Avaliações do Trustpilot no Power BI
O Reviewflowz publica um feed OData v4 e o conector OData nativo do Power BI o lê. Cole uma URL e as suas avaliações do Trustpilot chegam como uma tabela comum, na mesma página que o volume de pedidos que elas explicam. Não há nada para instalar.
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Trustpilot reviews
Power BI
- 1 Get data Home ribbon
- 2 OData feed Built in, already there
- 3 Paste The URL below
https://app.reviewflowz.com /api/odata/v1/accounts/4821/
- User name
- bi_9f4c2ad7e10b
- Password
- left blank
Nothing to install. OData is a format Power BI has read for years, so its built-in connector does the work.
Avaliações ao lado do número que elas explicam
O volume do Trustpilot acompanha o volume de pedidos. Mais pedidos, mais convites, mais avaliações. O que significa que a sua contagem de avaliações e os seus números operacionais são duas visões da mesma semana, e mantê-los em duas ferramentas é o motivo de ninguém perceber quando eles divergem.
Coloque-os numa página só e a contagem bruta deixa de ser a métrica. Uma estrela a cada mil pedidos é a métrica. Uma boa semana produz mais uma estrela em termos absolutos e ninguém deveria ser acordado por isso; a proporção se mantém estável numa boa semana e se move no momento em que algo operacional quebra.
É uma medida só. Uma contagem de avaliações do Trustpilot com nota 1, dividida por pedidos, vezes mil. As duas tabelas já estão no modelo, então o DAX é um DIVIDE e o alarme é um cartão com formatação condicional.
O varejista no visual roda cerca de 8.400 pedidos por dia e recebe cerca de 310 avaliações do Trustpilot por dia. No dia 2 de setembro, essa proporção foi de 0,9 para 3,4 enquanto a contagem bruta ainda parecia um dia comum e movimentado. A transportadora tinha perdido janelas de entrega numa região desde a segunda-feira.
Trustpilot reviews 48,200 rows
Power BI
Orders and Trustpilot reviews, daily
Invitations go out against orders, so the two series move together.
One-stars per 1,000 orders
3.4 against 0.9 normal
A busy week raises the count of one-stars. It does not raise the ratio. That is what makes this the alarm, and it is one measure: a count divided by orders.
Seis tabelas, com nomes do jeito que o seu relatório vai se ligar a elas
Cole a URL do feed e o navegador do Power BI lista seis tabelas: Reviews, ReviewProfiles, Locations, RatingsHistory, ReviewSummary e ReviewChanges. Marque o que quiser e carregue. Os nomes estão em PascalCase e são estáveis, porque um relatório salvo se liga a eles.
Reviews é uma linha por avaliação do Trustpilot: Rating, ReviewDate, Title, o texto completo, ReviewerName, LocationName, Language, Tags e o link de volta. Tipado, não em texto solto. Rating é um número que você pode tirar a média e ReviewDate é um datetimeoffset de verdade, que é o que faz a atualização incremental funcionar.
RatingsHistory e ReviewSummary entregam a nota ao longo do tempo já calculada. Se tudo que você precisa é uma linha de tendência e uma média mensal, isso são duas tabelas pequenas em vez de agregar cinquenta mil linhas.
As tags chegam já preenchidas. O Reviewflowz lê cada avaliação no idioma em que foi escrita, então uma estrela em francês sobre uma entrega atrasada e uma em holandês caem na mesma tag.
Trustpilot reviews
Navigator
Display Options
Six tables from the Reviewflowz OData feed. Tick what you need and load.
- Rating Edm.Double
- ReviewDate Edm.DateTimeOffset
- Title Edm.String
- Overall Edm.String
- LocationName Edm.String
- Language Edm.String
- Tags Edm.String
- ReviewProfiles The profiles you connected.
- Locations So a review joins to a site.
- RatingsHistory The rating over time, computed.
- ReviewSummary Counts and averages per period.
- ReviewChanges Inserts, updates and deletes.
The names are stable, because a saved report binds to them.
O TrustScore dá peso à recência, então construa a janela
O Trustpilot não publica uma média vitalícia. O TrustScore dá muito mais peso às avaliações recentes, e é por isso que um mês ruim custa mais do que um ano ruim antigo e por que o número no seu perfil pode cair enquanto a sua média histórica quase não se mexe.
Então modele a janela, não a vida inteira. Uma média móvel de noventa dias é um CALCULATE, um AVERAGE sobre Rating e um DATESINPERIOD sobre ReviewDate. Quatro linhas de DAX comum sobre uma tabela comum. É uma medida, não um pedido de recurso, e ninguém precisa esperar um fornecedor lançá-la.
