Retail Store en Google Cloud Platform

1

Google Cloud: Interacción y Analítica en Retail

2

Modelos de Customer Lifetime Value en Retail

3

Arquitectura de Aplicaciones en la Nube con Firebase

4

Firebase para Desarrollo de Aplicaciones Web Interactivas

5

Validación de Montos y Seguridad en Firebase

6

Creación y Configuración de Proyectos en Firebase y Google Cloud

7

Medición de Interacciones con Google Tag Manager y Analytics

8

Configuración de Google Tag Manager y Analytics paso a paso

9

Tageo Avanzado con Google Tag Manager: Variables y Eventos

10

Cálculo y Aplicación del Customer Lifetime Value (CLV)

11

Integración de API con Servicios Empresariales

Exposición de servicios con Apigee

12

Integración de APIs en Sistemas Legados para Tiendas en Línea

13

Construcción de APIs con APIG en Google Cloud

14

Gestión de APIs con APIG: Creación y Administración Eficiente

15

Creación de API Proxy con APIG y OpenAPI Specification

16

Creación y Gestión de API Products Avanzados

17

Creación y gestión de un Portal para Desarrolladores con APIs

18

Creación y gestión de portales API para desarrolladores

19

Programación de APIs con APIG y mejores prácticas

Generación de modelos AI/ML

20

Algoritmos Machine Learning para Datos Estructurados

21

Modelos de Forecasting y Customer Lifetime Value con BigQuery

22

Creación de datasets en BigQuery con Python y Jupyter Notebooks

23

Comparativa: Uso de AutoML Tables vs BigQuery ML

24

Machine Learning con BigQuery: Modelado y Predicción

25

Modelado de Regresión con BigQueryML y Predicciones Precisionadas

26

Exportación de Modelos BigQuery ML a Cloud Storage

27

Exportación de Modelos TensorFlow a Cloud Storage

Consumo de servicios de AI/ML

28

Desplegando Modelos de Machine Learning en Google Cloud Run

29

Orquestación de Microservicios con Kubernetes y Cloud Run

30

API BigQuery: Integración y Autenticación con Python

31

Persistencia de Predicciones con Google Cloud Storage y BigQuery

32

Predicciones con BigQuery y Google Cloud Shell

33

Despliegue Continuo con Google Cloud Build y Cloud Run

34

Despliegue Continuo con Google Cloud Run y Dockerfiles

35

Opciones de Escalamiento en Google Cloud Run

36

Control de Acceso en Google Cloud Run y API Gateway

Google Marketing Platform

37

BigQuery: Análisis de Datos para Marketing Digital

38

Segmentación de Audiencias con Google Analytics y BigQuery

39

Modelado de usuarios con K-Means en Google Cloud

40

Análisis de datos en Google BigQuery y Google Analytics 360

41

Análisis de Datos con BigQuery para Predicciones de Compra

42

Integración de BigQuery y Google Marketing Platform

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Análisis de datos en Google BigQuery y Google Analytics 360

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Recursos

¿Cómo generar modelos en BigQuery?

La capacidad de procesar grandes volúmenes de datos es crucial para las organizaciones modernas. BigQuery, la herramienta de Google, ofrece una solución sofisticada para trabajar con datos extensos y variables. En esta guía, exploraremos cómo puedes generar modelos en BigQuery y cómo aprovechar los datos de Google Analytics y tu CRM para mejorar tus estrategias de marketing.

¿Qué datos necesitas en BigQuery?

Antes de comenzar con la creación de modelos, es esencial tener los datos necesarios en BigQuery. En este caso, los datos de Google Analytics 360 deben estar disponibles. Estos datos incluyen:

  • Visitante ID: Identifica a cada visitante.
  • User ID: Identifica a cada usuario registrado.
  • Detalles de la actividad: Incluye el día, la hora de inicio y la resolución utilizada.

Además, es importante tener en cuenta que en un sitio bien etiquetado con acciones de Tag Manager y datos de Google Analytics, en aproximadamente seis meses, puedes acumular alrededor de dos terabytes de información.

¿Cómo consultar los datos de Google Analytics en BigQuery?

Para comenzar a trabajar con los datos en BigQuery, el primer paso es realizar una consulta de agregación básica:

SELECT user_id, 
       SUM(time_on_screen) AS total_time_on_screen,
       COUNT(DISTINCT screen_view_id) AS unique_views
FROM `nombre_del_proyecto.nombre_del_dataset.nombre_de_la_tabla`
GROUP BY user_id;

Al ejecutar esta consulta, BigQuery validará automáticamente que la tabla y las columnas especificadas existan y te proporcionará una estimación del tamaño de datos que está siendo procesado.

¿Cómo integrar los datos del CRM?

Juntar los datos de Google Analytics con los del CRM te permite obtener una visión más completa de los usuarios. Aquí, el user ID juega un papel crucial como puente entre ambos conjuntos de datos. Es común usar el Tag Manager para etiquetar el login de cada usuario, de modo que el Google Analytics user ID se asocie con la cuenta en el CRM.

¿Qué es un modelo de K-means en BigQuery?

Una vez que has integrado tus datos, puedes crear modelos de K-means para segmentar tus usuarios. Un modelo K-means se crea y usa así:

CREATE MODEL `nombre_del_proyecto.nombre_dataset.modelo`
OPTIONS(model_type='kmeans',
        num_clusters=3)
AS SELECT * FROM `tu_tabla_combinada_de_datos`;

En este caso, estás creando un modelo para tres segmentos (clusters) de usuarios.

¿Cómo evaluar el modelo?

Evaluar el modelo es crucial para entender su precisión y planificar mejoras:

SELECT * FROM ML.EVALUATE(MODEL `nombre_del_proyecto.nombre_dataset.modelo`, 
                         (SELECT * FROM `tu_tabla_combinada_de_datos`));

Al evaluar, uno de los indicadores clave es la distancia media al cuadrado que indica la cohesión de los clusters generados.

¿Cómo utilizar los resultados para estrategias de marketing?

Al acceder a los resultados generados por el modelo K-means, se pueden visualizar y cruzar los datos con métricas empresariales como el Customer Lifetime Value (CLV) en herramientas como Data Studio. Esto te permite:

  • Identificar segmentos de alto valor.
  • Diseñar estrategias de marketing específicas para cada segmento.
  • Mejorar programas de lealtad, asegurando que los clientes más valiosos estén bien atendidos.

En conclusión, el uso de BigQuery para generar modelos no solo optimiza los esfuerzos de marketing, sino que también impulsa las decisiones basadas en datos, potenciando así una cultura empresarial data-driven. Al comprender y aplicar estos pasos, estarás en camino de sacar el máximo provecho de tu data analytics. ¡Sigue aprendiendo y aplicando estos conocimientos para alcanzar tus metas empresariales!

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Hola Sergio! claro que si mira acá estan unos mocks que puedes usar!

https://github.com/GoogleCloudPlatform/bigquery-ml-templates/tree/master/dataset

Daniel, necesitamos que puedas subir el enlace del repo para probar con estos datos 😕

Muy buena clase!