Vale, ya estás listo para crear tu primer informe de Data Studio / Looker Studio para realizar el seguimiento de tus principales KPIs. ¡Esas son buenas noticias! Pero entonces, descubres con tristeza que para conectar tus fuentes de datos (a menos que pases horas escribiendo funciones de API), tendrás que usar un conector de pago de terceros (aunque algunos tienen opciones gratuitas con funciones limitadas). Empiezas a buscar por Internet y te sientes un poco perdido; parece que hay cientos. ¡No te preocupes, estamos aquí para ayudarte! En este artículo, explicaremos qué conector de terceros deberías elegir para Data Studio para conectar tus numerosas fuentes (Meta Ads, Shopify, Klaviyo, Omnisend, Instagram Insights, Amazon Seller Central, Google My Business, Monday.com... ¡en realidad, cualquier fuente de datos!) y te ofreceremos nuestro Top 5.

Y recuerda, si necesitas ayuda para configurar tus conectores, puedes contar con nosotros: somos partners de la mayoría de las soluciones del mercado :)

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Primero, enumera tus fuentes de datos y cuentas

Ahí es donde siempre deberías empezar. ¿Cuál es tu stack técnico y qué información quieres monitorizar en tu dashboard? Algunas consideraciones a tener en cuenta:

• Google está muy bien integrado, por lo que es totalmente gratuito conectar Google Analytics 4 (GA4), Google Ads, Google Sheets, DV360, Search Console, YouTube… Dicho esto, solo puedes conectar una cuenta a la vez. Es decir, si tienes 3 cuentas de Google Ads, tendrás que añadir 3 fuentes de datos separadas (no es el caso de DV360, el único conector que ofrece una opción multicuenta). Esto no es ideal para agencias o empresas que gestionan numerosas cuentas.

• También puedes conectar de forma gratuita la mayoría de las bases de datos, incluyendo BigQuery (pero ten en cuenta que puede haber un coste asociado a la consulta de las tablas).

• Si para una de tus herramientas puedes enviar actualizaciones de datos automáticamente a Google Sheets, puedes usarlo como “puente” para reenviar los datos a Looker Studio.

• Última opción, ya que no vas a escribir funciones de API (aunque nosotros podemos hacerlo para herramientas más pequeñas para las que aún no se ha desarrollado ningún conector, no dudes en contactarnos) -> utiliza un conector de terceros.

No todos los conectores ofrecen todo, por lo que primero debes enumerar todas las fuentes de datos y cuentas que querrás conectar. No hay nada más frustrante que empezar a trabajar con un conector para extraer información de Meta Ads, LinkedIn Ads y TikTok Ads, y descubrir más tarde que no tiene conexión con Omnisend y que tendrás que pagar por otra herramienta…

Un comentario rápido: aquí solo consideraremos conectores directos a Looker Studio. Algunos también ofrecen la función de enviar datos a BigQuery, a GSheets… Puede ser interesante para otros casos de uso, y la mayoría de los conectores ofrecen todas las soluciones.

Entiende sus características técnicas y tus necesidades

Hay varias cosas a considerar al analizar un conector, una vez que sabes que es compatible con todos los softwares que utilizas:

• ¿Puedes añadir varias cuentas a una sola fuente de datos? (Spoiler: la mayoría lo hace, pero siempre conviene comprobarlo)

• ¿Puedes usar una sola fuente de datos para combinar y enviar datos de varios softwares (por ejemplo, una fuente de datos en Data Studio para enviar Google Ads + GA4 + Shopify + Stripe +…), o necesitas crear una fuente de datos por software (una fuente de datos para todas las cuentas de Google Ads, luego otra para todas las de GA4…)? Por ejemplo, esta es una opción gratuita en Funnel, pero de pago en Supermetrics. Puede que no lo necesites, depende realmente de tu caso de uso: ¿vas a unir todos los datos en una sola visualización? Si no, es posible que no necesites esta función

• ¿Cuál es el periodo de tiempo que puedes obtener y con qué frecuencia se actualizan los datos? (Generalmente, son 2 años de datos desde la primera conexión y los datos se actualizan una vez al día, pero vale la pena hacer un control de calidad; las opciones gratuitas suelen tener actualizaciones semanales)

• ¿Puedes realizar transformaciones antes de enviar los datos a Data Studio? Algunos conectores solo envían datos brutos (raw data), otros te permiten realizar pequeños cálculos (CPM, CPA, por ejemplo) para que sea más fácil trabajar en Data Studio. De nuevo, no es obligatorio, pero si puedes tenerlo, ¡úsalo!

Por último, pero no menos importante, cuál es su estructura de precios

¿Tienes una agencia que hace malabarismos con muchas fuentes de datos y muchas cuentas? ¿Tienes un Shopify con fuentes de datos limitadas o solo una cuenta por fuente de datos? ¿Una mezcla de ambos?

Esto tendrá un impacto en el precio que pagarás. Algunas empresas cobran por el tipo de fuente de datos con cuentas ilimitadas, pero la mayoría cobra una combinación de número de fuentes de datos y número de cuentas; pocas tendrán en cuenta el volumen de datos que envías. El número de usuarios (seats) a veces también es importante: ¿serás la única persona que trabaje con el conector o necesitas que otras personas tengan acceso? Además, la combinación previa de datos (pre-blending) a veces tiene un coste, aunque puede que no lo necesites tanto.

Una vez más, ten esto en cuenta antes de elegir. Y recuerda, siempre hay un descuento en la facturación anual.

Nuestras recomendaciones

Y aquí es donde querías llegar desde el principio: nuestras recomendaciones. Estas son las herramientas que utilizamos a diario. Son robustas, fiables y cumplen su función. Diferentes niveles de precio, por tanto, diferentes características para diferentes necesidades. Sin más preámbulos, nuestro Top 5:

• Supermetrics: Rápido y fiable, con un conjunto de fuentes de datos disponibles muy, muy amplio. Los usuarios adicionales y la combinación de datos son opciones de pago, pero sinceramente se puede vivir sin ellos y centrarse en el plan Starter o Growth

• Funnel: Rápido y fiable. Combinación de datos (blending) y precálculo gratuitos. Un solo conector para todas las fuentes de datos, lo que facilita enormemente el trabajo en Data Studio. Es una de nuestras herramientas favoritas; no es la más barata, pero posiblemente sea la mejor opción para medianas y grandes empresas que puedan permitírselo

• Catchr: Una opción más económica que las dos mencionadas anteriormente y que, en nuestra opinión, sigue funcionando muy bien; definitivamente es una opción a tener en cuenta

• Power My Analytics: Otra opción amigable para tu bolsillo. Siendo sinceros, tiene menos fuentes de datos disponibles y no cuenta con combinación previa de datos (pre-blending), ¡pero por ese precio estoy seguro de que te apañarás!

• Windsor: Por último, pero no menos importante, Windsor. De nuevo, cuenta con muchísimas fuentes de datos. Y con el plan Básico a 19$ al mes con facturación anual (3 fuentes, 75 cuentas), resultará de interés para muchos de vosotros

• Porter Metrics: Nuestro invitado especial aquí ^^: Otra solución en el mercado que cuenta con algunas funciones interesantes (como datos a nivel de evento para Klaviyo, conector de Shopify presincronizado con BigQuery y todas las ventanas de conversión disponibles para Meta Ads)

Esperamos que te haya servido de ayuda. Si tienes alguna pregunta o duda, no dudes en contactarnos; estamos aquí para ayudarte :)

¡SOLUCIONADO!

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Cuando se trata de conectores, no existe una solución única para todos. Algunas empresas dependen en gran medida de más de 15 softwares, mientras que otras funcionan a la perfección con solo un par. Puede que las agencias gestionen más de 100 cuentas, mientras que las DNVB solo gestionan una. En este artículo, intentaremos ayudarte a entender cuáles son los mejores conectores de Data Studio (antes Looker Studio) para tu stack tecnológico (Shopify, Meta Ads, CRM, Omnisend ¡y más!). Y, lo que realmente estabas buscando: ¡una comparativa de precios para cada stack!

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Caso 1: la necesidad de un único conector

Ya hemos visto este caso inusual antes. ¡Solo necesitas UN conector de Data Studio! En este caso, diríamos lo siguiente:

• Si es uno nativo compatible con Google, no estamos seguros de por qué estás leyendo este artículo.

• Si lo que necesitas es un conector premium, quizás quieras aprovechar el plan gratuito que ofrece Windsor (con algunas limitaciones de datos históricos para este último)

Caso 2: empresa pequeña, cuenta única, pocos softwares

Esto se podría aplicar a la mayoría de las tiendas Shopify. Normalmente, gestionarás tu Shopify junto con algunos Ads (Google Ads, Meta Ads, TikTok Ads…), GA4 para profundizar en el análisis de clientes, Search Console para tu SEO, tal vez una herramienta de CRM…. Y es posible que también tengas algunas Google Sheets por ahí.

Nuestra opinión: aquí querrás ahorrar cada céntimo. Así que aprovecharás los conectores nativos gratuitos de GA4, Google Ads, Google Search Console y Google Sheets.

En cuanto a los premium:

• Intentarás conectar solo Shopify, Meta Ads y tu CRM. La mayoría de los conectores ofrecen un precio decente para menos de 3 fuentes de datos: Windsor $19/mes con facturación anual, Catchr $20, Supermetrics 29€, o PMA $41.63

• Y si un software ofrece la posibilidad de exportar datos diariamente a Google Sheets, podrías aprovecharlo para ahorrar al no desperdiciar un slot de tu conector (1/ exporta automáticamente de forma programada a Google Sheets 2/ usa esa Google Sheet como fuente de datos en tu panel 3/ agrédecenoslo luego)

Caso 3: empresa mediana/grande, cuenta única, muchos softwares

Este es el caso complicado. Porque, la mayoría de las veces, es más barato tener 1 fuente de datos con más de 100 cuentas que más de 100 fuentes de datos con 1 sola cuenta. Por lo tanto, es probable que el precio sea más alto (pero deberías tener la capacidad financiera para pagarlo ^^).

