Reseñas de Google a Power BI

Doce sedes, doce reputaciones, y un solo número en el informe del consejo que no describe ninguna de ellas. En el feed de Reviewflowz, Locations es su propio conjunto de entidades: una fila por sede con nombre, dirección, ciudad, país, categoría principal y latitud y longitud. Power BI la carga como tabla de dimensión y la trata como tal.

Así que la clasificación deja de ser una tarea mensual. Coloque Location en el eje, la valoración media en el valor, ordene de forma descendente, y el ranking que su responsable de operaciones montaba a mano se redibuja solo en cada actualización. Nadie lo rehace, así que nadie se lo salta en un mes cargado.

Al ser una dimensión real, hace más que clasificar. Valoración media por ciudad, por categoría o sobre un mapa, ya que las coordenadas son columnas y no algo que hay que geocodificar después. Esa es la diferencia entre una lista de sedes y un modelo de sedes.

La fila de la reseña también lleva el nombre de la sede, así que el primer gráfico no necesita ninguna combinación. La combinación es lo que le da el resto: la dirección, la categoría, las coordenadas.

Una media histórica es cuatro años de buena voluntad que gana por goleada a tres meses malos. Una sede puede caer de 4,6 a 3,6 en sus reseñas recientes mientras su cifra histórica se mueve de 4,5 a 4,3, y para cuando el número histórico cambia lo suficiente como para discutirlo, el gerente que podría haberlo arreglado ya se ha ido.

Una media móvil es una medida, no un proyecto. CALCULATE, DATESINPERIOD, noventa días, sobre una tabla normal. Ponga Location en la leyenda y tendrá una línea por sede en un solo gráfico, y la sede que se despega de las demás se ve desde el otro lado de la sala.

La alerta pasa entonces a ser cosa de Power BI. Fije un umbral sobre la medida móvil, anclelo a un panel, y la sede que lo cruce lo dice en lugar de esperar a que la descubran en la revisión trimestral.

El motivo suele estar en las etiquetas, que llegan ya rellenas. Reviewflowz lee cada reseña en cuanto llega y la clasifica según los temas que sus clientes plantean de verdad, así que ver «tiempo de espera» en cuarenta de las últimas sesenta reseñas de una sede es una columna que puede graficar, no una corazonada de alguien en una reunión.

Power BI se actualiza con su propio calendario. Apúntelo al feed, fije la frecuencia, y la página que el equipo directivo abre el lunes por la mañana está al día porque nadie tuvo que exportar nada el domingo por la noche.

La actualización incremental también funciona. La fecha de la reseña es un datetimeoffset real por el que el feed puede filtrar, que es justo lo que Power Query pliega en una ventana RangeStart y RangeEnd, así que la primera carga trae su historial y cada actualización posterior extrae una ventana en lugar de todo el conjunto.

Una eliminación es una fila, no un silencio. El feed lleva un flujo de cambios de inserciones, actualizaciones y eliminaciones, así que un cliente que sube una reseña de una estrella después de que su gerente le llamara, y una reseña que Google retira, llegan ambas al modelo como eventos. El informe nunca se desvía en silencio de la ficha.

El historial llega con la primera carga. Conectar una ficha de Google Business Profile trae consigo su historial de reseñas, así que la línea de tendencia de cada sede está completa desde la primera actualización, en lugar de irse llenando durante el trimestre siguiente.