Herramientas de analítica comunes

Marketing
https://analytics.google.com/analytics/web/provision/#/provision
https://business.adobe.com/es/products/analytics/adobe-analytics.html

Producto/app
https://mixpanel.com/
https://amplitude.com/
https://heap.io/

Sales/ventas
https://baremetrics.com/
https://chartmogul.com/
https://www.profitwell.com/

CRM
https://www.hubspot.com/
https://www.salesforce.com/
https://www.activecampaign.com/
https://www.klaviyo.com/pricing

Punto de venta
https://www.odoo.com/

UX
https://www.hotjar.com/
https://www.fullstory.com/

Sync
https://segment.com/
https://mixpanel.com/

Store/Almacenamiento
https://aws.amazon.com/es/redshift/
https://www.snowflake.com/?lang=es
https://cloud.google.com/bigquery/
https://www.metabase.com/

Visualizar
https://powerbi.microsoft.com/es-es/
https://www.tableau.com/es-es/trial/
https://datastudio.google.com/u/0/navigation/reporting

• Herramientas
  .
• Data Pipeline = proceso de recolección de datos
  Recolección - Sincronización ▶️ Almacenamiento ▶️ Transformación ▶️ Visualización
  .
• Recolectar datos
  Marketing ▶️ Producto ▶️ Ventas
  .
• Markering
  Google Analytics (Gratis)
  Adobe Analytics
  .
• Producto
  Mixpanel
  Amplitude
  Heap
  .
• Ventas
  Barenetrics
  Chartmogul
  Profitwell
  .
• CRMs
  Hubspot (descuentos)
  Salesforce (alto precio)
  Active Campaign
  Klaviyo
  .
• Punto de venta
  POS Software de punto de venta
  .
• Experiencia de usuario
  Hotjar (mapa de calor)
  FullStory
  .
• Sincronización de datos
  Segment (modelos de producción)
  .
• Almacenamiento de datos
  BigQuery
  Amazon Redshift
  Snowflake
  Hoja de cálculo de Google o Excel
  Metabase
  .
• Visualización de Datos
  Google Data Studio
  Tableau
  Power BI

Sería bueno agregar la diapositiva en los materiales del curso.

El proceso de creación de dashboards se le conoce como data pipeline:

1. Collect - Sync: Pueden provenir de marketing, de producto o de ventas. Las preguntas más importantes: ¿Cuántas personas suscritas a la aplicación?, ¿Cuántas personas emplean la aplicación?, ¿Cuántas personas pagan?

   1.A.1 Marketing: La herramienta más común es Google Analytics, gratuita, sirve para medir uso, de donde llegan los usuarios, las páginas más visitadas. Otra opción es Adobe Analytics, paga.

   1.A.2 Producto: Existen herramientas como Mixpanel, Amplitude o Heap, las cuales se especializan en medir el uso del aplicativo o plataforma, miden eventos y permiten conocer si los usuarios están haciendo lo que tú quieres que hagan.

   1.A.3 Ventas: Hay herramientas como Baremetrics, Chartmogul, Profitwell (estas tres muy especializadas en startups) que permiten almacenar los datos de las ventas, los clientes y de forma automática te dan datos de interés, como ingreso mensual o ingreso anual, o costo de conseguir clientes. Al igual que se pueden emplear otros CRM’s como Hubspot, Salesforce, Active Campaing o Klaviyo.

   1.A.4 UX (experiencia de usuario): Los resultados no son tan cuantitativos, sin embargo, hay herramientas como Hotjar, FullStory que permiten grabar las sesiones de los usuarios para ver como los usuarios usan el aplicativo, o tener mapas de calor para ver donde las personas hacen más clic.

   1.B.1 Sync: Una vez tenemos datos debemos sincronizarlos para que tengan consistencia entre las diferentes fuentes de datos que utilicemos, por ejemplo los datos de tráfico de Hubspot, no serán los mismos que los de Google Analytics, por esta razón existen herramientas como Segment, que nos permiten generar mayor información útil para la toma de decisiones. Con estas herramientas se pueden realizar mejores modelos de atribución, de forma simple me indica de donde llego el cliente, con que parte de la aplicación interactuó, esto permite sincronizar los datos de todas las plataformas que se estén empleando.

2. Store: Los dataware houses son empresas donde se almacenan los datos de los clientes. Bases de datos gigantes donde se pueden ir a consultar datos.

Personas sin conocimientos en programación o lenguajes de consulta como SQL, pueden usar herramientas como Metabase para hacer consulta a los datos, ¿cuántos clientes tengo?, ¿de dónde están llegando los clientes?. La finalidad de la inteligencia de negocios es responder preguntas.

1. Transform.
2. Visualize: Los datos pueden ser visualizados de diferentes formas, estos datos almacenados se envían a las diferentes plataformas de visualización y se pueden crear reportes gráficos que ayudan a entender de forma visual la información que nos brinda.

Gracias, este es un excelente cursó, creo que así no tengamos una starup, a nosotros los programadores nos brinda información importante sobre que mostrar y como realizar un dashboard.

👌🏽 Me gustó estar frase: Al final la inteligencia de datos se dedica en responder preguntas 🤯

Información resumida de esta clase
#EstudiantesDePlatzi

• El proceso de creación de Dashboards se el conoce como Data pipeline

• Data pipeline: Recolectar datos, almacenar estos datos, transformar estos datos y visualizar los datos

• Las métricas más importantes son: Cuantas personas conseguimos que usen la aplicación, cuantas personas la usan y cuantas personas la pagan

• En Marketing podemos usar Google Analytics

• En producto podemos usar Mixpanel, Amplitud que se especializan en medir el uso del producto

• En ventas podemos usar Baremetrics, chartmogul o Profitwell

• Existen CRMs que me ayudan con esto como HubSpot, Salesforce, etc

• Podemos tener datos de experiencia de usuario y para esto podemos usar Hotjar o Fullstory

• Es importante sincronizar los datos y podemos usar herramientas como Segment

• Debemos buscar en donde almacenar nuestros datos y podemos usar Snowflake, Amazon o BigQuery

• Con todo esto lo que buscamos responder preguntas que nos entregue valor

• Debemos visualizar estos datos y para eso utilizamos herramientas como Power BI, Tabelau o Looker

Una herramienta opensource para visualización que me gusta mucho es Metabase.

Igual a lo que comenta Favio… podrían subir las diapositivas en recursos.

Gracias

1. Collect-Sync: recoger datos
   Marketing: google analytics: uso, de donde llegan, páginas más visitadas
   Producto: mixpanel, amplitude, heap: mide uso plataforma como es: eventos
   Ventas: CRM: hubspot: almacena ventas, clientes, revenue, CAC, value
   UX: hotjar: mapas de calor comportamiento, dónde hacen clic

2. Store: almacenar datos clientes google sheets, SQL (bases de datos): data warehouse: cloud

3. Transform: metabase: responde preguntas: cuántos clientes tengo, de donde llegan

4. Visualize: power BI, tableau, data studio

Me parece genial la utilización de herramientas según la necesidad de cada área, pero me parece que una diversificación tan amplia en una startup, especialmente cuanto esta empezando, puede disminuir la productividad, y generar más trabajo. Desde mi punto de vista, previendo que cada herramienta puede agregar un valor especifico, pero que también puede ralentizar la optimización del trabajo, me parece más óptimo centrar las visualizaciones en una sola herramienta como POWER BI.

me encanta el profe, un crack!