Looker y BigQuery ML: crea gráficos de control para tus KPI

May 10 2022
O cómo monitorear sus valores de KPI reales frente a los objetivos en un conjunto de datos altamente dimensional
gráfico de control estadísticas un gráfico en el que se trazan los valores observados de una variable, generalmente frente al valor esperado de la variable y su desviación permitida, de modo que se puedan detectar variaciones excesivas en la calidad, cantidad, etc., de la variable [FUENTE] Introducción Una parte integral de cada área comercial es saber dónde se encuentra ahora, dónde quiere estar y si se dirige en una buena dirección y alcanza sus objetivos de KPI o los mantiene dentro de los límites.
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tabla de control

Estadísticas

un gráfico en el que se trazan los valores observados de una variable, generalmente frente al valor esperado de la variable y su desviación permitida , de modo que se puedan detectar variaciones excesivas en la calidad, cantidad, etc., de la variable [ FUENTE ]

Introducción

Una parte integral de cada área comercial es saber dónde se encuentra ahora, dónde quiere estar y si se dirige en una buena dirección y alcanza sus objetivos de KPI o los mantiene dentro de los límites. Sin embargo, definir los objetivos de KPI para el conjunto de datos altamente dimensional no siempre es fácil.

Siguiendo esta premisa, este artículo mostrará cómo implementar los gráficos de control y monitorear sus valores de KPI reales frente a los objetivos para los conjuntos de datos altamente dimensionales usando BigQuery ML (BQML) y Looker.

Comencemos con la implementación. :)

Metodología

Dividiremos la metodología de desarrollo en las siguientes etapas:

  1. Definición de los objetivos de KPI
  2. Modelado de datos
  3. presentación de ideas
  4. Desglose de la metodología de desarrollo [Imagen del autor]
  • Usaremos dos conjuntos de datos por nivel de marca de tienda para la implementación: el conjunto de datos de costos de marketing y el conjunto de datos de pedidos de tienda.
  • Ambos conjuntos de datos contienen registros para más de 40 marcas de tiendas distintas, y también monitorearemos los KPI objetivo en los grupos de marcas de tiendas.
  • El objetivo es mostrar cómo realizar un seguimiento de 3 KPI por nivel diario; costos de marketing, índice de costos e ingresos (CRR) y retorno de la inversión publicitaria (ROAS).

Paso 1: Enfoque BQML: obtención de objetivos del modelo BQML para el seguimiento de los costes de marketing

En términos generales, para entrenar el modelo de series temporales múltiples BQML y obtener los valores predichos (objetivos) de los costos de marketing por nivel de marca de tienda, debemos definir lo siguiente:

  1. model_type= tipo de modelo de serie temporal, es decirARIMA_PLUS
  2. time_series_data_col= la variable objetivo (predicción) = costos de marketing
  3. time_series_timestamp_col= la variable de marca de tiempo = fecha de registro del costo
  4. time_series_id_col= la variable de serie = marca de la tienda, es decir, variable dimensional para encontrar los costos
  5. horizon= horizonte de predicción, es decir, qué tan lejos en el futuro queremos predecir
  6. data_frequency= frecuencia temporal, es decir, diaria, mensual, semanal, etc.

Los resultados del modelo BQML se guardan en la base de datos predefinida de su proyecto Looker (consulte la sección Administración → Base de datos → Conexiones).

Paso 2: enfoque codificado: definición de objetivos fijos para monitorear los valores de la relación costo-ingreso (CRR) y el retorno de la inversión publicitaria (ROAS)

El primer paso para definir los objetivos codificados en el nivel de la marca de la tienda es crear los grupos de marcas de la tienda y determinar los objetivos de KPI en el nivel del grupo de la tienda. Para esto, usaremos el manifestarchivo en nuestra capa LookML:

Ahora podemos cambiar a la sección 2 y fusionar nuestros objetivos de KPI BQML y los objetivos de KPI codificados con los valores de KPI reales.

ETAPA 2: Modelado de datos: ensamblaje de valores KPI reales y objetivo

En esta etapa, crearemos un modelo de datos en la parte superior de la vista que contiene la lógica para superponer los KPI reales y los objetivo.

