Informe de rendimiento
El informe de rendimiento muestra cómo se desempeña tu agente de decisión en comparación con los grupos de control. Esta guía explica qué representa cada sección del informe, cómo se calculan las métricas y cómo interpretar los resultados.
Cómo se construye el informe
Tu informe de rendimiento se construye en capas, totalmente personalizado según tu caso de uso. Trabajando en colaboración con tu equipo:
- Braze define qué cuenta como una acción (como un envío, clic, compra o conversión).
- Braze define cómo medir esa acción diariamente (volumen, ingresos, personas únicas y similares).
- Braze define la métrica de negocio que deseas ver (como tasa de conversión o ingresos por usuario).
- Se aplican las reglas de tiempo y la segmentación.
- La pestaña Performance muestra los resultados.
Nada en el panel crea datos nuevos. Visualiza los resultados diarios almacenados en función de esas definiciones.
Rango de fechas y grupos de comparación
En la parte superior del panel, puedes elegir:
- Rango de fechas: El período de tiempo del informe.
- Grupos de comparación: Los grupos que se comparan (como Decisioning Studio frente a Business as Usual).
- Agregación: La configuración de agregación del gráfico (diaria, media móvil de 7 días o media móvil de 30 días).
- Segments: Cualquier Segment aplicado. Estos se configuran de forma personalizada con tu equipo de AI Decisioning Services.
- Eventos de la línea temporal: Si se superponen eventos configurados de la línea temporal en el gráfico para ayudarte a comprender cambios o eventos que podrían afectar el rendimiento.
Estas selecciones determinan qué días se incluyen, qué grupos se comparan, cómo se suaviza la línea de tendencia y qué población estás visualizando.
Cambiar la configuración de agregación (como la media móvil de 7 días) solo afecta la visualización del gráfico. No cambia los datos almacenados.
Si no puedes seleccionar una fecha reciente en el selector de fechas, es probable que esa fecha esté deshabilitada debido a retrasos configurados en los datos. Hay dos tipos de retrasos que pueden limitar la disponibilidad de fechas:
- Retrasos en la canalización de datos: El tiempo que tarda en ingerir y procesar los datos desde tu CDP hacia Decisioning Studio. Esto garantiza que los informes solo muestren datos completos y fiables.
- Retrasos en la activación de recomendaciones: El tiempo entre el momento en que el motor de Decisioning Studio predice una recomendación y el momento en que la activas en tus Campaigns. Los informes no incluirán días en los que las recomendaciones aún no se hayan activado.
Estos retrasos se configuran según tu caso de uso. Si necesitas comprender tu ventana de informes específica, contacta a tu AI Success Manager.
Tarjetas de indicadores clave de rendimiento
Las tarjetas de indicadores clave de rendimiento en el lado principal del informe muestran los indicadores clave de rendimiento configurados para tu caso de uso, como por ejemplo:
- LTV incremental / cliente
- Conversiones / cliente
- Cancelaciones de suscripción / cliente
Cada tarjeta representa el indicador clave de rendimiento calculado a lo largo de todo el rango de fechas seleccionado. Se trata de un valor del periodo completo, no de un promedio diario. Por ejemplo, si ves “LTV incremental / cliente = 3,192”, eso refleja el rendimiento a lo largo de toda la ventana seleccionada.
Gráfico de tendencias de KPI
Usa el gráfico para comprender las tendencias a lo largo del tiempo, los cambios en el rendimiento y los efectos de estacionalidad o temporización. Usa la tarjeta de KPI para comprender el impacto general en toda la ventana. El gráfico central muestra el mismo KPI que la tarjeta superior, pero calculado por día. Cada punto representa el valor del KPI de ese día. Si tienes seleccionada la media móvil de 7 días, cada punto refleja un promedio móvil, lo que suaviza la volatilidad diaria.
El gráfico y la tarjeta de KPI están diseñados para mostrar cosas diferentes. El gráfico muestra el rendimiento diario (“¿Cómo fue tu rendimiento cada día?”). La tarjeta de KPI muestra el rendimiento del periodo completo (“¿Cómo fue tu rendimiento en todo el periodo?”). Para métricas de tasa, responden a preguntas diferentes.
