O que é e como funciona o Google Data Studio?

O Google Data Studio fornece tudo o que você precisa para transformar os dados de análise do seu cliente em relatórios informativos e fáceis de entender por meio da visualização de dados.

Os relatórios são fáceis de ler, compartilhar e até personalizáveis para cada um de seus clientes. Você pode selecionar como deseja apresentar os dados – gráficos de barras, gráficos, gráficos de linhas e assim por diante. Você pode até mudar fontes e cores e marcar os relatórios com seu logotipo.

Uma coisa interessante do Data Studio é que você pode extrair mais do que apenas dados do Google Analytics – você pode até importar dados do Facebook, desde que coloque essas informações em uma planilha do Google. Se você pode colocar seus dados no Google Sheets, eles podem aparecer nos seus relatórios.

Os relatórios também são dinâmicos; portanto, quando há uma atualização na fonte de dados, as informações novas e atualizadas são exibidas automaticamente em todos os relatórios que fazem referência à fonte. Além disso, os relatórios são compartilháveis, portanto, você pode conceder permissão às pessoas para visualizar os relatórios e / ou permitir que elas façam alterações.

Vantagens do Google Data Studio

  • Ferramenta gratuita;
  • Fácil de começar, se você já teve uma experiência com outros produtos do Google;
  • Integração incorporada ao Google Analytics, Google Ads, Google BigQuery e outros serviços do Google;
  • Existem conectores gratuitos para fontes de dados, mas também é possível comprar de parceiros para fazer upload de dados do Facebook Ads, LinkedIn ou outros;
  • Há a oportunidade de usar um relatório existente como modelo e conectar-se aos dados de outra fonte, como por exemplo outra conta do Google Analytics. Graças a isso, você pode rapidamente criar relatórios semelhantes para diferentes clientes;
  • Fácil de criar dashboards bonitos e uteis

Primeiros passos no Google Data Studio

Visite o site do Google Data Studio e registre-se. Depois disso, você chegará à página principal.

O Google pensou em nós e criou vários modelos de relatórios que você pode usar. Então, iremos começar a partir do espaço em branco para entender o que é o que na plataforma.

Clique para iniciar um novo relatório a partir do espaço em branco, aceite os termos, assine para receber e-mail ou não, e aqui está você! A primeira página do seu primeiro relatório é aberta.

O Google Data Studio usa a mesma funcionalidade do Google Docs e do Google Sheets; portanto, basta pressionar o botão “Compartilhar” para permitir que seus clientes ou outros membros da sua equipe vejam ou editem os relatórios.

Adicionar uma fonte de dados

Vamos nos conectar a fonte de dados na base em que você criará seus primeiros dashboards.

Clique no botão “Create New Data Source” e, na tela seguinte, escolha o conector do Google Analytics. No nosso caso, usaremos este. Antes de clicar no Google Analytics, basta verificar qual conector você possui. Como eu disse anteriormente, você pode ver conectores gratuitos padronizados e parceiros pagos.

Para se conectar à conta do Google Analytics, você deve ter acesso a ela e fazer login no Google.

Escolha Conta > Propriedade > Exibir e conecte-se à fonte de dados.

Você verá uma planilha com todos os dados que poderá usar em seus futuros dashboards. Na captura de tela, você vê que posso usar 527 campos do Google Analytics.

Também na captura de tela, para dar um exemplo, digitei «Usuário» em um campo de pesquisa. Linhas verdes – dimensões e linhas azuis – métricas. Verde são campos de texto, azuis são números, porcentagem, métricas financeiras e etc. A lógica é a mesma do Google Analytics.

Aqui você pode alterar o nome ou o tipo do campo, se necessário. Ao coletar dados do Google Analytics, não é possível alterar o método de agregação, mas se você possui dados do BigQuery ou do Google Spreadsheets, pode escolher. Agregação significa como trabalhar com dados de diferentes linhas, usando, por exemplo, soma ou média de contagem para uma linha total.

Verifique todos os pontos necessários e conecte-se à fonte de dados.

Nesse ponto, se faz necessário voltar um pouco e explicar algumas configurações que eu faço normalmente no Google Analytics. Também é possível configurar diretamente no Google Data Studio, mas pode ser que você ache mais confortável fazê-lo no Google Analytics – principalmente se for utilizar essa ferramenta para analisar campanhas no GA.

