¿Cuál es la mejor herramienta de análisis web para el análisis de cohortes?

Answer 1

Tengo este enfoque: análisis de cohorte de 3 minutos con hojas de Google para novatos

Ejemplo de análisis de cohorte de 3 min.

La semana pasada estaba tratando de hacer un análisis de cohorte para un sitio web de comercio electrónico. Como novato en el análisis de cohortes, después de investigar tantos recursos en línea, todavía me pareció muy difícil. Así que construí este ejemplo de análisis de cohorte de 3 minutos para dar a las personas un buen punto de partida para hacer análisis de cohorte con las hojas de Google. No se requiere codificación. Utilizará solo algunas funciones de Excel.

Aquí están los recursos en línea que revisé y mis comentarios. (Siéntase libre de omitir esta parte si tiene una comprensión básica del análisis de cohortes)

¿Qué es el análisis de cohorte? Bueno para una introducción rápida del “análisis de cohorte” como concepto

Análisis de retención – Mixpanel se ve bien. Pero no pude importar los datos transaccionales existentes a esta herramienta. Avísame si te resulta útil.

Visualizador de cohortes Tanto el video (¡mira! ¡Es genial!) Como la herramienta se ven poderosos. No estoy seguro de cómo formatear los datos existentes de la manera correcta. Avísame si te resulta útil.

Página en lsvp.com Buena lectura para comprender LTV para comercio electrónico. Pero no te dijo cómo hacer análisis de cohorte usando excel

¿Hay alguna manera de hacer análisis de cohortes a través de Excel para los sitios web de Shopify? ¡Respuesta impresionante de Quora! Construyo mi solución basada en esto. Muchas gracias Michael!

¡Así que aquí está la parte divertida!
Consulte las hojas de Google compartidas para seguir los pasos.

Ejemplo de análisis de cohorte de 3 min.

Paso 1 : para este ejemplo, inventé los datos “falsos” de un sitio web de comercio electrónico. En primer lugar, necesita un identificador único para rastrear a cada cliente. El identificador único puede ser cualquier cosa, desde un número de teléfono hasta una dirección de correo electrónico. No importa qué tipo de identificador único utilice, siempre y cuando un cliente corresponda a un identificador único (viceversa).

Aquí mi identificador único es “CustomerID”. Para que sepa que, en realidad, generalmente el ID de cliente no será 1, 2 o 3. Los uso solo para este ejemplo para simplificar el problema.

Entonces necesita información de fecha para la transacción. Cada fila del paso 1 significa una sola transacción. es decir, la fila 2 significa que el cliente 1 gastó $ 59 en mi sitio web de comercio electrónico el 16/08/2014.

Paso 2 : Para agrupar clientes / usuarios en diferentes cohortes, necesitamos saber su “cumpleaños de cohorte”. En mi ejemplo, “cumpleaños de Cohort” significa cuando los clientes hicieron su primera compra en la plataforma de comercio electrónico.

Para encontrar el cumpleaños de la cohorte para cada cliente, todo lo que necesita es la tabla dinámica de datos del paso 1. Use “CustomerID” para la fila. Luego use “Datos de compra” para los valores, resumidos por MIN.

Paso 3 : siga adelante y asigne a cada uno el cumpleaños de cada cliente a cada transacción. ¿Por qué? ¡Porque un cliente puede hacer más de una transacción!
El truco de magia aquí es solo el comando “BUSCARV”:

BUSCARV (search_key, range, index, [is_sorted])

Clave de búsqueda = El CustomerID específico que desea buscar
Rango = La tabla dinámica del paso 2
Index = 2 es el índice de columna del valor que se devolverá
[is_sorted] = FALSE

Cree una nueva columna “Cumpleaños”. Use BUSCARV para cada celda debajo de la nueva columna.

Paso 4 : Cree una nueva columna “Edad” para medir el tiempo transcurrido desde “Cumpleaños”. Para cada celda bajo “Edad”, calcule la diferencia entre la fecha de la transacción y el cumpleaños. La diferencia se expresa originalmente en días. También puede usar la semana, mes o trimestre. En este ejemplo, uso el mes (la diferencia se divide entre 30).