Considera el siguiente ejemplo con estas tasas de conversión:
- Día 1: 10 conversiones de 100 clientes = 10 %
- Día 2: 2 conversiones de 10 clientes = 20 %
El gráfico muestra ambos. La tarjeta de KPI recalcula combinando ambos días (12 conversiones / 110 clientes = 10,9 %), no un promedio de 10 % y 20 %.
Gráfico de mejora
El gráfico de mejora muestra la diferencia porcentual entre tus grupos de comparación. Se calcula como: (Grupo primario - Grupo de comparación) / Grupo de comparación. Esto se calcula de forma dinámica en función de los valores del gráfico de indicadores clave de rendimiento.
La mejora no se almacena. Se calcula a partir de los resultados de los indicadores clave de rendimiento. Si la mejora cambia, es porque el indicador clave de rendimiento subyacente cambió.
Tabla de datos agregados
La tabla en la parte inferior del informe muestra los totales brutos del rango de fechas seleccionado, como por ejemplo:
- LTV incremental total
- Total de clientes
- Valor derivado del indicador clave de rendimiento
Esta sección refuerza la relación entre las diferentes vistas:
- La tarjeta de indicador clave de rendimiento es un cálculo a nivel de ventana.
- El gráfico es un cálculo diario.
- La tabla muestra los totales subyacentes que impulsan el indicador clave de rendimiento.
Árbol de factores
El árbol de factores desglosa un indicador clave de rendimiento en sus factores componentes. Por ejemplo, LTV incremental / cliente puede desglosarse en:
- Conversiones / cliente
- Ingresos por conversión
Los árboles de factores utilizan las mismas definiciones de indicadores clave de rendimiento que el resto del panel y no introducen cálculos nuevos. Ayudan a explicar qué está impulsando el rendimiento. Si cambia la definición de un indicador clave de rendimiento, los gráficos, las tarjetas, el uplift y los árboles de factores se actualizan de forma conjunta.
Preguntas frecuentes
¿Cómo funcionan los segmentos?
Los segmentos te permiten desglosar el rendimiento por grupos definidos, como niveles de participación, características de los clientes, tipo de dispositivo u otras características configuradas.
La pertenencia a un segmento se configura de forma personalizada para tu caso de uso y se calcula diariamente. Esto significa que el segmento pasado de un cliente refleja quién era ese día. Si su comportamiento cambia posteriormente, los días históricos permanecen sin cambios. Esto preserva la precisión histórica y evita que los informes cambien retroactivamente.
¿El informe de rendimiento para agentes Go versus Pro difiere?
Los indicadores clave de rendimiento para los casos de uso de Go se establecen automáticamente y están estandarizados, ya que todos los casos de uso de Go tienen la misma métrica objetivo: clics únicos.
¿Por qué no puedo seleccionar ciertas fechas recientes?
Es posible que el selector de fechas no permita seleccionar los días más recientes. Esto es intencional. Los informes pueden aplicar las siguientes restricciones para evitar que aparezcan datos incompletos o inestables:
- Retrasos en la canalización de datos: configurados para tener en cuenta el tiempo que lleva ingerir y procesar datos de tu CDP. Esto garantiza que todos los datos de un día determinado estén completos antes de que ese día aparezca en los informes.
- Retrasos en la activación de recomendaciones: configurados para tener en cuenta el desfase entre el momento en que se generan las recomendaciones y el momento en que se activan en tus campañas. Los días en los que las recomendaciones aún no se han activado no aparecerán en los informes.
- Fechas excluidas explícitamente: fechas que has excluido manualmente en la configuración de informes.
Si necesitas más información sobre tu ventana de informes específica o las reglas de disponibilidad de datos, contacta a tu AI Success Manager.
¿Cuál es la diferencia entre indicadores clave de rendimiento de “volumen” y de “tasa”?
Los indicadores clave de rendimiento generalmente se dividen en dos categorías:
- Métricas de volumen (como conversiones totales, ingresos totales o clics totales) responden: “¿Cuánto ocurrió?”
- Métricas de tasa (como tasa de conversión, ingresos por usuario o tasa de click-through) responden: “¿Con qué eficiencia ocurrió?”
Volumen y tasa cuentan historias diferentes. Una campaña puede generar un mayor volumen pero menor eficiencia, o viceversa. Al interpretar los resultados, siempre confirma qué tipo de indicador clave de rendimiento estás analizando.
