Visualisasi data dengan google data studio

BAB

5

Data Pemasaran

visualisasi

Tolong beri tahu saya, ke mana saya harus pergi dari sini? Itu
sangat tergantung ke mana Anda ingin pergi, kata si Kucing. Aku
tidak terlalu peduli di mana—kata Alice.
Maka tidak masalah ke mana Anda pergi, kata Kucing.

—Petualangan Alice di Negeri Ajaib, Lewis Carroll

Dalam bab ini, kita akan memperbesar beberapa sumber data terbaik dan paling
berpotensi transformatif di dunia, yaitu, analisis situs web (juga dikenal sebagai
analisis di tempat), dan mempelajari cara menyajikan tanggal dalam laporan. .

Nilai Analisis Situs Web

Mayoritas bisnis adalah pabrik data, mengeluarkan data tentang apa yang terjadi
dengan bisnis. Seperti pabrik sungguhan, ban berjalan ini tidak pernah berhenti
kecuali seseorang merusak sesuatu atau bisnis berhenti berdagang. Adalah
tugas insinyur visualisasi data untuk mengubah ban berjalan data ini menjadi
wawasan yang dapat digunakan oleh bisnis untuk mendorong

52 Bab 5 | Visualisasi Data Pemasaran Google Data Studio untuk 52

Pemula

nilai. Membuat produk dari banyak sumber data ini akan menjadi salah satu kontribusi
paling berharga yang dapat diproses, digabungkan, dan digabungkan oleh keterampilan
Data Studio Anda yang baru, yang akan mendorong banyak wawasan dan dampak.

Toko web sekarang dianggap sebagai kontributor signifikan untuk bisnis perusahaan, jadi
melihat analisis web untuk toko web sangat berharga karena Anda kemudian dapat
memahami bagaimana dan mengapa situs web bekerja dan bagaimana itu dapat dibuat
lebih baik untuk mendorong lebih banyak bisnis.

Analisis situs web menawarkan begitu banyak peluang luar biasa untuk mengubah kinerja bisnis
secara mendasar, namun begitu banyak bisnis membuat kesalahan yang sama dengan hanya
mengecilkannya atau lebih buruk lagi mengabaikannya bersama-sama.

Bagi saya definisi sederhana tentang apa itu analisis web di tempat:

Apa yang terjadi dengan situs web saya?

Seluruh buku telah ditulis tentang subjek analitik, yang membahas banyak detail.
Saya tidak akan memuntahkan informasi yang sama di sini melainkan mengarahkan
Anda ke sumber yang akan memberi Anda ringkasan tingkat tinggi.

Lihat halaman analisis web Wikipedia yang menurut saya salah satu
definisi kata terbaik di luar sana:https://en.wikipedia.org/wiki/
Web_analytics#Web_analytics_technologies.

Saya sarankan Anda membaca sekilas untuk mencoba dan memberi diri Anda
beberapa konteks tentang analitik dan khususnya membaca bagian "Analisis web
di tempat" yang lebih umum.

Memvisualisasikan Ukuran Audiens Anda

Analisis web dapat memengaruhi sejumlah besar pelanggan potensial sehingga sulit
untuk memahami seberapa kuatnya hal itu. 3.000 orang dapat terlihat sangat mirip
dengan 30.000 orang jika Anda hanya melihat angka.

Berikut adalah contoh kehidupan nyata. Setelah menghabiskan waktu melihat data di analisis
web untuk klien, saya menyarankan agar kami menambahkan program "Referensikan teman" ke
pengecer furnitur. Kita tidak perlu membahas alasannya, tetapi katakan saja data mengarahkan
saya ke arah itu. Karena mereka benar-benar memiliki jutaan pengunjung yang datang ke situs
mereka setiap bulan, program rujukan dapat ditingkatkan dengan sangat cepat. Hanya satu atau
dua bulan kemudian di mana kami menemukan bahwa mereka telah memperoleh banyak
pelanggan baru dengan sangat cepat. Ketika saya menunjukkan kepada mereka jumlah
pelanggan baru di slide deck, saya ingat mendapatkan reaksi hangat karena masih dianggap
hanya saluran kecil untuk bisnis.

53 Bab 5 | Visualisasi Data Pemasaran Google Data Studio untuk 53

Pemula

Ketika saya mempresentasikan angka-angkanya beberapa minggu kemudian, saya mencoba
membuat laporan itu lebih menarik. Alih-alih melaporkan jumlah pelanggan baru yang
sebenarnya, saya menunjukkan kepada mereka gambar stadion sepak bola tertentu dan
mengatakan bahwa kami dapat mengisi salah satu dari mereka dua kali lipat dengan
pelanggan baru yang datang dari program "Refer a friend". Reaksinya adalah bertepuk
tangan! Ini adalah data yang sama, dan hasil yang sama disajikan kepada dua tim yang
serupa, tetapi disajikan dengan cara yang berbeda.

Google Analytics

Google Analytics telah menjadi pilihan paling populer untuk analisis web sejak
pertama kali dibuat lebih dari 10 tahun yang lalu. Cukup sulit untuk menemukan
situs web di mana tidak ada bagian dari situs yang dilacak menggunakan kodenya.
Bisa dibilang salah satu kelemahan utama tentang Google Analytics dan salah satu
alasan utama mengapa Data Studio lahir adalah untuk membuat platform yang
sederhana dan menarik untuk dasbor. Angka5-1menunjukkan dasbor Google
Analytics lama.

