Ya sea que quieras ofrecer a todos una visión simple y atractiva de su rendimiento a través de un panel de control, o motivar a tus vendedores con retos innovadores y eficaces, deberás importar tus resultados en la plataforma mediante un “dataset”.
En efecto, es en el dataset donde se recopilan y almacenan los resultados de los usuarios o equipos. Estos datos se utilizan luego para actualizar los indicadores de tus retos o paneles de control.
Después de configurar los parámetros básicos del espacio, ya puedes crear tu dataset. Así es como se hace 👇
Primeros pasos
Ve a “Administración de la organización” a través de los parámetros, representados por un engranaje.
Haz clic en “Gestionar datasets” y luego en “+ Crear un dataset” en la pestaña Datos.
O BIEN
Ve al reto o al panel de control en el que quieras crear un dataset.
En la pestaña “Datos” (en la parte superior de la pantalla), haz clic en el botón “Crear un dataset”.
Se abrirá una nueva página y deberás completar la siguiente información:
Nombre del dataset:
Utiliza un nombre fácil de recordar que te permita distinguirlo de los demás si tienes varios.Tipo de procesamiento de actualización de datos:
Sobrescritura (Overwrite): cuando cargas un archivo, sus datos reemplazan a los cargados anteriormente.
Incremental: cuando cargas un archivo, sus datos se añaden a los ya cargados anteriormente.
Definición de los propietarios de los resultados
Aquí defines la población para la cual se ingresan los resultados en tu archivo:
Si tu archivo contiene resultados de un usuario, marca la casilla Usuarios.
Si tu archivo contiene resultados de un equipo (rol), marca las casillas de los niveles jerárquicos para los cuales hay resultados en tu archivo.
Luego puedes completar:
Nombre del campo de Usuario:
Indica el encabezado de la columna donde se encuentran los identificadores de los usuarios con resultados. Si dejas esta casilla vacía, la columna deberá llamarse “user”.
Nombre del campo de Equipo:
Introduce el nombre de la columna donde se encuentran los identificadores de los equipos con resultados. Si dejas esta casilla vacía, la columna deberá llamarse “team”.
Nombre del campo de ID:
El identificador de la fila se utiliza para que las actualizaciones en modo “Sobrescritura” sean más rápidas. Permite a la plataforma analizar el archivo y actualizar solo los datos que han cambiado.
Por ejemplo, en un dataset que contiene contratos, la referencia del contrato puede utilizarse como identificador de fila. En cada importación, la plataforma reconocerá los contratos ya presentes y añadirá solo los nuevos.
Para que funcione, el identificador debe ser único (aparecer en una sola fila).
Modelado del archivo
Por último, debes indicar las diferentes columnas de tu archivo de resultados para que la plataforma pueda leerlo correctamente.
Para ello, se te proponen dos métodos:
Adición automática de columnas: importa tu archivo con el botón “Elegir un archivo”. La plataforma añadirá automáticamente las columnas y detectará el tipo de datos. Solo tendrás que verificar la exactitud de la información creada automáticamente.
Adición manual de columnas: haz clic en “Añadir un campo” para referenciar cada una de las columnas presentes en tu archivo.
Para cada campo debes indicar:
Nombre: debe corresponder exactamente al título de la columna en tu archivo (cuidado con los espacios invisibles, mayúsculas, minúsculas y errores tipográficos).
Tipo de dato: esta información permite a la plataforma determinar cómo procesar la información. Los tipos son:
Número
Texto (para textos cortos, como nombre de un producto, referencia de un contrato, etc.)
Texto multilínea (para textos largos, como un comentario)
Elección de valor (útil para distinguir, por ejemplo, tipos de contrato, y luego analizarlos por categoría)
Fecha (en formato DD/MM/AAAA)
Correo electrónico (la plataforma verifica que sea válido y lo hace clicable)
URL (la plataforma verifica que sea un enlace y lo hace clicable)
Archivo (para añadir un adjunto, por ejemplo, una copia de factura o presupuesto)
Campo obligatorio: indica si todas las celdas de esa columna deben estar completadas. Si lo marcas pero una celda está vacía, la plataforma te lo señalará.
👉 Asegúrate de añadir un campo Fecha en tu dataset. Esto te permitirá seguir la evolución del indicador y consultarlo según la periodicidad elegida (semanal, mensual, etc.).
Algunas aclaraciones:
No es necesario referenciar todas las columnas de tu archivo en el dataset: basta con las que necesites en Incenteev.
No estás obligado a respetar el orden de las columnas: la plataforma las reconocerá gracias al nombre del campo.
La plataforma solo reconoce la primera pestaña de un archivo de resultados. Por lo tanto, si tienes varias pestañas, asegúrate de que la que contiene los resultados sea la primera. En caso contrario, deberás combinarlas en una sola o separarlas en varios archivos y crear los datasets correspondientes.