Las integraciones con data warehouses están disponibles como complemento premium para nuestros módulos Web Experimentation y Feature Experimentation. Para obtener más información, póngase en contacto con su Customer Success Manager.
- Permite definir y actualizar regularmente objetivos específicos basados en datos, simplificando el proceso de toma de decisiones y garantizando que las campañas se alineen con los objetivos.
- Aproveche las métricas de BigQuery como indicadores clave de rendimiento, proporcionando una visión completa del rendimiento de las campañas.

- Haga clic en Configure > Goals.

- Haga clic en New Goal.
- En la ventana emergente, proporcione los siguientes detalles:
- Name: Dé a su objetivo un nombre descriptivo para identificar su propósito.
- Type: Para el campo Type, seleccione Data Warehouse Tracking.
- Data Warehouse: Elija BigQuery para el campo Data warehouse.
- Project: Seleccione el proyecto de entre las opciones disponibles. Solo se listan los proyectos con BigQuery activado.
- Haga clic en Next para continuar.

- En la siguiente ventana, debe proporcionar detalles adicionales para completar la configuración del objetivo:
- Frequency: Defina con qué frecuencia quiere que Kameleoon actualice los datos del objetivo.
- BigQuery project ID: Introduzca su ID de proyecto de BigQuery para dirigir los datos a la ubicación correcta.
- Region: Seleccione la región apropiada de la lista proporcionada.
- Query: Defina la consulta SQL para recuperar los datos necesarios de BigQuery.
- Haga clic en Validate para guardar la configuración de su objetivo.
Formato de la consulta
La consulta debe seguir un formato específico:SELECT visitor_id, conversion_timestamp FROM your_events_table
Donde visitor_id es la columna que representa el ID único de sus visitantes y conversion_timestamp es una columna que representa el momento exacto en que se produjo la conversión. En BigQuery, la columna conversion_timestamp debe ser una columna de tipo Timestamp.
Si quiere asociar un ingreso a cada conversión, la consulta debe seguir un formato alternativo:
SELECT visitor_id, conversion_timestamp, revenue FROM your_events_table
Donde revenue es una columna que contiene los ingresos de cada conversión.
Para consultas más complejas, puede ajustarse a este formato formulando una subconsulta así:
WITH adicional que filtra por marcas de tiempo. Tenga en cuenta que aunque las conversiones se recopilan cada hora, solo se fusionan en los resultados de su experimento una vez al día.
Ejecutar su consulta antes de la ingesta
Antes de guardar su ingestion task, puede probar su consulta directamente en Kameleoon. Las pruebas le permiten:- Verificar la conexión en tiempo real.
- Confirmar que sus credenciales y derechos de acceso son correctos, lo que ayuda a detectar problemas de inmediato, sin tener que esperar a la primera importación de datos.
- Validar la estructura y accesibilidad de sus datos.
