Analizimi i të dhënave me Adobe Analytics: Nga vijnë të dhënat

Ju mund të mos e dini këtë, por përdoruesit e Adobe Analytics kryejnë analiza të të dhënave për gjëra përtej faqeve të tyre të internetit. Adobe gjithashtu kap të dhëna në emër të klientëve të saj në aplikacionet celulare, aplikacionet për tabletë dhe më shumë. Plus, Adobe ka ndërtuar fleksibilitet të konsiderueshëm në Adobe Analytics për të trajtuar një botë konsumatore më të lidhur në mënyrë dixhitale që kalon pa probleme nga asistenti zanor në telefon në laptop.

©Shutterstock/LineTale

Perceptimet e natyrës së analizës së të dhënave u përcaktuan në sferën e kulturës popullore nga personazhi Jonah Hill në përshtatjen filmike të librit Moneyball . Në atë histori të vërtetë, një ekip bejsbolli i tregut të vogël (Oakland A's) arriti të tejkalonte në mënyrë dramatike skuadrat me lista pagash shumë më të mëdha duke identifikuar në mënyrë inovative dhe duke vepruar për të blerë lojtarë me çmim të ulët bazuar në masat statistikore të efektivitetit të një lojtari përtej dhe në shumë mënyra duke shkuar kundër tradicionales. metrikë, të tilla si mesataret e goditjeve, vrapimet në shtëpi për sezon dhe RBI (drejtimet me goditje).

Që kur ai film doli, janë shfaqur sfida të reja dhe gjithnjë e më komplekse në mbledhjen dhe analizimin e të dhënave. ( Shikoni këtë artikull për më shumë mbi tendencat e të dhënave .)

Për shembull, përdoruesit e pajisjeve në internet janë kushtëzuar që të lundrojnë shpejt nga një vend në tjetrin, duke kërkuar metrika më të nuancuara dhe të detajuara për të gjurmuar me saktësi aktivitetin e përdoruesit. Dhe përdoruesit janë gjithnjë e më të vetëdijshëm për konsideratat e privatësisë dhe marrin vendime më të informuara për mënyrën se si duan të menaxhojnë marrëdhënien midis komoditetit të ofruar duke ndjekur aktivitetin e tyre kundrejt ruajtjes së konfidencialitetit në aktivitetin e tyre në internet.

Në anën tjetër të monedhës së analizës së të dhënave, ekzistojnë shumë më tepër burime të të dhënave të përdoruesve sesa vetëm disa vjet më parë. Sot, Adobe ka një sërë mekanizmash për të importuar informacion për analizën e të dhënave nga burime të shkëputura në mënyrë dixhitale si qendrat e thirrjeve, sistemet e menaxhimit të marrëdhënieve me klientët (CRM) dhe motorët e tregtisë në dyqan.

Përpara se të zhyteni në detajet se si mblidhen të dhënat, është e rëndësishme të kuptoni se kapja e të dhënave dhe pompimi i tyre në Adobe Analytics nuk është zakonisht domeni i analistëve të të dhënave. Detyra juaj si analist është të analizoni të dhënat e marra nga aktiviteti i përdoruesit.

Por përmbledhja e mëposhtme themelore e mënyrës se si mblidhen të dhënat është e rëndësishme për analistët për dy arsye. Një, është mirë të dini se nga vijnë të dhënat kur doni të vlerësoni vlefshmërinë e tyre; dhe dy, zotërimi bazë i procesit të minierave dhe dërgimit të të dhënave në Adobe Analytics ju lejon të keni ndërveprime më produktive me njerëzit që krijojnë mjetet që nxjerrin të dhëna.

Përdorimi i Adobe Analytics për të kapur të dhëna nga faqet e internetit

Le të fillojmë me burimin më të zakonshëm të të dhënave të Adobe Analytics: faqet e internetit. Të dhënat në ueb fillimisht u analizuan bazuar në regjistrat e serverëve. Të dhënat e regjistrit të serverit gjenerohen automatikisht nga serverët që presin faqet e internetit dhe ofrojnë një numërim dhe vulë kohore të çdo kërkese dhe shkarkimi të çdo skedari në sajt. Fatkeqësisht, të dhënat janë shumë jo të besueshme sepse regjistrat e serverëve nuk kanë aftësinë për të dalluar robotët nga njerëzit.