Métricas calculadas no Google Analytics

Vá para a página de administração da sua conta do Google Analytics. No menu “Exibir”, escolha “Métricas calculadas”.

  • Para este exemplo de artigo e relatório, uso dados da conta Demo do Google Analytics e não posso alterar métricas calculadas lá, mas na sua conta você pode fazer isso.
  • Para criar métrica calculada, configure:
  • Nome – você pode alterá-lo mais tarde, se precisar;
  • Nome externo – identificador exclusivo usado ao consultar via API. Não se tem permissão para alterar;
  • Tipo de formatação da lista;
  • Fórmula – como contar sua nova métrica.

Uso métricas calculadas para contar a quantidade total de leads. Por exemplo, você tem os objetivos: formulário enviado, caixa de diálogo JivoSite em uma página e ligação telefônica. Com a métrica calculada, você pode somar todos esses leads em uma coluna “Total de leads”. Além disso, é interessante contar as taxas de conversão e CPL.

Tanto a quantidade total de leads, como o CTR e o CPL, podem ser carregados no Google Analytics ou serem contados diretamente no Google Data Studio.

Estilo do relatório e elementos no nível do relatório

Determinar estilos de relatório no Google Data Studio

O Google possui um curso interativo de introdução do Google Data Studio. Este curso fornece uma boa visão geral sobre as instalações da plataforma. Sugiro que você conclua este curso e, neste artigo, marquei alguns momentos que achei interessantes.

Vamos começar pela “cover page”. Primeiro o que escolhemos é o tamanho da tela – o tamanho da página padrão. Se você planeja imprimir seu relatório, é melhor escolher A4 (210 x 297 mm); se você o for exibir na tela de um laptop, por exemplo, escolha uma página padrão de paisagem como, por exemplo, no Microsoft Powerpoint (1200 × 900 px).

Quando você não seleciona nenhum objeto, pode encontrar um painel “Layout” e “Tema” à direita da tela. Role até ver o bloco “Tamanho da Tela” (ou Canvas Size) e escolha qual deles se encaixa na sua tarefa.

Em seguida, vá para a guia Tema e configure cores básicas, fonte e outras configurações do seu relatório. Isso facilita a sua vida! Por exemplo, se você desenhar um retângulo, aparecerá na cor da paleta do tema que você configurou. Além disso, se você alterar a cor na guia Tema posteriormente, todos os elementos em que você está usando a cor padrão serão alterados. Experimente! É extremamente conveniente.

Objetos no nível do relatório

O Google Data Studio permite criar objetos no nível da página e no nível do relatório. Se você escolher o nível do relatório, esse objeto estará na mesma posição em todas as páginas.

Nos modelos, costuma-se usar determinados elementos no cabeçalho: logotipo, nome do cliente e dados do relatório (no mês anterior). Além disso, pode-se desenhar símbolos e formatar como queira. Selecione todos os elementos do cabeçalho e, no menu superior “Organizar”, clique em “Tornar nível do relatório” (ou “Mark report level”). A partir deste momento, o cabeçalho estará em todas as páginas do relatório. Pode-se fazer o mesmo com rodapés.

Infelizmente, não é possível utilizar números de página automatizados. Se você precisar desse elemento, basta adicionar um elemento de texto básico com números manualmente.

Na cover page, é interessante utilizar o nome da empresa, cliente, um logotipo, o nome do relatório e o período de relatório, se necessário.

Vá em frente e crie uma nova página no menu superior de Página.

Período

No canto superior direito da tela você pode ver um campo de data. Todos os dashboards da página atual usarão essa data como data padrão, se não especificado de outra forma.

Por padrão, todos os dashboards da página usarão esse período, mas se você precisar configurar uma data específica para uma tabela ou um gráfico, deverá acessar as configurações desse gráfico e alterar a data de automático para personalizado. Nesse bloco, você pode escolher o período de comparação, se necessário.

Você pode encontrar um exemplo na 7ª página da amostra (o primeiro link). Lá, a intenção é compartilhar informações sobre CPL por semanas e meses. Então apenas foram configuradas datas personalizadas para o tempo requerido.

Trabalhar com filtros no Google Data Studio

É interessante analisarmos como mostrar dados de diferentes canais separadamente. Se você rolar o dashboard direito até quase o fim, encontrará o bloco de filtros, onde poderá identificar os dados para o gráfico atual.

