cada celda para el trimestre.
Paso 3: conecte la pestaña GDS a un informe de Google Data Studio
Abra Google Data Studio y cree un «Informe en blanco»:
En Conexiones de Google, elija «Hojas de cálculo de Google»:
Luego, seleccione su hoja de cálculo y la pestaña GDS:
En la esquina superior derecha, haga clic en «Conectar» para realizar la conexión.
Este próximo paso es muy importante .
Verá una pantalla que se ve así:
- En «Tipo», establezca todos los números en «Número»
- Establecer todos los porcentajes en «Porcentaje»
- Establezca todas las fechas en el formato de fecha que está utilizando en la pestaña GDS (p. Ej., «Fecha AAAAMMDD»)
- En la tercera columna, cambie la atribución predeterminada a «Ninguna» para cada fila.
Cuando haya terminado, haga clic en «Agregar al informe» en la esquina superior derecha para finalizar la configuración.
La tarea final: crear un informe visual
Uf.
Si sigues conmigo, enhorabuena. Sé que los pasos anteriores no fueron fáciles.
Pero … acaba de hacer muy fácil la creación de informes visuales a partir de sus KPI durante las próximas semanas y meses.
Los pasos restantes son muy sencillos.
Paso 1: crea un gráfico de ‘líneas’
En este punto, estará mirando una cuadrícula en blanco en Google Data Studio.
En el menú, seleccione «Agregar un gráfico», luego elija un informe de «línea», luego dibuje un cuadro en la cuadrícula para crear el gráfico:
En el menú de datos, asegúrese de que «Dimensión» esté configurada en el rango de datos.
Luego, agregue su KPI a este gráfico en «Métrica». Puede agregar varios KPI a un informe de esta manera:
Por último, utilice la pestaña «Estilo» para modificar la apariencia de los datos en su gráfico.
- Cambiar el color y el peso de cada línea
- Invertir el eje X o Y (si sus datos aparecen en orden inverso)
- Alterando los valores mínimos y máximos
- Agregar etiquetas de datos
Encuentro que elijo diferentes opciones para cada informe que creo. Por ejemplo, a menudo cambio el mínimo y el máximo predeterminados para mover los números hacia arriba o hacia abajo en mi gráfico.
Solo tienes que jugar con los controles por un tiempo para tener las opciones correctas.
Solución de problemas: solución de problemas comunes de GDS
Aquí hay algo que sucede una y otra vez cuando trabajo con Google Data Studio:
Haré un cambio en la pestaña «GDS», que luego rompe la conexión con los gráficos que he creado en GDS. Cuando te suceda (y sucederá), obtendrás una pantalla como la de arriba.
Cuando suceda, vaya a su conjunto de datos y haga clic en el pequeño lápiz junto a su fuente de datos:
Importante: asegúrese de marcar los campos «Tipo» y «Agregación predeterminada» nuevamente después de actualizar los campos.
Dos problemas a tener en cuenta:
- En la columna «Tipo», los porcentajes tienen la costumbre de volver a ser números.
- En la columna «Agregación predeterminada», los campos nuevos o modificados a menudo mostrarán «Suma» nuevamente. Vuelva a cambiarlos a «Ninguno» como lo hizo en su configuración original.
¿Cómo introducimos todas estas métricas en Hojas de cálculo de Google en primer lugar?
Para el registro: las hojas de cálculo no son el enemigo. Son necesarios para crear la base de datos que usamos para guiar nuestras decisiones comerciales.
¿Cómo encontramos el tiempo para realizar un seguimiento de tantos puntos de datos, a pesar de que somos un equipo pequeño?
Respuesta: Automatización.
Gran parte de nuestros datos se completan automáticamente mediante una variedad de integraciones y herramientas.
Somos fanáticos de Supermetrics , en particular, y lo recomendamos a cualquiera que quiera ver lo que realmente está sucediendo con sus datos, sin pasar horas a la semana ingresando números manualmente en hojas de cálculo.
Muchas de nuestras otras conexiones fueron creadas por nuestro equipo de desarrollo interno. También puede hacer mucho con herramientas como Zapier e IFTTT , que también recomendamos.
Cualquiera que sea la herramienta o el proceso, si puede dedicar una hora hoy a ahorrar horas de trabajo en el futuro, hágalo.
La recompensa: ¡No más mirar hojas de cálculo!
¡Felicitaciones! Acaba de transformar los datos de la hoja de cálculo que provocan dolores de cabeza en un informe de Google Data Studio fácil de leer.
Ahora puede verificar sus números de un vistazo, sin mirar una hoja de cálculo llena de números tratando de entenderlos.
Lo sé por mí mismo, reviso nuestros números con mucha más frecuencia después de configurar este proceso aquí en Groove.
GDS te lo pone fácil. Me dice lo que necesito saber de un vistazo, todo usando una herramienta a la que puedo acceder de forma gratuita.
Cuando se trata de datos, ¿qué podría ser mejor que eso?
…
Esta es una traducción realizada por EGA Futura, y este es el link a la publicación original: https://www.groovehq.com/blog/google-data-studio-examples