Gambar 5-1.Dasbor Google Analytics lama

Google Analytics telah memiliki fitur bawaan untuk dasbor selama bertahun-tahun;
namun, di sebagian besar negara, ini tidak pernah digunakan secara luas karena

- Itu mengharuskan pengguna untuk masuk ke Google Analytics.
- Dasbor Google Analytics rumit untuk
dibagikan dan diubah.

54 Bab 5 | Visualisasi Data Pemasaran Google Data Studio untuk 54

Pemula

- Anda dibatasi dalam jumlah kontrol data yang

dapat Anda gunakan.

Memulai Memvisualisasikan Google Analytics

Hal pertama yang harus dilakukan adalah mendapatkan data untuk dianalisis. Demi pembelajaran, kita
akan menggunakan beberapa data latihan, dan agar kita bisa memulai dengan cepat, kita akan
menggunakan template.

Mendapatkan Akses ke Data Praktik Pemasaran

Sebelum kita mulai dengan beberapa perselisihan data, kita perlu mendapatkan beberapa data
yang bisa kita praktikkan. Tim Google Analytics telah menyediakan beberapa kumpulan data
yang dapat digunakan di Data Studio untuk membantu kita semua belajar.

Kumpulan data yang akan kita gunakan untuk latihan berikutnya adalah data Google
Merchandise Store, yang terdiri dari semua pengunjung dan pelanggan yang mengunjungi
https://shop.googlemerchandisestore.com/. Lihat Gambar5-2. Hal yang hebat tentang data
ini adalah secara efektif memungkinkan kita untuk mempelajari seperti apa data situs web
sebenarnya tanpa harus menginvestasikan ribuan dolar untuk membangun situs kita
sendiri. Satu hal yang perlu diperhatikan adalah bahwa biasanya ada beberapa keanehan
yang terkadang muncul dalam data yang biasanya tidak masuk akal; namun, saya cukup
yakin bahwa ini tergantung pada data yang dibuat untuk tujuan mendemonstrasikan fitur-
fitur tertentu. Secara umum, datanya sempurna untuk sebagian besar tujuan
pembelajaran; Namun, berhati-hatilah untuk membandingkannya dengan milik Anda
sendiri. Juga jangan khawatir tentang potensi risiko pembobolan akun. Tidak ada yang
dapat Anda lakukan salah yang dapat merusak data.

Gambar 5-2.Laporan Barang Dagangan Google Analytics dari Galeri Template

55 Bab 5 | Visualisasi Data Pemasaran Google Data Studio untuk 55

Pemula

Untuk Mendapatkan Akses ke Data Demo Google Analytics

Mengakses data Demo dapat dilakukan melalui tautan.

1. Pastikan Anda telah mendaftar akun Google Analytics
dengan mengunjungihttps://analytics.google.com
dan masuk atau membuat akun.

2. Kunjungi artikel Pusat Bantuan Akun Demo (https://
support.google.com/analytics/answer/ 6367342).

3. Klik tombol yang bertuliskan “Akses Akun Demo”.

4. Ini akan menambahkan akun demo ke akun Google Analytics Anda.
Anda akan dapat mengkonfirmasi ini dengan mengklik "account
picker" di bagian atas halaman dan memilih "Akun Demo" seperti
yang ditunjukkan pada Gambar5-3.

Gambar 5-3.Akun Demo Google Analytics

Jika Anda menggunakan data Google Analytics asli, Anda akan melakukan langkah yang sama
seperti yang disebutkan di atas kecuali dengan akun Google Analytics asli.

Membuat Laporan dengan
Template Data Studio

Template sangat berguna untuk memulai pembuatan laporan Data Studio Anda sendiri.
Anda dapat menggunakannya untuk belajar dari beberapa yang terbaik di industri tentang
cara yang tepat untuk melakukan sesuatu. Mari mulai dengan mempelajari cara membuat
laporan Anda sendiri dari Galeri.

56 Bab 5 | Visualisasi Data Pemasaran Google Data Studio untuk 56

Pemula

Pilih tombol Galeri Template di sisi kanan layar.

Saat Anda memilih tombol Galeri Template, Anda akan melihat daftar lengkap
berbagai laporan yang telah dibuat oleh tim Google Analytics (Gambar5-4).

Gambar 5-4.Galeri Template memiliki banyak pilihan template yang dapat Anda gunakan

Pilih Google Merchandise Store sebagai template di baris bawah. Kemudian Pilih
"Gunakan Template" pada bilah biru di halaman.

Setelah Anda memilih laporan yang relevan dan memilih “Gunakan Template”, Anda
diberi pilihan untuk menggunakan sumber yang ada atau membuat sendiri.

Karena tidak semua dari Anda akan memiliki akses ke akun analitik dengan data langsung,
untungnya Google berhasil membagikan data dari Google Merchandise Store mereka –
yang merupakan sumber yang bagus untuk dicoba saat Anda belajar.

Selanjutnya, klik "Pilih Sumber Data" di bawah "Sumber Data Baru." Anda akan
melihat layar yang mirip dengan Gambar5-5. Cukup pilih data Demo Google Analytics
dari menu tarik-turun di bawah “Sumber Data”.

Gambar 5-5.Opsi salin laporan

57 Bab 5 | Visualisasi Data Pemasaran Google Data Studio untuk 57

Pemula

Pilih Salin Laporan dan klik dua kali nama laporan dan beri label sebagai “Laporan
Pembelajaran GA.”

