Cómo crear informes de Google Analytics con Power BI

En este artículo explicamos un ejemplo práctico paso a paso de cómo creamos un informe de Google Analytics con Power BI. El objetivo de todo informe es disponer, en un sólo lugar, de aquellos datos que son más relevantes para nuestro negocio.

En el vídeo tutorial aprenderás a crear el informe en tan sólo 20 minutos, los pasos a seguir serán.

1.- Definir cuáles serán las fuentes o orígenes de datos

2.- Definir qué datos queremos visualizar

3.- Importar los datos (KPI’s, métricas y dimensiones)

4.- Preparar o Modelar los datos

5.- Crear las visualizaciones

 

1.- Definir las fuentes o orígenes de datos

En este caso obtendremos los datos de Google Analytics que importaremos con el conector de Power BI

2 .- Definir qué datos queremos visualizar

Para saber que datos queremos visualizar debemos formularnos preguntas tales como:

  • ¿Cuál ha sido la evolución del tráfico web en los últimos meses, semanas, años. ¿Ha mejorado o empeorado?
  • ¿Cuáles han sido la evolución de las conversiones o sesiones según las distintas fuentes de tráfico ( CPC, Orgánico, Emailing, Referencia….) con mayor número de conversiones o visitas.
  • ¿Cuáles han sido las zonas geográficos con mayor volumen de sesiones y/o conversiones?
  • ¿Cuáles son las palabras claves que convierten? ¿Cuáles no?
  • ¿Hemos conseguido el objetivo propuesto para este año?

Ejemplo-Informe-Google-Analytics

3.- Importar los datos (KPI’s, métricas y dimensiones)

Utilizaremos el conector de Power BI para importar las métricas y las dimensiones. Tendremos en cuenta las combinaciones válidas.

Conector-Google-Analytics

4.- Preparar o Modelar los datos

Antes de crear las visualizaciones debemos preparar los datos, es decir, filtrar aquellos datos que nos interesan de aquellos que no son válidos. Es el caso, vemos el ejemplo de los famosos datos de “not provided”, “not set”, datos nulos o irrelevantes.

5.- Crear las visualizaciones

Utilizaremos distintos objetos visuales por ejemplo:

  • “Slicer” o segmentador de datos
  • Mapa: Conversiones y/o Sesiones por zona geográfica
  • Targetas: Total Sesiones y Total Conversiones
  • Gráfico de columnas apiladas y de líneas
  • Gráfico de anillos: Sesiones por fuente
  • World Cloud o Nube de Tags: Palabras clave con mayor o menor volumen de sesiones y/o conversiones
  • Calibrar: Objetivo de las conversiones