Mide y Analiza: Tablas Dinámicas (Pivot Tables)

Analítica y Data Science

“-¿Tú eres satánico, verdad?. -Sí, ¡y de Carabanchel!“? El Día de la Bestia

Desde Google Analytics, si no hay tiempo para cruzar datos en Excel o te resulta demasiado pesado exportar los datos y luego trastear con ellos, desde hace un tiempo hay una funcionalidad que nos facilita mucho la vida.

Se trata de las tablas dinámicas o pivot tables. Se encuentran en cada informe, con las demás opciones de vistas situadas arriba a la derecha:

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Permite usar una segunda dimensión en el informe, por lo que nos ahorramos pasar a una segunda pantalla, podemos comparar múltiples combinaciones de datos en un mismo sitio.

Muchas veces, vemos los datos de manera agregada y no nos damos cuenta de que pueden estar escondiendo algo grave: Mientras que las visitas de una determinada campaña pueden mostrar un rendimiento bueno, incluso por encima de la media, si profundizamos podemos darnos cuenta de dónde podemos mejorar. Antes había que llevarse los datos a Excel y combinarlos allí, en ese oscuro lugar 🙂 Pero ahora el análisis es mucho más sencillo.

Veámoslo con un ejemplo. Partimos del informe de Motores de Búsqueda dentro de Fuentes de Tráfico. Veremos algo así:

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Es decir, vemos los datos ordenados por la dimensión Fuente combinado con las métricas de tráfico (visitas, páginas por visita, tiempo, visitas nuevas y porcentaje de rebote). Interesante. Bien, ¿y si quiero saber cómo ha funcionado una keyword dentro de cada buscador?

Si cambiamos la vista a tablas dinámicas y seleccionamos como dimensión “palabra clave“?, podemos comprobar cómo está funcionando cada palabra clave en cada fuente de entrada a nivel de visitas:

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Voilá, tenemos una visión mucho más interesante, en una dimensión tenemos las fuentes y en otra las palabras clave. En el análisis usaremos dos métricas, visitas y el porcentaje de visitas nuevas. Así podremos comparar qué keywords nos traen tráfico, si es tráfico que vuelve y detectar posibilidades para nuestro trabajo SEO.

Las tablas dinámicas funcionan como en Excel; es decir, permiten agrupar los datos por dimensiones de manera eficaz y fácil. Podemos combinar dimensiones y métricas en base al análisis que queramos obtener.

En este otro ejemplo partimos de la dimensión Fuente y profundizamos por Origen/Medio y por Ciudad. Comparamos las métricas Visitas y Porcentaje de Rebote:

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De esta manera podremos sacar conclusiones en segundos: En Tarragona, desde tráfico directo no se suele pasar de la primera página y desde Twitter viene más gente de Madrid que de Barcelona y además tienen mejor tasa de rebote. Quizás sea momento de dar un empujoncito a los lectores catalanes 🙂

Las ventajas de usar este tipo de tablas es que son interactivas, se pueden cambiar en segundos las dimensiones y las métricas utilizadas según los datos que se quieran tratar, se actualizan automáticamente y el tratar cantidades indecentes de datos se convierte en algo limpio, rápido e indoloro.

Es más, si utilizamos el Filtro avanzado (la opción aparece justo debajo de la tabla) y segmentamos la información en base a lo que realmente nos interesa, las posibilidades son infinitas.

Por ejemplo, si seleccionamos en el ejemplo anterior solamente aquellos datos que queramos mejorar, los que tienen el porcentaje de rebote mayor del 90%:


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Nos encontramos que, además de a las visitas de Tarragona, a las visitas de Logroño no les gustamos demasiado ni a las de Valladolid. Es el momento para ver qué keywords están utilizando las visitas procedentes de Bogotá, Caracas, Mendelín, Santo Domingo o Quito para intentar averiguar por qué no se quedaron lo suficiente como para saber lo geniales que somos 🙂 O sea, por qué no cumplimos sus expectativas.

Un “pero“? a las tablas dinámicas“ no permiten trabajar con segmentos avanzados, por lo que será interesante disponer de perfiles con los segmentos más importantes que tengamos en el negocio para poder sacarle todo el jugo a este tipo de análisis.

Serie ‘Mide, analiza y corre’ de Gemma Muñoz en eTc:
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