Data Explorer

Data Explorer es una funcionalidad que permite usar todos los datos recogidos por Connectif para crear detallados informes con los que podrás analizar tus ventas, medir el resultado de tus campañas y buscar tendencias de forma sencilla y potente. Estos informes te ayudarán a tomar decisiones basadas en datos para optimizar al máximo tu cuenta y alcanzar tus objetivos.

 

¿Cómo acceder?

Puedes acceder a Data Explorer a través de Analytics > Data Explorer. En esta página verás todos los informes que has creado y podrás editarlos o crear informes nuevos.

Crea un nuevo informe haciendo clic en  Nuevo informe.

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Interfaz

La interfaz del informe de Data Explorer está compuesta de 3 bloques:

  1. Menú principal: para guardar el informe, guardarlo como una copia, restablecerlo (por si has hecho cambios y quieres revertir el informe a la última configuración guardada), cambiar el nombre, exportarlo como archivo CSV o borrarlo.
  2. Barra de herramientas: para seleccionar las agrupaciones y las métricas que quieras analizar.
  3. Tabla: para visualizar los resultados del informe de datos.

Tienes a tu disposición decenas de métricas y agrupaciones que te permitirán crear informes de todo tipo, en función del área o del objetivo que necesites analizar.

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Funcionamiento

Data Explorer presenta los datos en Categorías, las cuales se definen según su origen, contexto o el evento en el momento de ser recogidos. Estas categorías, a su vez, ofrecen agrupaciones y métricas.

Las agrupaciones (o dimensiones) son características descriptivas de la categoría. En general, no son cuantificables, es decir, no tiene sentido realizar operaciones matemáticas con con ellas.

 

Por ejemplo, fechas o workflows asociados a compras.

Las métricas, por su parte, son datos que se pueden medir cuantitativamente, tales como el importe o el número de productos de una compra.

 

Por ejemplo, cuando se realiza una compra se recogen una serie de datos vinculados con la misma, incluyendo los relacionados con los productos comprados y el contacto que realiza la compra.

El importe total, la cantidad de productos comprados o su precio medio son métricas.
A su vez, la compra fue realizada por un contacto el cual puede tener un estado de suscripción a newsletter o un estado de RFM específico, los cuales son agrupaciones.

 

1. Añadir agrupaciones y métricas a tu informe

Añade agrupaciones y métricas a tu informe arrastrándolas a la sección correspondiente o haciendo doble clic en ellas. Conforme vayas añadiendo agrupaciones y métricas a tu informe, la tabla central irá mostrando los datos en filas y columnas.

  

Cuando se registra cualquier actividad, Connectif guarda de forma asociada la mayoría de datos del contacto en el momento en que se realiza esa acción. 

De esta forma, al generar un informe del número de compras agrupadas por el estado de suscripción a newsletter del contacto, la tabla mostrará las compras que realizaron los contactos según su estado de suscripción en el momento de la compra (en lugar de ver el número de compras según su estado de suscripción en el momento actual).

Data Explorer presenta los datos en Categorías. Dentro de cada categoría puedes encontrar agrupaciones y/o métricas. Las categorías disponibles son las siguientes:

  • "Período": para agrupar los datos en función de categorías de tipo fecha, como día del mes, día de la semana, mes, año, etc.
  • "Perfil del contacto": para agrupar los datos en función de características de tus contactos, como el dominio del email, el rango de edad, si tiene email o no, los segmentos a los que pertenece, etc.
  • "Indicadores de valor": para agrupar los datos en función de algunos indicadores, como el segmento RFM al que pertenecen los contactos, el valor RFM-Recencia, RFM-Frecuencia, RFM-Valor Monetario, etc.
 

Aprende cómo funciona el análisis RFM en este artículo.

    • "Compras": para agrupar los datos en función de características de la compra, como su origen,  el método de pago, si está atribuida a Connectif y a qué workflow o contenido, etc.
      Además, permite analizar métricas relacionadas con las ventas realizadas en tu tienda, como el número de compradores, el número de compras, el importe medio de las compras, el importe total, etc.
 

Aprende cómo funcionan las atribuciones de compra en este artículo.

  • "Carritos": para analizar métricas relacionadas con el carrito, como el número de abandonos de carrito y el número medio de abandonos por contacto.
  • "Productos": para agrupar los datos según la marca del producto.
    Además, permite analizar métricas relacionadas con los productos de tu catálogo, como el número de productos visitados, número de productos añadidos a carrito, número de productos comprados, etc. 
  • "Emails": para agrupar los datos en función del tipo de email, su nombre, el UTM Content, el workflow de envío, etc.
    Además, permite analizar métricas sobre tus campañas de email, como el número de envíos de email, el número de aperturas, número de clics, la tasa de apertura (OR), la tasa de clics (CTR), etc. 
  • "Notificaciones Push": para agrupar los datos en función del nombre de la notificación push, el workflow donde se usa, su UTM Content o el workflow de envío.
    Además, permite analizar los datos de tus campañas de notificaciones push gracias a métricas como el número de envíos, número de aperturas, número de clics, tasa de apertura (OR), etc. 
  • "Contenido Web": para agrupar los datos en función del tipo de contenido web, su nombre, el UTM Content, el workflow de envío, etc.
    Además, permite analizar métricas relacionadas con el contenido creado en Connectif, como el número de aperturas de contenido web, el número de clics, la tasa de clics de contenidos web abiertos (CTOR), etc. 
  • "SMS": para agrupar los datos en función del nombre del SMS o el workflow dónde se usa.
    Además, permite analizar métricas como el número de envíos, la tasa de conversión, etc.
  • "Visitas a página": para agrupar los datos según el tipo de dispositivo con el que se visita la página.
    Además, permite analizar las métricas del número de visitas a página.