• PMA es un buen candidato aquí, con un plan Pro de $166.63 mensuales (facturación anual) con fuentes de datos de cuenta única ilimitadas

• Catchr ofrece su plan Growth a $199 mensuales por 10 fuentes

• Windsor oscila entre $99 por 7 fuentes de datos y $249 por 10 fuentes de datos

• Hasta 7 fuentes de datos, Supermetrics cuesta 159€ mensuales (399€ hasta 10)

• Funnel: ¡es difícil dar un presupuesto aquí, ya que depende de un sistema de flexpoints! Ahora empieza a ~400€ al mes. Cabe destacar que Funnel ofrece muchas funciones independientemente de tu plan, mientras que con otros conectores tendrías que pagar un extra para obtener transformación de datos, combinación de datos (data blending), data shares….

Caso 4: agencias, muchas cuentas, pocos softwares

Por último, pero no menos importante, las agencias necesitan que las plantillas de Data Studio sean fácilmente replicables para todos sus clientes. Puede que no gestionen tantos softwares, pero el número de cuentas es enorme. Aquí nos inclinaremos por los planes pro / business. Consejo: intenta siempre contactar con ventas para ver si pueden hacerte un presupuesto basado en tus necesidades (o contáctanos y veremos si podemos ayudarte en la negociación; trabajamos con ellos a diario).

En cuanto a los precios aquí:

• Supermetrics: hasta 10 cuentas, 399€. PERO, mejor contactar con ventas para pedir un presupuesto; suelen estar muy dispuestos a ofrecer ofertas de buenas a muy buenas para grandes clientes

• Catchr: hasta 50 cuentas, $99.96. Ojo aquí: 3 cuentas de Meta Ads + 2 cuentas de TikTok Ads = 5 cuentas.

• PMA: hasta 15 cuentas, $166.21. Hasta 100 cuentas, $249.96. Aquí tenemos en cuenta el MÁXIMO. Por tanto: 3 cuentas de Meta Ads + 2 cuentas de TikTok Ads = 3 cuentas.

• Windsor: hasta 75 cuentas, $99. Hasta 200 cuentas, $249. Similar a Catchr: 3 cuentas de Meta Ads + 2 cuentas de TikTok Ads = 5 cuentas

• Funnel: de nuevo, difícil de decir, pero empezamos a ~400€ al mes aqui. Una vez más, aquí puede parecer más caro, pero podrás transformar tus datos, combinarlos y usar un data share por cliente; por lo que, en nuestra opinión, el mayor coste puede estar justificado por una ejecución más sencilla a la hora de replicar plantillas

Y eso es todo por hoy. Esperamos haberte ayudado un poco a tomar una decisión y, si no estás seguro, ¡no dudes en preguntarnos! Estaremos encantados de guiarte en la dirección correcta.

¡SOLUCIONADO!

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Esta es una función muy útil para las conexiones de bases de datos, que te permite controlar lo que ven los usuarios cuando acceden por primera vez a tu informe. Algunos la utilizan para asegurarse de que la gente se concentre en lo que importa, otros para restringir el acceso; las posibilidades son infinitas. En este artículo, revisaremos cómo pasar parámetros de URL en Data Studio (anteriormente conocido como Looker Studio).

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Crear una conexión de base de datos y añadir dos parámetros

En primer lugar, crea una conexión de base de datos. En nuestro ejemplo, utilizaremos una consulta personalizada de Big Query para leer una tabla que hemos poblado con datos de vivienda del mercado español (ten en cuenta que no todas las conexiones de base de datos aceptan parámetros).

Hemos creado 2 parámetros utilizando el botón Añadir un parámetro en la parte inferior:

• Uno llamado ciudad_param, para controlar la ciudad (valor por defecto: BARCELONA). Es de tipo CADENA (STRING).

• Uno llamado multiplicator (valor por defecto: 1), para realizar algunos cálculos más adelante. Es de tipo Número (entero).

Al final, tendremos algo como esto:

Crear una tabla y dos controles

Una vez creada la fuente de datos, añade una tabla con los datos de tu fuente y añade dos controles de cuadro de entrada (Input box), uno para cada parámetro que acabamos de crear. En la tabla, hemos añadido un nuevo campo calculado:

• Precio x Multiplicator

Deberías ver el valor por defecto que configuraste en los cuadros de entrada:

¡Cambia la configuración, busca el nombre de los parámetros y listo!

Para poder pasar parámetros de URL, debes cambiar algunos ajustes:

• En Recurso > Gestionar variables, junto a tu parámetro, marca la casilla Permitir que se modifique en la URL del informe.

• Asegúrate de anotar el nombre de tus parámetros, ya que esto es lo que usaremos para pasarlos.

¡Ya casi terminamos! Pero antes, debemos ir a Archivo > Configuración del informe y marcar la casilla Habilitar filtros de lectores en el enlace del informe.

Ahora, supongamos que queremos ver los datos de MADRID, con un multiplicador de 2. En el cuadro de entrada, introduce MADRID y 2. Ahora deberías ver en la barra de direcciones de tu navegador la cadena de parámetros (params), que debería tener este aspecto:

params={“ds3.ciudad_param”:”MADRID”,”ds3.multiplicator”:2}

Para crear el JSON y pasar los parámetros, dirígete a https://www.urlencoder.org/, copia este JSON, haz clic en ENCODE y luego vuelve a copiar el resultado que te devuelva la página.

De vuelta en tu informe:

• Refresca el navegador y entra en el Modo Vista

• En la barra de direcciones, copia la ruta del informe, que será algo como: https://lookerstudio.google.com/reporting/xxx-xxx-xxx-xxx-xxx/page/ABCDE

• Añade un signo de interrogación ? al final de esa URL y pega el contenido codificado que copiaste anteriormente

• Sustituye el %3D que aparece justo después de la palabra params por un signo igual =

¡Y eso es todo! Acabas de pasar parámetros por URL en Data Studio, tal como se muestra en la imagen de abajo:

En este breve artículo, hemos revisado cómo pasar parámetros de URL en Data Studio.

¡SOLUCIONADO!

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Supongamos que estás promocionando tu sitio web a través de diferentes canales (Google Ads, LinkedIn Ads, TikTok Ads, …). Seguro que quieres poder rastrear y comparar el rendimiento entre canales para invertir tu dinero donde obtengas el mejor ROI.

La forma más sencilla sería tener una única tabla que resuma todos los datos. Pero, ¿cómo construir dicha tabla si utilizas diferentes fuentes de datos? ¡Pues utilizando la Combinación de datos (Blended Data), por supuesto!

En este artículo, te mostraremos cómo visualizar las métricas tanto de Facebook Ads como de Google Ads en la misma tabla en Data Studio (anteriormente conocido como Looker Studio). En realidad, esto se puede aplicar a cualquier fuente de datos una vez que comprendas cómo funciona; además, ¡puedes añadir tantos canales como desees! Veamos cómo hacerlo.

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Primero, combina los datos por fechas y utilizando un campo personalizado

Para este ejemplo, utilizaremos una fuente de datos de Facebook Ads y una fuente de datos de Google Ads. Compararemos las Impresiones y los Clics para un periodo determinado.

Primero, crea una Combinación de datos, utilizando tu conector de Facebook Ads como Tabla 1 y el conector de Google Ads como Tabla 2. Les asignaremos nombres para que sea más fácil reconocer las métricas más adelante.

Para Facebook Ads, tomaremos la Fecha como dimensión y también crearemos un campo personalizado haciendo clic en Añadir dimensión; nómbralo Plataforma e inserta simplemente ‘Facebook’ en la fórmula:

En cuanto a las métricas, simplemente tomaremos Impresiones y Clics (todos).

Del mismo modo, para la tabla de Google Ads, utilizaremos el campo Fecha como dimensión (llamado Día aquí) y el campo personalizado Plataforma con ‘Google’ en la fórmula.

Realizaremos una unión externa completa (Full Outer join) en ambas dimensiones:

Y esto es lo que deberías ver en este punto. Ten en cuenta que puedes añadir hasta 4 fuentes de datos adicionales (para un total de 5) para combinar; solo tienes que repetir los pasos que hemos seguido, utilizando siempre la unión externa completa (full outer join). Aquí, por ejemplo, también añadí una fuente de datos de Campaign Manager:

Por favor, guarda la combinación de datos. ¡Ya casi lo tienes!

Luego, utiliza la función COALESCE en tu tabla para mostrar todos los datos a la vez

Ahora, por favor, añade una tabla. En cuanto a la dimensión, utilizaremos la siguiente fórmula:

Y para las métricas, estas serán las fórmulas:

• SUM(COALESCE(Impressions (Facebook),Impressions (Search)))

• SUM(COALESCE(Clicks (all),Clicks))

No te preocupes si los campos aparecen en rojo en el panel de configuración, funciona perfectamente. Ten en cuenta que si tienes más canales, solo tienes que añadir más parámetros a la función COALESCE.

Por ejemplo, con Facebook Ads, Google Ads y una fuente de datos de Campaign Manager, sería de la siguiente manera:

• SUM(COALESCE(Impressions (Facebook),Impressions (Search),Impressions (Campaign Manager)))

¡Y eso es todo! Ahora tienes una tabla impecable con todas las métricas, lista para ser comparada. A partir de ahí, puedes crear métricas personalizadas y ver dónde es mejor invertir tu dinero :)

En este artículo, hemos revisado cómo mostrar las métricas de Facebook Ads y Google Ads en la misma tabla en Data Studio.

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¿Alguna vez te has preguntado si es posible devolver el control a tus usuarios finales en Data Studio (o Looker Studio)? ¡Pues lo es!

