Exportar gráficos de Looker Studio a Google Slides con insights generados por IA es ahora una realidad gracias a Gemini.
En este post voy a explicar esta funcionalidad, la cual agiliza el proceso de creación de informes, permitiéndote transformar tus datos en presentaciones con solo unos pocos clics.
Pero lo que de verdad la distingue es su capacidad para incluir insights generados por IA dentro de tus diapositivas. En lugar de mostrar únicamente números y gráficos, Gemini analiza los datos por ti y añade comentarios a tus diapositivas, ofreciendo un análisis de las tendencias y los patrones que muestran tus gráficos.
Los datos con los que vamos a trabajar
Antes de entrar a ver cómo generar las diapositivas en Google slides, vamos a repasar el informe a partir del que vamos a crear la presentación.
Este informe, al que puedes acceder a través de este enlace, contiene datos del e-commerce de Google en el que vende merchandising de la empresa. Estos datos vienen de Google Analytics 4.
El informe contiene dos páginas. En la primera tenemos, en primer lugar, cuatro cuadros de resultados que muestran algunas de las métricas más importantes del site. Estas métricas son:
- el total de usuarios, es decir, el número de usuarios que han visitado el site
- los usuarios nuevos, por lo que solo incluye aquellos usuarios que durante el periodo analizado han visitado la web por primera vez
- el engagement rate, que es una métrica propia de Google Analytics 4. Esta muestra el porcentaje de sesiones que han interactuado con el site. Se considera que han interactuado aquellas que en la visita ha durado por lo menos 10 segundos o que han interactuado con un evento clave
- el ratio de conversión, que muestra el porcentaje de usuarios que han realizado, por lo menos, una compra
Si hacemos un poco de scroll, vemos, por un lado, un gráfico de burbujas sobre marketing channels, y una tabla sobre páginas de destino o landing pages.
El gráfico con los canales de marketing muestra la relación por canal entre número de usuarios y ratio de conversión, y el de landing pages tiene el listado de las páginas por las que el usuario ha entrado al site. Muestra las métricas sesiones, para identificar qué páginas son los principales puntos de acceso, y engagement rate, para entender si se trata de tráfico de calidad.
En la segunda página del informe nos encontramos las cuatro métricas principales que vimos en los cuadros de entrada pero en este caso vemos su tendencia. Hay un gráfico de línea temporal por métrica, y muestra datos desde enero a septiembre de 2024.
Cómo exportar tu informe de Looker Studio a Google Slides con Gemini
Al estar en el informe en modo editar, a la derecha tenemos una columna donde se puede leer Datos, Propiedades, Barra de filtros y Gemini.
Si no ves Gemini a la derecha, puede ser porque no lo tengas activado. Recuerda que necesitas cumplir una serie de requisitos (como tener Looker Studio Pro) para usarlo.
Esta última opción, la de Geimini, es la que tenemos que clickar para poder ver la opción de generar diapositivas.
Una vez hemos hecho click en Gemini, vemos que podemos generar diapositivas de todas las visualizaciones del informe o simplemente elegir algunas. En mi caso le voy a decir que lo haga de todas y lo que hace es empezar el proceso para generar la presentación.
Una vez ha terminado, nos presenta el enlace por el que puedo acceder a las diapositivas.
Hago click en él y veo que ha generado una presentación, que contiene una página por visualización, excepto para los cuadros de resultados.
La primera diapositiva que nos encontramos es la de canales de marketing, la cual contiene 4 puntos distintos en los comentarios. Vamos a leerlos y a ver qué tal son, que al final son lo más novedoso de esta funcionalidad. Están en inglés pero vamos a ir traduciéndolos.
Recordemos que en el gráfico estamos analizando los usuarios y el ratio de conversion por canal de marketing.
El primer punto dice que el canal de tráfico directo ha generado la mayoría de los usuarios, el 52,54%, y que Display ha traído un porcentaje de usuarios irrisorio, que no llega ni al 0,01%.
Hasta aquí muy bien, porque lo que está haciendo es destacar cuáles son los canales que mejor y peor están funcionando para una de las métricas analizadas, que es el total de usuarios.
El siguiente punto es sobre el ratio de conversión, y en este indica que el canal Referral tiene el ratio más alto, con un 3,35%.
Este comentario también está muy bien, ya que nos muestra el canal que mejor funciona para la otra métrica analizada, que es el ratio de conversión.
Por último, dice que 3 canales tuvieron un ratio de conversión de 0, y que el promedio de usuarios por canal es de 8.339.
Este último punto, personalmente creo que no tiene mucho valor, ya que el promedio de usuarios por canal no nos dice nada. Conociendo cómo funcionan los canales de marketing, nunca esperaríamos que todos trajeran una cantidad de tráfico similar, por lo que saber el promedio no nos sirve ni como benchmark. Es decir, si el promedio es 8339 y Display está generando 100, yo no puedo decir que Display está muy lejos del promedio, como si este fuera mi target para todos los canales. El target de cada canal dependerá de las acciones que realice el eCommerce y del comportamiento del propio canal.