Anda kemudian siap untuk mulai menjelajahi laporan baru. Saya benar-benar
mendorong Anda semua untuk mengklik berbagai laporan dan melihat properti
untuk setiap laporan ini di “Panel Properti”.

Anda sekarang dapat menggunakan salah satu template yang ada yang telah disediakan Google untuk
membuat laporan Anda sendiri.

Berlatih dengan Lebih Banyak Data Demo

Cara terbaik untuk mempelajari keterampilan baru apa pun adalah dengan meniru apa yang
dilakukan seorang ahli cukup lama sehingga menjadi kebiasaan Anda. Ini akan memungkinkan
Anda mulai membangun keterampilan Data Studio sehingga menjadi kebiasaan bagi Anda dan
Anda dapat lebih fokus pada konten laporan daripada pembuatan laporan.

Untungnya Data Studio memiliki dua tempat utama tempat Anda dapat mempelajari cara memvisualisasikan
data dari orang-orang yang selalu menggunakannya:

- Galeri Template (https://datastudio.google.com/u/0/
navigation/reporting)

- Galeri Laporan Data Studio (https://datastudio.
google.com/gallery)

Saat ini kita akan fokus pada Galeri Template untuk membuat kita aktif dan
berjalan. Bagi Anda yang ingin membuat laporan sendiri untuk situs web Anda,
tim Google menghasilkan banyak laporan siap pakai melalui Galeri Template.
Galeri Template ditunjukkan pada Gambar5-6.

Gambar 5-6.Galeri Template

58 Bab 5 | Visualisasi Data Pemasaran Google Data Studio untuk 58

Pemula

Anda biasanya dapat menemukannya tercantum di bagian atas halaman saat menjelajahi
halaman beranda Data Studio.
Data Studio selalu berkembang, dan selalu ada peningkatan baru yang dapat Anda
tambahkan ke laporan Anda.

rekap

Dalam bab ini, kami berbicara tentang nilai analitik situs web, dan kami menguji
visualisasi Google Analytics menggunakan akun demo dan template.

BAB

6

Campuran Data

Menggabungkan Sumber untuk Mendapatkan Wawasan yang Lebih Baik

Yang penting jangan berhenti bertanya. Keingintahuan memiliki
alasan tersendiri untuk eksis.

— Albert Einstein, fisikawan teoretis

Seringkali satu sumber data memberi Anda beberapa wawasan yang bermanfaat, dan sekarang Anda
telah mempelajari bahwa memasukkan beberapa sumber data ke dalam laporan memungkinkan Anda
untuk menyajikan lebih banyak gambaran lengkap. Namun saat Anda memadukan beberapa sumber
data ke dalam satu tabel, grafik, atau perhitungan, ini bisa membawa lebih banyak wawasan tentang
hubungan dan Anda bisa menjawab lebih banyak pertanyaan mengapa.

Beberapa pertanyaan yang dapat dijawab oleh campuran:

- Apakah lalu lintas toko kami menurun pada hari yang panas dan cerah?
- Apakah lalu lintas merek berbayar memengaruhi merek kami organik?
- Dapatkah saya melihat tabel dengan tayangan organik, klik, dan

konversi menurut halaman?
Gagasan tentang apa yang dapat digabungkan tidak terbatas, dan untuk pemasar digital,
terutama dalam SEO (optimasi mesin pencari), ini akan sering mengarahkan Anda untuk
menarik data dari berbagai sumber seperti data perayap, cuaca, data stok produk, dan
banyak lagi.

60 Bab 6 | Campuran Data Visualisasi Data dengan Google Data Studio 60

Dalam bab ini, kita akan melalui proses membuat beberapa campuran sederhana untuk melihat
apakah kita dapat memberikan wawasan yang lebih baik dan bekerja melalui beberapa masalah
dan solusi dunia nyata.

Campuran Google Data Studio menggunakan sesuatu yang disebut gabungan kiri luar, yang berarti
bahwa, misalnya, jika Anda menggabungkan dua kumpulan data tentang halaman web, kumpulan
pertama akan memiliki semua baris di dalamnya tetapi kumpulan kedua hanya akan memiliki tempat
dua memiliki kecocokan.

Anda dapat memadukan dua atau tiga akun analitik yang berbeda, misalnya, yang
memungkinkan Anda melihat tampilan data kumulatif atau komparatif. Ini sangat berguna
dalam migrasi atau ketika Anda memiliki akun yang berbeda pada subdomain yang
berbeda. Meskipun, perlu diperhatikan bahwa beberapa metrik di seluruh situs tidak akan
tersedia jika pengguna melintasi beberapa properti.

Blend Pertama: Pilih Dua dan Blend Data

Ada dua pendekatan untuk memadukan data. Salah satu yang paling mudah dan sering
kali merupakan cara untuk memulai adalah dengan memadukan dua grafik menjadi satu.
Jika Anda memiliki dua grafik yang ingin Anda gabungkan, cukup pilih kanan keduanya
(pilih yang pertama, tahan shift, dan pilih yang kedua) lalu klik kanan (atau klik kontrol Mac)
dan “Blend data” (Gambar6-1). Jika Google Data Studio dapat menemukan kunci umum
seperti tanggal, itu akan bekerja secara ajaib, luar biasa – tiba-tiba kami memiliki dua
sumber data di atas satu bagan.