Tráfego do Google Ads que foi escolhido como Source = Google; Medium = CPC ou display.

Por exemplo, no relatório, foram utilizados dados da conta demo do Google Analytics, em que não existem dados do Yandex Direct. Mas, no começo, o relatório incluía mais detalhamentos: Yandex Direct, Google Ads, Total de leads. Os filtros Yandex Direct foram deixados nos modelos, então você pode encontrá-los nos filtros e usá-los, se necessário.

Estrutura de Relatório

Acredito que poderia ser um bom conselho para qualquer relatório de marketing: ir de uma visão global a detalhes. No exemplo foi utilizado um relatório de mídia com base em uma fonte de dados do Google Analytics. Em sua primeira página são mostrados:

  • Sessões
  • Usuários
  • Tempo médio no site
  • Taxa de rejeição (Bounce rate)
  • Detalhamento dos principais leads (ou vendas, depende de quais informações você possui no Google Analytics)

Além disso, foi colocado o filtro geográfico e de origem/mídia (source/médium) nessa página para dar ao usuário do relatório a oportunidade de receber mais detalhes, se necessário.

Detalhamento da Origem (Source)

Vamos avançar para o próximo nível e ver que tipo de leads recebemos e de quais fontes de anúncios. Se você tiver chamadas, formulários, serviço de consultoria on-line e etc., nesta página, poderá exibir quantidade, taxa de conversão e CPL deles por canal.

Por exemplo, você pode descobrir que os usuários do Google Ads preferem enviar um formulário no site e os usuários do Facebook gostam de usar um formulário de consultor online. Depois, você pode adaptar as mensagens dos seus anúncios e usar o CTA (Call to Action) adequado.

Outra opção para a segunda página é criar um funil de vendas. Mostre quantos usuários acessaram seu site, começaram a preencher um formulário, enviaram um formulário e pagaram. Novamente, tudo isso depende das configurações e dos dados do Google Analytics que você possui.

Nessa página também é interessante mostrar a comparação com o período anterior.

GEO e detalhamento por dispositivos

Das origens de tráfego, acessamos nosso público e vemos quais cidades e regiões são mais interessantes. Devemos atualizar nossas campanhas tendo em consideração essas informações: desabilitar regiões não lucrativas e o aumento nas taxas de anúncios.

O mesmo é para os tipos de dispositivos. Se a maior quantidade de conversões que você obteve foi através de celulares, preste atenção em como os usuários visualizam seu site via mobile e aumente o lance de anúncios para mobile.

Quantidade de leads e taxa de conversão por canal

Na próxima página é trazida uma visão geral do canal. Neste exemplo, são utilizados dados de demonstração do Google Analytics onde não há canal Yandex Direct, e o Yandex Direct foi alterado para SEO.

Você tem duas opções para selecionar um segmento de dados específico. No exemplo foram utilizados filtros no Google Data Studio, mas também é possível usar os segmentos criados pelo Google Analytics. A ideia principal desta página é comparar a eficácia das fontes de dados.

Custo por ação por período

Nas 6 e 7 páginas do modelo, o CPL é analisado por dia, semana e ano. Graças a esses dashboards, percebe-se a flutuação de quantidade ou custo. Gerencie campanhas com base nessas informações.

Em decorrência dessas páginas, você também tem o controle do plano de leads para o mês. Se você tiver um acordo para gerar 300 leads por mês, deverá ter 10 leads por dia. Será fácil perceber que você não tem leads suficientes e terá tempo para alterar algo em suas campanhas para seguir o plano.

Da mesma forma que na página anterior, no começo havia o detalhamento do Yandex Direct e do Google Ads, mas nesse modelo o Yandex Direct foi alterado para tráfego orgânico.

Visitantes novos e retornados

Na página 8, são verificados os visitantes novos e os que estão retornando, por semana e por mês. Com esses dashboards, você pode ver quantos usuários retornam ao seu site durante a semana e o mês e a porcentagem de leads de usuários retornados.

Se no seu site a maioria dos usuários envia um formulário desde a primeira visita, definitivamente você pode usar o modelo de atribuição de último clique e talvez possa trabalhar mais com o novo público-alvo, não desperdiçando recursos para remarketing. Mas para fazer isso, você deve tentar trabalhar com redirecionamento e marketing por email primeiro. Talvez os usuários não tenham retornado porque você não tentou trabalhar com eles.

