Configuración de columna

La configuración de columna le permite configurar el formato de la columna, aunque algunas opciones de formato pueden ser condicionales.

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Consulte VideoCheckedOut Configuración de fila y columna en una tabla de forma libre para ver un vídeo de demostración.

Para obtener acceso a Configuración de columna, seleccione Configuración de columna en el encabezado de la columna.

Configuración de columna

Puede editar la configuración de varias columnas a la vez. Seleccione varias columnas y seleccione Configuración en cualquiera de las columnas seleccionadas. Los cambios que realice se aplicarán a todas las columnas que tengan celdas seleccionadas.

Opción
Descripción
Mostrar total
Mostrar una suma de la columna del lado del cliente. Este total no anula la duplicación de métricas como sesiones o personas.
Mostrar el total
Mostrar una suma de la columna del lado del servidor. El total general anula la duplicación de métricas como sesiones o personas.
Mostrar minigráfico
Mostrar un gráfico de líneas en el encabezado de la columna.
Número
Determina si una celda muestra u oculta el valor numérico de la métrica. Por ejemplo, si la métrica es Visualizaciones de la página, el valor numérico es el número de visualizaciones de la página para el elemento de fila.
Porcentaje
Determina si una celda muestra u oculta el valor porcentual de la métrica. Por ejemplo, si la métrica es Visualizaciones de la página, el valor porcentual es el número de visualizaciones de la página para el elemento de fila, dividido por el total de visualizaciones de la página para la columna. Nota: Es posible garantizar que los porcentajes superiores al 100 % sean precisos. El límite superior puede moverse al 1000 % para evitar que el ancho de las columnas sea demasiado grande.
Mostrar anomalías
Determine si se ha ejecutado una detección de anomalías en los valores de esta columna.
Mostrar previsión
Determine si los valores de previsión se muestran en esta columna.
Justificar el texto del encabezado
Justifique el texto del encabezado en las tablas de forma libre para que los encabezados sean más legibles y las tablas se puedan compartir con mayor facilidad. La justificación resulta útil en el renderizado de archivos .pdf y en las métricas con nombres largos. Está activada de forma predeterminada.
La interpretación de cero no tiene valor
Determine, para las celdas con un valor de 0, si se va a mostrar un 0 o una celda en blanco. Esta interpretación es útil si desea analizar los datos de todos los días de un mes y todavía faltan algunos días. En vez de mostrar 0 para las fechas futuras, se pueden mostrar celdas en blanco. Los gráficos también respetan esta configuración (es decir, los gráficos no muestran una línea o barra con valores de 0).
Fondo
Determine si una celda muestra u oculta todo el formato de la celda, que incluye la gráfico de barras y el formato condicional.
Gráfico de barras
Muestre un gráfico de barras horizontal que representa el valor de la celda con relación al total de la columna.
Formato condicional
Especifique un formato condicional. Consulte la siguiente sección.
Vista previa de celdas de tabla
Una vista previa del aspecto de cada una de las celdas con las opciones de formato seleccionadas actualmente aplicadas.
Uso de modelos de atribución no predeterminados
Uso de modelos de atribución no predeterminados. Consulte la siguiente sección.

Formato condicional conditional-formatting

El formato condicional aplica formato que puede definir a los límites superior, medio e inferior. La aplicación de formato condicional en tablas de forma libre también está activada automáticamente en los desgloses, a menos que los límites Personalizados estén seleccionados.

Formato condicional

Opciones de formato condicional
Descripción
Usar límites porcentuales
Cambie el rango de límite en función de los porcentajes, no en función de los valores absolutos. Este rango de límite de porcentaje sirve para métricas que solo se basan en porcentajes (como el porcentaje de rechazo) y para las métricas que tienen un recuento y un porcentaje (como las vistas de la página).
Generado automáticamente
Calcule automáticamente los límites superior/medio/inferior en función de los datos. El límite superior es el valor máximo de esta columna. El límite inferior es el valor más bajo y el punto medio es la media entre los límites superior e inferior.
Personalizado
Asigne manualmente límite superior, punto medio y límite inferior. Los límites proporcionan la flexibilidad para determinar si el valor de una columna es bueno, medio o malo.
Paleta de formato condicional
Aplique un conjunto de colores preconfigurado a las celdas. Dependiendo de cuál de los cuatro esquemas de color disponibles seleccione, se asignan diferentes colores a valores altos, medios y bajos.
Sustituir una dimensión en la tabla restablece los límites de formato condicional. Cuando se sustituye una métrica se vuelven a calcular los límites de dicha columna (donde las métricas se encuentran en el eje X y las dimensiones se encuentran en el eje Y).

