Las métricas o measures son simplemente un número o cifra, una medida cuantitativa que nos sirve para medir y comparar.
Qué es una métrica en Flipflow:
Ya vista esta definición más amplia, en Flipflow llamamos métricas a los valores finales que queremos consultar en los informes, es decir, que son los valores finales asociados a un concepto y un resultado cuantitativo.
Las dimensiones por otro lado componen el escenario del que extraemos las métricas y con las que damos contexto al resultado final de estas.
Ejemplo: Quiero ver el número de productos míos de cada marca que vende un competidor en su web.
En este caso, “Marca” y “web del competidor”, serían dimensiones, mientras que “Número de productos“ sería la métrica, es decir, el “dato“ final que queremos consultar.
Definición de métricas base de Flipflow:
Las métricas por defecto básicas de Flipflow son las siguientes:
Número de Productos: Número de productos resultantes del cálculo. Con productos nos referimos a una página de producto online que corresponde a una referencia monitorizada. Toma un valor numérico.
Número de Productos (% of itself): Porcentaje sobre el número de productos totales resultantes del cálculo que cumple con el segmento señalado por las dimensiones que utilicemos. Con productos nos referimos a una página de producto online que corresponde a una referencia monitorizada. El valor resultante es un porcentaje.
Disponibilidad: Medida que nos dice si un producto está disponible o no en una página web o marketplace, es decir, si se puede comprar. Toma valor Sí o No (internamente 0/1)
Precio medio: Se trata del Precio de venta medio que estamos calculando. Por ejemplo, si analizamos el precio de un producto agregado de diferentes webs, la media de todos los precios de cada web será el precio medio. Ahora bien, si seleccionamos solamente una posibilidad (Un producto, en una web, con un solo vendedor), la métrica “Precio medio“ no será otra cosa que el precio del producto (Ya que la media que se haría es del propio precio únicamente sin tener más precios con los que promediar).
Precio mínimo: Precio de venta mínimo en la agrupación de productos que resulte de las dimensiones especificadas, ya aplicados descuentos y ofertas, es lo que paga el cliente. Si analizamos categorías o marcas, el precio mínimo será evidentemente el del producto más barato. Si analizamos un producto en Amazon vendido por varios vendedores, será el del vendedor que vende ese mismo producto a un precio inferior.
PVP: Precio de Venta al Público. Se trata del precio definido de base que el consumidor final debería desembolsar si desea comprar un producto. Es decir, el precio de venta sin considerar ofertas ni descuentos.
* PVR: Precio de Venta Recomendado. Se trata de un dato que no todos los clientes o cuentas manejan, y en general es utilizado por marcas que definen sus precios y que quieren monitorizar las desviaciones o el grado de cumplimiento de estos en todo internet dándonos sus PVRs para poder comparar en los informes con PVPs o con Precios mínimos con Flipflow.
* PVP XX (PVP + isocode, por ejemplo PVP ES): Métricas de PVP para distintos países que son utilizadas en cuentas que tienen distintos PVPs y PVRs por distintos mercados. Se trata de un dato que no todos los clientes o cuentas manejan.
* PVR XX (PVR + isocode, por ejemplo PVR ES): Métricas de PVP para distintos países que son utilizadas en cuentas que tienen distintos PVPs y PVRs por distintos mercados. Se trata de un dato que no todos los clientes o cuentas manejan.
* Métricas opcionales según tu cuenta
Según el caso quizá establezcamos métricas por defecto más allá de las básicas que tengan sentido para tu negocio. Esto lo verás con tu Account Executive en el proceso de Onboarding.
Operando con Métricas
Expliquemos lo que son las Métricas gráficamente con nuestro BI Data Explorer. Como puedes observar en la siguiente captura de pantalla, en parte inferior de la columna izquierda de la herramienta de BI, puedes ver las distintas métricas en el apartado “MEASURES“:
Estas Métricas podemos clickarlas para utilizarlas en nuestro análisis, “arrastrarlas“ al apartado “Measures“ o añadirlas desde el “+“ de la fila de “Measures” que vemos en la parte superior.
Dependiendo del tipo de informe o gráfico que estemos construyendo podremos añadir una serie de Métricas a utilizar en nuestro informe limitadas por la lógica que siga la forma de pintar la información.