Solo necesitas usar parámetros, así de sencillo; a partir de ahí, ellos podrán realizar consultas sobre los datos que quieran ver e incluso interactuar dinámicamente con tus visualizaciones de datos.

En este artículo, revisaremos para qué sirven los parámetros y cómo utilizarlos, junto con algunos ejemplos. ¡Ideas para reflexionar!

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¿Para qué sirven los parámetros?

Hay tres casos principales que justifican el uso de parámetros:

• Al trabajar con conectores de consultas personalizadas a bases de datos (como BigQuery; aunque PostgreSQL no lo admite, por ejemplo), puedes limitar el alcance de tu consulta utilizando tus parámetros como filtro. Esto puede ser muy eficiente cuando se manejan tablas grandes, ya que no solo aumenta la velocidad, sino que también reduce los costes (lo cual siempre viene bien, ¿verdad? De nada).

• Si alojas datos de varios clientes en la misma tabla, no querrás que puedan consultarlo todo. En lugar de crear un panel por cada cliente, puedes usar un único panel maestro y proporcionar a cada cliente una clave cifrada para usar en el informe. Es muy poco probable que encuentren la clave de otros clientes, por lo que no habrá forma de que consulten datos ajenos; todo está asegurado (obviamente, si el ID del cliente 1 es 1, el del cliente 2 es 2..., no será tan seguro...).

• Por último, pero no menos importante, cuando realizas cálculos en una visualización de datos, es posible que quieras permitir que tus usuarios interactúen y experimenten. ¡El uso de un parámetro te permite hacer exactamente eso!

Añadir un parámetro a una fuente base de datos

En primer lugar, veamos cómo añadir un parámetro a una consulta personalizada sencilla. Utilizaremos BigQuery en este caso (ten en cuenta que no todas las conexiones a bases de datos aceptan parámetros).

Crea una nueva fuente de datos de consulta personalizada de BigQuery; en este ejemplo vamos a ser muy básicos:

Una vez que hayas añadido tu fuente de datos, edítala a través de Recurso > Gestionar las fuentes de datos añadidas y haz clic en la parte superior derecha de tu pantalla en Añadir un parámetro.

Se abrirá el siguiente cuadro, en el que puedes configurar lo siguiente:

• El nombre de tu parámetro: lo que quieres que se muestre en el informe

• El ID: esto es importante, ya que es lo que añadirás en tu consulta personalizada. Además, si utilizas el mismo ID en varias consultas (tendrás que crear un parámetro para cada fuente de datos), ¡podrás filtrar varias fuentes de datos a la vez!

• El tipo de datos: texto o número

• Y luego, puedes permitir que tus usuarios introduzcan cualquier valor o introducir manualmente una lista de valores junto con sus etiquetas

• Por último, puedes elegir un valor predeterminado, que será el que esté seleccionado cuando el usuario final acceda a tu informe

Ahora guarda, ¡y listo! ¡Acabas de crear tu primer parámetro!

Ahora tenemos que insertarlo en la consulta personalizada. No hay nada más sencillo: edita de nuevo tu fuente de datos, ve a Editar conexión, inserta el parámetro utilizando el símbolo @ donde corresponda y guarda los cambios. Te aparecerá un aviso indicando que hay un cambio en tu conexión y eso es todo.

De vuelta en tu informe, añade un control de Cuadro de entrada y elige tu parámetro como el Campo de control.

¡Y listo! Ya está todo configurado. Cada vez que tus usuarios cambien el parámetro, se volverá a ejecutar la consulta sobre los datos que quieran ver.

Ha sido bastante fácil, ¿verdad? En caso de que hayas añadido una lista limitada de valores, será mejor usar un control de Lista desplegable en lugar de un Cuadro de entrada.

Gestión de los datos de varios usuarios en la misma tabla

Como se mencionó anteriormente, puedes utilizar los parámetros por motivos de seguridad.

Tal vez tengas una tabla con datos de varios clientes, pero quieras permitir que cada cliente acceda únicamente a sus propios datos. Pues bien, simplemente puedes hacer lo mismo que vimos antes, pero utilizando como parámetro una clave cifrada propia que sea única para cada cliente y lo suficientemente compleja como para que no puedan adivinar la clave de otros clientes.

Para maximizar la seguridad en este caso, establece el valor predeterminado en -1; así, por defecto, los usuarios no verán nada hasta que hayan introducido su clave. No es lo ideal para ellos, pero sí es una buena solución para ti.

Interactuar con la visualización de datos

En la misma visualización de datos, vamos a crear otro parámetro, pero esta vez numérico (decimal). Lo llamaremos play with numbers (o "jugar con los números", ¿por qué no?) y lo limitaremos a un rango de 0 a 10 de la siguiente manera:

Úsalo en un cuadro de entrada, crea una tabla con la misma fuente de datos y, en la pestaña Configuración, añade una métrica utilizando cualquier fórmula basada en tu parámetro (como en el ejemplo de abajo).

Notarás que las métricas aparecen en verde y los parámetros en púrpura; es una forma muy sencilla de diferenciarlos:

¡Y eso es todo! Cada vez que tus usuarios actualicen el parámetro en el cuadro de entrada, el cálculo se actualizará automáticamente en la tabla.

¿Quieres ver un ejemplo en vivo de esto? Echa un vistazo a este informe de data studio que hemos creado sobre el mercado inmobiliario español; todas las visualizaciones de datos son dinámicas gracias al uso intensivo de parámetros.

En este artículo, hemos repasado cómo sacar el máximo partido a los parámetros en Looker Studio y Data Studio, ya sea por motivos de rendimiento, seguridad o experiencia de usuario. A partir de aquí, te toca a ti pensar cómo implementarlos en tus propios informes. ¡El cielo es el límite! :)

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Combinar datos en Data Studio (anteriormente conocido como Combinar datos en Looker Studio) es una de las funciones más potentes con las que te encontrarás durante tu trayectoria creando dashboards. De hecho, te ofrece la posibilidad de agrupar dimensiones y métricas de varias fuentes de datos en una sola.

¿El caso de uso más común? Tienes un conector de Shopify, un conector de Google Ads y un conector de Meta Ads, y quieres poder unirlos todos para crear una tabla maestra única que incluya: ingresos de Shopify, gasto en Google Ads, gasto en Meta Ads y, a partir de ahí, calcular el beneficio, el ROI y el ROAS. ¿Cómo puedes hacerlo? Bueno, supongo que ya lo has adivinado en este punto: ¡combinando datos!

Este artículo es la primera parte de una serie. Para empezar, nos centraremos en combinaciones sencillas y utilizaremos únicamente los operadores INNER y FULL OUTER.

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Combinar datos: configuración de la fuente de datos

Para este ejemplo, vamos a utilizar datos de muestra de GA4 y Google Ads. Tenemos dos tablas a mano: la primera muestra las impresiones de Google Ads por país/territorio, y la segunda las sesiones de GA4 por país.

En este caso, notarás que ambas tablas comparten la misma dimensión. Asegúrate de que tengan el mismo tipo/formato antes de pasar al siguiente paso.

Así pues, vamos a combinar estas dos tablas en una sola para poder mostrar las impresiones de Ads junto a las sesiones de Analytics a nivel de país en la misma tabla (y, si quisiéramos, después podríamos crear campos calculados).

Para hacerlo, haz clic en el menú superior en Recurso > Gestionar combinaciones y, a continuación, en Añadir una combinación. Para la Tabla 1, elegiré el conector de GA4 (al que cambiaré el nombre a “GA4” haciendo clic en el nombre de la tabla). Voy a elegir País como dimensión y Sesiones como métrica.

Después, haz clic en Combinar con otra tabla y elige tu segunda tabla (en mi caso, los datos de muestra de Google Ads, a los que renombraré como “GAds”). Añadiré de nuevo País/Territorio como dimensión e Impresiones como métrica. En este punto, sé que País de la primera tabla y País/Territorio de la segunda son del mismo tipo, ya que tienen el mismo icono del pequeño mundo a la izquierda de sus nombres. A menudo, la combinación falla porque los tipos de dimensión no coinciden.

Si has seguido mis pasos, deberías ver esto:

Paremos un segundo. ¿Qué estamos haciendo aquí?

• Le estamos pidiendo a la primera tabla que nos dé las sesiones por país.

• Le estamos pidiendo a la segunda tabla que nos dé las impresiones por país/territorio.

Ahora, vamos a explicarle a Data Studio cómo combinar los datos; es decir, cómo poner cada país de la tabla 1 frente al mismo país de la tabla 2 para que tengamos ambas métricas en la misma fila de la misma tabla.

Combinar datos: configurar la unión

Haz clic en Configurar unión; aquí es donde ocurre toda la magia. Vamos a explicarle a Data Studio cómo debe realizar la unión para asegurarnos de que la tabla recién creada sea exactamente lo que queríamos:

Condiciones de unión para combinar datos

Bajo Condiciones de unión, vamos a especificarle a Data Studio cómo hacer coincidir las filas. En el botón Añadir campo de la izquierda, haz clic y selecciona País. En el de la derecha, haz clic en el aviso de Faltante que ha aparecido y selecciona País/Territorio. ¿Qué acabamos de hacer?

Estamos pidiendo lo siguiente: “Si encuentras un valor coincidente entre estos dos campos, entonces combina los datos”. Por lo tanto, si encuentras sesiones para “Estados Unidos” e impresiones para “Estados Unidos”, ponlas juntas.

Obviamente, hemos realizado la unión basándonos en una dimensión, pero podríamos hacerlo en dos o más. Por ejemplo, hacer coincidir por país y por fecha. El proceso sería el mismo que acabamos de ver: una fila por cada dimensión.

Operadores de unión al combinar datos

En este artículo, solo vamos a revisar las uniones INNER y FULL OUTER. ¿Qué significan?

• INNER: solo devuelve datos si la dimensión se encuentra en ambas tablas.

