Solução de problemas de mistura de dados no Google Data Studio


Um guia para mesclar fontes de dados no Google Data Studio e dicas que aprendi ao longo do caminho para resolver problemas comuns.

Como usuário do Google Data Studio (GDS), você provavelmente já se aprofundou no recurso de combinação de dados. Você certamente apreciou seus poderosos recursos para combinar e calcular métricas nas fontes de dados com uma simples Chave de associação – e, portanto, sem dúvida, encontrou suas advertências e quedas, como um produto que ainda está em constante mudança.

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Nesta postagem do blog, apresentaremos exatamente como a mistura de dados funciona no Google Data Studio, observamos as considerações que limitam nossas habilidades de mistura e compartilhamos algumas táticas que implementamos com sucesso para resolver problemas de mistura de dados.

Introdução à mistura de dados no Google Data Studio

A mistura de dados é um recurso lançado no Google Data Studio em 2018 que permite combinar métricas de várias fontes. Ele pode ser usado para criar qualquer tipo de visualização oferecida no Google Data Studio para uma visualização completa do desempenho em diferentes fontes.

Você pode combinar fontes de dados para combinar métricas, como receita e transações, entre várias propriedades por dimensões como campanhas, palavras-chave e tipos de dispositivo.

Captura de tela do recurso de mesclagem de dados no Google Data Studio mostrando três fontes sendo combinadas

Recentemente, o GDS também conseguiu criar com muita facilidade um Data Blend em um relatório, basta clicar em vários scorecards ou tabelas de uma só vez, clicar com o botão direito do mouse e selecionar 'Blend Data'. Esse método cria o Data Blend para você com o selecionado métricas e define a primeira fonte de dados selecionada como a fonte mais à esquerda.

Por que usar a mistura de dados no Google Data Studio?

Para mim, esse é inegavelmente o recurso mais útil do Google Data Studio. Na maioria das vezes, encontro clientes que têm várias propriedades do Google Analytics ou contas do Google Ads, exibem anúncios sociais pagos em várias plataformas sociais ou oferecem seu serviço ou produto em um site e em vários aplicativos. Clientes e analistas devem procurar métricas de desempenho combinadas em busca de esforços que tenham os mesmos objetivos ou orçamentos, independentemente de como a coleta de dados é desarticulada.

A mistura de dados no Google Data Studio permite combinar métricas relatadas em diferentes plataformas que devem ser exibidas como um total (por exemplo, conversões de aplicativos no Firebase e conversões de sites no Google Analytics). Você pode fornecer desempenho para um orçamento geral que está espalhado por mais de uma fonte ou mídia (por exemplo, anúncios no Facebook e anúncios no LinkedIn). Por fim, a mistura de dados permite relatórios holísticos sobre o desempenho.

Antes da mistura de dados no Google Data Studio, fomos obrigados a combinar essas métricas por outros aplicativos antes de conectá-las ao Google Data Studio. Geralmente, esses aplicativos de terceiros também custam mais para conectar e misturar os dados para você. O pior de tudo: os analistas tiveram que tomar medidas extras para visualizar métricas combinadas em contas, propriedades e plataformas para tomar decisões de otimização.

Quando usar a mistura de dados no Google Data Studio

A mistura de dados deve ser usada em qualquer situação em que você precise exibir dados combinados para fins de análise ou relatório. Compartilhei alguns exemplos de casos de uso para mesclagem de dados no Google Data Studio abaixo, para o caso de parecer excessivamente geral ou possivelmente não parecer que algum dia será aplicado a você – o que será.

  • Você está executando o Google Ads em várias contas com o mesmo orçamento geral.
  • Você está executando o Bing Ads e o Google Ads e precisa informar sobre o desempenho combinado da Pesquisa paga.
  • Você precisa informar as métricas de custo dos anúncios do Bing Ads por campanha, mas informar as conclusões de meta no Google Analytics.
  • Você deseja denunciar métricas de campanhas em redes sociais pagas e conclusões de metas no Google Analytics.
  • Você está exibindo anúncios de redes sociais pagas em várias plataformas com o mesmo orçamento de redes sociais pagas.
  • Você gerencia vários subdomínios ou sites irmãos para a mesma conta.

O que você pode misturar no Google Data Studio?

Conceitualmente, você pode combinar praticamente qualquer coisa no Google Data Studio, desde que a fonte de dados esteja em um conector GDS disponível e haja pelo menos uma dimensão em comum (ou seja, uma chave de associação) entre suas fontes de dados. Seus dados podem residir em uma planilha do Google, em um banco de dados SQL ou até em um simples upload de arquivo para conectar-se ao GDS, e campos personalizados podem ser adicionados para criar chaves de junção correspondentes.