¿Qué significa “único” (o “distinto”)?
Cuando una métrica se define como “única”, los individuos se deduplican utilizando un identificador específico (generalmente el cliente). Cada persona se cuenta una vez por día.
“Único por día” es diferente de “único en todo el rango de fechas”. Si ves conteos diarios de únicos sumados a lo largo de varios días, el mismo individuo puede aparecer más de una vez (una vez por día en que participó). Esto es intencional.
Si necesitas entender cómo se definió la unicidad en tu configuración, contacta a tu AI Success Manager.
¿Por qué este informe podría diferir de otro sistema?
Si tu informe de rendimiento no coincide con otro panel (como un ESP, una herramienta de análisis o un informe interno de BI), no necesariamente significa que algo esté mal. Diferentes sistemas a menudo aplican definiciones y reglas diferentes. Las razones comunes incluyen:
- Reglas de atribución: algunas métricas aplican lógica de atribución, lo que significa que solo se cuenta la actividad que cumple con criterios definidos. Si otro sistema cuenta toda la actividad sin lógica de atribución, los totales pueden diferir.
- Filtrado de participación de máquinas y bots: la participación conocida generada por máquinas o bots (como escaneos de seguridad automatizados o clics no humanos) se filtra para garantizar que el rendimiento refleje el comportamiento humano real. Algunas plataformas incluyen estas interacciones en sus totales.
- Diferentes definiciones de “único”: en este informe, la unicidad se aplica generalmente por día. Otro sistema puede calcular la unicidad a lo largo de toda una ventana de campaña. Esas son preguntas de negocio diferentes y producen números diferentes.
- Rango de fechas y reglas de disponibilidad de datos: los informes pueden aplicar retrasos de activación, retrasos de disponibilidad de datos o fechas excluidas. Otro sistema puede incluir datos muy recientes o incompletos, creando discrepancias temporales.
- Diferencias entre volumen y tasa: un sistema puede mostrar el volumen total (como conversiones totales), mientras que otro muestra una tasa (como conversiones por cliente). Siempre confirma que estás comparando el mismo tipo de métrica.
¿Por qué el número en el gráfico no coincide con la tarjeta de resumen?
El gráfico y la tarjeta de resumen responden a preguntas diferentes:
- Gráfico: muestra el rendimiento diario. Cada punto refleja el indicador clave de rendimiento calculado para ese día individual.
- Tarjeta de resumen: muestra el rendimiento del período completo. Recalcula el indicador clave de rendimiento en todo el rango de fechas seleccionado.
Usa el gráfico para entender la volatilidad día a día, los efectos de temporalidad y los cambios de rendimiento a lo largo del tiempo. Usa la tarjeta de resumen para entender el impacto general en todo el período.
Considera este ejemplo con la siguiente tasa de conversión:
- Día 1: 10 conversiones de 100 clientes = 10%
- Día 2: 2 conversiones de 10 clientes = 20%
El gráfico muestra 10% en el Día 1 y 20% en el Día 2. La tarjeta de resumen calcula el rendimiento en ambos días combinados: 12 conversiones totales de 110 clientes = 10,9%. No promedia 10% y 20%.
¿Cuál es el enfoque recomendado para conteos “únicos”?
Al medir el comportamiento único (como usuarios que hicieron clic o que convirtieron de forma única), la unicidad se aplica por día. Por ejemplo:
- Día 1: clientes que hicieron clic: A, B, C = 3 únicos
- Día 2: clientes que hicieron clic: B, C, D = 3 únicos
El gráfico muestra 3 en el Día 1 y 3 en el Día 2. En ambos días, puedes ver 3 + 3 = 6. Los clientes B y C se cuentan una vez por día, lo cual es intencional.
Esta configuración responde: “¿Cuántas participaciones únicas de clientes ocurrieron a lo largo de los días?” No responde: “¿Cuántos clientes individuales participaron al menos una vez en todo el período?”
Si tu objetivo es la unicidad a nivel de ventana (individuos únicos en toda la campaña o el trimestre), ese es un enfoque de modelado diferente. Contacta a tu AI Success Manager para obtener orientación sobre cómo diseñarlo.