Paso 5 : Ahora podemos agrupar las transacciones en diferentes cohortes en función de sus cumpleaños. Cree una nueva columna “Cohorte”. Ahora puede agrupar a los clientes cuyos cumpleaños son del mismo día / semana / mes en una cohorte. Aquí elegí agrupar clientes cuyos cumpleaños son del mismo mes en una cohorte. Así que simplemente uso el comando “mes” para encontrar el mes del año de cada cumpleaños.

Paso 6 : tome los datos del paso 5 y cree una nueva tabla dinámica. Use “Edad” para filas y “Cohorte” para columnas. Dependiendo de sus necesidades, use valores diferentes y ordénelos de manera diferente. Aquí enumeré algunos casos de uso comunes en las hojas de Google. Puede calcular LTV y todo tipo de cosas buenas a partir del paso 6. No estoy calculando LTV aquí debido a que los “datos falsos” que uso pueden ser engañosos. (Tenía que hacer muchas suposiciones) ¡Pero avíseme si tiene alguna pregunta sobre LTV!

El enfoque central es el análisis de cohorte simple en Excel. ¡Siéntase libre de copiarlo, usarlo y compartirlo con su equipo!

Avíseme si tiene alguna pregunta sobre mi enfoque. Puedes encontrarme en Daisy (Yueqi) Deng o Twitter. @ DaisyDeng1

¡Feliz aprendizaje!

Answer 2

La principal científica de datos de Keen IO, Michelle Wetzler, ha escrito algunos recursos excelentes para ejecutar análisis de cohorte y retención.

• ¿Qué es el análisis de cohorte?
• Cómo ejecutar un análisis de cohorte semanal
• Cómo ejecutar un análisis de retención

¡Háganos saber lo que piensa y si tiene alguna otra pregunta sobre el análisis de cohorte o retención!

Answer 3

Las cohortes le permiten agrupar a sus usuarios en función de sus acciones. Como una cohorte de usuarios que realizaron un evento personalizado de agregar al carrito en los últimos 7 días pero no realizaron un evento personalizado de pago . La lista de usuarios que pertenecen a una cohorte se actualiza automáticamente, y puede segmentar embudos, retención, perfiles de usuario, flujos y datos de exploración en función de las cohortes que cree.

Countly, donde trabajo, te ayuda a crear una cohorte con múltiples funciones.

Por ejemplo, puede ver los detalles de sus clientes en una sola página que han comprado y compartido productos en su aplicación de comercio electrónico. Desde esta página puede acceder a la información sobre el país de sus usuarios, el tiempo total dedicado, visto por última vez, así como la información del dispositivo utilizada por sus usuarios. Al observar las características comunes de sus usuarios con un patrón particular desde una sola página, puede realizar mejoras en su proceso de desarrollo de productos o en su contenido.

O si desea monitorear el flujo de usuarios de sus usuarios, es posible hacerlo nuevamente a través de cohortes. Por ejemplo, ha definido una cohorte especial “Comprado y Comprado” para los usuarios que compraron un producto de su aplicación y volvieron a iniciar sesión.

Es posible comprender qué pasos siguen sus usuarios y qué no pueden seguir, y aumentar sus ventas haciendo mejoras en sus páginas basadas en esta información.

¿Qué le proporciona el análisis de cohortes?

Datos de precisión

Configurar un análisis de cohorte es una forma muy efectiva de trabajar, ya que le ayuda a distinguir a los clientes por separado. Puede acceder a la información más precisa agrupando y siguiendo a las personas que están registradas en su producto durante un período determinado. De esta manera, el análisis y el cambio en el tiempo de su interacción no se ven afectados por los individuos del otro grupo; manteniendo así a los grupos completamente independientes unos de otros.