Uso de modelos de atribución no predeterminados use-non-default-attribution-model

NOTE
Tenga en cuenta lo siguiente al actualizar la atribución de un componente a un modelo de atribución no predeterminado:
  • Al usar el componente en un informe con una sola dimensión: La atribución del componente ignora el modelo de asignación cuando se usa un modelo de atribución no predeterminado.

  • Al usar el componente en un informe con varias dimensiones: La atribución del componente retiene el modelo de asignación cuando se usa un modelo de atribución no predeterminado.

Para utilizar un modelo de atribución no predeterminado para una métrica en Analysis Workspace, haga lo siguiente:

  1. Haga clic en Utilizar modelo de atribución no predeterminado. Cuando ya esté seleccionado, use Editar para editar el modelo de atribución. O bien, anule la selección para volver al modelo de atribución predeterminado.

    Las opciones de Configuración de columna que resaltan la opción Configuración de datos: utilice un modo de atribución no predeterminado.

  2. En Modelo de atribución de columna, seleccione un Modelo y una ventana retrospectiva. Esta ventana retrospectiva determina la ventana de atribución de datos que se aplicará a cada conversión.

    Las opciones del modelo de atribución de columnas que muestran Lineal seleccionado.

Modelos de atribución

Un modelo de atribución determina qué elementos de dimensión obtienen crédito por una métrica cuando se ven varios valores dentro de la ventana retrospectiva de una métrica. Los modelos de atribución solo se aplican cuando hay varios elementos de dimensión establecidos dentro de la ventana retrospectiva. Si solo se establece un elemento de dimensión, ese elemento de dimensión obtiene un 100% de crédito, independientemente del modelo de atribución utilizado.

Icono
Modelo de atribución
Definición
Último contacto
Último contacto
Otorga un 100% de crédito al punto de contacto que se produce más recientemente antes de la conversión. Este modelo de atribución suele ser el valor predeterminado para cualquier métrica en la que no se especifique lo contrario en un modelo de atribución. Las organizaciones suelen utilizar este modelo en el que el tiempo de conversión es relativamente corto, como con el análisis de palabras clave de búsqueda interna.
Primer contacto
Primer contacto
Otorga un 100% de crédito al punto de contacto que se ve por primera vez dentro de la ventana retrospectiva de atribución. Las organizaciones suelen utilizar este modelo para comprender la imagen de marca o la adquisición de clientes.
Lineal
Lineal
Otorga el mismo crédito a cada punto de contacto que se visualice y que conduzca a una conversión. Resulta útil cuando los ciclos de conversión son más largos o requieren una participación del cliente más frecuente. Las organizaciones suelen utilizar este modelo de atribución para medir la efectividad de las notificaciones de aplicaciones móviles o con productos por suscripción.
Participación
Participación
Otorga un 100% de crédito a todos los puntos de contacto únicos. Dado que cada punto de contacto recibe un 100 % de crédito, los datos de métricas suelen sumar más del 100 %. Si un elemento de dimensión aparece varias veces separadas y conduce a una conversión, los valores se deduplican al 100%. Este modelo de atribución es ideal en situaciones en las que desea comprender a qué puntos de contacto se exponen más los clientes. Los medios suelen utilizar este modelo para calcular la velocidad de contenido. Las organizaciones comerciales suelen utilizar este modelo para comprender qué partes de su sitio son esenciales para la conversión.
Mismo contacto
Mismo contacto
Otorga un 100% de crédito al mismo evento en el que se produjo la conversión. Si un punto de contacto no se produce en el mismo evento que una conversión, se agrupa en "Ninguno". Este modelo de atribución a veces se equipara a no tener ningún modelo de atribución. Resulta útil en escenarios en los que no desea valores de otros eventos que afecten a cómo una métrica da crédito a los elementos de dimensión. Los equipos de producto o diseño pueden utilizar este modelo para evaluar la eficacia de una página en la que se produce la conversión.
Forma de U
Forma de U
Otorga un 40% de crédito a la primera interacción, un 40% de crédito a la última interacción y divide el 20% restante en cualquier punto de contacto intermedio. Para las conversiones con un solo punto de contacto, se otorga un 100% de crédito. Para las conversiones con dos puntos de contacto, se otorga un 50% de crédito a ambos. Este modelo de atribución se utiliza mejor en escenarios donde se valora más la primera y la última interacción, pero no se desea descartar por completo las interacciones adicionales intermedias.
Curva J
Curva J
Otorga un 60% de crédito a la última interacción, un 20% de crédito a la primera interacción y divide el 20% restante en cualquier punto de contacto intermedio. Para las conversiones con un solo punto de contacto, se otorga un 100% de crédito. Para las conversiones con dos puntos de contacto, se otorga un 75% de crédito a la última interacción y un 25% de crédito a la primera. Similar a la Forma de U, este modelo de atribución favorece la primera y la última interacción, pero favorece más intensamente la última interacción.
J inversa
J inversa
Otorga un 60% de crédito al primer contacto, un 20% al último contacto y divide el 20% restante en cualquier punto de contacto intermedio. Para las conversiones con un solo punto de contacto, se otorga un 100% de crédito. Para las conversiones con dos puntos de contacto, se otorga un 75% de crédito a la primera interacción y un 25% de crédito a la última. Similar a la Forma de J, este modelo de atribución favorece la primera y la última interacción, pero favorece más intensamente la primera interacción.
Deterioro de tiempo
Deterioro de tiempo
Sigue un declive exponencial con un parámetro de semivida personalizado, con un valor predeterminado de 7 días. El valor de cada canal depende de la cantidad de tiempo que transcurra entre el inicio del punto de contacto y la conversión final. La fórmula utilizada para determinar el crédito es 2^(-t/halflife), donde t es la cantidad de tiempo entre un punto de contacto y una conversión. A continuación, todos los puntos de contacto se normalizan al 100%. Ideal para escenarios en los que se desea medir atribución frente a un evento específico y significativo. Cuanto más tiempo pase un Conversión después de este evento, menos crédito se le da.
Personalizado
Personalizado
Permite especificar los pesos que desea dar al primer punto de contacto, al último punto de contacto y a cualquier punto de contacto intermedio. Los valores especificados se normalizan al 100% incluso si los números introducidos no suman 100. Para las conversiones con un solo punto de contacto, se otorga un 100% de crédito. En el caso de interacciones con dos puntos de contacto, se omite el parámetro central. Los puntos de primer y último contacto se normalizan al 100% y el crédito se asigna en consecuencia. Este modelo es ideal para analistas que desean un control total sobre su modelo atribución y tienen necesidades específicas que otros modelos atribución no cumplen.
Algorítmico
Algorítmico
Utiliza técnicas estadísticas para determinar dinámicamente la Asignación óptima de crédito para el Métrica seleccionado. El algoritmo utilizado para la atribución se basa en el dividendo de Harsanyi de la teoría de juegos cooperativa. El dividendo de Harsanyi es una generalización de la solución del valor de Shapley (llamada así por Lloyd Shapley, economista ganador del Premio Nobel) para distribuir crédito entre los jugadores en un juego con contribuciones desiguales al resultado.
En un nivel alto, atribución se calcula como una coalición de actores a la que se debe distribuir equitativamente un excedente. La distribución del superávit de cada coalición se determina de acuerdo con el superávit creado previamente por cada subcoalición (o los elementos de dimensión que participaban antes) de manera recursiva. Para obtener más información, vea los artículos originales de John Harsanyi y Lloyd Shapley:
Shapley, Lloyd S. (1953). A value for n-person games. Contributions to the Theory of Games, 2(28), 307-317.
Harsanyi, John C. (1963). Un modelo de negociación simplificado para un juego cooperativo de n personas. International Economic Review 4(2), 194-220.