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Cuando el usuario selecciona una métrica o una dimensión es posible que se desactiven otras, esto indica que el conjunto de métricas o dimensiones seleccionadas no es compatible con ellas o que ya está seleccionada.

2. Definir el rango de fechas

Puedes cambiar el rango de fechas que quieres analizar en el selector correspondiente, las opciones disponibles en el selector de fechas son:

  • "Hoy": para visualizar solamente los datos del día de hoy.
  • "Esta semana desde el domingo": para visualizar datos desde el último domingo hasta el día de hoy.
  • "Esta semana desde el lunes": para visualizar datos desde el último lunes hasta el día de hoy.
  • "Este mes": para visualizar datos del mes en curso.
  • "Últimos 7 días": para visualizar datos de los últimos 7 días.
  • "Últimos 30 días": para visualizar datos de los últimos 30 días.
  • "Todo": para visualizar todos los datos disponibles.
  • "Rango personalizado": para visualizar los datos de un período específico que puedes definir.
  

Data Explorer almacena datos de actividades relacionadas con el eCommerce a partir del 1 de enero de 2022 (excepto compras, que puede ser anterior) o desde la realización de la integración, si esta es posterior a dicha fecha.

El rango de tiempo disponible para generar tus informes en el Data Explorer puede variar dependiendo del plan que tengas asignado.

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3. Acciones de la columna de datos

3.1. Ordenar datos

Ordena tu informe para una mejor visualización de los datos, desde el menú contextual de la agrupación o métrica que debe servir como referencia, seleccionando  Ascendente o  Descendente.

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3.2. Filtrar datos

Puedes crear informes más precisos añadiendo filtros adicionales a las métricas y algunas agrupaciones. Para ello, haz clic en   junto a su nombre para abrir el menú contextual y sitúa el cursor del ratón sobre  Filtrar.

En el nuevo menú que se despliega, selecciona el operador (si lo hay), establece el valor de comparación y haz clic en Aplicar.

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Si una columna de datos tiene un filtro aplicado, aparecerá un icono  azul junto a su nombre.

 

4. Guardar un informe

En el menú principal (1), haz clic en   Guardar para que se salven los cambios en tu informe. Si quieres cambiar el nombre del artículo en el proceso haz clic en   Guardar como

  

Puedes cambiar el nombre del informe en cualquier momento desde el botón   (Editar) junto al título actual del informe en el menú principal (1).

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5. Exportar un informe

Exporta tus informes para su tratamiento o análisis desde dos rutas distintas:

1. Desde el menú principal (1) del informe, haz clic en  (Exportar informe)

2. Desde el listado de informes en Analytics > Data Explorer, haz clic en Más   y selecciona Exportar.

  

Una vez iniciado el proceso de exportación, este se pondrá en cola. El proceso puede tardar algunos minutos, dependiendo del tamaño del informe y de si hubiera otras exportaciones en cola.

Puedes consultar la cola de exportaciones y su progreso desde Analytics > Data Explorer, haciendo clic en  Histórico exportación.

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6. Eliminar un informe

Puedes borrar tus informes desde dos rutas distintas:

1. Desde el menú principal (1) del informe, haz clic en  (Eliminar informe)

2. Desde el listado de informes en Insights > Data Explorer, haz clic en Más   y selecciona Eliminar.

  

Para evitar eliminaciones por error, debes confirmar la acción en el mensaje emergente. Haz clic en   Eliminar informe para verificar el borrado. En caso contrario haz clic en   Cancelar.

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 ¡Enhorabuena!
Has llegado al final de la lección.

  

¿Te han quedado dudas sin resolver?
Recuerda que tienes a tu disposición a nuestros especialistas en Connectif. Para contactar con ellos, tan solo tendrás que abrir ticket a Soporte haciendo clic en el botón azul de “Ayuda” de tu dashboard.


¡Sigue aprendiendo!

Para aprovechar todo el potencial de tu cuenta en Connectif, te recomendamos continuar con los siguientes artículos:

  • Analytics Dashboards, para obtener un resumen de las estadísticas más relevantes de tu cuenta,
  • Campos del contacto, para aprender cómo se almacenan y distinguen los datos de los usuarios o cómo crear nuevos campos personalizados.
  • Eventos que consumen actividades, para conocer los eventos que recoge Connectif como actividades.
  • Análisis RFM, para segmentar a los contactos en función de su comportamiento de compra a lo largo del tiempo.

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