Se você tem uma grande parte dos visitantes retornando, verifique a conversão associada, você pode encontrar uma sequência interessante. Por exemplo, os anúncios do YouTube têm um grande alcance, mas não geram leads. Mas, se você se aprofundar, poderá descobrir que usuários que viram seu vídeo do YouTube se convertem facilmente em clientes durante o tempo.

Distribuição por sexo, idade e tempo

As páginas 9 e 10 do modelo representam os dashboards de gênero e idade. Aqui, podemos descobrir quem é seu público e gerenciar lances em campanhas de anúncios relacionadas a essas informações.

Além disso, faz-se o detalhamento clássico por dia da semana e por hora. Dependendo dos dados, gerencie suas campanhas de anúncios. Se seus clientes estiverem mais ativos às 11h, aumente os lances para esse período. Mas verifique também se seu orçamento diário é suficiente para exibir seus anúncios sem interrupções.

Análise detalhada dos anúncios do Google

No modelo, você pode ver apenas a análise do Google Ads. Se você quiser fazer o mesmo para o Yandex Direct, basta copiar a página e alterar o filtro para o Yandex.

No relatório atual, foram usados apenas dados do Google Analytics e pode-se mostrar apenas os dados do Google Ads que o GA possui. Por esse motivo, é possível encontrar a quantidade de usuários em vez de cliques no Google Ads, e o custo por usuário em vez do custo por clique. Foi feita uma visão geral por dias e campanhas. O Google Ads se integra ao Google Analytics sem problemas e você pode ver todos os dados necessários.

Relatório de tráfego pago com base em várias fontes de dados

Objetivo empresarial do relatório

No exemplo, o cliente executa campanhas publicitárias no Yandex Direct, Google Ads e Facebook. Todos os links têm tags utm; assim, os dados são enviados para o Google Analytics, onde você pode encontrar leads de rastreamento.

Para facilitar, neste modelo não há chamadas, apenas um formulário de contato enviado, que chamamos de leads. Se você tiver vários tipos de leads, recomendo adicionar uma página adicional com detalhamento dos leads.

Aqui, quero mostrar para o cliente informações sobre impressões, cliques e custos das plataformas de publicidade e estatísticas de leads do Google Analytics. Será preciso calcular a taxa de conversão e a CPL totais para um projetado, além de separar para cada canal.

Se você tiver acesso ao sistema de CRM, poderá aprofundar-se em seu funil de vendas e adicionar dados sobre vendas do CRM.

Google Data Studio específico no trabalho com várias fontes de dados

O Google Data Studio permite conectar fontes de dados diferentes a um relatório e até desenhar um dashboard com bases diversas.

Para mesclar dados de diferentes fontes, conecte-os ao relatório e crie uma nova fonte de dados combinados. Você pode combinar até 5 fontes de dados diferentes em uma nova fonte de dados mistos. Todas as suas fontes de dados básicas devem ter o mesmo campo, ou seja, a base em que você as conectará: pode ser um dado, um nome de campanha, um ID de usuário, etc. O nome do campo em comum deve ser exatamente o mesmo para criar uma conexão.

Após determinar o campo comum, escolha métricas e dimensões que estarão disponíveis em seus novos dashboards. Você também pode alterar essas configurações mais tarde, se esquecer algo durante a primeira configuração. Parece fácil e incrível ao mesmo tempo, não é?

Métricas calculadas

No exemplo, é visto o custo de importação da plataforma de publicidade e quantidade de leads do Google Analytics. Para calcular a CPL, devemos dividir o custo de uma fonte de dados pelos leads de uma segunda fonte. E aqui começa a parte mais interessante, porque naturalmente você não poderia fazer nenhum cálculo com dados combinados. Se você possui apenas o Google Analytics e o Google Ads, não pode fazer nenhum cálculo com dados mistos. Pode criar campos adicionais com métricas calculadas, mas com base em apenas uma fonte de dados.

Já no Data Studio, as métricas calculadas em uma fonte de dados são assim:

Você cria um novo campo e escreve a fórmula para contar. Se você usar o Google Analytics, o método de agregação será configurado automaticamente. Já para os dados do Google Sheets e BigQuery, você configurará um método de agregação manualmente para cada campo. Por exemplo, o método de agregação para “Custo” será “Soma”. Aqui, você diz ao sistema o que fazer com os dados na linha total. Se você possui um método de agregação configurado na fonte de dados, sua fórmula pode ser:

CPL = custo / leads

Se você não configurou um método de agregação, escreverá “Sum” (ou “Soma”) na fórmula:

CPL = Sum (custo) / Sum (leads)

Mais uma vez, você pode criar métricas calculadas para dashboards com base em mais de uma fonte de dados combinada.