• En nuestro ejemplo, tenemos 1 sesión en Montserrat, Corea del Norte, Palaos, San Martín, Tonga o Ciudad del Vaticano, pero no hay impresiones -> estos países no aparecerán en la tabla combinada:

• FULL OUTER: siempre devuelve datos, incluso si solo se encuentran en una de las tablas. Por lo tanto, en nuestro ejemplo, los países enumerados arriba tienen 1 sesión pero ninguna impresión -> los países aparecerán en la tabla combinada:

¡Y eso es todo por hoy! En este artículo, has aprendido cómo combinar datos utilizando dos tablas, con una dimensión y una métrica en cada una, centrándote en las uniones INNER y FULL OUTER. En el próximo artículo de la serie, profundizaremos en el tema.

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La mayoría de las personas que utilizan Data Studio tienen una base sólida en Excel o Google Sheets. El problema es que las funciones no tienen el mismo nombre en ambas herramientas, lo que puede resultar muy frustrante a veces. Por eso, en este breve artículo, te mostraremos cómo replicar las funciones SUMIF, AVERAGEIF y COUNTIF en Data Studio.

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SUMIF y AVERAGEIF, simplemente un CASE WHEN con ceros o nulos

En un artículo anterior, escribimos todo lo que necesitabas saber sobre CASE WHEN.

Bueno, casi todo.

Aquí, vamos un paso más allá en el mundo de los campos calculados. Supongamos que tienes datos de acciones y quieres crear 2 columnas para dividir tus inversiones entre Google y Apple. Podrías aprovechar el clásico SUMIF para aislarlas, pero en Looker Studio no funciona de esa manera.

En su lugar, utiliza un CASE WHEN para replicar SUMIF. En tu tabla, haz Añadir métrica, crear campo y, a continuación, pega la siguiente fórmula:

CASE

WHEN Stock=’GOOG’ THEN Invested

ELSE 0

END

¡Y eso es prácticamente todo! Lo que hemos hecho aquí es decirle a Data Studio que reemplace los valores con 0 cuando no se cumpla la condición, para que no los sume. Mantuvimos la agregación automática en SUM, pero también podríamos haber envuelto la fórmula con un SUM(...) para forzarla.

Muy similar para AVERAGEIF: ¿solo hay que cambiar la agregación automática y ya casi está? NO, TEN CUIDADO: si vas a hacer un AVERAGEIF, sustituye el 0 por null. No querrás promediar (valorA, valorB, 0, valorC, 0) / 5; solo quieres promediar (valorA, valorB, valorC) / 3, y para ello utiliza nulos en lugar de ceros.

Si entiendes este truco, SUMIF y AVERAGEIF no tendrán secretos para ti.

COUNTIF, el mismo CASE WHEN pero con 1s

Para COUNTIF, la misma filosofía, con una salvedad. En lugar de sumar valores, vamos a sumar 1s, lo que significa que tu fórmula ahora se ve así:

CASE

WHEN Stock=’GOOG’ THEN 1

ELSE 0

END

Nuevamente, mantuvimos la agregación automática en SUM, o también podríamos haber envuelto la fórmula con un SUM(...), y funcionaría a la perfección. ¡No hay de qué!

En este breve artículo, hemos revisado cómo replicar las funciones SUMIF, AVERAGEIF y COUNTIF en Data Studio.

¡SOLUCIONADO!

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Recientemente, un cliente nuestro nos pidió trabajar en un dashboard Ads con una gran cantidad de datos valiosos codificados en el Nombre de la campaña. Como habíamos olvidado la sintaxis exacta de regex, buscamos en internet, pero nos costó encontrar una respuesta rápida, ¡así que decidimos escribir nuestro propio artículo sobre el tema para futuras consultas!

Sin más demora, te mostraremos cómo dividir una cadena que tiene comas o barras verticales (|) como delimitadores usando REGEXP_EXTRACT en Looker Studio / Data Studio.

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Usa REGEXP_EXTRACT para dividir una cadena con el delimitador de barra vertical (|)

Sin más demora, supongamos que quieres extraer el quinto elemento de una cadena delimitada por barras verticales (ten cuidado: empezamos a contar desde 0 con la función REGEXP_EXTRACT).

Nada más sencillo: utiliza la siguiente fórmula y listo:

• REGEXP_EXTRACT(Campaign name, ‘^(?:[^\|]*\|){4}([^\|]*)’)

Lo único que debes considerar aquí es escapar la barra vertical | (es decir, poner \) para que Data Studio entienda a qué nos referimos, y el número entre llaves para indicar qué parte estás buscando.

Usa REGEXP_EXTRACT para dividir una cadena con el delimitador de coma

Muy similar, pero aquí no es necesario escapar las comas, y funciona así (de nuevo, para obtener el quinto elemento de tu cadena):

• REGEXP_EXTRACT(Campaign name, ‘^(?:[^,]*,){4}([^,]*)’)

En este breve artículo, hemos revisado cómo dividir una cadena que tiene comas o barras verticales como delimitadores usando REGEXP_EXTRACT en Data Studio.

¡SOLUCIONADO!

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A veces, tu conjunto de datos no te ofrece exactamente lo que buscas. Puede haber un problema con una dimensión o que falte un cálculo en las métricas. Razón por la cual necesitas crear campos calculados en Data Studio (anteriormente conocido como Looker Studio).

Existen 3 formas de solucionar este problema:

• Modificar el conjunto de datos (fuera de Data Studio) para que, al crear tu fuente de datos, tengas exactamente lo que necesitas. Es la mejor opción, pero a veces no es posible si no eres el propietario del conector o no sabes escribir SQL en BigQuery, por ejemplo.

• Crear un nuevo campo en la fuente de datos, de modo que pueda reutilizarse en todas las visualizaciones de datos que compartan el conector (mi opción favorita).

• Crear un nuevo campo directamente en tu visualización de datos. Muy parecido a la opción anterior, un poco más rápido (ya que puedes probar en tiempo real), pero luego no puedes reutilizar el campo recién creado en otro lugar ni usarlo para filtrar entre distintas fuentes de datos.

En este artículo, revisaremos las opciones 2 y 3 (que en realidad son similares), así como una lista de las fórmulas más útiles que necesitarás conocer para crear campos calculados potentes en Data Studio / Looker Studio. ¡Espero que te sea de ayuda! :)

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¿Qué son los campos calculados?

Bastante sencillo la verdad: un campo calculado es simplemente un nuevo campo basado en una fórmula. Puede ser algo tan simple como si el canal es X, Y, Z, entonces es online, de lo contrario es offline (¡pero en Data Studio usamos CASE WHEN!), o un cálculo numérico como sesiones * 2.5 – 10.

El campo calculado recién creado puede utilizarse después como una dimensión o una métrica en tus visualizaciones de datos. Pero, por favor, recuerda que debes tener cuidado con las agregaciones: IF sesiones > 500 THEN... no siempre da el mismo resultado que IF SUM(sesiones) > 500 THEN....

Crear un campo calculado en una fuente de datos

Mi opción favorita. Por favor, ve al menú superior y haz clic en Recurso > Gestionar las fuentes de datos añadidas y luego en Editar la fuente donde quieras añadir un campo.

En la parte superior derecha del cuadro, verás un botón que dice Añadir un campo, y aquí es donde ocurrirá la magia. Básicamente, es donde añadirás tu fórmula y configurarás algunos parámetros:

Lo primero primero: asigna un nombre a tu campo en Nombre del campo (me encanta cuando escribo comentarios tan trascendentales como este).

Después, hablemos un momento del ID del campo. Data Studio utiliza este ID para entender que un campo se comparte entre varias fuentes de datos.

¿Qué significa esto? Si tienes un campo “país” en una fuente de datos de GA4 y otro campo “país” en una fuente de datos de Search Console con un ID diferente, crear un control en uno no filtrará nada en la visualización de datos basada en el otro. Porque para Looker Studio, son campos distintos.

¿Cómo solucionar este problema? Consulta el artículo que escribimos sobre el tema.

Por el momento, déjalo como está, pero apuesto a que en un futuro cercano querrás usar IDs significativos para compartirlos entre fuentes de datos y crear controles interesantes. Además, una vez creado el campo, no puedes modificar el ID, ¡así que piénsalo bien primero!

Luego, llegamos a la fórmula. No es necesario empezar con un signo igual, simplemente escribe tu fórmula. Recuerda que no puedes mezclar dimensiones y métricas: si tu fórmula se basa en una dimensión, solo se aceptarán dimensiones. Si se basa en una métrica, solo se aceptarán métricas.

Tu fórmula puede ser numérica (ver más abajo) o basarse en dimensiones usando LIKE, REGEX… Tenemos otros articulos sobre el tema.

Si tienes un error en tu fórmula, verás un signo de exclamación en la parte inferior de la pantalla con algunas explicaciones sobre cuál es el problema. Si todo es correcto, verás una marca de verificación verde; ya puedes continuar.

Crear un campo calculado directamente en una visualización de datos

La otra opción que mencioné es crear el campo calculado directamente en la visualización de datos.

• A favor: Es realmente rápido y fácil.

• En contra: No puedes reutilizar el campo en otras visualizaciones de datos ni filtrar entre distintas fuentes de datos.

Sin embargo, la mayoría de las veces es suficiente para campos de un solo uso.

Para crear uno, abre el panel de configuración de tu visualización y haz clic en Añadir dimensión o Añadir métrica y, a continuación, en Crear campo. Cuando se abra la ventana emergente, asigna un nombre a tu campo e introduce la fórmula. Después podrás cambiar su Tipo, como de costumbre:

Como se mencionó, ten cuidado con las agregaciones, ya que pueden ser engañosas. Mi recomendación es añadir agregadores en las fórmulas para asegurarte de que estás haciendo exactamente lo que pretendes. Por ejemplo, en lugar de Ingresos — Impuestos, escribe: SUM(Ingresos) — SUM(Impuestos) o SUM(Ingresos — Impuestos).

