Praktijkverslag: Waar begin je met datagebruik? Looker Studio & BigQuery zonder perfectie na te streven

Het is al even geleden. In mijn vorige artikel vertelde ik over het bijwonen van een evenement over datagebruik en het behalen van een certificaat. Dit keer schrijf ik over het maken van een dashboard in Looker Studio.

Ik vond het in het begin wat intimiderend, maar toen ik de cijfers eenmaal in grafieken zette, ontstonden er vanzelf nieuwe vragen en interesses. Waarom zie je deze trend? Welke data heb je nodig om dieper te graven? Door te experimenteren raakte ik er al snel helemaal in verdiept, en dat was echt leuk om te doen.

Toch is het eerste begin eerlijk gezegd vaak best lastig. Daarom wil ik in dit artikel een aantal lichte dashboardtoepassingen delen die wij bij Liberogic gebruiken, als inspiratie voor iedereen die datagebruik te hoog gegrepen vindt.

Als dit artikel je helpt om te denken dat het allemaal niet zo ingewikkeld hoeft te zijn en dat je het zelf ook eens kunt proberen, dan ben ik blij. Hoe meer mensen er met plezier mee aan de slag gaan, hoe beter.

Wat is Looker Studio eigenlijk?

Misschien kent u het al, maar Looker Studio is een BI-tool van Google.

Het stelt je in staat om gegevens uit verschillende Google-beheerschermen, zoals Google Analytics, Google Ads en Google Search Console, samen te brengen in één dashboard.

Met drag-and-drop bewerkingen kun je rapporten samenstellen, en dankzij de aanpasbaarheid wordt het door iedereen gebruikt, van beginners tot experts.

Het is gratis te gebruiken, dus probeer het gerust uit als dit artikel je interesse heeft gewekt.

https://lookerstudio.google.com/overview

Het ideaal is een plek waar je alles in één oogopslag ziet

We volgen de bezoekersontwikkeling van de site over weekbasis, maandbasis en jaarbasis, en gaan daarnaast dieper in met gespecialiseerde rapporten per domein, zoals "Evenementrapporten", "Zoekrapporten" en "Verkeersrapporten".

Op die manier is ons doel om van het overzicht tot de diepgaande analyse alles naadloos binnen Looker Studio te kunnen doen.

Dat klinkt misschien wat sierlijk, maar in de praktijk is het vooral veel "uitproberen".

Achter de schermen van het bouwen van dashboards

We zijn begonnen met het overzichtelijke en gangbare: het samenvatten van weekrapporten en maandrapporten.

In principe bouwen we dashboards door datatabellen zoals die van GA4 te koppelen.

• Weekrapport

  Gebruikt om de vroege prestaties van pas gepubliceerde artikelen te volgen en trendzoekwoorden van de afgelopen week te bekijken, zodat de groei ten opzichte van vorige week en recente veranderingen duidelijk zijn.

• Maand- en jaarrapporten

  Aan de hand van trendgrafieken van de afgelopen zes maanden en vergelijkingen met het voorgaande jaar wordt de algehele groei van de site gecontroleerd. Het wordt gebruikt als vast meetpunt om de gezondheid van de site op middellange tot lange termijn te evalueren, bijvoorbeeld aan de hand van veranderingen in apparaatverdeling en het aandeel nieuwe versus terugkerende bezoekers.

Alle rapporten maken gebruik van de uitgebreide visualisaties van Looker Studio, zodat de situatie intuïtief te begrijpen is.

Hieronder vindt u een beknopt overzicht van hoe we ze gebruiken.

1. Gebruik van scorecards en grafieken

Belangrijke indicatoren worden groot weergegeven met scorecards, en door vergelijkingswaarden naast elkaar te tonen, vallen afwijkingen direct op.

Het verloop van het bezoekersaantal wordt samengevat in een lijndiagram of een periodegrafiek, zodat de ontwikkeling visueel gevolgd kan worden.

② Veelzijdige visualisatie

Met cirkeldiagrammen en andere grafieken visualiseren we de verhouding tussen apparaten en tussen nieuwe en terugkerende bezoekers. Verschuivingen in aandelen zijn in één oogopslag zichtbaar, iets wat met losse cijferreeksen lastig te bevatten is.

③ Gedetailleerde datatabellen

We stellen ook lijsten samen die alleen de gegevens bevatten die wij willen zien, zoals de betrokkenheidstijd per paginapad.

Nu de basisrapportages op orde zijn, zijn we ook aan de slag gegaan met een koppeling met BigQuery, om dieper te kunnen analyseren.

Zo hebben we bijvoorbeeld de navigatie binnen de site in beeld gebracht, iets wat met de standaardfuncties lastig uit te drukken was.

Door de gegevens in BigQuery te structureren en ze door te sluizen naar een sankeydiagram in Looker Studio, krijgen we nu direct inzicht in hoe bezoekers zich door de site bewegen.

We zijn er momenteel mee bezig de pipeline in te richten, zodat deze de query automatisch uitvoert en er altijd de meest recente gegevens in worden weergegeven.

De visualisaties zijn nog niet zo overzichtelijk als het GA4-scherm, dus ook hier zijn we nog volop aan het bijstellen.

Daarnaast volgen we met behulp van "data-integratie", waarbij verschillende datatabellen aan elkaar worden gekoppeld, de wijzigingen in de gemiddelde zoekposities per zoekwoord, en maken we bijvoorbeeld een TOP 10 van populaire onderwerpen per land...

Omdat we vooral enthousiast zijn over wat we allemaal te weten kunnen komen en er daardoor van alles in proberen te stoppen, hebben we eerlijk gezegd moeite om het dashboard overzichtelijk te houden.

Toch wordt dit dashboard actief gebruikt in ons wekelijkse vaste overleg.

Voor Liberogic, dat veel waarde hecht aan contentproductie, is de "TOP 10 populaire artikelen" een bijzonder interessant onderdeel.

Wanneer je ziet in de cijfers dat een artikel dat je zelf hebt geschreven goed gelezen wordt, is dat natuurlijk gewoon fijn. Ook is het erg leuk om te zien dat er per land verschillende onderwerpen opvallen, zoals: "In Japan valt het wat tegen, maar in het buitenland wordt het erg veel gelezen."

Conclusie

Hoewel de nauwkeurigheid nog volop wordt verfijnd, hechten we op dit moment vooral waarde aan het idee om "met data te spelen en zo nieuwe inzichten op het spoor te komen, zonder meteen het perfecte antwoord na te streven".

In plaats van gespannen met cijfers te worstelen, open je het dashboard met een ontspannen gevoel: "Hoe zien de resultaten van deze week eruit?"

Ook zo'n lichte manier van werken is een volwaardige vorm van "datagebruik".

* De data die we gebruiken, wordt in overeenstemming met ons privacybeleid verwerkt als geaggregeerde statistische informatie, met behulp van IDs waarmee geen individuen kunnen worden geïdentificeerd.