Como criar uma CPL no Google Data Studio

Por padrão, o Google Data Studio oferece conectores gratuitos com outros serviços do Google, como Google Analytics, Google Ads, YouTube Analytics, Google Sheets e etc. Para conectar Yandex Direct ou Facebook Ads, você pode usar conectores de parceiros pagos ou desenvolver seus próprios. Se você precisar de um relatório mensal, poderá colocar os dados manualmente no Excel ou no Google Sheets e conectar planilhas ao seu relatório do Google Data Studio.

Mas como contar CPL ou outras métricas com base em mais de uma fonte de dados?

  1. Baixe manualmente os dados da plataforma de anúncio para o Google Sheets. Altere os dados e faça todos os cálculos no Google Sheets e conecte as planilhas ao Google Data Studio por conector padrão.
  2. Em vez do Google Sheets, você pode conectar da mesma forma o Google BigQuery como uma fonte de dados ao Google Data Studio.
  3. Você pode também usar um conector pago, como um SuperMetrics ou outros. Mas se você usar um conector SuperMetrics básico (cerca de US$100 por mês), também não poderá criar métricas calculadas.
  4. Você pode criar seu próprio conector ou algum script adicional no BigQuery, que fará o upload dos dados automaticamente.

Para o modelo, foi escolhida a segunda opção: fazer upload de dados para o BigQuery manualmente. Para todos os scripts SQL serem escritos e as dashboards desenhadas, eram necessárias mais ou menos de 30 minutos por relatório, uma vez por mês.

Posteriormente, foi pensado em algumas ideias sobre como melhorar o sistema e torná-lo mais automatizado. Adicionarei materiais após a realização e os primeiros testes. Por ora, o esquema segue assim.

Qual é a caixa preta no BigQuery?

No Google BigQuery, é possível unificar folhas e agrupar dados por dia e por mês para cada fonte de dados. Depois disso, pode-se selecionar os leads para cada fonte de dados do Google Analytics por canal em uma folha separada.

Combine dados da plataforma de anúncio com o Google Analytics e conte métricas calculadas, como CTR, CPC, Taxa de Conversão, CPL. Mescle os dados em uma planilha e escolha essa planilha como fonte de dados no Google Data Studio.

Relatório de Tráfego Página por Página

Estrutura de relatório do Google Data Studio

Para finalizar, vamos analisar página por página no relatório de tráfego do Google Data Studio para alguns comentários. Modelo de relatório que você pode encontrar no link no início do artigo.

Na primeira página é dada a visão geral do projeto: cliques, custo, CPC, conversões, taxa de conversão e CPL.

Depois disso, é mostrado um detalhamento do mês e a CPL por mês no lado direito.

Na próxima página, são mostradas as conversões por plataforma. No dashboard superior, você pode encontrar a quantidade de conversões por origem (source) com base apenas nos dados da conta do Google Analytics. Esse dashboard fornece dados de todas as fontes: tráfego pago, orgânico, referência, etc. A intenção é mostrar todas as conversões, mas como este relatório é um relatório de tráfego CPC, mostrarei ainda apenas os dados de uma mídia paga.

No lado direito dos primeiros dashboards, você pode ver uma tabela de dados com todas as conversões de CPC por mês e por plataforma de anúncio.

Abaixo, nesta página, você encontra o custo e a CPL do mês anterior no total e por plataforma.

Nas próximas páginas, são apresentadas cada plataforma de publicidade separadamente, mas mantendo a mesma estrutura de página.

Já na última página é sugerido adicionar seus contatos para que o cliente possa fazer perguntas adicionais, se necessário.

Esse relatório pode ser preparado para o departamento de marketing, CEO ou para o cliente, pois fornece uma visão geral básica do projeto sem tantos detalhes e em pouco tempo.

Espero que esse artigo tenha sido útil e lhe ajude a preparar relatórios claros e convenientes. Se você tiver dúvidas e quiser ajuda com a visualização e análise de dados, não hesite em entrar em contato conosco.

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