Fórmulas útiles que encontrarás en tu trayectoria con Looker Studio

Esta es una lista muy rápida de lo que podrás construir usando campos calculados. Existe mucha documentation al respecto, pero aquí tienes algunas ideas:

• CASE WHEN: El “SI... ENTONCES” de Excel, basado en el lenguaje SQL. Escribí un artículo sobre esto

• CAST: Cambia el tipo de dato de tu campo

• CONCAT: Para concatenar o transformar tus campos de texto

• CONTAINS_TEXT: Para verificar si un texto contiene ciertos caracteres

• CURRENT_DATE: Devuelve la fecha actual

• DATETIME_ADD / DATETIME_SUB: Para realizar cálculos con fechas

• HYPERLINK: Para añadir enlaces directamente en tu tabla (también escribí un artículo sobre ello)

• IFNULL: Evita que se muestren valores nulos. Si tu dimensión es nula, puedes devolver un valor alternativo. No lo confundas con NULLIF

• MAX / MIN / MEDIAN: Se explican por sí solas

• REGEX: Es bastante complejo, pero permite hacer prácticamente cualquier cosa

• YEAR / MONTH / WEEK / DAY: Para extraer una parte específica de una fecha

¡Y eso es todo! En este artículo, has aprendido a crear campos calculados para que tu conjunto de datos deje de ser una limitación.

¡SOLUCIONADO!

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Tal vez seas un profesional muy competente en Data Studio / Looker Studio, pero (aún) no has desarrollado ninguna habilidad en SQL. ¿Para qué molestarse, dado que Data Studio es tan intuitivo y fácil de usar?

Bueno, quizás quieras reconsiderar esto, ya que SQL es el nuevo Excel (¿o lo es Data Studio?), y puede salvarte el pellejo en muchas ocasiones. En este artículo, te mostraré cómo crear un campo utilizando una declaración CASE WHEN en Looker Studio.

Es una función muy interesante cuando tu conjunto de datos no te da exactamente lo que quieres y, por lo tanto, necesitas crear tus propias métricas y dimensiones.

Pero en realidad, este artículo es una introducción a SQL para personas que aún no han tenido tiempo de aprenderlo, para darte ganas de estudiarlo. ¡Puedes desbloquear muchas funciones conociendo su sintaxis, así que por favor hazlo!

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Sintaxis CASE WHEN

Básicamente, la declaración CASE WHEN en SQL/Data Studio es el equivalente a la función SI (IF) en Excel. Su sintaxis es muy sencilla: comienza con un único CASE, luego todos los WHEN THEN uno tras otro. Puede incluir un ELSE si deseas tener una condición para cuando no se cumpla ninguna de las anteriores (no es obligatorio, pero si no se cumple ninguna condición, obtendrás un NULL), y finalmente se cierra con un único END.

CASE

WHEN … THEN ….

WHEN … THEN ….

WHEN … THEN ….

ELSE …

END

¡Tan fácil como eso! En Data Studio, se puede aplicar tanto a métricas como a dimensiones (lo que lo hace superpotente), puedes incluir operaciones y REGEX, pero ten cuidado, a Data Studio no le gusta que mezcles métricas y dimensiones en la misma fórmula (volveremos a este punto más adelante).

Operadores CASE WHEN

Muy clásico aquí:

• Coincide: WHEN Country=”Spain” THEN …

• No coincide: WHEN Country <>”Spain” THEN …

• En la lista: WHEN Country IN (“Spain”, ”United States”) THEN …

• No en la lista: WHEN Country NOT IN (“Spain”, ”United States”) THEN …

• Operadores matemáticos: WHEN Sessions > 20 THEN …

Puedes ir un paso más allá utilizando fórmulas o mezclando condiciones:

• Contiene: WHEN CONTAINS_TEXT( Country, ”Spain”) THEN …

• Acepta AND/OR: WHEN Country=”Spain” AND Device=”Mobile” THEN …

Incluso puedes anidarlos para tener condiciones de varios niveles. ¡Las posibilidades son infinitas!

CASE WHEN como una nueva dimensión

Ahora, supongamos que tienes una tabla que te muestra las sesiones por país de una propiedad de GA4, como esta:

Maldita "long tail", imposible de leer, así que quiero agrupar todos los países pequeños (pequeños en términos de sesiones, obviamente). Para hacerlo, crearé una nueva dimensión para reemplazar la de País actual, seleccionaré Añadir campo e introduciré la siguiente fórmula:

CASE WHEN Country=”Spain” THEN “Spain” WHEN Country=”United States” THEN “United States” ELSE “Rest of the World” END

¡Eso es todo! He creado una nueva dimensión usando una declaración CASE WHEN. Genial, ¿verdad? Como mencionamos, el cielo es el límite; realmente depende de lo que quieras lograr, pero en la mayoría de los casos, esta declaración te ayudará a facilitar la lectura de tus tablas, gráficos, tablas dinámicas...

CASE WHEN como una nueva métrica

Aquí es donde se pone interesante. ¿Qué pasa si queremos jugar con CASE WHEN en las métricas? También podemos.

Ten cuidado aquí: la agregación predeterminada va a ser clave. Si escribes una condición como WHEN sessions > 100, y la agregación predeterminada es "suma", en realidad la condición se aplicará cuando SUM(sessions) > 100. Pero si la agregación predeterminada fuera el "promedio", entonces tu condición sería AVG(sessions) > 100. No es lo mismo, ¿verdad?

Aquí, sé que Analytics proporciona la suma como agregación predeterminada, así que puedo proceder sin miedo y crear una nueva métrica de la siguiente manera:

CASE

WHEN Sessions>100 THEN “A lot”

WHEN Sessions>25 THEN “Many”

ELSE “Neh”

END

No mezcles métricas y dimensiones en CASE WHEN

Lo siento mucho, pero no puedes hacer eso:

Pero puedes ir mucho más allá, siempre y cuando te mantengas únicamente al nivel de dimensiones o únicamente al nivel de métricas. Como este caso: da un resultado porque nos mantuvimos en el nivel de métrica. Es solo para darte una idea de lo que puedes hacer aquí. Mientras no las mezcles, tus dimensiones o métricas pueden ir tanto en la declaración WHEN como en la THEN, y nada te obliga a usar siempre la misma:

Espero que ya lo hayas captado. ¡Con esta sencilla declaración SQL, puedes elevar tu visualización de datos al siguiente nivel en un abrir y cerrar de ojos!

¡SOLUCIONADO!

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Google Looker Studio (anteriormente y ahora conocido como Data Studio. Sí, siempre lo añado por motivos de SEO…) te permite crear increíbles visualizaciones de datos para compartir información y generar insights.

Aun así, hay una función que veo muy raramente y que es muy potente a la hora de hacer que tus informes y paneles faciliten la vida a tus usuarios: añadir un enlace a tu tabla (o a cualquier texto, en realidad). Vamos a revisar la función HYPERLINK.

Para apoyar este artículo, utilizaremos una fuente de datos de Google Search Console, pero se puede aplicar a cualquier otra siempre que tengas una URL o algo similar en tus datos.

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Crea una visualización de datos de tabla

En primer lugar, crea una nueva tabla haciendo clic en Añadir un gráfico -> Tabla en la cinta superior:

Añade tu campo de URL como una dimensión

Ahora, añade tu Página de destino como dimensión. ¿Pero qué pasa cuando no tienes una URL adecuada sino solo la ruta, como en Google Analytics? Puedes Crear un campo y usar la función CONCAT para recrear la URL, añadiendo tu dominio, de esta manera:

Utiliza la función HYPERLINK para facilitar la lectura

Finalmente, aquí es donde ocurre la magia. Haz clic en el icono ABC a la izquierda de la dimensión para editar su Tipo y cámbialo a: URL -> URL.

¿Qué sucede ahora? Cuando tus usuarios naveguen por tus tablas y quieran saber más sobre lo que ven, podrán hacer clic en el enlace y aterrizarán en la página correspondiente. Genial, ¿verdad?

Pasemos al siguiente nivel. Tener tantos enlaces no se ve tan bien. ¿Qué pasaría si pudiéramos reemplazar el enlace con simplemente un texto?

Vamos a usar la función HYPERLINK para ello. Si acabas de añadir un campo, reemplázalo usando Crear un campo. Si ya añadiste una función CONCAT, puedes modificarla haciendo clic en el icono ABC a la izquierda de la dimensión en la cinta de configuración y configurarla de la siguiente manera: HYPERLINK( CONCAT( ‘https://lookerstudiobible.com‘, Landing Page), ‘link’):

En esta punto, creo que ya entiendes la idea. La primera parte de la función es la URL, la segunda parte es el texto que aparecerá.

Y eso es todo. Aquí hemos mostrado un texto fijo, ¡pero también podrías reemplazar la parte de ‘link’ con otro campo para que sea dinámico! Y puede añadirse a una tabla, pero funciona igual con un cuadro de texto, tú decides.

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¿Algunas personas están muy ocupadas y no tienen o no se toman el tiempo para consultar tus informes? Triste... Pero no te preocupes, tenemos una solución para ti. En este breve artículo, te mostraremos cómo enviar un informe semanal por correo electrónico en Looker Studio (es el clásico “es fácil cuando lo sabes”, pero cuando no lo sabes, bueno, ¡necesitas que alguien te lo diga!).

Algunos beneficios de esto:

• las personas reciben una copia en PDF directamente en su bandeja de entrada, así pueden archivar versiones y consultarlas en el futuro

• todos los filtros ya están configurados, por lo que estarás seguro de lo que estarán viendo

• para los más perezosos, no es necesario abrir el informe, las primeras 5 páginas se muestran como imágenes directamente en el cuerpo del correo electrónico

• las personas no necesitan tener acceso al informe para recibir los correos electrónicos, lo cual puede ser bueno por motivos de gestión o seguridad

• no es necesario compartir todas las páginas, puedes enviar solo lo que importa

¿Listo? ¡Manos a la obra!