Gambar 6-1.Memadukan data dengan dua grafik yang dipilih

Jika Anda menemukan bahwa satu sumber berada pada skala yang sama sekali berbeda dengan yang
lain, seperti jika kami menggabungkan lalu lintas ke situs web dan cuaca, kami dapat menetapkan salah
satu rangkaian ke sumbu kanan bagan deret waktu, memungkinkan keduanya menjadi ditampilkan
pada skala yang lebih tepat. Anda dapat mengakses opsi ini di panel Chart -Table - Style (Gambar6-2).
Sangat sederhana, sangat kuat, dan bekerja dengan sebagian besar grafik berbasis waktu. Jika Anda
telah menggabungkan dua bagan untuk membuat bagan ketiga, Anda dapat berhasil menghapus dua
bagan pertama.

61 Bab 6 | Campuran Data Visualisasi Data dengan Google Data Studio 61

Gambar 6-2.Memindahkan metrik kedua ke sumbu kanan

Menambahkan Lebih Banyak Data atau Mengubah Campuran

Jika kami menggabungkan dua sumber data menggunakan metode pertama (dua bagan dan
menekan opsi campuran data), kami mungkin menemukan bahwa kami ingin menambahkan
filter, atau metrik lain ke grafik yang tidak ada, kami dapat mengedit campuran ini. Sumber data
campuran ditambahkan ke daftar sumber data Anda dengan cara yang sama seperti dua yang
pertama – biasanya diberi nama yang buruk “Data campuran (1).” Mari kita ubah namanya
terlebih dahulu. Jika kita mengklik pensil di sebelah sumber data (Gambar6-3), di sisi kanan panel
layar, Anda dapat melihat "nama sumber data" dan mengeditnya (Gambar6-4).

62 Bab 6 | Campuran Data Visualisasi Data dengan Google Data Studio 62

Gambar 6-3.Edit nama sumber data

Gambar 6-4.Nama inisial campuran data

Kami dapat menambahkan lebih banyak metrik dan dimensi asalkan pertarungan
memungkinkan; jika data tidak memiliki kunci yang benar atau jika data tidak dapat dicocokkan,
ini tentu saja tidak akan berfungsi atau akan memberikan hasil yang salah.

Contohnya adalah metrik yang cocok dengan halaman arahan termasuk rasio
konversi dan rasio pentalan – tetapi jika kami menggunakan metrik tampilan
halaman, ini tidak akan benar.

Kami dapat mengedit nama koneksi baru, menambahkan dimensi dan menambahkan
metrik, dan kami juga dapat menambahkan metrik terhitung yang menggunakan
kedua koneksi asli – misalnya, kami dapat menemukan rasio klik terhadap sesi dari
Google Search Console ke Google Analytics, seberapa dekat lalu lintas organik cocok
(Gambar6-5).

63 Bab 6 | Campuran Data Visualisasi Data dengan Google Data Studio 63

Gambar 6-5.Metrik yang dihitung dalam campuran

Kunci untuk Memadukan

Ingat bahwa campuran memerlukan sesuatu untuk dimasukkan – ini bisa sesederhana
tanggal yang biasanya akan cocok jika kedua sumber data tumpang tindih dan keduanya
sama-sama terperinci. Untuk hal yang lebih rumit, kita mungkin perlu sedikit memodifikasi
data untuk memastikan kedua sisi cocok.

Contohnya adalah mengambil data tingkat halaman dari Google Search Console (GSC)
dan data dari Google Analytics. Kita dapat menggunakan akun Google Demo untuk
contoh ini (Gambar6-6). Dua hal yang dapat kita lihat dengan cepat adalah bahwa di
Search Console itu adalah URL lengkap tetapi di Google Analytics hanya jalur halaman
yang dilacak.

64 Bab 6 | Campuran Data Visualisasi Data dengan Google Data Studio 64

Gambar 6-6.Tabel membandingkan dimensi yang akan dicampur
Kita juga dapat melihat bahwa kapitalisasi di GSC berbeda dengan yang ada di Google Analytics,
karena seseorang telah memfilternya; perbedaan ini membuat pencampuran sedikit lebih
menantang, tetapi keduanya mudah diatasi. Angka6-7menunjukkan bagaimana Anda akan
mengedit bidang.

Gambar 6-7.Mengedit bidang
Kami juga dapat menggunakan fungsi string untuk huruf kecil semuanya dan menghapus
domain sehingga kedua "halaman arahan" adalah sama.

65 Bab 6 | Campuran Data Visualisasi Data dengan Google Data Studio 65

Membuat Campuran Secara Manual

Kami mungkin ingin menggabungkan metrik halaman dari Google Search Console dan Google
Analytics, tetapi jika kami melakukan ini, kami mengalami beberapa masalah awal – pertama
tambahkan sumber data pertama Anda – Google Search Console ke halaman – kami
menggunakan Akun demo Google untuk ini.

Kami ingin melihat tayangan, klik dari Google Search Console, rasio
pentalan, dan rasio konversi dari Google Analytics dalam satu tabel.