“Compromiso” vs “Crecimiento”

La separación de los clientes en cohortes también es efectiva para identificar claramente la diferencia entre las métricas de crecimiento y compromiso. Estas dos métricas se pueden confundir entre sí; porque el crecimiento es el aumento en el número de clientes que usan un producto o servicio. En general, un número creciente aumenta automáticamente la participación general, pero solo los nuevos clientes que acceden al producto probablemente se detendrán después de un tiempo.

Comparación entre diferentes comportamientos

Un análisis de cohorte también ayuda a comparar los resultados entre dos o más grupos. Por ejemplo, si las cohortes de “visto por primera vez en marzo” involucran al producto más que la cohorte de enero, puede ser necesario un análisis de cualquier cambio que pueda ocurrir entre los dos meses. Además, se puede hacer más análisis en los grupos para ver si el producto está atrayendo a un grupo en particular.

Decisiones de velocidad

Un análisis de cohorte también ayuda a determinar los momentos en que disminuyen los inicios de sesión en el sitio. Debido al trabajo que lleva mucho tiempo, se pueden tomar decisiones rápidas para corregir las áreas problemáticas que pueden causar la disminución.

¡La mejor de las suertes!

Answer 4

“Los sitios web lo promocionan 24/7: ningún empleado lo hará”. – Paul Cookson

Los sitios web desempeñan un papel activo en cualquier negocio y, por lo tanto, si su sitio web tiene fallas, puede causar problemas. ¡El análisis web te ayuda a saber dónde te equivocaste y qué necesitas arreglar!

Ahora mi opinión puede estar ligeramente sesgada, pero creo firmemente que CleverTap es la plataforma de referencia para el análisis de cohortes.

Somos una plataforma de análisis de comportamiento y participación del usuario. Con CleverTap, los desarrolladores pueden comprender el comportamiento de los usuarios hasta cada individuo y comunicarse con ellos con mensajes personalizados. Nuestro enfoque está en la segmentación: la capacidad de encontrar grupos de usuarios basados ​​en sus actividades específicas en una aplicación. Le permitimos involucrar a cada segmento con mensajes personalizados Push, In-App, Email o Web que puede enviar (disparar) en función de la actividad del usuario. Y aunque nuestra interfaz de usuario es excelente, nuestras API le brindan acceso completo a sus datos y nuestras funciones mediante programación.

Con CleverTap, puede obtener la retención diaria, semanal y mensual del usuario para que cualquier paso predefinido actúe como el primer evento y otro paso predefinido para actuar como el evento de retorno.

Su paso predefinido puede ser

• Lanzamiento de la aplicación
• Agregado al carro
• Compra realizada
• Notificaciones abiertas
• Producto visto
• Cupón aplicado y muchos más.

Por ejemplo, para obtener la retención semanal de los usuarios que vieron un producto y realizaron la compra dentro del período establecido, se puede medir como

Por lo tanto, de la tabla que sabemos de la segunda fila que el 17.3% de los usuarios que vieron el producto el 07 de mayo, compraron es en la segunda semana.

Consulte este blog para obtener una mejor comprensión de cómo las cohortes pueden ayudar: cómo realizar análisis de cohortes y segmentos

Además, regístrese para obtener una demostración gratuita para obtener un tutorial 1: 1 con nuestros expertos en marketing móvil.

Answer 5

Buena pregunta. Al tratar de comprender la participación del cliente, el análisis de embudo y la retención / abandono, el análisis de cohortes es el rey. Sin embargo, el mercado está abarrotado, y comprender qué opciones proporcionarán el mayor ROI puede ser difícil.

Aquí hay algunas ideas sobre las opciones:

Para aquellos que trabajan con un presupuesto ajustado y buscan medir los conceptos básicos de retención, compromiso y salud general del cliente, dos soluciones “listas para usar” son un buen comienzo.

Google Analytics : GA es una de las mejores formas de comenzar a recopilar y analizar eventos web. Está disponible en una versión gratuita, es fácil de configurar y tiene una funcionalidad incorporada para segmentar a los usuarios en grupos. En general, GA es un gran comienzo si desea comprender sus eventos web en un alto nivel y ejecutar informes básicos.

