18 Abr 2018
Dashboard de RRSS y contenidos en Google Data Studio
Lectura: 13 mins.
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Dificultad:

Dashboard de redes sociales y contenidos en Data Studio

Los que nos dedicamos a los contenidos y su distribución en redes sociales sabemos lo complicado que resulta en ocasiones tener una visión global de todo lo que está pasando: cada herramienta ofrece sus propias estadísticas de manera independiente y aunar todas las fuentes de datos que necesitamos para hacernos una “foto” de cómo estamos en un momento determinado no resulta sencillo. Además, corremos el peligro de acabar abrumados por la gran cantidad de datos que cada red social nos ofrece y no enfocarnos en nuestros objetivos y KPIs marcados previamente.

Para mantener el foco en lo que realmente nos interesa, las herramientas de visualización de datos, como Google Data Studio, son perfectas, porque nos permiten la combinación de datos de orígenes diversos y, sobre todo, porque podemos diseñarlos para hacer un seguimiento efectivo de nuestros objetivos.

En este post, quiero mostraros qué posibilidades os ofrece Google Data Studio para la visualización de datos de redes sociales. Por supuesto que el dashboard que yo planteo es solo un ejemplo, no extrapolable a cualquier caso. Cada sector y negocio persigue unos objetivos particulares, definidos en su estrategia de marketing, y unos KPIs que nos indiquen si estamos logrando esos objetivos o no.

No quiero empezar con la “chicha” del post sin dar las gracias a mi compañera Malen, que me ha echado un cable (y siete también 😋) con la elaboración de este dashboard. ¡Gracias, Malen!

Conectores de datos

Antes de empezar a realizar el dashboard, tenemos que ver qué conectores de datos vamos a necesitar para extraer la información que queremos en nuestro dashboard. Los conectores nos permiten obtener datos de las fuentes que nos interesan e integrarlos en nuestro cuadro de mando. Para extraer información del blog y de Youtube, utilizaremos directamente los conectores de Google Analytics y Youtube Analytics, disponibles para todo el mundo.

Para otras fuentes de datos, como Facebook, Linkedin o Twitter, necesitamos conectores adicionales. En Aukera utilizamos Supermetrics, ya que fue de las primeras herramientas en adaptarse a Data Studio y, sobre todo, ofrece el abanico más amplio de conectores: además de las redes sociales ya citadas, puede conectarse con Mailchimp, Google Search Console, DoubleClick, SEMrush, Facebook Ads, Twitter Ads… Nosotros hemos utilizado diferentes versiones con buenos resultados: Supermetrics Functions (extracción a hojas Excel), Supermetrics for Google Sheets (extracción a Google Sheets) y, la más reciente, Supermetrics for Google Data Studio.

Conectores Data Studio
Conectores disponibles en Data Studio.

 

Para nuestro dashboard de redes sociales, necesitaremos el plan Supermetrics for Data Studio, que nos permitirá obtener datos de Facebook y Linkedin. Para Twitter, extraeremos los datos a Google Sheets (ya que el conector de Supermetrics es bastante limitado, en este caso), y haremos la conexión a Data Studio con el plan Supermetrics for Google Sheets.

Veamos a continuación cómo obtener los datos de cada red social.

Blog

Dashboard de un blog en Data Studio

Hemos dividido cada pantalla de nuestro dashboard en cuatro secciones: audiencia, contenido, engagement, y tráfico y objetivos. Para obtener toda esta información de nuestro blog, necesitamos extraer los datos mediante el propio conector de Google Analytics:

Conector Google Analytics para Data Studio

Vamos a ver, sección por sección, cómo se consigue esta información.

Datos de audiencia

Empezamos obteniendo la información sobre Sesiones, Usuarios y Usuarios nuevos con sendas tarjetas de resultados; simplemente tenéis que elegir como fuente de datos la vista de Google Analytics correspondiente y tener cuidado de filtrar únicamente los datos del blog, si tenéis en la misma vista datos del blog y la web.

Para obtener el gráfico de sesiones, cread un gráfico con la dimensión temporal Fecha y la métrica Sesiones. Y para la tabla de canales, elegimos Default Channel Grouping como dimensión y Sesiones, Usuarios, Usuarios nuevos, Porcentaje de rebote y Páginas/sesión como métricas.

Datos de contenido

Para obtener una tabla con los posts con más páginas vistas del blog, elegimos la dimensión Título de la página y la métrica Número de páginas vistas. De esta manera, tendremos una visión general de qué posts son los más leídos de nuestro blog.

Datos de engagement

En cuanto al nivel de engagement de los usuarios con nuestro blog, hemos utilizado tarjetas de resultados con las métricas Duración media de la sesión, Porcentaje de rebote y Páginas/sesión.

Consecución de objetivos

En esta sección, mostramos los resultados de algunos objetivos configurados previamente en Google Analytics.