Mari kita ambil halaman ini:

shop.googlemerchandisestore.com/Google+Redesign/Shop+by+Brand/
YouTube

Di Google Search Console, ini adalah URL halaman arahan, tetapi di Google
Analytics, halaman arahan terlihat seperti ini:/google+redesign/shop+by+brand/
youtube

Semua huruf kecil dan tanpa domain (dan subdomain), jadi kami mengedit sumber data
(meskipun kami tidak dapat melakukannya dengan akun demo, jadi ikuti saja). Pertama klik
pensil dari sumber data yang sudah ditambahkan ke laporan Anda; kedua, kita perlu
menambahkan field baru (karena kita tidak dapat mengubah sumbernya) dengan mengklik
tombol Add a field.

Kita dapat mengonversinya menjadi huruf kecil menggunakan fungsi yang lebih rendah,
menyimpannya, dan memberinya nama baru; namun, kita akan melakukan dua langkah dalam
satu langkah, sehingga output cocok dengan contoh sebelumnya, operasi lainnya adalah
menghapus bagian domain dari URL; untuk itu, saya menggunakan perintah "ganti" sebelum
akhirnya menamainya sesuatu dan mengklik simpan. Saya akan menamakannya Jalur
Pendaratan karena ini adalah cerminan yang baik dari apa itu.

Jadi sekarang ketika kami menambahkannya kembali ke laporan, itu cocok dengan data di
Google Analytics (GA), yang berarti siap untuk digabungkan!

Dengan sumber data pertama yang dipilih (dari Google Search Console), klik
campuran data dan kemudian “tambahkan sumber data lain”; sekarang kita bisa
memiliki tabel dengan metrik dari Google Analytics dan Google Search Console – satu
tabel dengan semua metrik untuk semua halaman.

Kita dapat mengambil langkah ini lebih jauh dan mengelompokkan halaman, dan di sinilah hal
itu menjadi sangat menarik di situs web e-niaga – berapa banyak lalu lintas yang datang ke
halaman produk, halaman kategori, dan situs blog – tiba-tiba kita memiliki wawasan tentang
bagaimana situs web berfungsi; untuk melakukan ini, kita dapat mengelompokkan halaman
menggunakan pernyataan kasus, tetapi Anda perlu melakukan ini pada data terlebih dahulu,
campuran di kedua sisi yang cocok. Lihat Angka6-8melalui6-12.

66 Bab 6 | Campuran Data Visualisasi Data dengan Google Data Studio 66

Gambar 6-8.Rumus untuk huruf kecil dan menghapus teks dari halaman arahan

Gambar 6-9.Menggunakan pernyataan kasus untuk mengklasifikasikan halaman

Ini adalah jenis pelaporan komprehensif yang disukai manajer pemasaran, cukup terperinci
sehingga Anda bisa mendapatkan wawasan tetapi cukup tingkat atas sehingga Anda dapat
melihat tren dan pergerakan.

Pernyataan kasus adalah cara yang luar biasa untuk mengelompokkan konten secara retrospektif untuk
menganalisis dan melihat tren, karena dapat menggunakan ekspresi reguler karena merupakan cara yang lebih
ampuh daripada pencocokan sederhana lainnya.

Cara Menggunakan Metrik Terhitung dalam Campuran

Saya (Gerry) pernah mengerjakan proyek di mana kami tidak yakin tentang
keakuratan Google setelah migrasi. Kami ingin membandingkan lalu lintas
organik dengan klik, jadi kami mengikuti langkah-langkah menggabungkan klik
dengan lalu lintas organik – grafik Klik dari Google Search Console dan grafik lalu
lintas Organik Google (dibuat dengan menambahkan filter ke grafik sesi). Lihat
Gambar6-10.

67 Bab 6 | Campuran Data Visualisasi Data dengan Google Data Studio 67

Gambar 6-10.Menerapkan filter ke grafik

Kami memilih kedua grafik dan dicampur. Grafik yang keluar sempurna, tetapi
kami ingin dapat menghitung perbedaan antara keduanya – jadi kami
menambahkan metrik lainnya. Lihat Gambar6-11.

Gambar 6-11.Menambahkan metrik tambahan
Menambahkan metrik memberi kami kemampuan untuk menyertakan metrik terhitung baru
berdasarkan keduanya. Lihat Gambar6-12.

68 Bab 6 | Campuran Data Visualisasi Data dengan Google Data Studio 68

Gambar 6-12.Menghitung metrik dalam campuran

Dan tiba-tiba kami mendapatkan hubungan yang berjalan antara klik ke situs web dan
data – idealnya jika Anda telah memfilter ke organik saja, biasanya terletak dalam
kisaran 0,5 dan 1,5 dan merupakan sesuatu yang sering saya uji saat mengaudit situs
web. Karena ini adalah rasio, penting untuk mengatur agregasi ke "Rata-rata"; jika
tidak, itu mungkin mulai menjadi salah saat ditampilkan nanti.

Menggunakan angka rata-rata dalam grafik, saya biasanya mengaturnya untuk
berada di sisi kanan sambil tetap menampilkan dua angka lainnya dan membuatnya
lebih tebal; ini dapat dilakukan dengan mengklik grafik dan mengklik tab gaya
konfigurasi.

Peluang dengan data campuran hanya benar-benar dibatasi oleh imajinasi Anda –
selalu ada baiknya memastikan bahwa campurannya akurat dan tidak ada yang
digabungkan atau Anda melakukan apa pun yang memberikan hasil yang salah tetapi
menemukan sumber data dan dampaknya pada orang lain adalah impian seorang
analis pemasaran.