Coloque as duas séries num só gráfico e a diferença fala por si. A média histórica do varejista está em 4,4 e está lá há dois anos. A nota móvel de noventa dias dele é 3,9. O número histórico é o que vira captura de tela na apresentação do conselho, e é o que está escondendo o trimestre.
Depois a mesma janela corta. Noventa dias móveis por região, por unidade, por tag, sobre a mesma medida e a mesma tabela, porque cortar é para isso que serve um modelo semântico.
Trustpilot reviews
Power BI
48,200 rows, arriving over the Reviewflowz OData feed.
Average rating: rolling 90 days against lifetime
Rating (rolling 90d) =
CALCULATE(
AVERAGE( Reviews[Rating] ),
DATESINPERIOD( Reviews[ReviewDate],
MAX( Reviews[ReviewDate] ), -90, DAY ) )A lifetime average hides the month that is actually costing you, and the TrustScore does not average that way either.
Um volume previsível é o que faz um desvio significar algo
A maioria das avaliações do Trustpilot chega porque alguém foi convidado a deixar uma, e os convites saem contra pedidos. Isso torna a contagem diária uma função de um número que você já prevê, o que é incomum: na maioria das plataformas de avaliação, o volume é clima.
Uma série previsível tem uma linha de base, e uma linha de base é o que transforma um pico num sinal. Trezentas e dez avaliações por dia não é interessante. Quatrocentas e setenta numa quarta-feira, contra uma faixa que você consegue desenhar, é uma ligação para a operação antes de a fila de suporte terminar de encher.
Esse é um gráfico que qualquer um constrói uma vez e nunca mais precisa tocar: contagem diária de avaliações, uma faixa esperada atrás dela, e os dias que fogem da faixa coloridos. Ele fica na página ao lado dos pedidos e é lido do mesmo jeito que um gráfico de estoque é lido.
Também funciona ao contrário. Um volume abaixo da faixa não é boa notícia, geralmente é o fluxo de convites tendo quebrado em silêncio, e um painel que só observa avaliações ruins nunca vai contar isso.
Trustpilot reviews Reviewflowz OData feed
Power BI
Trustpilot reviews per day against expected
Expected is that day’s orders at your usual invitation rate, plus or minus 12 percent.
470 on Wednesday 2 September, against 333 expected
About 3.7 percent of these orders leave a review, week in and week out. That is what makes the band an expectation rather than a guess.
Uma exclusão é uma linha, não um silêncio
As avaliações do Trustpilot são editadas, e são sinalizadas e removidas. Um feed que só entrega o estado atual faz as duas coisas parecerem que nunca aconteceram, e o seu relatório diverge em silêncio do perfil que ele diz descrever.
O feed traz um fluxo de mudanças. ReviewChanges é inserções, atualizações e exclusões como linhas, então uma estrela que um cliente elevou para quatro depois que você corrigiu a entrega, e uma estrela que o Trustpilot removeu por recurso, chegam as duas ao modelo como eventos com um horário marcado.
No Trustpilot isso importa mais do que na maioria dos lugares. Sinalizar faz parte de como a plataforma funciona, a avaliação fica pública o tempo todo em que está sob análise, e quantas das suas são removidas é, em si, um número que vale a pena observar, não um buraco num gráfico.
A atualização incremental funciona pelo mesmo motivo. ReviewDate é um datetimeoffset de verdade sobre o qual o feed pode filtrar, então o Power Query dobra uma janela de RangeStart e RangeEnd direto na requisição. A primeira carga traz o seu histórico, depois o conjunto de dados puxa a janela em vez do mundo inteiro.
Trustpilot reviews
Power BI
ReviewChanges, every edit and takedown as a row
- Insert 2 Sep 09:14 1 star “Delivery window came and went twice.”
- Insert 2 Sep 11:02 2 star “Third missed slot from the same courier.”
- Update 4 Sep 16:40 1 → 4 star “Delivery window came and went twice.” Reviewer edited after the fix
- Delete 5 Sep 08:27 1 star “Courier left it with the wrong building.” Removed by Trustpilot on appeal
Incremental refresh
$filter=ReviewDate ge {RangeStart} and ReviewDate le {RangeEnd} ReviewDate is a real Edm.DateTimeOffset, so Power Query folds the window straight into the request.
Ela se junta ao que você já modela
Assim que Reviews é uma tabela no seu modelo semântico, ela se comporta como qualquer outra tabela nele. Relacione-a com a sua tabela de datas e a sua dimensão de região e o volume de avaliações do Trustpilot fica ao lado de churn, tickets e receita numa única página, no workspace que a liderança já abre.