Infelizmente, não é tão possível quanto imaginamos misturar qualquer dados com mistura de dados no Google Data Studio com essas liberdades. Existem limitações fora dos dois requisitos principais (fonte de dados disponíveis no Google Data Studio e Join Key) para retornar métricas precisas em seus relatórios.

Advertências de mistura de dados

Há duas advertências bastante significativas a serem lembradas ao planejar seus relatórios GDS combinados.

A junção externa esquerda

Como mencionado, deve haver pelo menos uma dimensão em comum entre suas fontes de dados – pode até ser algo tão simples quanto a data, mas a data será a única dimensão que você pode usar para combinar métricas com precisão.

Para calcular corretamente as métricas para algo como a campanha, a campanha deve ser a chave de associação. No entanto, o recurso de mistura de dados do Google Data Studio só permite a mistura através de uma operação de junção externa esquerda. Isso significa que os valores resultantes incluirão apenas métricas e linhas que aparecem na fonte de dados mais à esquerda na mistura.

No exemplo abaixo, temos duas fontes de dados de amostra configuradas como duas contas separadas do Google Ads com a data definida como a chave de associação, atraindo campanhas como dimensões e impressões como a métrica.

Captura de tela da mistura de dados no Google Data Studio mostrando duas fontes de dados de amostra configuradas como duas contas separadas do Google Ads com a data definida como a chave de associaçãoCaptura de tela da mistura de dados no Google Data Studio mostrando duas fontes de dados de amostra configuradas como duas contas separadas do Google Ads com a data definida como a chave de associação

Pela operação Associação externa esquerda, apenas as campanhas e impressões destacadas em verde na tabela abaixo serão incluídas nos cálculos combinados por campanha no Google Data Studio.

Captura de tela de uma tabela mostrando apenas campanhas e impressões selecionadas que serão incluídas na mistura de dados após a operação Junção externa esquerdaCaptura de tela de uma tabela mostrando apenas campanhas e impressões selecionadas que serão incluídas na mistura de dados após a operação Junção externa esquerda

No entanto, essa configuração funcionará (com as dimensões da campanha removidas) para calcular impressões combinadas em um formato de scorecard.

Limite de cinco fontes de dados

Sei que cinco fontes de dados parecem bastante, mas há muitas situações em que você precisa mais do que isso para se misturar. Eu já o encontrei algumas vezes, e as únicas soluções foram renunciar a algumas métricas ou combinar fontes de dados em uma através do Planilhas Google ou importar dados de uma plataforma para outra.

Alguns exemplos em que tive problemas devido a esta limitação:

  • Combinando dados de custo do Bing Ads (fonte de dados 1) com conversões do Google Analytics (fonte de dados 2) em mais de duas contas ou propriedades.
  • Combinando métricas do Google Analytics em mais de cinco propriedades diferentes.
  • Combinar dados de conversões assistidas com conversões de último clique do Google Analytics em mais de duas contas ou propriedades.

Problemas comuns de mistura de dados e como resolvê-los

Freqüentemente, os problemas encontrados no Google Data Studio são facilmente resolvidos com uma solução simples. Parece que o GDS ainda está solucionando problemas logísticos para funcionalidades que devem funcionar perfeitamente por conta própria. As seguintes soluções e hacks foram suficientes para resolver meus problemas de mistura até agora.

Dados retornando valores "nulos"

O GDS retornará valores "nulos" (-) quando qualquer linha de uma dimensão não tiver um valor associado a ela. No exemplo abaixo, o Leads retorna valores nulos e faltam conversões da segunda fonte de dados na combinação de dados devido à operação Junção externa esquerda.

Captura de tela mostrando relatórios de valor nulo do Google Data StudioCaptura de tela mostrando relatórios de valor nulo do Google Data Studio

Na coluna "Leads" está faltando uma conversão porque ocorreu a primeira conversão assistida por interação (que é da segunda fonte de dados) para uma palavra-chave que não retornou nenhum valor na primeira fonte de dados. Isso resulta em relatórios imprecisos! Você pode ver que o número total de leads na coluna "Leads" não corresponde ao que o GDS está relatando como o "total geral".

Esse problema pode ser resolvido criando métricas personalizadas na tabela que informa ao GDS para retornar a métrica máxima para esse campo ou retornar um 0 (em vez de nulo). Use a fórmula abaixo para criar esta métrica:

NARY_MAX ((FIELD), 0)

Substituir (CAMPO) com a métrica e use o SUM ((CAMPO)) cálculo se você precisar de uma métrica agregada. Esta é a fórmula usada no exemplo acima:

NARY_MAX (SUM (conclusões da meta), 0) + NARY_MAX (SUM (conversões assistidas pela primeira interação), 0))

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Retornar 0s em vez de nulos permite que o GDS combine as métricas e retorne um valor, mesmo se não houver valores para uma das métricas combinadas. É uma solução alternativa boba, mas é o que faz sentido com a configuração atual do GDS.

