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jueves, 27 de septiembre de 2018

Tipos de análisis descriptivo: modelos descriptivos, modelos predictivos y modelos prescriptivos

Recien acabado el curso de Customer Analytics A la hora de hacer un análisis de nuestros clientes nos encontramos que existen tres formas de abordarlos.

  • Análisis descriptivo ( descriptive analysis).

    El objetivo de este es explicar las relaciones que hay entre diferentes variables. Así que estariamos hablando de un análisis del pasado o nuestros cliente actuales. Con estos modelos queremos entender a nuestros clientes para ello se usan análisis como la segmentación de clientes. En términos de análisis estadístico aquí podríamos usar la regresión, análisis de cluster,...

  • Análisis predictivo (predictive analisis)

    Con este tipo de análisis lo que queremos es crear modelos para predecir el futuro. Podemos usar por ejemplo

  • Análisis prescriptivo (prescriptive analysis)

    , cuyo fin es tomar una acción. Este último tipo de análisis es especialmente interesante y complejo ya que tiene en cuenta muchas variables y va más allá de los dos anteriores. Para para poder sacarle un mayor partido hace uso de métodos econométricos y la teoría de juegos.

domingo, 15 de julio de 2018

Medir el performance de nuestros productos en Tableau con Bullet graphs

Este post ha estado 'on hold' por bastante tiempo y creo que puede ser útil en estos tiempos de crisis que se avecinan.

Uno de los gráficos más útiles que he encontrado para hacer los dashboards más fáciles de leer y que a la hora de hacer informes no tengas que usar varias páginas.

Si los gráficos de barras son tus favoritos, pero se te queden algo cortos a la hora de ponerle información (suelen quedar un poco sosos) y no sabes muy bien como . Tengo el inmenso placer de presentarte los Bullet graphs. Ah qué no lo conoces. Espera que te lo presento....

Lector del post - Bullet graph



Nada de darse la mano o dos besos a estas alturas. Por favor,mantengan las distancias. No es nada personal

Qué es un Bullet graph

Un Bullet graph, que se puede traducir como gráfico de Bala, (pero queda un poco raro...) es un gráfico de barras con contexto.

En performance nos puedes servir para olvidarnos de los gráficos de ´gauge´ que si, serán vistosos, pero no dan mucho contexto.

Estos gráficos son ideales para poner nuestros target en ellos para análisis de ventas o gastos.

Qué pinta tiene un Bullet graph 

Esta


Dónde puedo encontrar este gráfico en Tableau


El Bullet graph forma parte de Tableau desde hace mucho tiempo. Para poder utlizarlo necesitamos al menos dos métricas y por supuesto podemos poner además dimesiones. Ten en cuenta que las métricas tienen que estar en el mismo rango de datos.

En el panel

En qué otro software puedo encontrar este gráfico

Por ahora no podemos encontrar el gráfico en Data Studio, Excel u hojas de cálculo de Google Drive. Sin embargo hay varias librerías en diferentes lenguajes para visualizar este tipo de gráfico entre otras puedes hacer Bullet graphs con D3.js así

No me gusta este gráfico, qué otros puedo encontrar para visualizar el Performance de mi producto

Ok, si no te he convencido este no pasa nada. Existe dos tipos de gráficos que pueden cumplir la misma función . Radial gauge y Linear gauge. Tableau no cuenta con estos gráficos

sábado, 5 de mayo de 2018

Cómo se ejecuta una query en SQL

Para seguir poniéndome al día y no olvidar el coding, estoy haciendo unos cursos a modo de repaso. Además, siempre se aprende alguna libreria o alguna forma nueva de hacer algo que siempre hacemos de una forma más optimizada.

En este caso estoy repasando SQL para business y he recordado un concepto que me costó pillar al principio. Así que aquí queda por si alguien empieza en SQL y se encuentra con ello.

Una vez que ya sabemos lo básico de SQL con una tabla, y se te pasa por la cabeza que qué fácil y lógico es esto

SELECT  //Dame esto
FROM     // De esta tabla
WHERE // donde ocurre esto (tal es igual, mayor, menor que ...)

llega el momento JOIN. Aquí vamos a tener dos tablas o más.

Como en SQL estamos trabajando en un modo tabular (es decir, trabajamos con formato tablas de filas y columnas) vamos a necesitar una misma columna para juntar (JOIN) las tablas. Esto es muy parecido al VLookUp de toda la vida de Excel (en castellano Buscarv)

Por lo tanto necesitamos saber en que tablas están las columnas que queremos. Así que en el ON vamos a poner el nombre de las columnas como referencia. Si la base de datos está bien hecha (es decir bien disennada, es que no tengo ennes en el teclado) la columna que vamos a usar para unirla se llamará igual en ambas tablas. A esta columna se le llama primary key, pero eso es otra historia...
 Total, que en todos los ejercicios que hagas esto será de cajón. Sin embargo, en el día a día en el trabajo te puedes encontrar cualquier cosa y las columnas no se llamen así. Si te encuentras con el caso siempre pregunta por un data dictionary, sería lo primero que deberías pedir. Sin embargo, parece que nadie los necesita ( en realidad quiero decir usa´)

Así que vamos a tener un

FROM // De esta tabla
JOIN // Juntamos  con esta otra tabla
ON // las columnas que nos sirven para juntar porque son las mismas