Twitter

Dashboard de Twitter en Data Studio

Como hemos comentado más arriba, el conector de Supermetrics de Twitter ofrece una información bastante limitada con respecto a lo que vemos en las estadísticas que nos ofrece dentro de la propia red social. Por eso, necesitamos extraer información a una hoja de cálculo y añadirla a Data Studio mediante el conector de Supermetrics con Google Sheets. Aún así, vamos a ver que con este método tampoco nos deja extraer demasiados datos.

También vamos a conectar con Google Analytics para ver cuánto tráfico llega a nuestra web desde Twitter y cómo se comportan los usuarios que llegan desde esta red social.

Conector hojas de cálculo Supermetrics    Conector Google Analytics para Data Studio

Para extraer la información de Twitter a la hoja de cálculo, ejecutamos el complemento de Supermetrics en la propia Google Sheet.

Extraer datos de Twitter a una hoja de cálculo con Supermetrics

En el sidebar que nos aparece, escogemos como Data Source, nuestra cuenta de Twitter; en Query Type, elegimos Twitter user tweets. Y por último, seleccionamos los campos Date, Tweet retweet count, Tweet like count, Tweet content y User follower count.

Extraer datos de Twitter a una hoja de cálculo con Supermetrics

Pulsamos en Get Data to Table y ya tenemos nuestra hoja de cálculo preparada para enlazarla desde Data Studio. Acuérdate de programar la actualización de los datos con la frecuencia que estimes oportuna: cada hora, una vez al día, una vez a la semana o una vez al mes.

Extraer datos de Twitter a una hoja de cálculo con Supermetrics

Datos de audiencia

Los datos de audiencia que podemos obtener para Twitter son muy pobres, únicamente podemos conocer el recuento de followers, escogiendo la métrica User follower count, teniendo como fuente de datos la hoja de cálculo que hemos creado.

Datos de contenido

Sí podemos tener una visión de nuestros últimos Tweets y la acogida que han tenido. Para ello, escogemos como fuente de datos la hoja de cálculo que hemos creado. En dimensión del período elegimos Date y, en dimensión, Tweet content. Después añadimos como métricas Tweet like count y Tweet retweet count.

Datos de engagement

En cuanto a engagement, podemos ver el número de tweets y retweets obtenido durante el período escogido y compararlos con el período anterior. Para verlos, creamos sendas tarjetas de resultados con las métricas Tweet like count y Tweet retweet count.

👀 ¡Ojo aquí! Si habéis retuiteado un tuit con muchos retuits (parece un trabalenguas, pero me habéis entendido), os disparará los resultados, así que tenedlo en cuenta.

Además, podemos visualizar los likes del período seleccionado en un gráfico para detectar variaciones significativas, escogiendo como dimensión temporal Date y, como métrica, Tweet like count.

Datos de tráfico web

Por último, conectaremos con Google Analytics para obtener datos del tráfico que ha llegado a la web desde Twitter y cuál ha sido el comportamiento de estos usuarios. En nuestro caso, analizamos el número de sesiones y la consecución de objetivos.

Facebook

Dashboard de Facebook en Data Studio

Comparando con Twitter, el volumen de información que podemos obtener de Facebook es enorme: desde lo más habitual —número de likes de la página, reacciones, clics en el contenido o visualizaciones de vídeos— a lo que te puedas imaginar —acciones negativas y positivas, instalación y desinstalación de apps, errores de la API…—. ¡Y eso sin entrar en Facebook Ads! En nuestro caso, preferimos no saturarlo con un montón de gráficos y quedarnos con lo esencial para tener esa visión global que se le presupone a un dashboard —keep it simple, stupid!—.

Los conectores que utilizaremos son Facebook Insights de Supermetrics y el conector de Google Analytics.

Conector Supermetrics Facebook Insights Conector Google Analytics para Data Studio

Datos de audiencia

Para tener una visión general de nuestros seguidores en Facebook, podemos tener, por una parte, el total de los Me gusta a nuestra página (con la métrica Total likes) y, por otro, un gráfico en el que visualizamos nuevos seguidores y usuarios que han dejado de seguirnos (dimensión temporal: Date; métricas: Likes y Unlikes).

Datos de contenidos

Tenemos un montón de opciones para ver el alcance de nuestros contenidos; en nuestro caso, hemos utilizado una tabla con la dimensión Post name y las métricas Total impressions, Content clicks, Shares y Total post reactions. De esta manera, podemos ver cuáles son las publicaciones con más impresiones e interacciones de los usuarios.

Datos de engagement

Para ver la acogida que nuestros contenidos tienen entre los usuarios, podemos visualizar el número de personas que han “conectado” con nosotros —Engaged users)—, posts compartidos —Shares— y comentarios —Comments—. No podemos ver el número de reacciones global, sino que esta métrica tiene que estar relacionada con una dimensión de post (como en la tabla de la sección de contenido).

También podemos visualizar la evolución del engagement en un gráfico —dimensión: Date; métrica: Engagement rate (% of reached people who clicked)—.