Outra solução que eu vi para isso é criar uma métrica personalizada usando uma fórmula CASE WHEN, dizendo ao GDS para retornar 0 quando o valor retornar nulo ou para retornar o campo:

CASO QUANDO (CAMPO) É NULO ENTÃO 0 MAIS (CAMPO) FIM

Dados retornando métricas calculadas incorretamente

Eu recomendo sempre visualizar suas métricas combinadas pela Chave de associação em um formato de tabela antes de colocá-las em um scorecard. A visualização em uma tabela permite verificar se as métricas corretas estão sendo extraídas de cada origem antes de combiná-las.

Quando você perceber que seu relatório está calculando métricas incorretamente, vasculhe os seguintes pontos de verificação:

  1. Certifique-se de que os nomes sejam os mesmos para suas Chaves de associação. Tentei usar a categoria de dispositivo como uma chave de junção entre o Bing Ads e o Google Analytics antes de perceber que as convenções de nomenclatura são diferentes. O Bing Ads usa Computador, Comprimidoe Smartphone ao invés de Área de Trabalho, Comprimidoe Móvel, que são usados ​​no Google Analytics. Use uma fórmula CASE WHEN para retornar os mesmos nomes de dimensão em uma fonte de dados para corresponder à outra. Por exemplo, você pode criar este campo personalizado na sua fonte de dados do Google Ads:Captura de tela mostrando como criar um campo personalizado na fonte de dados do Google Ads, usando uma fórmula "case when" para o tipo de dispositivoCaptura de tela mostrando como criar um campo personalizado na fonte de dados do Google Ads, usando uma fórmula "case when" para o tipo de dispositivo
  2. Verifique se a formatação é a mesma para as suas Chaves de associação. Isso é específico para dimensões como Data. Embora a dimensão Data possa ser chamada de igual e ter a mesma aparência em suas plataformas, elas podem ser formatadas de maneira diferente no GDS. Coloque seus dados em uma tabela com a data definida como a dimensão e verifique a formatação de suas datas. Você pode achar que um é AAAAMMDD, enquanto o outro é MMDDYYYY. Se você estiver reportando mensalmente, tente alterar "Mostrar como" em cada data em cada fonte de dados para "Mês do ano".
    Captura de tela mostrando como alterar a configuração "mostrar como" da dataCaptura de tela mostrando como alterar a configuração "mostrar como" da data

Os dados não se combinam com uma junção externa esquerda

Existem situações em que você simplesmente não consegue combinar os dados porque os valores de dimensão necessários não estão disponíveis em uma fonte de dados. Nesse caso, descobri que há realmente apenas uma das duas opções:

  1. Tente se mover pela ordem de suas fontes de dados. Lembre-se de que é uma junção externa esquerda, portanto, qualquer fonte de dados que abrigue todos os valores da dimensão usada como chave de junção deve estar na posição mais à esquerda. Às vezes, você pode não saber de antemão qual é, tente mover a ordem para ver qual configuração resulta nas métricas calculadas corretamente.
  2. Importe os dados para uma das fontes de dados. Esse método foi mais útil para mim ao tentar combinar dados de custo do Bing Ads da plataforma Bing Ads com dados do Google Analytics. A Supermetrics oferece um Uploader que permite importar automaticamente dados de custo do Bing Ads, Facebook Ads, Yahoo Gemini ou um arquivo para o Google Analytics. Você o configura uma vez e continua a fazer o upload dos dados de custo da conta escolhida e até os preenche. Você também pode fazer isso manualmente no Google Analytics, navegando para Admin> Propriedade> Importação de dadosCaptura de tela mostrando como importar dados manualmente para o Google AnalyticsCaptura de tela mostrando como importar dados manualmente para o Google Analytics
  3. Combine as fontes em uma planilha do Google primeiro. Se possível, use um complemento que se conecte às suas fontes de dados no Planilhas Google e combine os dados antes de conectar a Planilha do Google ao seu relatório GDS. Esta não é uma solução ideal, mas é um bom último recurso, especialmente se você estiver usando os complementos Supermetrics ou Google Analytics no Planilhas Google. Esses complementos permitem que você defina os dados para atualizar automaticamente, para que seus relatórios GDS ainda possam estar atualizados (embora não sejam tão atualizados quanto seriam quando estivessem diretamente conectados a uma fonte).

Isso é um envoltório!

Felizmente, algumas dessas dicas e truques serão úteis quando você precisar mesclar suas próprias fontes de dados nos seus relatórios GDS. E lembre-se, o GDS é sempre atualização – ou seja, novos problemas provavelmente surgirão, mas alguns problemas existentes serão resolvidos, potencialmente negando a necessidade de algumas dessas soluções alternativas.

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