Mixpanel : Mixpanel es otra buena opción para recopilar y analizar datos web. Es más sofisticado que GA y tiene un mejor modelo de seguimiento, lo que hace que la recopilación de eventos sea más flexible y fácil de informar. También tiene más funciones y más funciones integradas (por ejemplo, mejor análisis de embudo, análisis de retención y segmentación). También tiene una API más fácil, por lo que si desea utilizar los datos de Mixpanel con otras herramientas de BI dedicadas, la integración es más fácil.

En cuanto a las limitaciones, tanto GA como Mixpanel lo restringen a los datos web. Para obtener una visión completa de su negocio y cohortes, es importante incorporar datos de CRM, datos de uso de productos, datos de marketing y más.

Aquí hay algunas herramientas que le brindan una imagen más profunda e inclusiva, colocando sus datos web en el contexto más amplio de su negocio.

Modo : el modo es una plataforma de análisis que se conecta a una base de datos SQL y brinda a los analistas la capacidad de crear informes y paneles compartibles a través de SQL. Si sus datos están en una base de datos SQL, el Modo es un gran comienzo para consultas directas. El mayor problema con el modo es que realmente necesita experiencia en SQL para que la herramienta funcione bien. Con solo el analista de datos experto en SQL que tiene acceso a la herramienta, las organizaciones pueden encontrarse con cuellos de botella de datos cuando una persona es responsable de escribir las consultas de todos.

Tableau : Tableau es una plataforma de BI dedicada que posiblemente sea la mejor para visualizar sus datos (por ejemplo, crear gráficos e informes para su cohorte y análisis de comportamiento). Tableau se instala como una aplicación en su escritorio y extrae datos de todas sus fuentes de datos. Es una herramienta madura con muchas características, lo que facilita la creación de cohortes y la ejecución de informes, la creación de paneles y mucho más. El problema con Tableau es que debido a que extrae subconjuntos de datos en su escritorio, siempre está trabajando con una fracción de la información disponible. Cuando muchas personas comienzan a usar Tableau, esto se vuelve un poco caótico, y diferentes usuarios pueden terminar con diferentes respuestas a la misma pregunta.

Looker : divulgación completa: trabajo en Looker. Dicho esto, creo que es una gran opción para un análisis de cohorte más granular que incluye datos de todas sus fuentes de datos dispares. Looker se conecta directamente a su base de datos, lo que le permite analizar los datos donde se encuentra y ver todos sus datos juntos, en lugar de en subconjuntos. Tener acceso a todo su conjunto de datos hace que el análisis de cohortes sea holístico, brindándole una comprensión más profunda de su embudo de ventas, retención de clientes y atribución de marketing y cómo funcionan en conjunto. Desde cualquier gráfico o visualización, Looker también le brinda la capacidad de desglosar los detalles a nivel de fila, brindándole acceso a todos los elementos detrás de su análisis. El inconveniente de Looker es que está diseñado para el análisis de toda la empresa y probablemente sea excesivo para los informes básicos. Si está interesado en Looker para el análisis de cohortes, vea este video.

La mejor de las suertes con su búsqueda, y no dude en ponerse en contacto si desea obtener más información

Answer 6

Google Analytics permite crear cohortes, y en general es una herramienta imprescindible para todas las empresas al principio, pero a medida que su empresa crece, necesita más flexibilidad y personalización, porque Google Analytics puede proporcionarle datos inexactos.

Cuando sus datos son demasiado grandes, en lugar de utilizar todos los datos disponibles, Google Analytics utiliza el muestreo de datos y le muestra un conjunto de datos de tráfico incompleto. Esto puede costarle mucho dinero cuando toma decisiones basadas solo en datos de Google Analytics.

La mejor manera de obtener datos verdaderamente precisos es obtener cohortes de su base de datos utilizando SQL y visualizarlas con alguna herramienta de inteligencia empresarial. Por ejemplo, este gráfico está construido con Statsbot.