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Programación de entrega (Schedule delivery)

En el modo de edición (Edit mode), en la parte superior derecha de tu pantalla, haz clic en la flecha junto a Compartir (Share). Se abrirá un menú, elige la opción de Programación de entrega (Schedule delivery).

Bueno, por extraño que parezca, ¡ya has hecho la parte más difícil, encontrar esta opción! A partir de aquí, será pan comido, siempre y cuando sigas nuestros consejos :).

Selecciona las opciones correctas

Aunque parece muy fácil, hay algunas advertencias que debemos abordar aquí, así que revisemos la configuración (Settings) disponible:

• Para (To): los destinatarios del informe. No tienen que tener acceso al informe, lo cual es bueno en cierto modo para fines de gestión/seguridad

• Personalizar el asunto y el mensaje del correo electrónico (Customize email subject and message): marca y usa esta opción, es mucho más amigable que recibir el mensaje predeterminado de Looker Studio

• Páginas (Pages): puedes seleccionar qué páginas se enviarán. Es muy útil si quieres ir al grano (tal vez solo compartir 1 o 2 páginas, y luego la gente puede abrir el informe si desea más detalles). Ten en cuenta que no puedes compartir páginas ocultas

• Hora de inicio y frecuencia (Start time & Repeat): la frecuencia con la que se enviará el informe

Un último comentario: la cuenta que configura la programación también recibirá el informe, no hay forma de evitarlo. Así que, tal vez, crea otra cuenta solo con el propósito de compartir informes por correo electrónico; de lo contrario, ¡podrías estar inundando tu propia bandeja de entrada!

Una nota rápida sobre los filtros (filters):

• Si no tocas esta sección, todas las páginas se compartirán utilizando el filtro predeterminado y las fechas utilizadas en el informe

• Tal vez quieras anular algunos de estos para enviar una vista específica. Podrás hacerlo desde este menú

¡Y eso es todo, amigos! En este artículo, hemos revisado cómo enviar un informe semanal por correo electrónico en Looker Studio.

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De vez en cuando, Google lanza nuevas funciones en sus productos. La mayoría de las veces son interesantes, pero no suponen un cambio radical. Sin embargo, esta vez es diferente. En este artículo, te mostraré cómo añadir un botón de descarga directamente en tus informes de Looker Studio / Data Studio. Una función genial que mucha gente me ha estado pidiendo durante años :)

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Añade un botón

Con el último lanzamiento, ahora tenemos la opción de añadir un botón directamente en cualquier página de Looker Studio.

En la parte superior de la página, en la barra de herramientas, haz clic en Añadir un control y luego selecciona Botón (también notarás un nuevo filtro preestablecido, volveremos sobre ello en un artículo posterior):

Selecciona acciones del informe y descargar informe

Una vez que el botón ha sido añadido, puedes cambiar el texto escribiendo directamente y jugar con las opciones de Estilo para que se vea bien.

Ahora, de vuelta en la pestaña de Configuración de tu botón, selecciona Acciones del informe y, justo debajo, Descargar informe. ¡Y eso es todo!

Acabas de crear tu primer botón de descarga, una función muy útil para mejorar la experiencia de tus usuarios. Solo tendrán que hacer clic en él, seleccionar las opciones y podrán descargar el informe sin tener que pensarlo demasiado:

Otras acciones del informe

Notarás que hay otras opciones disponibles con el tipo de botón de acciones del informe, las cuales creo que se explican por sí solas:

• Invitar a personas

• Obtener enlace del informe

• Restablecer filtros (mejor tenerlo directamente en la página que en la parte superior derecha de tu pantalla)

¡Y voilà! Ahora tus usuarios disfrutarán de una mejor experiencia al navegar por tus informes. ¡Gracias, Google!

En este artículo, hemos revisado cómo añadir un botón de descarga (y más) a tus informes de Looker Studio y Data Studio, lo que definitivamente ofrece una mejor experiencia de usuario.

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Una vez más, hablaremos de los datos combinados. Son potentes, pero a veces frustrantes. ¿Has estado probando con SUM(IFNULL, con COALESCE para crear campos personalizados y, aun así, no has encontrado la forma de crear un control que filtre datos combinados en Looker Studio / Data Studio?

¡Buenas noticias! Después de meses de investigación no pudimos encontrar una solución, ¡pero Thomas Langnau compartió una con nosotros, gracias por eso, amigo!

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Normalmente, los controles no funcionan con datos combinados

En este ejemplo, utilizaremos una fuente de datos de Google Ads combinada con una fuente de datos de Facebook Ads, analizando las impresiones por fecha (full outer join por fecha):

Ahora, quieres tener una bonita tabla que te proporcione el total de impresiones por fecha. A estas alturas, si has llegado hasta aquí, creemos que ya sabes cómo hacerlo:

Dimensión: COALESCE(Date (Facebook), Date (Google))

Métrica: SUM(IFNULL(Impressions (Facebook), 0) + IFNULL(Impressions (Google), 0))

Una vez hecho esto, tendrás una tabla estupenda que te da el total de impresiones de Facebook + Google por fecha. Excelente. ¿Pero qué pasa si quieres filtrar solo por Facebook o Google? Has estado buscando formas y ninguna ha funcionado. Ahora, es el momento de mostrarte cómo lo hicimos para crear uno.

La clave: añadir campos en ambas fuentes de datos que compartan el mismo ID

Por favor, edita ambas fuentes de datos y añade un nuevo campo:

• Para la fuente de datos de Facebook, añadiremos un campo llamado source, con el ID sourceID, e introduciremos simplemente ‘facebook’.

• Para la fuente de datos de Google, añadiremos el mismo campo, esta vez introduciendo ‘google’.

Es muy importante que ambos campos compartan el mismo ID.

Ahora, aquí es donde ocurre la magia:

• Modifica tu dato combinado para insertar ambos sourceID de ambas tablas como dimensiones, y realiza la unión (join) por ellos.

• Crea un control con la siguiente fórmula: COALESCE(source (Facebook), source (Google))

Parece que está bien, pero no funciona, ¿verdad? Lo sabemos, no te preocupes, ¡vamos a solucionarlo por ti! :)

Añade dos nuevos campos a cada fuente de datos

Vuelve a tus dos fuentes de datos y oculta los dos campos source (haciendo clic en los tres puntos a la derecha del nombre y luego en Ocultar).

El control debería dejar de funcionar, y eso es exactamente lo que queremos que pase :)

Ahora, mira la fórmula en tu control y copia los dos nombres extraños (que en realidad son los IDs) que verás:

A partir de aquí, es bastante sencillo:

• Vuelve de nuevo a tus dos fuentes de datos y vuelve a mostrar (un-hide) los campos source.

• Crea dos campos nuevos en cada fuente de datos: el primero llamado source0 con el ID sourceID_dv0 y el valor: Source.

• De forma similar para el segundo, llámalo source1 con el ID sourceID_dv1 y el valor: Source.

Y eso es todo, simplemente funciona, increíble, ¿verdad?

Recuerda, la clave aquí es crear dos campos adicionales con los IDs de los parámetros que vimos en nuestro control cuando ocultamos los campos originales. ¡Extraño, pero funciona!

En este artículo, hemos revisado cómo crear un control que filtre datos combinados en Looker Studio.

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Este es un problema al que muchas personas se enfrentan en las etapas iniciales de su trayectoria con Google Looker Studio (anteriormente conocido como Data Studio) y es la razón por la que hoy estás aquí.

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Supongamos que tienes dos fuentes de datos que comparten un campo que no es una fecha (en este caso, el control de periodo predeterminado sí filtra varias fuentes de datos, ¡un mal ejemplo!). Tal vez una fuente de datos sea una propiedad de GA4 básica y la otra sea tu conector de Search Console (pero en realidad funciona con cualquier fuente de datos y cualquier campo, siempre que tengan el mismo formato). Ambas ofrecen un campo de País.

Aquí tengo dos tablas: a la izquierda están las sesiones de ayer de GA4 y, a la derecha, mis impresiones en Google Search, ambas desglosadas por País:

Ahora bien, ¿qué pasaría si quisiera añadir un control para poder filtrar por País?

Pues bien, es bastante sencillo: hago clic en “Añadir un control” en la barra superior, selecciono “Lista desplegable”, elijo mi conector de Search Console como fuente de datos, selecciono “País” como campo de control, lo filtro por “Estados Unidos” y esto es lo que obtengo:

Mi tabla de Search Console se actualiza, pero la de GA4 no. Del mismo modo, si cambiara la fuente de datos a la de GA4, la tabla de la izquierda se actualizaría, pero la de la derecha no. Entonces, ¿qué podemos hacer aquí para asegurarnos de que ambas tablas se actualicen?

Añadir campos con el mismo ID de campo para filtrar varias fuentes de datos

Aquí es donde ocurre la magia. Edita la primera fuente de datos (barra superior, Recurso, Gestionar las fuentes de datos añadidas, Editar). Luego, añade un campo y configúralo de la siguiente manera:

Haz exactamente lo mismo en la segunda fuente de datos. En esta etapa, deberías tener dos campos con el mismo ID de campo (aquí filter_country, en realidad el nombre del campo no importa); así que ahora, si uno se filtra, el otro también se filtra. ¿Por qué? Porque comparten el mismo ID de campo. Esto es lo que debes recordar hoy. Mismo ID de campo, mismo campo para Looker Studio: si filtras uno, también filtras el otro.

Puedes probarlo cambiando el campo de control en tu control, reemplazando country por filter_country y seleccionando España esta vez. ¡Boom!, está funcionando en cierta medida:

¿Por qué digo que solo funciona a veces? Porque, aunque efectivamente estamos filtrando por España en ambas tablas, como la lista de países es diferente entre las dos fuentes de datos, la lista desplegable no me ofrece la lista completa de opciones. Solo muestra las opciones disponibles en la fuente de datos seleccionada.