Ventana retroactiva

Una ventana retrospectiva es la cantidad de tiempo que una conversión debe devolverse en el tiempo para incluir los puntos de contacto. Si se establece un elemento de dimensión fuera de la ventana retrospectiva, el valor no se incluye en ningún cálculo de atribución.

  • 14 días: Looks retrocede hasta 14 días desde que ocurrió el Conversión.
  • 30 días: Looks retrocede hasta 30 días desde el momento en que ocurrió el Conversión.
  • 60 días: Looks hasta 60 días desde que ocurrió el Conversión.
  • 90 días: Looks retrocede hasta 90 días desde el momento en que ocurrió el Conversión.
  • Visita: Looks hasta el comienzo del visita donde ocurrió un Conversión.
  • Visitante (período de informe): Looks en todas las visitas hasta el primer día del mes del intervalo de fecha actual. Por ejemplo, si el intervalo de fecha del informe es del 15 al 30 de septiembre, el intervalo de fecha retrospectivo visitante incluye del 1 al 30 de septiembre. Si utiliza esta ventana retrospectiva, ocasionalmente puede ver que dimensión elementos se atribuyen a fechas fuera de su ventana de sistema de informes.
  • Tiempo personalizado: le permite establecer una ventana retrospectiva personalizada desde el momento en que se produjo un Conversión. Puede especificar el número de minutos, horas, días, semanas, meses o trimestres. Por ejemplo, si un Conversión ocurrió el 20 de febrero, una ventana retrospectiva de cinco días evaluaría todos los puntos de contacto dimensión del 15 al 20 de febrero en el modelo atribución.

Consulte VideoCheckedOut Columnas dinámicas para ver un vídeo de demostración.

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