He preparado una guía paso a paso sobre cómo crear cohortes de retención de clientes con SQL. Simplemente puede copiar y pegar código y obtener sus cohortes.

Answer 7

Veo muchas soluciones excelentes mencionadas aquí y todas parecen simplificar y automatizar realmente el análisis de cohortes y pueden obtener sus datos desde múltiples lugares. También hay un nuevo chico en el bloque: Gtmhub. Es una plataforma de análisis empresarial y Cohort Analysis, una de las muchas cosas que pueden hacer. Apoyan los principales informes de cohorte como:

Ingresos mensuales por cohorte

Cliente abandono

Gasto mensual promedio por cohorte y otros. Son bastante flexibles al agregar diferentes vistas de los datos.

Aclamaciones,

Martín

Answer 8

No conozco ninguna herramienta de análisis web que haga un análisis completo de cohortes, pero encontré la mejor opción en Rjmetrics. Estos tipos ofrecen inteligencia empresarial alojada completa desde casi cualquier fuente de datos. (mysql, google analytics, oracle, sqlserver, etc.) Se conectan a su base de datos interna y luego realizan cohortes complejas en casi todos los datos importantes dentro de su base de datos. Esto no es para todas las empresas, sino que está específicamente diseñado para comercio electrónico, SAAS, redes sociales y negocios de contenido en línea. Si bien son una empresa relativamente nueva, su lista de clientes es impresionante.

Otros análisis comunes incluyen:
• Ventas diarias / semanales / mensuales
• Ventas nuevas versus ventas repetidas
• Valor de por vida del cliente
• Valor promedio de la orden
• Tiempo entre compras
• Segmentación de clientes
• Crecimiento de nuevos clientes

Algunas ideas valiosas:

• Rendimiento de ventas: profundice en las ventas diarias para comprender
qué productos están vendiendo, quién está comprando, qué nivel de
descuento y cómo se compara el rendimiento con años anteriores
• Efectividad de marketing: rastree la efectividad de
campañas de marketing e identificar los canales y
promociones que atraen a los clientes más valiosos
• Segmentación: analice y apunte a clientes específicos
segmentos basados ​​en una variedad de dimensiones, incluidas las iniciales
canal fuente, demografía, historial de compras y valor
• Salud de la base de clientes: controle la salud general de su
base de clientes mediante el seguimiento del crecimiento de miembros, el comportamiento repetido,
rotación, demografía y nivel de compromiso
• Operaciones comerciales: administre áreas comerciales clave

http://www.rjmetrics.com

Answer 9

Para el análisis de cohorte se necesitan las siguientes características:

• visualización de tabla dinámica: para especificar dimensiones de criterios de cohorte en filas y tiempo (o duración) en columnas
• capacidad de calcular una medida como “cuenta única”
• especificar dimensiones basadas en fórmulas
• opcionalmente, calcule% en filas y habilite el estilo de mapa de calor

Todo esto significa que es posible usar, por ejemplo, Hojas de cálculo de Google para el análisis de cohortes, o usar herramientas especializadas como SeekTable: este artículo explica cómo usarlo para el análisis de cohortes por conjunto de datos desde un archivo CSV o una base de datos.

Answer 10

La herramienta más sólida para el análisis de cohortes con la que he trabajado es la de CoolaData. Lo hemos desarrollado trabajando con preguntas comerciales reales que recopilamos de nuestros clientes.

Nuestros dos objetivos principales fueron:

1) Flexibilidad total.

2) Facilidad de uso.

Que tan fuerte es

Puede responder esto:

compara los segmentos a continuación –

Segmento 1: usuarios que se registraron durante la última semana y realizaron X pero no realizaron Y

a

Segmento 2: usuarios que no iniciaron sesión durante los últimos 30 días pero hicieron Z en el pasado.

Análisis: ¿Cuál es el porcentaje de cada grupo que hizo A y que no hizo B? 2,8,15,22 días después.

O

Análisis: ¿Cuál es el porcentaje de cada grupo que realizó A y B cada día?

¿Conoces alguna herramienta de análisis de cohortes que pueda responder a estas?