Hemos escrito otro artículo para explicar cómo mostrar la lista correcta.

Y eso es todo. Hemos logrado filtrar por un campo a través de varias fuentes de datos. Lo hemos hecho con dos, pero si entiendes la lógica, puedes hacerlo con tres, cuatro o más fuentes de datos; ¡el cielo es el límite!

¡SOLUCIONADO (CASI)!

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Looker Studio / Data Studio puede ser realmente exasperante a veces. Especialmente cuando se trata de datos combinados. Hasta que sus equipos técnicos decidan aplicar una solución a este problema tan común, en este artículo revisaremos cómo agrupar datos combinados por semana o mes en Looker Studio. ¡Esperamos que te sirva de ayuda!

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Actualmente, agrupar fechas por semana o mes en las tablas de datos combinados no funciona

En este ejemplo, utilizaremos una fuente de datos de Google Ads de muestra combinada consigo misma.

Lo importante a tener en cuenta aquí es que, como dimensión en la Tabla 1, estamos utilizando la fecha (llamada Day en Google Ads, lo cual puede ser confuso).

Ahora bien, ¿qué sucede si creamos una tabla simple, usamos esta fecha como dimensión y la agrupamos por mes? Pues que, simplemente, no se agrupa:

Los datos permanecen a nivel de fecha, y el mes (en este caso, abril de 2023) se repite en cada una de las líneas. Lo mismo ocurrirá con los gráficos de líneas, de barras...

¿Cómo se puede solucionar esto? Pues bien, tendremos que realizar una preagregación directamente en los datos combinados.

Agregación por semana o mes directamente en los datos combinados

Por favor, edita tus datos combinados, elimina la dimensión de fecha, haz clic en Añadir dimensión y crea una nueva con el nivel de granularidad que estés buscando. En nuestro caso, optaremos por el mes, pero lo mismo se aplicaría a la semana, por ejemplo, escribiendo algo como:

• MONTH(Day)

Y eso es todo, ¡tus datos ya están agregados como querías!

Obviamente, si también quieres incluir el año, es posible que prefieras usar la función DATETIME_TRUNC() en su lugar. En nuestro caso, sería algo como:

• DATETIME_TRUNC(Day,MONTH)

Y obtendrás el nivel de año/mes. Impecable.

En este artículo, hemos revisado cómo utilizar un campo calculado para agrupar datos combinados por semana o mes en Looker Studio.

¡SOLUCIONADO!

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Los controles de periodo son muy útiles en Looker Studio y Data Studio para jugar con tus datos. Un clic aquí, un clic allá, y ¡bum! todas tus visualizaciones de datos se cuentan actualizadas instantáneamente, y todo el mundo está contento.

Pero a veces, quieres que las visualizaciones reflejen datos de diferentes rangos de fechas y no estás seguro de cuál es la mejor forma de hacerlo.

No te preocupes, en este artículo revisaremos cómo usar varios controles de periodo en una misma página para que puedas ofrecer a tus usuarios finales exactamente la experiencia que deseas (gráficos con rangos de fechas dinámicos por aquí, KPIs con rangos fijos por allá...).

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¿Qué sucede cuando tienes un control de periodo a nivel de página y todas las visualizaciones de datos están configuradas en Automático (Default)?

Este es el caso de uso por defecto. Es bastante sencillo de entender: el control de periodo controla todas las visualizaciones de datos de la página, y punto.

¿Qué sucede cuando tienes un control de periodo a nivel de página y una visualización de datos configurada en Personalizado (Custom)?

En este caso, el control de periodo controla todas las visualizaciones de datos configuradas en Automático, pero no las configuradas en Personalizado. Las fechas que hayas elegido en el panel de configuración anulan el control de periodo, y los lectores no pueden cambiarlas. Es una buena opción cuando quieres que una visualización muestre por defecto los últimos 7 días, el mes pasado, etc.

¿Qué sucede cuando tienes varios controles de periodo a nivel de página?

Aquí empieza lo curioso. Supongamos que has añadido por error dos controles de periodo uno junto al otro, con todas las visualizaciones configuradas en automático.

¿Qué pasa si cambias las fechas en el primero? Pues que las fechas también se actualizan en el segundo.

Podrías pensar que esto es redundante, pero puede ser bastante útil si tienes un informe muy largo (por ejemplo, con una altura de 5000 px). No quieres que tus lectores tengan que desplazarse hacia arriba y hacia abajo para cambiar las fechas, así que colocas varios controles de periodo en diferentes lugares, garantizando una experiencia de usuario más fluida.

¿Qué sucede cuando tienes un control de periodo a nivel de página y un control de periodo a nivel de informe?

No deberías hacer eso. En este caso, el control de periodo a nivel de informe no sirve para nada; es el de nivel de página el que toma el control.

Agrupar componentes para que diferentes controles de periodo controlen diferentes visualizaciones de datos

Último caso que revisamos hoy: ¿y si quieres que diferentes controles manejen diferentes visualizaciones de datos? Solo tienes que agruparlos.

Con el ratón, selecciona un control de periodo junto con una visualización, haz clic derecho y luego en Agrupar. ¿Qué sucede ahora? La visualización agrupada pasará a estar controlada por su control de periodo correspondiente. Las visualizaciones no agrupadas seguirán controladas por el control de periodo a nivel de página. Y la visualización personalizada seguirá siendo personalizada, sin verse afectada por ningún control.

En este artículo, hemos revisado cómo utilizar varios controles de periodo en una misma página para que puedas ofrecer la mejor experiencia a tus usuarios. ¿Quieres que las visualizaciones muestren siempre el mismo rango de fechas (últimos 7 días, el mes pasado...)? Personalizado. ¿Quieres que una visualización tenga un rango de fechas específico? Agrupa. ¿Quieres facilitarles la vida a tus usuarios cuando se enfrentan a un panel muy largo? Coloca varios controles de periodo a lo largo de la página.

¡SOLUCIONADO!

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En este artículo, te mostraremos cómo conectar LinkedIn Ads a Looker Studio. A partir de ahí, podrás crear visualizaciones de datos significativas (o reutilizar plantillas existentes) para entender mejor tu rendimiento, qué está funcionando bien, qué no, y cómo mejorar para llevar tu negocio al siguiente nivel.

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Podrías usar la API de LinkedIn, ¡pero no te lo recomendamos!

Así pues, al analizar el problema por primera vez, podrías considerar el uso de la LinkedIn API. Tienen una buena documentación, sin duda, pero requerirá habilidades técnicas avanzadas solo para extraer los datos (y asegúrate de añadir funciones para detectar errores y volver a intentarlo cuando haya un problema; créenos, ocurre con más frecuencia de lo que parece con esta API en particular ^^). Además, cada vez que LinkedIn actualice su API, tendrás que realizar el mantenimiento de lo que hayas construido para asegurar que siga funcionando.

Si tienes una gran empresa con desarrolladores o ingenieros de datos cualificados que puedan dedicar parte de su tiempo a esta tarea, entonces adelante. Tendrás el control total, pero de vez en cuando tendrás que apartarlos de sus tareas diarias para “echar un vistazo rápido”, ¡lo que a veces puede convertirse en un día entero de trabajo!

Utiliza un conector de terceros directo a Looker Studio y concéntrate en crear el informe de tus sueños (o, más fácil aún, ¡copia plantillas!)

No puedes enviar datos de LinkedIn Ads directamente a Looker Studio, pero existen varias opciones excelentes (con diferentes niveles de precio) que se encargan del trabajo pesado por ti.

¿Con qué datos podré jugar? La mayoría de los conectores gestionan los datos de LinkedIn Ads de forma muy similar, por lo que casi todos, si no todos, ofrecen las mismas dimensiones y métricas. Aprovecha la prueba gratuita habitual de 14 días para realizar tu propia comparativa, pero deberías tener acceso a:

• Información genérica sobre tu cuenta (como nombre, ID, moneda).

• Datos de campañas (fecha de inicio y fin, presupuesto, estado, tipo...), correos electrónicos de generación de leads (envíos, aperturas, clics, leads...), grupos de campañas y anuncios (costes, impresiones, clics, clics en enlaces, conversiones, leads...).

• Y para la mayoría de estos, tendrás acceso a desgloses por ubicación geográfica, cargos, funciones, tamaños de empresa...

Ahora bien, suponiendo que solo quieras conectar LinkedIn Ads y que solo tengas una cuenta, a continuación encontrarás nuestras opciones favoritas (consulta nuestras reseñas aquí y allá si necesitas conectar más cuentas o más fuentes de datos, ya que cada una tiene una estructura de precios distinta):

• Catchr: Una buena solución (¡y francesa!) que ofrece un plan de conector único a un precio económico con 10 cuentas por 20 $/mes (mostramos siempre aquí el precio del contrato anual para una comparación justa)

• Dataslayer: Desde 29 €/mes, este conector te ofrece todas las métricas mencionadas anteriormente en una atractiva interfaz oscura, y hasta 3 fuentes de datos / 3 cuentas por este precio

• Supermetrics: Una opción sólida al mismo precio de 29 €/mes con las mismas 3 fuentes de datos / 3 cuentas, pero con actualizaciones semanales

• Windsor: Una opción más barata para hasta 3 fuentes de datos / 75 cuentas por 19 $/mes, que incluye actualizaciones diarias

• Power My Analytics: Han eliminado su plan más básico, por lo que ahora el precio comienza en 41,63 $/mes, pero por este precio ya tienes 5 fuentes de datos / 5 cuentas; ideal si ya sabes que vas a "tunear" tu Looker Studio en las próximas semanas

• Funnel: La opción más potente, ya que puedes combinar previamente tus datos de LinkedIn Ads con otras fuentes directamente en la herramienta y utilizar un solo conector de Looker Studio para mostrarlo todo. Pero conlleva precios más altos y, desafortunadamente, es difícil de determinar de antemano sin saber cuántas fuentes de datos o cuentas utilizarás...