Bots janë kompjuterë të automatizuar që skanojnë faqet e internetit. Këta robotë janë shpesh miqësorë dhe përdoren për të renditur faqet e internetit për motorët e kërkimit ose faqet e internetit të grumbulluesit të produkteve. Megjithatë, disa robotë janë jo miqësorë dhe përdoren për inteligjencë konkurruese ose më keq.

Për shkak se regjistrat e serverëve nuk mund të dallojnë një njeri nga një robot, industria migroi shpejt te etiketat, të cilat tani janë standardi i industrisë. Në përgjithësi, etiketat janë linja kodi të bazuara në JavaScript që shtojnë një imazh të padukshëm në çdo faqe dhe veprim në faqen tuaj të internetit. Këto imazhe veprojnë si një fener për mjetet analitike, ku disa gjëra ndodhin në vetëm disa milisekonda:

Kodi JavaScript ekzekutohet për të identifikuar informacionin e shfletuesit dhe pajisjes, si dhe vulën kohore të pamjes së faqes.

Më shumë kod JavaScript ekzekutohet për të kërkuar ekzistencën e një cookie, e cila është një pjesë teksti e ruajtur në një shfletues. Cookies mund të aksesohen vetëm nga domenet që i vendosin dhe shpesh kanë një datë skadimi.

Nëse ekziston, një ID vizitori nxirret nga cookie për të identifikuar përdoruesin nëpër vizita dhe faqe. Nëse një ID vizitori nuk ekziston, krijohet një ID unike dhe vendoset në një skedar të ri. Këto ID janë unike për çdo vizitor, por nuk janë të lidhura me të dhënat personale të një përdoruesi, duke siguruar kështu një masë të privatësisë për përdoruesit.

Më shumë JavaScript përdoret për të kapur informacione rreth faqes: URL-në, referuesin dhe një sërë dimensionesh të personalizuara që identifikojnë veprimin dhe sjelljen e vizitorit.

Pas gjithë asaj që funksionon logjika JavaScript, drita e imazhit gjenerohet për të dërguar të dhëna në motorin e grumbullimit dhe përpunimit në analitikën e Adobe.

Frikësuese apo jo? Epo, kështu u ndjenë zhvilluesit e uebit. Kur ueb-analitika doli për herë të parë në skenë, një nga punët më të vështira ishte t'u mësonte zhvilluesve se si të shkruanin dhe testonin gjithë këtë JavaScript për të siguruar që etiketat tona të aktivizoheshin me saktësi. Të mësosh zhvilluesit të zhvillojnë - jo një punë argëtuese.

Me fat për ne, një zhvillues edhe më i zgjuar doli me një ide për të zhvendosur gjithë atë JavaScript në një UI (ndërfaqe të përdoruesit). zhvilluesve të uebit duhej të shtonin vetëm një ose dy rreshta kodi në çdo faqe të faqes, dhe tregtari më pas mund të menaxhonte etiketat e tyre në këtë platformë të re të quajtur një sistem i menaxhimit të etiketave, ose TMS. Nuk kaloi shumë kohë përpara se industria e menaxhimit të etiketave shpërtheu, duke çuar në dhjetëra shitës dhe më pas blerje, shkrirje dhe orientime teknologjike.

Lajmi i mirë është se industria e sistemit të menaxhimit të etiketave është bërë mallra dhe është e disponueshme falas nga Adobe në formën e Dynamic Tag Manager (DTM) dhe Adobe Launch. Ju mund të jeni tashmë të njohur me TMS të Google, Google Tag Manager ose një nga lojtarët e pavarur TMS si Tealium, Ensighten ose Signal.

Shanset janë që kompania juaj tashmë po përdor një nga këto teknologji për të vendosur etiketat e marketingut në faqen tuaj të internetit. Të gjithë ata mund të vendosin Adobe Analytics, megjithëse rekomandimi i Adobe për praktikën më të mirë është përdorimi i Adobe Launch.