69 Bab 6 | Campuran Data Visualisasi Data dengan Google Data Studio 69

rekap

Memadukan data pada awalnya cukup menakutkan, tetapi dengan mengikuti langkah-
langkah dan mengetahui apa yang ingin Anda capai, semoga Anda dapat melihat bahwa ini
adalah pilihan bagus yang tidak sesulit kelihatannya di luar. Ini sangat kuat dan dapat
memberikan kepada Anda wawasan yang biasanya tidak tersedia.

Ingat bahwa kunci harus cocok dan data harus dapat cocok
menggunakan kunci ini dan semua yang lain akan sesuai. Memadukan
dua grafik adalah cara termudah untuk memulai, tetapi dari sana bisa
menjadi semakin rumit.

BAB

7

Visualisasi Data

Khusus

Selama bab-bab sebelumnya, kami telah menunjukkan kepada Anda cara
menghubungkan data bisnis Anda ke Data Studio dan membuatnya dapat
ditindaklanjuti. Tantangannya adalah meskipun Data Studio merupakan alat yang
sangat fleksibel, akan selalu ada kasus penggunaan yang tidak dapat diselesaikan. Ini
karena fakta bahwa jika Data Studio mencakup semuanya, itu akan mencapai titik di
mana ia mulai membengkak dan lebih sulit untuk dipertahankan (serta
membutuhkan pasukan pengembang untuk mempertahankannya)!

Tujuan untuk sebagian besar produk data, serta Data Studio, hanyalah untuk mencakup sebagian besar kasus
penggunaan dengan cara yang mudah, dan membuat kerangka kerja untuk memungkinkan orang lain
memperluas Data Studio untuk menjawab kasus penggunaan mereka sendiri.

Biasanya, "ekstensi" ini akan membutuhkan seseorang yang tahu cara menggunakan
JavaScript, untuk membangun fungsionalitas ini. Saat benar-benar menggunakan ekstensi
ini dalam laporan, Anda tidak perlu mengetahui bahasa pemrograman apa pun, dan
ekstensi tersebut akan berfungsi dengan cara yang persis sama seperti elemen Anda yang
lain di Data Studio.

72 Bab 7 | Visualisasi Data Kustom Visualisasi Data dengan Google Data Studio 72

Penyesuaian Apa yang
Ditawarkan Data Studio?

Ada dua jenis penyesuaian yang dapat Anda manfaatkan jika ingin
memperluas Data Studio:

· Konektor komunitas khusus
· Visualisasi komunitas khusus

Konektor Komunitas Kustom

Jika Anda menemukan bahwa platform yang Anda gunakan tidak memiliki kemampuan untuk
terhubung ke Data Studio atau salah satu format file standar yang digunakannya, Anda dapat
memilih untuk membuat konektor komunitas Anda sendiri.

Konektor komunitas kustom adalah cara standar untuk menghubungkan Data Studio
ke hampir semua sumber data yang dapat Anda pikirkan jika konektor yang tersedia
tidak mencukupi.
Konektor komunitas biasanya dibuat menggunakan Apps Script yang merupakan
bahasa skrip standar Google untuk membuat add-on untuk rangkaian alat
produktivitas Google.
Ruang lingkup membangun konektor sebenarnya cukup mudah jika Anda telah
menggunakan Apps Script sebelumnya. Google telah menyediakan banyak sumber
daya yang berguna di situs pengembang mereka (https://developers.google.com/
datastudio/connector) termasuk beberapa template yang sudah jadi.

- TipJika Anda tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang Apps Script dan melihat apa lagi yang dapat

Anda buat dengannya, Anda dapat mengetahui lebih lanjut dihttps://developers.google.com/apps-script.

Setelah konektor Data Studio dibuat, konektor tersebut dapat dibagikan dengan orang lain
baik dengan memublikasikannya di Galeri Konektor Data Studio atau dengan membagikan
link. Galeri Konektor akan meminta seseorang di Google untuk meninjau dan
menyetujuinya terlebih dahulu sebelum dipublikasikan.

Visualisasi Komunitas Kustom

Visualisasi komunitas khusus adalah fitur yang lebih baru daripada konektor khusus dan
memberi Anda akses untuk membuat laporan Anda terlihat cantik dan dipesan lebih dahulu.
Visualisasi khusus dapat ditambahkan bila Anda tidak puas dengan cara yang sudah ada
sebelumnya yang akan menampilkan data yang Anda coba tampilkan secara memadai.

73 Bab 7 | Visualisasi Data Kustom Visualisasi Data dengan Google Data Studio 73

Sebagai contoh, jika saya bekerja untuk sebuah perusahaan teater, dan saya ingin menampilkan
skor ulasan dan ulasan kritikus, saya ingin menemukan cara untuk memproses data tersebut
menjadi visualisasi peringkat bintang akhir untuk laporan saya. Saya dapat berpikir tentang
kemungkinan menggunakan sesuatu seperti kontrol "Kartu Skor" atau "grafik batang", tetapi itu
tidak akan memberi saya pemahaman instan jika dibandingkan dengan pengguna yang melihat
beberapa bintang di sebelah ulasan. Jika Anda melihat Gambar7-1, Anda dapat melihat contoh
visualisasi “Ulasan Pelanggan” oleh Baguette Engineering yang menampilkan

- Nama item yang sedang ditinjau (dalam hal ini Movie

Name)

- Peringkat bintang dari lima
- Tanggal ulasan diposting
- Kutipan atau komentar dari ulasan