Como se mencionó anteriormente, todos ofrecen una prueba gratuita de 14 días, por lo que te aconsejamos probar 2 o 3 de los que más te gusten. ¡No olvides comparar las plantillas que podrían ahorrarte tiempo y, finalmente, elige al ganador!

En este artículo, hemos revisado cómo conectar LinkedIn Ads a Looker Studio.

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¿Quieres llevar tus análisis al siguiente nivel, pero te has quedado atascado en el primer paso: ¡¿cómo obtener mis datos de Instagram Ads?! No te preocupes, estamos aquí para ayudarte :) En este artículo, te mostraremos cómo conectar Instagram Ads a Looker Studio (spoiler: si estabas buscando una versión gratuita, puede que no tengamos una solución viable para ti, a menos que te conformes con actualizaciones semanales/manuales y datos históricos limitados). Sin más preámbulos, veamos qué podemos hacer aquí.

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Uso de la API de Instagram: factible, pero no recomendable

Una forma de obtener tus datos de Instagram Ads antes de enviarlos a Looker Studio sería escribir llamadas a la API. Por ejemplo, en Google Cloud Platform, tendrías una función de Python que, una vez al día, recupera los datos del día anterior. A partir de ahí, crearías una conexión con BigQuery en Looker Studio y empezarías a crear tus informes.

Es factible, pero requiere muchos conocimientos técnicos (¡o directamente un desarrollador en tu equipo!), cierto mantenimiento a lo largo del tiempo para asegurar que todo funcione correctamente, además de actualizaciones cuando Meta realiza cambios en su API. Así que, para ser sinceros, no es recomendable.

Uso de un conector: la forma más fácil de obtener datos de Instagram Ads

No existe un conector nativo de Google para recuperar datos de Instagram Ads, por lo que tendremos que recurrir a una solución de terceros. Existen docenas de ellas en el mercado, con diferentes precios, características y particularidades. Para facilitarte la elección, aquí tienes 5 opciones sólidas que utilizamos a diario y de las que podemos hablar bien. Si trabajas con un número limitado de cuentas de Instagram Ads, estas deberían ser suficientes:

• Supermetrics: una opción sólida, cumple su función con un precio razonable para hasta 3 fuentes de datos / 3 cuentas cada una (aunque las actualizaciones son semanales)

• Windsor: una opción más económica para hasta 3 fuentes de datos, también es buena

• Catchr: otra buena solución (¡y francesa!) que ofrece un plan de conector único a un precio amigable

• Funnel: la opción más potente, ya que puedes combinar previamente tus datos de Instagram Ads con otras fuentes directamente en la herramienta y usar un solo conector de Looker Studio para mostrarlo todo. Puede tener un precio más alto si tienes muchas fuentes de datos o cuentas

• Power My Analytics: también es un buen punto intermedio, ya que el precio no se dispara al aumentar el número de conectores o cuentas

Ten en cuenta que todos ofrecen una prueba de 14 días, así que no seas tímido y prueba varios al mismo tiempo para ver qué interfaz prefieres.

¿Qué debes tener en cuenta al hacer tu elección?

Ahora que hemos reducido las opciones a 5, ¿cómo deberías elegir?:

• ¿Cuál es la frecuencia de actualización de los datos? Algunas de las opciones más baratas solo ofrecen actualizaciones semanales. ¿Necesitas actualizaciones diarias?

• ¿Hay otras fuentes de datos a las que me gustaría conectarme? No querrás suscribirte a 10 herramientas. Si gestionas Instagram Ads, pero también Google Ads, LinkedIn Ads, tienes un Klaviyo, un Shopify, … ¡asegúrate de elegir un conector que los cubra todos para que, si en el futuro quieres mejorar tu informe y añadir más información, puedas hacerlo fácilmente!

• ¿Ofrece el conector combinación previa (pre-blending)? Quizás en el futuro quieras mostrar todos tus datos de anuncios en una sola tabla. Asegúrate de saber si el conector ofrece combinación previa (la mayoría lo hace, pero por si acaso, haz una comprobación rápida)

Y eso es todo. Una vez que hayas elegido tu opción, inicia la prueba gratuita, conecta tu cuenta de Instagram Ads, crea un informe de Looker Studio, añade el conector de tu fuente de datos y crea visualizaciones de datos increíbles para monitorizar tu rendimiento :)

¡Ya estás listo y ahora sabes cómo conectar Instagram Ads a Looker Studio!

¡SOLUCIONADO!

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Entonces, el Business Manager de Facebook / Meta está muy bien, pero resulta algo limitado cuando quieres realizar análisis más profundos, especialmente si gestionas varias cuentas. Lamentablemente, no existe un conector gratuito nativo hacia Looker Studio (notarás que solo hay conectores nativos para productos de Google...). En este artículo, te enseñaremos cómo conectar Facebook Ads / Meta Ads a Looker Studio.

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La manera difícil: a través de su API o con BigQuery Data Transfer

Así pues, una forma de obtener los datos de Facebook Ads / Meta Ads antes de enviarlos a Looker Studio es escribir tus propias llamadas a la API. Lleva tiempo, requiere conocimientos y, probablemente, mantenimiento a medida que sus herramientas evolucionan. Por lo tanto, si tienes conocimientos técnicos o cuentas con un desarrollador en tu empresa y quieres ahorrar dinero, es la mejor opción (gratis o casi gratis, dependiendo del número de solicitudes y de dónde las ejecutes). Realiza tus llamadas a la API, almacena los datos en tu almacén de datos (BigQuery, SQL o incluso Google Sheets) y luego utilízalos como fuente de datos para Looker Studio.

Otra opción es utilizar Google BigQuery Data Transfer, más sencillo que escribir código pero que aún requiere ciertos conocimientos técnicos. Si te interesa esta opción, la documentación está aquí.

Sin embargo, no es recomendable para la mayoría de las personas que desean realizar análisis y reportar rendimientos internamente o a sus clientes finales sin la complicación de gestionar una nueva capa de complejidad.

La manera fácil: utilizando un conector de terceros

Google no ofrece un conector nativo directo, pero muchas empresas sí lo hacen (aunque no de forma gratuita ^^). ¿Has echado un vistazo y has visto muchas posibilidades, pero no estás seguro de cuál elegir?

Primero, revisemos los aspectos a tener en cuenta:

• ¿A dónde se enviarán los datos? Podría ser un conector directo a Looker Studio (lo mejor), o podría enviar los datos a un almacén de datos (data warehouse) o a Google Sheets y luego dependería de ti volver a enviar los datos a Looker Studio (sigue siendo una buena opción).

• Rango de fechas disponible y frecuencia de actualización: existen opciones gratuitas, pero solo para los últimos 30 días y/o con actualizaciones semanales, así que asegúrate de revisar las características si necesitas actualizaciones diarias. Ten en cuenta que la mayoría de los conectores recuperan 2 años de datos históricos desde la primera vez que te conectas.

• ¿Gestiona múltiples cuentas? La mayoría lo hace, pero la curva de precios es diferente, así que asegúrate de entender cuál será el precio final para 1, 10 y 50 cuentas.

• ¿Están disponibles todos los campos que quieres consultar? Consulta la documentación. Por experiencia, todos ofrecen los mismos campos, pero en raras ocasiones alguna información no tan utilizada podría no estar disponible.

• ¿El software ofrece otros conectores que puedan interesarme? No querrás tener un conector para Facebook Ads, otro para Shopify, otro para Klaviyo... Intenta elegir uno que cubra la mayor parte de tu pila tecnológica (tech stack). Tenemos un artículo aquí que trata este tema.

• ¿Ofrece el conector una combinación previa (pre-blending)? Es interesante tener un solo conector para enviar datos de Facebook Ads + TikTok Ads + LinkedIn Ads, por ejemplo; te facilitará la vida en Looker Studio.

• ¿El conector almacena los datos o simplemente realiza llamadas a la API? Si tienes entre 1 y 10 cuentas/conectores, no debería ser un problema. Pero cuando empiezas a gestionar más de 50 cuentas, esto marca la diferencia en cuanto al rendimiento, así que asegúrate de entender esta parte si eres una agencia con muchos clientes.

¿Cuáles son tus opciones entonces?

Dicho esto, aquí tienes una lista de conectores sólidos que utilizamos a diario y que podemos recomendar con confianza. Obviamente, hay muchas más opciones excelentes ahí fuera, pero sabemos que estas funcionan:

• Supermetrics: una opción sólida que cumple su cometido con muchísimos conectores disponibles y un precio razonable para hasta 3 fuentes de datos / 3 cuentas cada una (aunque con actualizaciones semanales).

• Windsor: una opción económica para hasta 3 fuentes de datos que hace el trabajo.

• Catchr: otra buena solución que ofrece un plan de conector único a un precio muy atractivo.

• Funnel: la opción más potente, ya que puedes combinar tus datos directamente en la herramienta y usar un solo conector de Looker Studio para visualizar toda tu información. Puede tener un precio más elevado si tienes muchas fuentes de datos o cuentas, pero cabe mencionar que ¡existe un plan gratuito!

• Power My Analytics: también es un buen equilibrio, ya que el precio no se dispara al aumentar el número de conectores o cuentas.

Ten en cuenta que todos ofrecen una prueba gratuita de 14 días, así que no dudes en probar varios al mismo tiempo para ver qué interfaz prefieres.

Cómo funciona

Sinceramente, una vez que sepas por qué conector te vas a decidir, esta es la parte fácil. Abre una cuenta, inicia una prueba, sigue los pasos para conectar Facebook Ads, crea un nuevo informe de Looker Studio, busca la fuente de datos de tu conector, conéctala y listo.

Y si necesitas ayuda para la creación del informe en sí, ¡contáctanos!

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