Calcula la anticipación de compra en Looker Studio con GA4

Para muchos negocios, comprender la anticipación con la que los usuarios realizan compras es clave para analizar su comportamiento y planificación. Este conocimiento resulta especialmente valioso en sectores como el de los eventos, hotelería, servicios, restauración… donde prever las decisiones de los clientes puede marcar la diferencia en la planificación estratégica y la optimización de recursos.

En este artículo, os enseñaré a calcular este valor usando Looker Studio con un campo que mide la diferencia en días entre la fecha de compra y la fecha de sesión. Así que para eso, será imprescindible tener un parámetro de evento configurado que nos indique la fecha de la sesión/reserva. 

*Vamos a suponer que el parámetro de fecha de la sesión/reserva se llama fecha_sesion.

Paso 1: Asegúrate de que tus datos están en formato de fecha

Antes de empezar, necesitas confirmar que ambos campos de fechas (la fecha de compra y la fecha de la sesión/reserva) están configurados correctamente como tipo "Fecha".

Para verificar:

  1. Ve a la configuración de tus datos en Looker Studio.
  2. Confirma que los campos Date (fecha de compra) y el parámetro de fecha de la sesión/reserva estén configurados como Fecha.
  3. Si alguno de los campos aparece como texto o en un formato diferente, cambia su tipo de datos a Fecha. Si uno de los campos está en formato de texto (como "dd/MM/yy"), puedes convertirlo a fecha utilizando la función PARSE_DATE. Para esto, crea un nuevo campo calculado con la siguiente fórmula:

PARSE_DATE("%d/%m/%y",fecha_sesion)

Este paso transformará el campo fecha_sesion en un valor reconocible como fecha. 

Para más detalles sobre cómo interpretar y manipular campos de fecha en Looker Studio, puedes consultar la documentación oficial de Google sobre funciones de fecha en Looker Studio.

Paso 2: Calcula la Anticipación en Días

Una vez que ambos campos están correctamente configurados como fechas, puedes calcular la anticipación en días entre la fecha de compra y la fecha de sesión.

Para hacerlo, sigue estos pasos:

  1. Agrega un nuevo campo calculado haciendo clic en “Add a Field” o “Agregar campo”.
  2. Nombra el campo, por ejemplo, "Días de Anticipación".

Ingresa la siguiente fórmula para calcular la diferencia en días:
DATE_DIFF(PARSE_DATE("%d/%m/%y", fecha_sesion), Date)

Hay que tener en cuenta que en esta fórmula Date representa la fecha de compra y fecha_sesion es la fecha de sesión o el día para el cual el usuario ha realizado la compra.

Paso 3: Interpretación de los resultados

Si todo ha ido correctamente, el valor resultante en el campo "Días de Anticipación" nos muestra cuántos días antes de la fecha de sesión el usuario realizó la compra:

  • 0 significa que el usuario compró para el mismo día.
  • 1 indica que la compra fue para el día siguiente.
  • 2 o más valores positivos indican que el usuario compró con varios días de anticipación.

Con este campo calculado podremos crear tablas o gráficos en Looker Studio para analizar los patrones de los usuarios y extraer insights interesantes.

Preguntas frecuentes sobre el cálculo de anticipación en Looker Studio

¿Qué es la anticipación de compra y por qué es importante analizarla?

La anticipación de compra es el número de días que pasan entre la fecha en la que el usuario realiza la compra y la fecha del evento o servicio adquirido. Analizarla permite detectar patrones de comportamiento, optimizar campañas, ajustar precios dinámicos y planificar mejor la demanda en sectores como hotelería, eventos o restauración.

¿Qué hacer si mis fechas aparecen como texto y Looker Studio no las reconoce?

En ese caso, debes convertir el texto en un formato de fecha válido usando la función PARSE_DATE. Por ejemplo:
PARSE_DATE("%d/%m/%y", fecha_sesion)
Esto permite que Looker Studio interprete el campo como fecha y puedas aplicar operaciones como DATE_DIFF.

¿Puedo visualizar los días de anticipación en gráficos dentro de Looker Studio?

Sí. Una vez creado el campo “Días de Anticipación”, puedes incluirlo en tablas, histogramas, gráficos de barras o series temporales. Esto te permitirá identificar patrones como picos de compra anticipada, compras de última hora o diferencias entre productos o canales.

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