¿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!