Tras ver estos comentarios, lo que saco de aquí es que, están genial como punto de partida, ya que me permiten saber donde tengo que seguir profundizando. Por ejemplo, en el caso del canal Referral, lo siguiente que debería hacer es mirar qué fuentes son las que están trayendo ese ratio de conversión tan bueno.
Con respecto al último punto, el comentario en sí no está mal, pero para saber qué destacar, a veces hay que tener conocimiento de la industria o el negocio, que en este caso concreto, el modelo de inteligencia artificial no parece tener.
Aquí es donde entra la figura del analista, que se tiene que encargar de confirmar que el análisis es correcto, pero estos comentarios, como punto de partida, son casi perfectos.
Pasemos en la segunda diapositiva. Recordemos que aquí estamos analizando las páginas de entrada, es decir, la primera página que el usuario ve en la sesión, y el engagement rate de esta.
El primer punto dice que la Landing Page más exitosa es la home, es decir, la barra, que es la página de la home, y que el 47% de las sesiones han entrado al site por ahí. Además añade que esto muestra que la concentración de tráfico es muy alta, lo cual es cierto, ya que como podemos ver, casi la mitad de la sesiones han entrado al site por la misma página, la home.
En el segundo punto comenta que hay 157 landing pages que tienen un engagement mínimo y que representan simplemente el 0,1% de las sesiones totales. Si miramos el gráfico podemos ver que hemos tenido en total 680 landing pages y de estas 157 solo han generado un 0,1% de todas las sesiones. Aquí se vuelve a apreciar cómo son unas pocas páginas de entrada o landing pages las que están recibiendo la mayoría del tráfico.
Después nos dice que el número promedio de sesiones por Landing Page es de 220, lo cual nos indica que hay una distribución muy amplia de tráfico en las distintas páginas. Esto quiere decir que las sesiones están distribuidas en un número de landing pages muy alto. Aunque unas pocas páginas reciban la mayoría de las sesiones, son muchas las landing pages en total. Como vimos son 680 landing pages que han recibido, por lo menos, 1 visita.
Después nos dice que 384 landing pages han tenido el engagement máximo, que es un engagement del 100%, y luego 56 landing pages no tienen ningún tipo de engagement, lo cual es el 0%. También indica que deberíamos investigar y optimizar aquellas páginas que están teniendo un rendimiento bajo.
En este punto vemos que Gemeni no sólo se queda en comentar los datos, sino que nos da recomendaciones sobre qué pasos seguir. En este caso es investigar y optimizar aquellas páginas que están teniendo un rendimiento bajo.
Si pasamos a la siguiente diapositiva, empezamos a ver los gráficos de línea temporal. El primero de ellos es el del total de usuarios.
En este caso nos dice que los usuarios totales han experimentado un crecimiento del 20,6% desde enero a septiembre de 2024. Luego comenta que a pesar del crecimiento que ha habido a lo largo del año, de agosto a septiembre hubo un importante descenso de los usuarios de casi un 47%. Eso es correcto y es lo que muestra el gráfico, lo que pasa es que lo que no ha mencionado aquí es que en estos datos, agosto está completo, es decir, se incluyen los 31 días del mes, pero en septiembre solo se está incluyendo la mitad del mes, es decir, 15 días.
Por lo tanto, volvemos a ver en este ejemplo que los comentarios generados por Gemeni son un muy buen punto de partida, pero tienen que ser validados por el analista, que tiene mayor conocimiento, en principio, sobre el contexto.
Pasemos directamente a la última diapositiva, porque las 2 siguientes son parecidas a la que acabamos de ver.
Aquí me quiero centrar en el primer punto. Lo que se menciona es que el ratio de conversión fue constantemente bajo durante los 9 meses analizados. Si miramos el gráfico podemos ver que excepto por enero y abril, estuvo entre el 1 y el 1,40%. Pero lo que me ha llamado la atención es que Gemini ha determinado que una conversión de entre el 1 y el 1,40% es baja. No solo nos está dando los números, los valores, sino que también nos está diciendo lo que significan. Incluso en el último punto dice que estos datos indican problemas potenciales en el customer journey hasta la compra.
En el segundo punto comenta que en el mes 4, la conversión fue casi de 0. Un analista al ver esto, lo primero que va a pensar es que hubo un fallo en la implementación, pero Gemini no hace mención a esta posibilidad. Otra vez vemos, lo importante que es la figura del analista para validar los comentarios.
Como hemos visto, usar Inteligencia Artificial es un muy buen punto de partida a la hora de hacer análisis. Incluso en ocasiones, puede mostrarte insights que a lo mejor tú mismo no te hubieras parado a analizar. Eso sí, es importante que sean validados por un analista.
Si quieres ver la presentación tu mismo y leer los comentarios, puedes hacerlo siguiendo este enlace.
Déjame un comentario si tienes cualquier pregunta 🙂