Oh, también hemos desarrollado un lenguaje de consulta para incluso hacer que esto sea más genial 🙂

Análisis de cohorte | CoolaData Docs | Documentación de análisis de comportamiento de CoolaData

Así es como se ve:

Answer 11

También puede probar Rakam, es de código abierto, le permite ejecutar consultas de cohorte en su conjunto de datos de eventos y personalizar ejecutar incluso consultas SQL complejas según sus necesidades.

Answer 12

ChartMogul es un panel de Analytics de un clic y tiene una función de Análisis de cohorte para sus Ingresos recurrentes mensuales. Se parece a esto:

Puede ver cohortes para Customer Churn, MRR Churn y Retention. Hay una prueba gratuita si quieres probarlo.

Answer 13

Tirando mi sombrero al ring.

Soy el creador de Trinalysis, una aplicación web para analizar datos de transacciones que incluye una función de análisis de cohortes simple pero personalizable. Simplemente carga un archivo CSV de tus transacciones para acceder a la herramienta (entre otras funciones).

Puedes probarlo gratis sin siquiera registrarte.

Answer 14

De hecho, CA es una de las mejores formas de obtener información sobre el comportamiento de sus clientes. Desafortunadamente, no se está utilizando lo suficiente. Consulte esta guía definitiva para el análisis de cohortes La Guía definitiva para el análisis de cohortes eficaz

Answer 15

Hice una aplicación para analizar sus datos personales de Facebook. Quería saber más sobre un álbum de fotos que había publicado, pero ninguna herramienta me permitió hacerlo, así que hice uno: Analytics

Sin gráficos, solo muchas fotos bonitas. Además, es completamente gratuito y no almacenamos ninguno de sus datos.

Answer 16

Lo que está buscando es: http://www.RJMetrics.com

Solía ​​hacer un montón de análisis de cohortes manualmente en Excel / SQL, pero las herramientas de RJMetrics lo hacen increíblemente fácil. Puede cortar los datos de diferentes maneras con solo unos pocos clics y, lo mejor de todo, mantienen los gráficos actualizados casi en tiempo real (lo que supera las molestias de actualizar su modelo de Excel cada mes).

Además del análisis de cohortes, también potencian paneles de control de BI intuitivos que nos facilitan vigilar las tendencias más importantes de nuestro negocio. * Cliente muy feliz *

Answer 17

Daniel, mira la pregunta existente: ¿Cuál es la mejor herramienta de análisis web para el análisis de cohortes? Un buen consejo allí.

Trabajando en el espacio analítico, honestamente creo que depende de qué tipo de negocio esté ejecutando. Elegiría un proveedor diferente dependiendo de mi modelo de negocio (por ejemplo, ¿es usted un editor preocupado por las visitas a la página y la retención de lectores? ¿O una empresa SaaS interesada en la retención de usuarios?)

Para SaaS, comercio electrónico y otras empresas centradas en el cliente, Woopra (Análisis de clientes y visitantes en tiempo real, Live Chat Engagement) es una gran opción para el análisis de cohortes. Woopra se enfoca en identificar clientes reales, lo que finalmente resulta en datos más precisos que muchos de los otros proveedores. Esta publicación explica el enfoque de “análisis de clientes” de Woopra y cómo minimiza el ruido en sus datos: Goodbye Web Analytics, Hello Customer Analytics

Answer 18

Uno puede hacer esto con Pig / Hadoop, luego dibujar gráficos de área apilados de los datos resultantes usando R / ggplot2 o Python / matplotlib, luego almacenarlos nuevamente en HDFS para acceso / archivo, que fue una forma realmente indirecta de hacerlos. Recomendaría SQL, que sobresale en este tipo de cosas (a través de una base de datos relacional o Hive / Hadoop) … para hacer una serie temporal mensual de cohortes, puede hacer algo como (perdón mi SQL, ha pasado un tiempo):

SELECCIONE ROUND_TO_COHORT_SIZE (m.signup_date) AS cohortes, ROUND_TO_GRANULARITY (t.timestamp) AS period, my_metrics