É isso que um painel dentro de uma ferramenta de avaliações nunca consegue fazer. Aquele painel só conhece as suas avaliações e mais nada, então toda pergunta que cruza a fronteira vira uma exportação, um VLOOKUP e uma discussão sobre qual arquivo está atualizado.
A segurança em nível de linha continua valendo, porque o modelo é seu. Um gerente regional que abre o relatório vê os pedidos da própria região e as avaliações do Trustpilot da própria região, sob as regras que você já escreveu, sem um segundo sistema de permissões para manter alinhado com o primeiro.
A conexão é um único token que você cria dentro do Reviewflowz e revoga dentro do Reviewflowz. Ele vai no campo de nome de usuário com a senha em branco, carrega o acesso de quem o criou, e quando a agência que constrói o seu painel terminar, você revoga o token e o relatório dela para de atualizar naquela mesma tarde.
Model view Your workspace Reviews 48,200 rows - ReviewDate
- Rating
- LocationName
- Language
- Tags
- Title
Loaded from the Reviewflowz OData feed
- Date
- Month
- Week
on ReviewDate
- OrderDate
- Region
- Revenue
on Region
- CreatedAt
- Region
- Queue
on Region
- Security
- Your RLS roles, unchanged
- Connection
- One token, revocable
- New tables
- One. The rest were already here
Coloque as avaliações do Trustpilot na página que a empresa já lê
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Como as avaliações do Trustpilot realmente entram no Power BI?
Por um feed OData v4 que o Reviewflowz publica. Você cria uma conexão no Reviewflowz e copia a URL do feed, depois no Power BI escolhe Get data, OData feed, e a cola. Autentique com o token como nome de usuário e senha em branco. O navegador lista as tabelas e você carrega as que quiser. Não há nada para instalar: OData é um formato que o Power BI lê há anos, então o conector nativo dele faz o trabalho.
Quais tabelas e colunas chegam?
Seis: Reviews, ReviewProfiles, Locations, RatingsHistory, ReviewSummary e ReviewChanges. Reviews é uma linha por avaliação do Trustpilot com a nota, a data da avaliação, o título, o texto completo, o nome de quem avaliou, a unidade, o idioma, as tags e o link. RatingsHistory e ReviewSummary entregam a nota ao longo do tempo sem você precisar calculá-la, e ReviewChanges é o fluxo de inserções, atualizações e exclusões.
O relatório se atualiza sozinho?
Sim. A atualização agendada do Power BI puxa do feed na frequência que você definir. A atualização incremental também funciona, porque a data da avaliação é um datetimeoffset sobre o qual o feed pode filtrar, que é exatamente o que o Power Query dobra numa janela de RangeStart e RangeEnd. A primeira carga traz o seu histórico do Trustpilot, depois o conjunto de dados puxa a janela.
O que acontece quando uma avaliação do Trustpilot é removida?
Ela chega como uma linha de exclusão em ReviewChanges, com um horário marcado. É essa a diferença entre um fluxo de mudanças e uma fotografia do momento: uma avaliação sinalizada e removida é um evento no seu modelo em vez de uma linha que simplesmente para de aparecer em silêncio. As edições chegam do mesmo jeito, então uma estrela elevada para quatro depois que você corrigiu o problema fica visível como uma mudança.
Posso colocar o volume de avaliações do Trustpilot ao lado do nosso volume de pedidos?
Sim, e é por isso que vale a pena fazer isso. As avaliações chegam como uma tabela no seu próprio modelo semântico, então você as relaciona com a sua tabela de datas e a sua dimensão de região como qualquer outra coisa. Uma estrela a cada mil pedidos vira então um DIVIDE entre duas tabelas que você já tem. O Reviewflowz não fornece os pedidos: eles são seus, já no modelo.
A nossa segurança em nível de linha continua funcionando?
Sim. O modelo é seu, então as suas funções de RLS já existentes se aplicam às tabelas de avaliação do mesmo jeito que se aplicam a tudo o mais. Separadamente, o token do feed carrega o acesso do usuário do Reviewflowz que o criou, então alguém restrito a um subconjunto de perfis não consegue gerar um token que exponha o resto.
Qual plano inclui o feed de BI?
O feed de BI é um recurso Premium e não faz parte do teste grátis, então planeje isso em vez de descobrir no terceiro dia. Tudo o mais funciona do jeito que o teste sugere: você conecta o seu perfil do Trustpilot sozinho e vê as suas avaliações em minutos.
Preciso de uma demo para começar?
Não. Você conecta o seu perfil do Trustpilot e cria a conexão de BI sozinho, em menos de cinco minutos. Se tiver dificuldade, o suporte é feito por quem constrói o produto.