Los campos calculados son la característica más destacada de Data Studio. Gracias a ellos, encontramos una herramienta flexible que nos permite jugar con los datos como no nos dejan ni Google Ads ni Google Analytics.
Muy útiles pero, ¿qué son?
Los campos calculados son dimensiones y métricas que no se pueden obtener del conjunto de dato original tal cual. Tenemos que crear una fórmula con diferentes campos originales para procesar y conseguir este nuevo dato.
Los campos calculados – field calculated en inglés – nos ayudarían a obtener métricas o dimensiones que nos ayudan a la información estratégica de nuestra cuenta. Dejaríamos la estandarización que nos proponen las plataformas para ahondar en lo que más interesa a nuestra empresa.
Por qué usar los campos calculados
Porque Google Ads y Google Analytics son importantísimas herramientas, pero no están personalizadas. Se han intentado pinceladas como las columnas personalizadas en Google Ads y Google Search Ads 360; mientras que en Google Analytics hay reportes personalizados, métricas y dimensiones personalizadas pero con 5 campos máximo para la cuenta gratis y 25 para la de GMP 360.
Los nuevos campos que creemos se agregarán a nuestro dataset sin ningún tipo de problema. Eso significa que pueden interactuar con métricas y dimensiones originales. Pero además podemos utilizar los campos calculados para realizar unos nuevos. Con lo que las posibilidades de cruzar datos se vuelven casi infinitas.
Podemos distinguir los campos originales de los calculados por el logotipo FX al final de su nombre:
Qué necesitamos para crear campos calculados
Son cuatro los actores de los Campos Calculados:
- Funciones
- Argumentos
- Operadores aritméticos
- Resultado: información procesada
Tipo de operaciones
Podemos agregar campos calculados en nuestras fuentes de datos de 4 tipo de operaciones diferentes:
- Aritméticas: suma, resta, multiplicación y división
Con ellas podremos hacer diferentes acciones con un gran impacto en nuestros dashboards.
Usos de campos calculados en Data Studio
Fórmulas para combinar datos
Abres un nuevo informe de Data Studio, selecciona la fuente de datos, miras los campos y falta métricas formuladas. Más veces quieres crear un panel con la misma fuente de datos (por ejemplo Google Ads), más veces te das cuenta de los campos que faltan.
De ahí que sea tendente crear fórmulas para unir datos. Por ejemplo
Textos en minúsculas
Pasa en Analytics, pasa en Data Studio y en Google Tag Manager. Los nombres de campañas, parámetros de seguimiento, etc… allí donde hay mano humana, es normal poner mayúsculas. Defecto del lenguaje humano frente al de la computadora. Ésta no entiende que son la misma palabra.
Esto hace que en cualquier plataforma analytica no sea lo mismo cursogoogleads.online que Cursogoogleads.online. El resultado: dispersión del dato, nombres redundantes y peores análisis.
Nuevas Métricas Data Studio
La más importante de las funciones, al menos para mí, es la creación de nuevas métricas con Data Studio con sus campos calculados.
Por un lado Google nos proporciona unas métricas estándar, y a veces con sus intereses. Por ejemplo el costo por adquisición, cuando no hay conversión, da 0. Sin embargo si hemos hecho inversión publicitaria, tendríamos un cpa negativo.
Si vemos una tabla sin campos calculados en Data Studio, solo tendrá los datos por defecto. Al clasificar por cpa, encontraríamos entre los más bajos las que tienen gasto pero no conversión. De ahí la importancia de este campo calculado.
Lo más fácil sería crear una nueva métrica de coste por adquisición negativo. De manera que en una misma tabla encontráramos una clasificación por CPA y poder ver bien el coste que estamos haciendo en inversión de palabras que no dan ningún resultado.
Otro ejemplo de nuevas métricas sucede cuando creamos filtros. A veces Google Data Studio no reconoce métricas relativas como el CTR. Por lo que tenemos que crearlas para sustituir estos problemas.
Reorganizar contenido por etiqueta
Mi segunda función favorita luego de las métricas personalizadas. Podemos crear el contenido como a nosotros estratégicamente nos convenga.
El caso que más uso es el de clasificar las palabras claves de las campañas DSA entre queries de marca y queries genéricas. Y también entre campañas de marca, campañas genéricas y campañas de DSA:
Esto por defecto no nos lo da Google Ads y como vemos, es esencial para comprender el comportamiento de cada tipo de campaña.
Un segundo ejemplo. Imaginad que tenemos una empresa que separa los equipos comerciales por regiones diferentes a las estándar que nos da Google Analytics:
- Equipo 1: Sevilla, Cádiz, Huelva, Badajoz
- Equipo 2: Madrid, Salamanca, Toledo
Podemos crear una nueva dimensión para cada equipo, de manera que tuviéramos sus datos agrupados.
Añadir hyperlinks
Podemos añadir enlaces para que el lector del dashboard pueda ir directamente a esa web sin tener que teclearla. Por ejemplo, saber cuáles son las páginas de salida, para ver cuáles son los puntos de fuga.
Añadir los enlaces enriquece el panel de control porque lo hace más vivo, junto a otras acciones como la de integrarle vídeos u otro contenido externo.
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