Përdorimi i Adobe Analytics për të kapur të dhëna nga pajisjet celulare

Nëse uebsajtet standarde të dorëzuara në një kompjuter portativ janë vendi i natyrshëm për të filluar me diskutimin tonë për mbledhjen e të dhënave, lëvizja në një ekran më të vogël celular është hapi tjetër logjik.

Ju mund ta dini tashmë se në këtë fazë të evolucionit të dizajnit të uebit, faqet e internetit për celularë janë faqe interneti që funksionojnë plotësisht, jo shtojca të menduara më vonë për faqet e laptopëve, desktopëve ose faqeve të monitorëve të mëdhenj. Këto faqe interneti në shkallë më të vogël krijohen duke përdorur një qasje për zhvillimin e uebit të quajtur dizajn reagues, në të cilin kodi i përdorur për të krijuar përmbajtjen e faqes në internet është i njëjtë pavarësisht nga madhësia e ekranit dhe shfletuesit të vizitorëve të internetit. Kompania juaj ka shumë të ngjarë që tashmë po përdor dizajn të përgjegjshëm.

Kur aplikohet dizajni reagues, të njëjtat etiketa që aktivizohen në faqen e desktopit duhet të funksionojnë në faqet e internetit të optimizuara për celular dhe tablet, sepse ato janë në thelb e njëjta gjë, gjë që është një lajm i mirë në botën e menaxhimit të etiketave. Sidoqoftë, bota e aplikacioneve celulare të bazuara në dizajn të përgjegjshëm është krejtësisht e ndryshme nga ajo e aplikacioneve vendase.

Minimi i të dhënave nga aplikacionet vendase me Adobe Analytics

Aplikacionet vendase paraqesin sfida të veçanta për mbledhjen e të dhënave. Këto aplikacione celulare dhe tableta janë programuar në një mënyrë të ndryshme nga faqet e internetit të përgjegjshme.

Në përgjithësi, aplikacionet vendase nuk funksionojnë në shfletues, nuk përdorin HTML dhe nuk mund të ekzekutojnë JavaScript. Në fakt, aplikacionet e ndërtuara për iOS janë ndërtuar në një gjuhë programimi të ndryshme (Objektivi C) nga aplikacionet Android (Java). Këto gjuhë programimi teknike përmenden për një arsye të rëndësishme: Sistemi i menaxhimit të etiketave nuk do të funksionojë në aplikacionet tuaja celulare dhe tableta.

Disa shitës të sistemeve të menaxhimit të etiketave kanë hakuar aftësinë për të inkorporuar JavaScript në aplikacione, por rezultati ka aftësi të kufizuara dhe është larg nga praktika më e mirë. Mënyra më e plotë, e saktë dhe më e shkallëzueshme për të vendosur mjetet e Adobe është përdorimi i kompletit të zhvillimit të softuerit celular Adobe (SDK). Adobe mobile SDK është ndërtuar për të funksionuar si një sistem për mbledhjen e të dhënave, si një sistem i menaxhimit të etiketave, por përdor gjuhën e programimit amtare të aplikacionit (Objective C për iOS ose Java për Android).

Adobe SDK është i rëndësishëm sepse ka akses më të thellë në kodin që drejton aplikacionin dhe për këtë arsye mund të përdoret për më shumë sesa thjesht për mbledhjen e të dhënave. Përveç dërgimit të të dhënave në Adobe Analytics, Adobe SDK kërkohet të bëjë sa më poshtë:

• Kapni të dhënat e vendndodhjes gjeografike bazuar në GPS.
• Përdorni gjeofonet bazuar në ato të dhëna GPS për analizë ose veprim.
• Dërgoni njoftime push për përdoruesit.
• Përditësoni përmbajtjen në aplikacion përmes mesazheve brenda aplikacionit, personalizimit dhe testimit.

Qasja në këto aftësi mund të kufizohet në SKU ose versionin që kompania juaj ka blerë nga Adobe. Punoni me Adobe Account Manager për të kuptuar se cilat prej këtyre aftësive përfshihen në kontratën tuaj.

