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Herramientas de anal铆tica comunes

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Recursos

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  • Herramientas
    .
  • Data Pipeline = proceso de recolecci贸n de datos
    Recolecci贸n - Sincronizaci贸n 鈻讹笍 Almacenamiento 鈻讹笍 Transformaci贸n 鈻讹笍 Visualizaci贸n
    .
  • Recolectar datos
    Marketing 鈻讹笍 Producto 鈻讹笍 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
    .
  • Sincronizaci贸n de datos
    Segment (modelos de producci贸n)
    .
  • Almacenamiento de datos
    BigQuery
    Amazon Redshift
    Snowflake
    Hoja de c谩lculo de Google o Excel
    Metabase
    .
  • Visualizaci贸n de Datos
    Google Data Studio
    Tableau
    Power BI

Ser铆a bueno agregar la diapositiva en los materiales del curso.

Gracias, este es un excelente curs贸, creo que as铆 no tengamos una starup, a nosotros los programadores nos brinda informaci贸n importante sobre que mostrar y como realizar un dashboard.

El proceso de creaci贸n de dashboards se le conoce como data pipeline:

  1. Collect - Sync: Pueden provenir de marketing, de producto o de ventas. Las preguntas m谩s importantes: 驴Cu谩ntas personas suscritas a la aplicaci贸n?, 驴Cu谩ntas personas emplean la aplicaci贸n?, 驴Cu谩ntas personas pagan?

    1.A.1 Marketing: La herramienta m谩s com煤n es Google Analytics, gratuita, sirve para medir uso, de donde llegan los usuarios, las p谩ginas m谩s visitadas. Otra opci贸n 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 est谩n haciendo lo que t煤 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 autom谩tica te dan datos de inter茅s, como ingreso mensual o ingreso anual, o costo de conseguir clientes. Al igual que se pueden emplear otros CRM鈥檚 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 m谩s 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 tr谩fico de Hubspot, no ser谩n los mismos que los de Google Analytics, por esta raz贸n existen herramientas como Segment, que nos permiten generar mayor informaci贸n 煤til para la toma de decisiones. Con estas herramientas se pueden realizar mejores modelos de atribuci贸n, de forma simple me indica de donde llego el cliente, con que parte de la aplicaci贸n interactu贸, esto permite sincronizar los datos de todas las plataformas que se est茅n 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 programaci贸n o lenguajes de consulta como SQL, pueden usar herramientas como Metabase para hacer consulta a los datos, 驴cu谩ntos clientes tengo?, 驴de d贸nde est谩n 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 env铆an a las diferentes plataformas de visualizaci贸n y se pueden crear reportes gr谩ficos que ayudan a entender de forma visual la informaci贸n que nos brinda.

Informaci贸n resumida de esta clase
#EstudiantesDePlatzi

  • El proceso de creaci贸n de Dashboards se el conoce como Data pipeline

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

  • Las m茅tricas m谩s importantes son: Cuantas personas conseguimos que usen la aplicaci贸n, 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 visualizaci贸n que me gusta mucho es Metabase.

馃憣馃徑 Me gust贸 estar frase: Al final la inteligencia de datos se dedica en responder preguntas 馃く

Igual a lo que comenta Favio鈥 podr铆an subir las diapositivas en recursos.

Gracias

  1. Collect-Sync: recoger datos
    Marketing: google analytics: uso, de donde llegan, p谩ginas m谩s 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, d贸nde hacen clic

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

  3. Transform: metabase: responde preguntas: cu谩ntos clientes tengo, de donde llegan

  4. Visualize: power BI, tableau, data studio

Me parece genial la utilizaci贸n de herramientas seg煤n la necesidad de cada 谩rea, pero me parece que una diversificaci贸n tan amplia en una startup, especialmente cuanto esta empezando, puede disminuir la productividad, y generar m谩s trabajo. Desde mi punto de vista, previendo que cada herramienta puede agregar un valor especifico, pero que tambi茅n puede ralentizar la optimizaci贸n del trabajo, me parece m谩s 贸ptimo centrar las visualizaciones en una sola herramienta como POWER BI.

me encanta el profe, un crack!