DE traffic_logs t ÚNETE a member_info m ON t.member_id = m.member_id

GRUPO POR cohorte, período

ORDEN POR cohorte, período;

Donde ROUND_TO_COHORT_SIZE sería diario, semanal, mensual, etc. – el tamaño de las cohortes en el gráfico, y ROUND_TO_GRANULARITY es el tamaño agregado – la longitud entre puntos en la serie de tiempo. Quizás estos son lo mismo. Y donde my_metrics es lo que estás buscando. Uniques quizás, o visitas o alguna medida más compleja de compromiso.

Eso te dará:

| cohorte | período | métrica1 | métrica2 |…

El | 1 | 1 | X | Y | …

El | 1 | 2 | X | Y | …

El | 1 | 3 | X | Y | …

…

El | 2 | 1 | X | Y | …

El | 2 | 2 | X | Y | …

Si estuviera haciendo un análisis de cohorte hoy, pondría esa consulta en Excel o Tableu. Los gráficos de áreas apiladas son notoriamente difíciles de interpretar, pero me ayudaron a entender un complicado problema de cohorte. Hay alternativas, pero no las asimilo. Podría extraer una respuesta directamente de estos datos, pero los gráficos fueron suficientes para tomar buenas decisiones, o al menos como un punto de partida: la raíz de un comportamiento o problema probablemente esté a 10 o 100 de consultas.

Al interpretar gráficos de áreas apiladas, a menudo busca cambios en el grosor que se propaguen, saltando a nuevas cohortes, después de algún cambio que haya realizado o haya ocurrido algún evento. Anote estos cuadros con sus lanzamientos y sus fechas o eventos importantes para que sean más fáciles de interpretar. Lo hice en Photoshop después de una captura de pantalla o exportación, pero probablemente haya una mejor manera.

Por alguna razón, no entiendo: ninguna de las soluciones analíticas de tráfico web ofrece análisis de cohortes o demográficos (alguien, por favor, corrígeme si me equivoco). Lo cual es extraño, porque son el componente más crítico de cualquier panel de control de un sitio web. Son el mejor indicador principal para la salud del sitio. Si bien los servicios analíticos son excelentes, todas las personas de su organización involucradas en el producto, el marketing o cualquier rol de administración deben tener acceso a sus datos de métricas directamente, a través de SQL, si realmente van a comprender su negocio y estar impulsados ​​por los datos.

Answer 19

Como ex empleado de Looker, obviamente soy parcial. Pero, para ser sincero, cualquier herramienta haría el trabajo: Tableau, Looker u otro. Como consultor hoy, abordaría la pregunta de manera diferente y me enfocaría en cuál es su objetivo final.

¿Está buscando un análisis de una sola vez o algo que revisará regularmente, haciendo cambios incrementales? Si está haciendo un análisis ad-hoc único, probablemente sea mejor unir conjuntos de datos en Excel.

Sin embargo, la mayoría de las organizaciones revisan preguntas similares una y otra vez. Lo que significa que debe pensar cómo todos sus conjuntos de datos se unen en un solo lugar. De lo contrario, ¿cómo va a realizar ese análisis en los datos de vista de página, si los datos de usuario relevantes se encuentran en una fuente de datos diferente?

Entonces, para que cualquiera responda su pregunta, primero debe responder lo siguiente:

1. ¿Cómo estás rastreando y recolectando datos?
2. ¿Cómo lo estás almacenando?
3. ¿Cómo lo estás modelando?
4. ¿Cómo lo estás utilizando?
5. ¿Cómo influirá en tus decisiones?

Por ejemplo, si dice que todos sus datos están en herramientas de terceros, es mejor que tenga herramientas que tengan una forma de integrarse con muchos servicios diferentes, ya sea directamente o a través de socios.

Sé que esta es una versión más larga de decir “depende”, pero realmente lo hace.

Segah Meer

Arquitecto de datos y BI

Caura | Blog de Quora

Answer 20

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