Gambar 7-1.“Visualisasi Ulasan Pelanggan” oleh Baguette Engineering

Cara Menambahkan Visualisasi
Kustom ke Laporan Anda

Untuk membuat visualisasi ulasan pada Gambar7-1, yang perlu kita lakukan adalah

1. Buat file Google Sheets yang terlihat seperti Tabel7-1.

Tabel 7-1.Data untuk tabel “Ulasan Pelanggan”

Tinjau ID Nama Tanggal Tinjauan Komentar Peringkat 0–5
1
2 Nama Film 20190512 Itu adalah 5
3 Film aksi 20190515 kemenangan Itu buruk 2
Sci-fi film 20190516 4
Itu bagus

74 Bab 7 | Visualisasi Data Kustom Visualisasi Data dengan Google Data Studio 74

2. Buka laporan Data Studio untuk dasbor yang sedang Anda
kerjakan.

3. Hubungkan sumber data Google Sheets “Ulasan
Pelanggan” Anda dengan masuk ke menu Resource -
Manage Added Data Sources dan klik Add a Data
Source di pojok kiri bawah (Gambar7-2).

Gambar 7-2.“Layar Kelola Sumber Data yang Ditambahkan

4. Pilih Konektor Google Spreadsheet dan pilih file
“Ulasan Pelanggan” Anda.

5. Klik tombol “Tambah” untuk memulai aliran data, lalu klik
tombol “Tambahkan ke laporan”.

6. Klik tombol “Tambahkan Visualisasi Kustom” di bilah alat.
Tombol akan terlihat seperti serangkaian bentuk diikuti
dengan tanda tambah (Gambar7-3).

Gambar 7-3.Tambahkan tombol ulasan khusus

7. Panel visualisasi Komunitas akan terbuka (seperti yang terlihat pada
Gambar7-4), lalu pilih “Jelajahi Selengkapnya” untuk melihat
daftar lengkap visualisasi komunitas saat ini.

75 Bab 7 | Visualisasi Data Kustom Visualisasi Data dengan Google Data Studio 75

Gambar 7-4.Layar Visualisasi Komunitas

8. Pilih “Ulasan Pelanggan” lalu klik dan seret ke tempat yang Anda
inginkan untuk menampilkannya di laporan Anda.

9. Anda akan melihat layar kesalahan yang mengatakan "Visualisasi
Komunitas Dinonaktifkan" (seperti yang ditunjukkan pada
Gambar7-5). Jangan panik, seperti yang diharapkan.

76 Bab 7 | Visualisasi Data Kustom Visualisasi Data dengan Google Data Studio 76

Gambar 7-5.“Pesan kesalahan Visualisasi Komunitas Dinonaktifkan” ditampilkan saat Anda tidak
mengizinkan penggunaan Visualisasi Komunitas di sumber data Anda

Privasi dan Kesalahan "Visualisasi Komunitas
Dinonaktifkan"

Kesalahan "Visualisasi Komunitas Dinonaktifkan" adalah kesalahan yang sangat umum yang
muncul secara teratur dengan pengguna Data Studio. Masalah terjadi karena, secara default,
kami tidak mengizinkan penggunaan visualisasi komunitas sebagai bagian dari proses penyiapan
sumber data kami.

Terlepas dari istilah yang menakutkan, terjadinya kesalahan ini merupakan cerminan dari
setelan default pelindung di Data Studio. Karena visualisasi komunitas mungkin berisi kode
dari pihak ketiga, Anda perlu mempertimbangkan potensi risiko sebelum
mengaktifkannya.

Pertimbangan utama adalah seputar menilai tingkat risiko terhadap data Anda. Anda
mengandalkan pengembang visualisasi komunitas tersebut untuk dapat dipercaya
dengan data Anda dan visualisasi mereka tidak akan menghasilkan kesalahan apa
pun dengan penyajian data.

Oleh karena itu, Google telah menambahkan perlindungan ekstra ini ke sumber data Anda yang mengharuskan
Anda untuk "ikut serta" untuk mengizinkan visualisasi komunitas. Setiap kali saya ikut serta, saya biasanya
melakukannya

77 Bab 7 | Visualisasi Data Kustom Visualisasi Data dengan Google Data Studio 77

- Sedikit lagi mengecek hasil visualisasi untuk berjaga-
jaga jika ada kesalahan.

- Sedikit lebih banyak pertimbangan tentang seberapa berisiko data

tersebut. Karena kode pihak ketiga terlibat, Anda juga harus
mempertimbangkan skenario terburuk bahwa kode tersebut dapat
berhenti bekerja atau dapat rusak oleh rilis baru.

Setiap kali Anda membuat sumber visualisasi data baru, Anda harus
memikirkan apakah Anda ingin data Visualisasi Komunitas mengakses data
ini. Misalnya, data ulasan film adalah sumber data berisiko rendah dan tidak
masalah jika melewati Visualisasi Komunitas.

Setelah penilaian risiko kami, kami dapat melanjutkan untuk menghapus kesalahan dan mengaktifkan
sumber data untuk digunakan dengan visualisasi komunitas, mengikuti beberapa langkah berikut:

1. Mulailah dengan memilih tombol Resource - Manage Added
Data Sources.

2. Klik tombol Edit di sebelah Sumber Data yang ingin
Anda ubah. Di baris atas Anda akan melihat ada
tab "Akses Visualisasi Komunitas".

