Presentamos el gráfico de embudo de Ayima Data Studio

Descubrir cuántos pares de calcetines brillantes de unicornio se agregaron a una cesta de la compra y luego cuántos se compraron con éxito es una parte muy importante de nuestro trabajo como analistas digitales; especialmente cuando se trata de los problemas que esos clientes podrían enfrentar en su viaje al paraíso de los calcetines de unicornio.

Por supuesto, los calcetines fabulosos son solo un ejemplo. En última instancia, es nuestro trabajo ayudar a los clientes a aumentar sus ingresos, ya sea aumentando las ventas de calcetines o obteniendo más suscripciones, y un pequeño aumento en la proporción de clientes que pasan de "comenzar a pagar" a "comprar" puede conducir a un aumento sustancial de los ingresos. Es por eso que amamos un embudo.

Los embudos de compra son una herramienta central para ayudar a visualizar el recorrido del cliente al crear informes para las partes interesadas clave. Nos ayudan a localizar dónde se encuentran los principales problemas y dónde debemos buscar posibles obstáculos para los clientes.

Pero si es un analista digital, es posible que comprenda las frustraciones de dedicar tiempo a crear estos embudos de compra de forma manual, a menudo utilizando datos combinados en Data Studio. Es por eso que creamos esta visualización de embudo simple: se puede agregar a su tablero con solo cuatro clics. Y agregar los datos para cada etapa utilizando las Finalizaciones de objetivos relevantes se puede hacer en no más de diez clics. Reducir el tiempo para crear un embudo libera más tiempo para el análisis, lo que nos brinda la oportunidad de detectar fácilmente cualquier cambio en el viaje de un cliente hacia una compra exitosa.

¿Qué es Estudio de datos?

Data Studio es la herramienta de visualización de Google. Se vincula a la perfección con los productos de Google, pero también puede conectarlo a su propia base de datos. Se conecta a Google Analytics, lo que le permite visualizar sus datos web en cualquier formato que desee, y es fantástico para crear paneles.

¿Qué son las visualizaciones comunitarias de Data Studio?

Esta función de Data Studio recientemente lanzada le permite agregar una visualización de embudo a su tablero con solo unos pocos clics. Hay toda una galería de visualizaciones generadas por la comunidad que puede explorar, ¡incluido el gráfico del embudo de Ayima!

¡Agregue un embudo a su tablero en cuatro clics!

1. En su panel de control de Data Studio, haga clic en el ícono de 'visualizaciones y componentes de la comunidad' ubicado junto al menú desplegable 'agregar un gráfico'
2. Haga clic en 'explorar más' para ver todas las visualizaciones disponibles
3. Haga clic en el 'Gráfico de embudo' de Ayima y suéltelo en su tablero
4. Introduzca sus objetivos para cada etapa del embudo. Las métricas iniciales son 'sesiones' y 'páginas vistas'; ajústelas para crear el embudo que necesita.
5. Consulte nuestro ejemplo a continuación, donde visualizamos todas las etapas estándar de un embudo de comercio electrónico de Ayima.

¿Quieres que se vea bonito? Puede personalizar las barras de la misma manera que puede personalizar todos los demás componentes de visualizaciones comunitarias de Data Studio. Cambie el color de las barras, el texto y la cantidad de lugares decimales que se muestran en el gráfico. El ancho de las barras corresponde al tamaño del paso del embudo.

¿Tengo habilitadas las visualizaciones comunitarias?

Si acaba de crear un nuevo tablero, las visualizaciones de la comunidad deberían estar habilitadas de manera predeterminada. Si es antiguo, es posible que deba activar esta opción.

Para verificar si su informe tiene habilitados los 'accesos de visualización de la comunidad':

1. Seleccione 'recurso' y 'administrar fuentes de datos agregadas' en el encabezado
2. Luego seleccione 'editar' en la fuente de datos
3. En la esquina superior derecha, junto a la opción "Edición de campo en informes", active las visualizaciones comunitarias
4. Recuerde hacer clic en 'terminado' cuando haya terminado, para guardar este cambio en la fuente de datos.

Sugerencia: si no puede ver la opción "editar" para la fuente de datos, significa que no tiene acceso para agregar este permiso y debe pedirle al propietario de la fuente de datos que active esta configuración.

Cómo leer este embudo

El '% frente al anterior' es el porcentaje de la etapa más reciente frente a la etapa anterior. El '% frente al inicial' calcula cada paso como un porcentaje del primer paso.
Por ejemplo, en nuestro embudo a continuación, el '% frente al anterior' debe interpretarse de la siguiente manera:

Tuvimos 2241 sesiones en el sitio web de ejemplo. El 84% (1.889) de todas las sesiones son de comercio electrónico: esas son las sesiones que mostraron algún interés en comprar un producto, visitando una página relacionada con el producto, ventana emergente, cesta o pago. La idea es descontar sesiones que, por ejemplo, lean una sola publicación de blog y nunca visiten una página de producto. Era poco probable que se convirtieran, por lo tanto, no queremos clasificarlos como una 'sesión de comercio electrónico'.

El 90 % (1698) de los que tenían una 'sesión de comercio electrónico' vieron un producto y el 57 % de los que vieron un producto crearon una cesta. De los que crearon una cesta (967), el 70 % (678) hizo clic en 'comenzar pago', pero solo 23 (3 %) completaron una compra. La última etapa tiene una caída muy significativa: ¡lo investigaríamos de inmediato para comprender cuál es el problema con el pago del usuario!

Mientras que el '% vs Inicial' debe interpretarse de la siguiente manera:

Tuvimos 2241 sesiones en el sitio web de ejemplo. De esas sesiones, el 84 % (1889) de todas las sesiones son de comercio electrónico. El 76 % de todas las sesiones (nuevamente, frente a 2241) vieron un producto y el 43 % de todas las sesiones crearon una cesta. El 30% de todas las sesiones comenzaron a pagar y el 1% realizó transacciones.

El último % en este caso (1%) es la métrica de Google Analytics de 'Tasa de conversión': el número de transacciones dividido por el número total de sesiones.

Sugerencia: cree este embudo utilizando objetivos o métricas a nivel de sesión; de lo contrario, podría estar comparando la cantidad de interacciones con las sesiones. Por ejemplo, si su punto de partida es la cantidad de sesiones (como en nuestro ejemplo), debe usar objetivos para todas las demás etapas. Los objetivos se registran solo una vez por sesión, por lo tanto, comparará las sesiones con aquellas en las que se produjeron las interacciones.

Si utiliza el número de eventos para contar la etapa de "añadir a la cesta" en lugar de un objetivo, podría inflar artificialmente el embudo: alguien podría tener una sesión, pero "añadir a la cesta" tres veces. Si utiliza un evento, contará en exceso el número de 'añadidos a la cesta'. Esto podría hacer que el embudo sea altamente inestable con el tiempo.

Si desea obtener más información sobre cómo informar sobre el viaje del cliente mediante embudos de compra y cómo podemos ayudarlo con su función de análisis, nos encantaría saber de usted.