Datos de tráfico web

Como hemos visto anteriormente, en esta sección vemos el número de sesiones y de objetivos conseguidos en la web con tráfico proveniente de Facebook.

Linkedin

Dashboard de Linkedin en Data Studio

Para Linkedin, vamos a utilizar el conector de Supermetrics LinkedIn Company Pages y el de Google Analytics.

Conector Linkedin Supermetrics    Conector Google Analytics para Data Studio

A la hora de agregar el conector de Supermetrics, además de escoger la página, nos da a elegir lo que llama “Query types”. Tenemos que usar las tres disponibles: Update details, Historical page statistics y Follower details, que aparecerán en Data Studio como tres conectores diferentes.

Linkedin Query Types

Datos de audiencia

Para los datos de audiencia, vamos a utilizar varios conectores. Para ver el total de seguidores escogemos la fuente de datos Follower details y la métrica Followers. En cambio, para conocer los que se han agregado en el período seleccionado, elegimos la fuente Historical page statistics y la métrica Likes.

No hay manera de obtener un gráfico con la evolución de los seguidores, pero sí podemos analizar aspectos que nos interesen sobre ellos, como puesto de trabajo, región, tamaño de la empresa o sector, como en nuestro ejemplo. Para ello, creamos un gráfico con la fuente de datos Follower details, la dimensión Industry y la métrica Followers.

Datos de contenido

Para ver las publicaciones más recientes y las reacciones de los usuarios, creamos una tabla con la fuente de datos Update details. Las dimensiones serán Date y Descriptions, y las métricas, Likes y Comments.

Datos de engagement

Para todos los datos de la sección de engagement, nuestra fuente de datos será Historical page statistics. Utilizaremos las métricas Impressions, Clicks, Shares y Comments en tarjetas de resultados, y un gráfico con la tasa de engagement a lo largo del tiempo —dimensión: Date; métrica: Engagement rate (%)—, que nos muestra número de interacciones + número de clics + nuevos followers / número de impresiones.

Datos de tráfico a la web

Por último, repasamos el tráfico que hemos llevado a nuestra web desde Linkedin y el número de objetivos conseguidos en estas sesiones.

Youtube

Dashboard de Youtube en Data Studio

Youtube no es para nosotros un canal de comunicación estratégico; básicamente, lo empleamos como un entorno de pruebas para este tipo de implementaciones y esto se nota en los datos, claro está. Pero, para mostraros qué datos podéis reflejar en un dashboard, es más que suficiente.

Los dos conectores que vamos a utilizar son de Google: el de Analytics y el de Youtube.

Conector Supermetrics Youtube Analytics   Conector Google Analytics para Data Studio

Datos de audiencia

En audiencia, queremos ver el total de suscriptores. Para ello, es necesario crear un campo calculado. Pulsamos en Crear campo y restamos los usuarios eliminados de los que se han suscrito:

Campo calculado en DataStudio: total usuarios Youtube

Acordaos de poner un período predeterminado para ver siempre el número de usuarios actuales: desde que se creó el canal hasta el año 2050, por ejemplo (que alguien me recuerde en 2050 que tengo que actualizar las fechas 😉).

En el gráfico adyacente, podemos ver a los suscriptores que se han agregado y eliminado en un período de tiempo determinado, seleccionando las métricas Se han agregado suscripciones de usuarios y Se han eliminado suscripciones de usuarios.

Datos de contenido

Para ver el contenido consumido por los usuarios, creamos por un lado una tarjeta de resultados con la métrica Vistas y, por otro, una tabla con las métricas Vistas, Watch time y Porcentaje medio de visualización (teniendo como dimensión Título del vídeo).

Datos de engagement

En cuanto a los datos de engagement, hemos escogido las métricas Watch time, Se han agregado “Me gusta” del vídeo, Se han agregado “No me gusta” del vídeo, Se han agregado comentarios del vídeo y Número de veces que se comparte el vídeo.

Datos de tráfico a la web

Con respecto al tráfico llevado a la web desde Youtube, de nuevo visualizamos el número de sesiones y de objetivos cumplidos.

Resumen

Dashboard de RRSS en Data Studio

Para terminar (aunque en realidad es la primera página de nuestro dashboard) tenemos una hoja resumen en la que recopilamos los KPIs más significativos, que nos permiten ver las variaciones más importantes con respecto al período anterior y comparar, en nuestro caso, sesiones en la web y objetivos conseguidos por cada canal.

 

Este dashboard es tan solo un ejemplo de lo que nos permite Data Studio a la hora de visualizar el desempeño de nuestros contenidos y su distribución en redes sociales. Además, solo hemos tratado la parte orgánica; la visualización de datos de tráfico de pago nos daría para otro post, seguro. En función de vuestro sector y objetivos de negocio, el dashboard puede cambiar mucho, pero espero haber sabido transmitir las posibilidades que nos brinda un cuadro de mando de este tipo y su utilidad a la hora de analizar información de fuentes tan diferentes.