3. Setelah Anda memilih tab “Akses Visualisasi Komunitas”, Anda
hanya perlu mengubahnya ke ON dan klik Simpan (seperti
yang ditunjukkan pada Gambar7-6), lalu klik tombol Selesai.

Gambar 7-6.Mengaktifkan akses Visualisasi Komunitas

78 Bab 7 | Visualisasi Data Kustom Visualisasi Data dengan Google Data Studio 78

4. Anda sekarang mungkin akan melihat bahwa visualisasi khusus Anda
telah muncul. Ini bukan waktu yang tepat untuk merayakannya
karena ada sedikit pekerjaan yang harus dilakukan. Jika Anda
mengeklik visualisasi khusus, Anda akan melihat bahwa dimensi
dan metrik mungkin tidak dipetakan ke bidang yang benar.

5. Agar visualisasi komunitas berfungsi, Anda perlu memastikan
bahwa bidang yang benar diseret ke bidang data dengan
nama yang sama (seperti yang ditunjukkan pada Gambar
7-7).

Gambar 7-7.Agar visualisasi komunitas berfungsi, Anda perlu memastikan bahwa bidang
yang benar diseret ke bidang data dengan nama yang sama

6. Pastikan Anda telah melihat tab “Gaya” di panel sebelah kanan Data
Studio, dan Anda juga akan melihat bahwa Anda dapat memilih
baris mana yang akan digunakan sebagai dasar untuk visualisasi
ulasan Anda.

79 Bab 7 | Visualisasi Data Kustom Visualisasi Data dengan Google Data Studio 79

Itu saja – Anda memiliki visualisasi komunitas yang berfungsi dalam laporan Anda. Sekarang
setelah Anda melihat betapa mudahnya menambahkan, mari kita jelajahi beberapa opsi lain
yang kami miliki untuk visualisasi data kustom.

Contoh Visualisasi Komunitas

Sekarang setelah kita mendapatkan visualisasi komunitas, mari kita lihat
beberapa lagi.

Saat menjelajahi visualisasi komunitas mana yang dapat saya gunakan, saya biasanya melakukan
proses pemikiran yang sama:

1. Seperti apa tampilan data saya?
2. Dampak apa yang saya inginkan dari laporan data?

3. Bagaimana cara membuat laporan saya terlihat menarik secara visual?

4. Dapatkah saya menemukan visualisasi komunitas yang
akan membantu saya?

Langkah 4 selalu membuat saya menyelam ke menu "3 titik" pada setiap visualisasi
komunitas, khususnya opsi "Pelajari Lebih Lanjut" (ditunjukkan pada Gambar7-8).

Gambar 7-8."Menu 3 titik" untuk visualisasi khusus

80 Bab 7 | Visualisasi Data Kustom Visualisasi Data dengan Google Data Studio 80

Setiap visualisasi komunitas dilengkapi dengan "laporan demo" yang memungkinkan
orang untuk melihat seperti apa visualisasi itu dan juga memeriksa kesalahan apa
pun. Mari kita lihat lebih dalam bagan visualisasi komunitas lain yang disebut "grafik
radar" atau apa yang kebanyakan orang menyebutnya dalam analitik… bagan laba-
laba.

Astaga, Laba-laba!

Bagan radar atau "grafik laba-laba" adalah visual data yang sangat berguna
dalam hal konsultasi dan strategi bisnis umum. Ada kesederhanaan yang elegan
dalam cara menjawab pertanyaan: "Di mana kita harus fokus?"
Bagan laba-laba terdiri dari beberapa garis sama sisi yang mewakili metrik yang
berbeda. Dalam grafik laba-laba pada Gambar7-9, kami telah memplot skor tiga
murid pada grafik.

Dalam diagram laba-laba, kita dapat membacanya sebagai berikut. Orang 1 benar-benar berprestasi
baik dalam mata pelajaran seperti Bahasa Inggris, Matematika, dan Bahasa Prancis, tetapi prestasinya
paling buruk di kelas untuk aktivitas fisik seperti menari dan olahraga. Dengan demikian guru dapat
membantu mereka dengan mendorong lebih banyak olahraga fisik bersama siswa atau mencoba
menemukan sesuatu yang mereka sukai dan berolahraga.

Dari semua guru, sepertinya guru Matematika secara konsisten mendapatkan nilai
yang lebih baik untuk semua siswa sehingga harus dipuji atas pekerjaannya.

Sederhana dan kuat.

- TipFilter bekerja dengan cara yang sama dengan visualisasi komunitas. Jadi, jika Anda ingin membagi

sekelompok siswa ke dalam bagan mereka sendiri, Anda hanya perlu menduplikasi bagan dan menambahkan
filter.

81 Bab 7 | Visualisasi Data Kustom Visualisasi Data dengan Google Data Studio 81

Gambar 7-9."Grafik laba-laba"

Visualisasi komunitas bagan laba-laba dibuat menggunakan pustaka bagan gratis dan
terbuka yang disebut "Chart.js" yang benar-benar bersemangat dan dibuat dengan baik.
Selain itu, ia memiliki nilai terbuka bagi siapa saja untuk digunakan atau dibagikan.

rekap

Dalam bab ini, kita telah mempelajari secara mendalam cara membuat laporan Data Studio
Anda terlihat lebih disesuaikan dan bagaimana Anda mengintegrasikan sumber data
lainnya. Kami mengakhiri dengan meninjau beberapa Visualisasi Komunitas Data Studio
yang populer.