O que é métrica no Looker Data Studio? Como criar uma?

PUBLICADO POR AYLTON INACIO
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Ao trabalhar com Looker Data Studio ou qualquer outra ferramenta de análise de dados, é fundamental entender muito bem as diferenças entre métricas e dimensões.

Uma métrica, de maneira simples e objetiva em qualquer ferramenta, é o que você quer mensurar, já uma dimensão é a perspectiva de análise. Por exemplo, o total de vendas para a cidade de Campinas. Neste caso temos vendas como métrica e cidade como dimensão.

Em campanhas de marketing, por exemplo, as métricas te ajudam a analisar o desempenho de maneira quantitativa de tudo que está sendo feito. Você vai querer saber a quantidade de vendas; a quantidade de leads (cadastros); a média de conversões; entre várias outras coisas.

Ainda nas suas campanhas, você vai querer saber as origens de tráfego que mais geram leads. Por exemplo, conseguimos quantos cadastros de pessoas que acessaram nosso site através de anúncios no Google? Dessa forma eu consigo respostas estratégicas para fazer ajustes.

Neste mundo do marketing digital e em todos os outros, sempre teremos então nossas métricas que representam totais, médias, contagens, entre outras agregações de algum valor, e também teremos nossas dimensões que oferecem várias perspectivas de análise de dados.

O que é uma métrica no Looker Data Studio

Uma métrica no Looker Data Studio é a agregação dos valores de um campo em um único valor depois de analisados e processados, como por exemplo o total de desconto de vários produtos:

No Looker Data Studio as métricas são representadas pela cor azul e as dimensões pela cor verde.

Repare no exemplo anterior que o campo valor foi definido como dimensão (valor não agregado) do tipo número (123) e por isso não teve o seu total exibido no final da tabela. Já o campo desconto foi definido como métrica agregada com soma (SUM), por isso teve seu total exibido com o valor 130.

O tipo de agregação pode ser alterado clicando no SUM ao lado do nome da métrica quando não for automática, ou ainda através das funções do Looker Data Studio.

Importante lembrar que ao criar campos novos para o seu dashboard utilizando fórmulas e funções, você não pode fazer cálculos misturando dimensões (valores não agregados) com métricas (valores agregados), por isso é importante "transformar" dimensões em métricas para uso em algumas situações, como por exemplo dividir o total de um campo pelo total de outro.

A fórmula a seguir cria um novo campo agregado (métrica) somando todos os valores de venda:

SUM(valor_venda)

A função do Looker Data Studio SUM analisa todos os valores de um campo e agrega em um único valor através da soma, criando assim uma nova métrica. Existem outras funções de agregação como AVG (média), COUNT (contar), COUNT_DISTINCT (contar diferentes) que podem ser usadas.

Você também pode agregar um campo diretamente em uma fórmula:

metrica_bonus + SUM(valor_venda)

Neste último caso temos a metrica_bonus (valor fechado e unificado) que estamos somando com o total dos valores de venda (agregação), ou seja, o campo valor_venda se comporta como uma métrica, tornando o cálculo possível entre os dois.

Por padrão, para alguns tipos de origens de dados, o Looker Data Studio oferece a métrica Record Count (Contagem de Registros). Já os outros campos, mesmo os numéricos, são tratados inicialmente como valores não agregados, justamente para você agregar quando precisar.

Sobre a contagem de registros, também é possível criar sua própria métrica usando COUNT(campo_identificador). Se tiver valores duplicados no campo_identificador e quiser contar apenas uma vez, basta usar COUNT_DISTINCT no lugar de COUNT.

Agora é com você! Procure treinar a criação de campos novos no nível do dashboard ou na origem de dados usando métricas e dimensões, em conjunto com as funções do Looker Data Studio.