En el ejemplo de la foto anterior podemos ver que en la sección “Measure“ tenemos dos métricas agregadas al informe: Nº productos (% of itself) y Nº productos
Con estas métricas junto con las dimensiones que les preceden en la segunda línea (en SPLIT), que son “Número de productos (% of itself)” y “Número de Productos” estamos queriendo decir que lo que queremos es ver:
Número de productos (métrica Nº productos) por cada marca (dimensión marca) de las existentes dividida entre los rangos de competitividad que existen (dimensión Competitividad).
Número de productos con respecto al total de los productos: Lo mismo que el caso anteriormente pero mostrado en % de productos sobre el total en lugar de número total de productos de cada rango de competitividad para cada marca.
Por ende, las métricas definen el tipo de dato que queremos ver y analizar, y las unidades en las que estará el resultado de la selección a la que lleguemos filtrando y segmentando con dimensiones.
Mostrando las Métricas en distintos formatos
Si pulsamos sobre una métrica mientras está añadida a un informe en la fila “Measure“, se nos desplegará un a sección en el que podemos cambiar el formato de los datos resultantes del informe:
Estas opciones hacen simplemente lo siguiente:
Default: Mostrará los datos numéricos en k’s una vez que hablemos de miles. (1000 = 1k).
Exact: Mostará los datos numéricos tal cual se calculen y redondeada a 2 decimales.
Percent: Mostrará las métricas como porcentajes.
… (Custom Value): Esta opción la recomendamos solamente para usuarios avanzados. Clickando en los 3 puntos se nos abrirá un campo de texto donde podemos definir formatos de datos permitiendo como entrada los formatos definidos en esta parte de nuestra documentación.
Orden de las Dimensiones en MEASURE:
El orden en que colocamos las métricas en la fila de MEASURE es relevante dependiendo del tipo de informe: La métrica más a la izquierda en la fila será la que tenga más prioridad. Esto quiere decir que será la primera o la única en mostrarse dependiendo del tipo de informe o gráfico que estemos pintando.
Por ilustrar lo que estamos diciendo, y volviendo sobre el caso anterior, si cambiásemos el orden de las métricas en MEASURE no alteraríamos el resultado del informe sino que simplemente de los dos gráficos de barras que estamos pintando se invertiría su orden en pantalla, pero sin alterar su resultado.
Sin embargo, lo que estamos viendo es un tipo de informe “Bar Chart“ donde se pintarán por defecto tantas líneas de gráficos de barras como métricas haya para en cada uno de ellos hacer ese estudio segmentando con las dimensiones y filtros especificados. Pero el caso es distinto si queremos hacer por ejemplo un gráfico Sunburst (Tipo “donuts“) donde simplemente se tendrá en cuenta la primera métrica en la fila de MEASURE para dibujar el report. Es decir, según el tipo de informe o gráfico que determine el resultado, las métricas se irán comportando de una forma u otra pero lo verás rápidamente en pantalla.
Gráfico de barras: Se pintan tantos gráficos como métricas tengas especificadas.
Gráfico Sunburst: Se pintará un gráfico circular/donut en el que las divisiones se expresarán en la métrica que tengas establecida la primera en la fila MEASURE.
Gráfico de líneas: Se pintan tantos gráficos de líneas como métricas tengas especificadas.
Conclusiones
Entender el concepto de dimensión es importante para poder segmentar la información y filtrarla, y el orden en el que apliquemos esas segmentaciones debe ser coherente con el análisis que queremos hacer, pudiendo dar lugar a una infinidad de reportes y conclusiones.
Recuerda de todos modos que en Flipflow tendrás por defecto creados una serie de reportes desarrollados por nosotros y explicados para que tengas información relevante desde el primer minuto sin necesidad de tener un entendimiento total de lo que son Dimensiones, métricas o filtros, dejándote aún así la libertad de utilizar el Data Explorer jugando con estos conceptos y tus datos actualizados al día. Además, siempre tendrás soporte de tu Account Executive si tienes dudas a la hora de analizar tus datos y podemos además crear los informes que necesites colaborativamente en el periodo de Onboarding de tu cuenta.