Përdorimi i Adobe Analytics për të kapur të dhëna nga IoT dhe më gjerë

Tani që i kuptoni standardet e grumbullimit për dy rastet më të mëdha të përdorimit (ueb dhe celular), është koha për t'u degëzuar në një grup më të përgjithshëm të Internetit të Gjërave (IoT). Të gjithë ata që bëjnë pyetje në lidhje me të dhënat duhet të mendojnë për kioskat dixhitale, orët inteligjente, makinat e lidhura, ekranet interaktive dhe çfarëdo pajisje të tjera të reja që kanë shpallur zotëruesit tanë të teknologjisë që nga shkrimi i kësaj fjalie.

Shitësit si Adobe e kanë të vështirë të qëndrojnë në krye të çdo pajisjeje të re sepse ndërtimi i SDK-ve kërkon kohë, para, kërkime, inxhinierë, kod, sigurim cilësie dhe më shumë. Por mos u shqetësoni: pajisjet që nuk kanë SDK të ndërtuara në bazë të tyre mund të dërgojnë ende të dhëna në Adobe Analytics.

Praktika më e mirë për dërgimin e të dhënave nga një prej këtyre pajisjeve është përmes një ndërfaqe programimi aplikacioni (API). Me pak fjalë, kjo do të thotë që zhvilluesit e aplikacionit IoT mund të shkruajnë kodin e tyre për të krijuar një lidhje me llogarinë tuaj Adobe Analytics dhe më pas t'i dërgojnë të dhëna asaj.

API-të janë bërë mënyra e paracaktuar në të cilën të dhënat dërgohen nga çdo pajisje e lidhur me internetin ose me kohë të plotë ose me kohë të pjesshme. Adobe ka disa rekomandime për të ndarë gjithashtu, veçanërisht për disa nga bastet e tyre të mëdha kur bëhet fjalë për këto pajisje të reja, si zëri dhe makina e lidhur. Në kohën e këtij shkrimi, SDK-të nuk janë të disponueshme për pajisjet e aktivizuara me zë ose aplikacionet e lidhura të makinave. Sidoqoftë, Adobe ka praktikat më të mira për personalizimet e të dhënave, cilësimet e variablave dhe opsionet e kodit për të dyja këto teknologji.

Softueri i ndërmarrjeve — softueri i licencuar për institucionet — përditësohet rregullisht dhe Adobe lëshon praktikat më të mira për gjurmimin e të dhënave që lidhen me mediumet e reja dixhitale si zëri dhe makina e lidhur.

Tani keni eksploruar të gjitha llojet e të dhënave të krijuara nga pajisjet që kanë qasje me kohë të pjesshme ose të plotë në ueb: kompjuterë, telefona, tabletë dhe IoT.

Përvojat dhe ndërveprimet dixhitale të njerëzve në ato pajisje regjistrohen nga një kombinim i TMS, SDK dhe API. Sipas tregtarëve dhe analistëve, asaj liste i mungon diçka: të dhëna që nuk bazohen në sjellje.

Ndoshta shembulli më i mirë i të dhënave jo-sjellëse vjen nga mjeti juaj i menaxhimit të marrëdhënieve me klientët (CRM) . Mjetet CRM përdoren për të organizuar, kategorizuar dhe menaxhuar perspektivat dhe klientët tuaj. Shembuj të tjerë të të dhënave jo-sjellëse për të cilat tregtarët dhe analistët do të ishin të interesuar përfshijnë sa vijon:

• Qendra e thirrjeve
• Blerjet jashtë linje ose në dyqan
• Kthimet ose anulimet
• Kostoja e produktit të mallrave të shitura
• Fushata reklamuese
• Kënaqësi të konsumatorëve

Adobe Analytics mund të importojë cilindo nga këto lloje të dhënash së bashku me shumë të tjerë. Në përgjithësi, këto të dhëna importohen në Adobe Analytics nëpërmjet Protokollit të Transferimit të Skedarit (FTP) ose API-së.