Agencia de reporting y visualización de datos
¿Necesitas informes que vayan al grano y te digan cómo está la salud de tu negocio? Podemos ofrecerte una solución a medida.
Somos la agencia de reporting que estás buscando si necesitas
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Visualización rápida y ágil
Generamos informes con recursos visuales claros y fáciles de entender. Usamos distintas herramientas de BI como Looker Studio o Power BI.
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Filtrar para decidir
Te podemos ayudar a discernir qué datos debes visualizar y cuáles son menos relevantes.
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Conectar fuentes nuevas
También podemos ayudarte a conectar diversas fuentes de datos a través de plataformas de BI como BigQuery.
Lo que cambia con un informe que se lee de un vistazo
No son promesas de resultado. Son las tres cosas que pasan cuando el informe responde en vez de acumular.
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Se mira
un dashboard que nadie abre es trabajo tirado, y la mayoría no se abren porque piden demasiado esfuerzo.
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Se decide
el informe útil termina en una acción, no en una hoja de métricas para archivar.
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Se discute menos
cuando todo el mundo mira la misma cifra y sabe de dónde sale.
Preguntas frecuentes sobre reporting y Looker Studio
¿Qué es Looker Studio?
Es la herramienta gratuita de Google para crear informes y cuadros de mando. Se conecta a fuentes de datos (Google Analytics 4, Google Ads, Search Console, hojas de cálculo, BigQuery y muchas más) y con ellas se montan gráficos y tablas que se actualizan solos. Hasta octubre de 2022 se llamaba Data Studio; es la misma herramienta con otro nombre.
¿Cuándo hace falta BigQuery y no basta con Looker Studio?
Cuando el dato que necesitas no existe en la interfaz de origen. Google Analytics 4 aplica umbrales y muestreo, agrupa lo que considera poco frecuente y no deja cruzar todo con todo; BigQuery recibe los datos en bruto, sin esas limitaciones, y permite consultarlos con SQL. También hace falta cuando hay que unir fuentes que no se hablan entre sí o guardar histórico más allá del periodo de retención de la herramienta.
¿Qué diferencia hay entre Looker Studio y Power BI?
Looker Studio es gratuito, vive en el navegador y va muy fino con las fuentes de Google. Power BI es de pago, tiene un modelo de datos mucho más potente y encaja mejor cuando el reporting tiene que cruzar sistemas internos como un ERP o un CRM. La elección suele depender menos de la herramienta que de dónde están los datos y de qué usa ya la empresa.
¿Cuántas métricas debería tener un cuadro de mando?
Menos de las que uno pone la primera vez. La pregunta útil no es cuántas caben sino qué decisión se toma con cada una: si una métrica no cambia lo que vas a hacer, no está informando, está ocupando sitio. Un cuadro de mando de dirección puede resolverse en cinco o seis cifras; el detalle vive en informes aparte, para quien tenga que bajar.
Cómo podemos ayudarte en cada momento de tu proyecto
Desde decidir qué merece la pena mirar hasta dejar el cuadro de mando conectado y funcionando.
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Visualización de datos
Informes con recursos visuales claros y fáciles de entender, en Looker Studio o en Power BI según dónde estén los datos.
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Filtrado de datos
Te ayudamos a discernir qué datos debes visualizar y cuáles son menos relevantes, que suele ser la parte que más cuesta.
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Revisión de dashboards existentes
Podemos revisar informes ya creados y modificarlos para adaptarlos a tus necesidades, sin empezar de cero si no hace falta.
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Conexión de fuentes de datos
Conectamos diversas fuentes a través de plataformas de BI como BigQuery, incluidas las que no tienen conector directo.
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Trabajo con datos en bruto
Cuando la interfaz de GA4 no llega, BigQuery permite consultar el dato sin muestreo ni umbrales y construir dashboards ad-hoc.
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Recopilación con Supermetrics
Lo usamos para recopilar datos de diversas fuentes de marketing digital y publicidad.
Cuéntanos qué necesitas medir. Te respondemos en menos de un día.
Así montamos un informe que se usa
La primera pregunta no es qué gráfico poner, sino qué decisión tiene que salir de él.
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Qué decisión hay detrás
Quién va a mirar el informe y qué va a hacer con lo que vea. De ahí sale la lista corta de métricas, y sobre todo la lista de lo que se queda fuera.
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De dónde sale el dato
Qué fuentes hacen falta y cómo se conectan. Si la interfaz de origen no da lo que se necesita, se pasa por BigQuery.
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Montarlo y ajustarlo
El cuadro de mando, y una vuelta con quien lo va a usar de verdad. Un informe que hay que explicar cada vez que se abre todavía no está terminado.