Antes de nuestro JOIN
nos vamos a encontrar la segunda tabla. El orden de las tablas es importante porque hay diferentes tipos de JOINs y eso va a influenciar también. Esto también es otra historia... Y justo detrás del ON vamos a poner las columnas que son iguales en ambas tablas. Como estamos juntando dos tablas que pueden tener el mismo nombre de columnas (ideally) o no, debemos poner el nomber de la tabla antes de la columna. Por lo tanto
meals(tabla) . meal.id(columna)

OK; Vamos allá,
SELECT price, quantity-order
  FROM meals
  JOIN orders ON meals.meal_id = orders.meal_id
WHERE user_id = 10;
Ahora tenemos todas las columnas a nuestra disposición.
Pero wait a minute, si yo selecciono precio y order de la primera tabla y esa columna está en la segunda tabla  (la que va después del JOIN). Cómo puede ser que no necesite poner como sintaxis order.quantity-order ?

* En realidad puedes ponerlo pero eso significa dar más complejidad y ensuciar la Query. El tema aquí es que la query va a ser leída como un todo, no de forma secuencial. Así que primero se ejecutará el FROM y el JOIN y de forma recursiva se irá ejecutando las demás partes de la query.

Y esta fue mi cara tras una semana revisando oráculos intentando encontrar la respuesta y acabar leyendola en una cheatsheet


via GIPHY

En qué orden se ejecuta una query en SQL

Yendo por partes, cómo se va a ejecutar esto.


  1. PRIMERO se ejecuta FROM-JOIN
  2. Después WHERE
  3. Más tarde todo lo que hay debajo del WHERE como GROUP BY y HAVING
  4. Finalmente SELECT
  5. En quinto lugar tenemos el disctinct (dónde), order by y limit/offset que en realidad es una forma de formatear la query que queremos una vez que tenemos los datos.
Logicamente todo puede ser más complicado con subqueries pero las subqueries serán ejecutadas en

Dónde se sejecuta una subquery en SQL 


  • SELECT
  • FROM
  • WHERE


Y esta fue la cara con la que el manual me miró. Bueno, de forma figurada claro.


via GIPHY


domingo, 8 de abril de 2018

ROAS vs. ROI: Unraveling the Marketing Metrics Mystery

In the fast-paced world of digital marketing, measuring success is paramount. Return on ad spend (ROAS) and return on investment (ROI) are two key metrics that often get misleading, sometimes even interchangeably. But they're actually quite different! 
Let's break down what each means and how to use them to track your marketing performance.

ROAS: Your Ad Campaign's BFF

ROAS, or return on ad spend, is all about how effectively your advertising dollars are generating revenue. The formula is simple:

  • ROAS = (Revenue from Ads / Ad Spend) x 100

ROAS focuses solely on the direct impact of your advertising efforts. It's great for performance marketers who need to see how well their specific campaigns are performing and which channels are delivering the best bang for their buck.

ROI: The Big Picture

ROI, or return on investment, takes a more holistic view. It considers your overall profitability by factoring in all costs, not just ad spend. This includes expenses like technology, salaries, and production costs. The formula is:

  • ROI = (Net Profit / Total Investment) x 100

ROI gives executives a top-level understanding of the overall financial success of a campaign, taking into account all the resources invested.

Key Differences

  • Focus: ROAS looks at revenue generated directly from ads, while ROI considers the overall profit after all expenses.
  • Scope: ROAS is specific to advertising spend, while ROI encompasses all costs associated with the campaign.

Example

Let's say you spent $100 on ads and sold $500 worth of flowers. Your ROAS is 500% - impressive! But what if your production and other costs were $400? Your ROI would be 0%. 


This highlights why ROI is crucial for understanding the true financial impact of your marketing efforts.


This highlights why ROI is crucial for understanding the true financial impact of your marketing efforts.

Remember:

  • ROAS is tactical, focusing on the effectiveness of specific ad campaigns
  • ROI is strategic, giving a big-picture view of overall profitability
Both metrics are valuable, and which one you prioritize will depend on your specific goals and role. By understanding the difference between ROAS and ROI, you can make more informed decisions about your marketing investments and drive greater success for your business.

sábado, 3 de febrero de 2018

Calcular Unique Visitors en eCommerce usando BigQuery

 Como calcular Unique Visitor para Channel Grouping de Google Analytics

Uno de las metricas mas importantes para un analista web son los unique visitors. Hasta ahora para conseguir esta metrica en BigQuery debemos usar el fullVisitorId que es semejante a userID

La siguiente consulta nos muestra como conseguir los unique visitors de cada canal del Channel Grouping de 

- nuestro proyecto llamado misdatos

- donde hemos exportado una tabla con todas las sesiones

Qué hace este código SQL?

Google Analytics nos proporciana el fullVisitorId, y para poder contar los no duplicados necesitamos usar DISTINCT. Con el AS creamos ademas el nombre de la nueva variable que vamos a llamar unique_visitors - visitantes unicos.



Otras  métricas similares se pueden encontrar en la tabla de abajo, actualizado a Agosto 2021. Actualmente ha quedado como deprecated el visitorID y ha aparecido (desde mediados de 2018) otra métrica que si que podemos encontrar como tal aparece en en la interface de Google Analytics, el ClientID. 


Más info sobre BigQuery