Paso 1: modelado de LookML: creación de una vistakpis_actual_vs_target

Paso 2: modelado de LookML: creación de un modelo de datos marketing_control_charts.modelsobre la vista creada en el paso 1

Después de terminar este paso, podemos pasar a la parte final, es decir, crear las perspectivas de datos.

ETAPA 3: Presentación de Insights: crear gráficos de control

En esta parte, podemos acceder a nuestra exploración y usarla para crear gráficos de control en forma de miradas o crear una tabla de control para monitorear nuestros KPI.

Paso 1: Looker: Crear gráficos de control / Tablas de control

Tutorial de gráficos de control para el seguimiento de los costes de marketing:

#1: Seleccionar filtros: Marketing Shop Types, Order Date, Shop Brand,Out-of-limits Costs Alert

#2: Seleccione dimensiones y medidas: Order date, PM Costs Predicted [€], PM Costs Lower Bound[€], PM Costs Upper Bound [€],Above/Below Predicted cost value [%]

#3: Seleccione el Linetipo de gráfico para visualizar los resultados

Looker: Gráfico de control para el seguimiento de los objetivos de costes de marketing [Imagen del autor]

Funcionalidad:

  • con la configuración descrita anteriormente, ahora podemos realizar un seguimiento de nuestros costos de marketing a nivel diario por marca de tienda distinta simplemente seleccionando diferentes valores dentro del Shop Brandfiltro
  • es una buena práctica calcular el cambio entre los costos de marketing reales y objetivo en la capa LookML, y no mediante los cálculos de la tabla, ya que podemos usar esta medida como filtro y crear alertas basadas en sus valores

#1: Seleccionar filtros: Marketing Shop Types, Order Date, Shop Brand, Above/Below predicted CRR value [%],Above/Below predicted ROAS value [%]

#2: Seleccione dimensiones y medidas: Order date, Marketing Shop TypesO Shop Brand, CRR Actual [%], CRR Target [%], ROAS Actual, ROAS Target, Above/Below predicted CRR value [%],Above/Below predicted ROAS value [%]

#3: Seleccione el Table (Report)tipo de visualización para presentar los resultados

Looker: tabla de control para el seguimiento de objetivos de CRR y ROAS [Imagen del autor]

Funcionalidad:

  • con la tabla de control, podemos obtener una visión general clara de los objetivos de CRR y ROAS a nivel diario para conjuntos de datos de gran dimensión

En lugar de monitorear "manualmente" los KPI objetivo, ahora podemos programar las alertas para informarnos sobre los siguientes dos escenarios:

Escenario #1: si los costos reales de marketing están fuera de los límites de control, es decir, fuera de los límites superior/inferior de costos previstos

Para implementar este tipo de alerta, seleccionaremos el valor “ Costs are out of limits”del filtro Out-of-limits Costs Alerten nuestra área Horarios/Filtros:

Looker: alerta de ajuste para costos de marketing fuera de los límites [Imagen del autor]

Escenario n.º 2: la desviación del valor real de CRR en comparación con el valor objetivo es superior a la esperada

Looker: ajuste de alerta para valores de CRR fuera de límites [Imagen del autor]

Para obtener más información sobre la entrega de Looks y Explores, lea el artículo AQUÍ .

Resumen

Un breve resumen de los pasos de implementación presentados en este artículo para el seguimiento de sus KPI mediante el uso de BQML y Looker es el siguiente:

  • Primero, este artículo presenta dos enfoques distintos para definir los valores objetivo de KPI para conjuntos de datos altamente dimensionales: el modelado BQML y el enfoque codificado.
  • En segundo lugar, la etapa de modelado de datos muestra la lógica de desarrollo para ensamblar los valores de KPI reales frente a los objetivos en una sola vista.
  • Por último, la etapa de creación de información de datos presenta el tutorial para la visualización de gráficos de control y tablas de control y el tutorial para implementar las alertas basadas en las advertencias/umbrales predefinidos.

Puede encontrar una buena lectura AQUÍ sobre cómo crear sus objetivos de KPI usando solo cálculos de tablas en Looker.

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