Puna me dimensione të personalizuara në Adobe Analytics

Adobe Analytics ofron një gamë të gjerë dimensionesh të integruara për t'u përdorur. Këto dimensione të integruara të Adobe do t'ju ndihmojnë të analizoni produktet, teknologjitë e pajisjes, reklamat, përmbajtjen dhe më shumë. Fatkeqësisht, nuk mjafton kurrë. Këtu hyjnë në lojë dimensionet e personalizuara të Adobe.

Analistët janë një grup kërkues, kështu që Adobe ka krijuar dy lloje dimensionesh të personalizuara për t'ju ndihmuar të kapni të dhëna edhe më të dobishme rreth sjelljes që ndodh në internet.

Ju mund t'i përdorni këto dimensione të personalizuara të Adobe për të kapur të dhëna që ju nevojiten për të përfunduar analizën tuaj, por që nuk janë të disponueshme në dimensionet e parakonfiguruara për të cilat keni lexuar. Për shembull, një dimension i personalizuar mund të kapë termat e kërkimit të brendshëm që vizitorët kanë përdorur në faqen tuaj të internetit. Numri i dimensioneve të personalizuara në të cilat kompania juaj ka akses është i lidhur me Adobe Analytics SKU, por shumica e kompanive kanë afërsisht 300 dimensione të personalizuara për grup raportesh.

Përcaktimi i dimensioneve të skadimit dhe shpërndarjes në Adobe Analytics

Adobe u ofron administratorëve disa opsione për personalizimin e përkufizimit të këtyre dimensioneve të personalizuara. Përpara se të gërmoni në llojet e ndryshme të variablave dhe si t'i gjeni ato në grupin tuaj të raporteve, le të diskutojmë dy pjesë të terminologjisë: skadimin dhe shpërndarjen. Për shkak se këto opsione përfshijnë koncepte komplekse, ju ecni nëpër to në një farë mënyre. Skadimi është koncepti më i thjeshtë, kështu që ju filloni atje.

Kuptimi i skadimit në dimensionet e Adobe

Skadimi fokusohet në atë se sa kohë duhet të vazhdojnë vlerat në një dimension. A duhet të skadojë vlera në fund të pamjes së faqes, si dimensioni i faqes, apo duhet të skadojë në fund të vizitës, si një kanal marketingu?

Adobe u jep administratorëve mundësinë për të përcaktuar skadimin nga aq i shkurtër sa goditja që etiketa lëshon në gjatësinë e cookie-t të vizitorit (me fjalë të tjera, kurrë). Ky konsideratë është i rëndësishëm për administratorët sepse skadimi i dimensioneve të personalizuara duhet të zgjasë mjaftueshëm që metrikat që kanë rëndësi të lidhen me vlerën e përmasave të vazhdueshme.

Tabela më poshtë ilustron një shembull vizite ku një dimension i personalizuar po kap emrin e videos që shikohet me disa metrikë që shfaqen gjatë rrugës.

Shembull i vizitës me dimensione dhe metrikë të personalizuar

Shembulli i vizitës së mësipërme përshkruan një vizitë të thjeshtë: një konsumator vjen në një faqe interneti, shikon një video deri në përfundim, fillon një video të dytë, por nuk e përfundon atë. Në këtë zbatim, një dimension i personalizuar i quajtur emri i videos vendoset në fillim të çdo videoje.

Administratori i Adobe i kompanisë duhet të vendosë skadimin për dimensionin e personalizuar në mënyrë që të dhënat matëse të lidhen siç duhet me dimensionin e Adobe. Nëse skadimi është caktuar të skadojë në pamjen e faqes , goditjet 3, 4, 6, 7 dhe 8 nuk do të lidhen me asnjë nga emrat e videos që janë caktuar. Këto goditje do të përputheshin me të Paspecifikuara në raportimin tuaj.

Nëse skadimi është caktuar të skadojë kur të ndizet metrika e videos , të gjitha goditjet do të lidhen me saktësi me emrin e caktuar të videos. Përveç kësaj, nëse skadimi është caktuar të skadojë kurrë , matjet në këtë shembull do të lidhen gjithashtu me emrin e videos në mënyrë korrekte. Megjithatë, çdo metrikë shtesë nga vizita e radhës (ndoshta shkarkimet ose regjistrimet) do të përafrohet gjithashtu me emrin e videos së "Analitikës së avancuar", sepse vlera dimensionale vazhdoi dhe nuk skadon kurrë.

E paspecifikuar është mënyra e Adobe për të treguar metrikat e kapura kur një vlerë nuk është caktuar për dimensionin që analizohet. Kjo përfshin dimensionet e personalizuara që kanë skaduar. Prandaj, çdo metrikë e përafruar me një emër video të papërcaktuar nuk kishte një vlerë të caktuar për atë dimension kur metrika u kap. Nëse dimensioni i emrit të videos është caktuar të skadojë në pamjen e faqes, dimensionit të personalizuar nuk i caktohet asnjë vlerë.

Përcaktimi i alokimit në dimensionet e Adobe

Gjysma tjetër e cilësimeve të administratorit për dimensionet e personalizuara të Adobe quhet alokim. Alokimi vendos se cila vlerë e një dimensioni të personalizuar duhet të marrë kreditimin kur vlera të shumta i dërgohen dimensionit përpara skadimit. Një emër tjetër i zakonshëm për alokimin është atribuimi, me të cilin mund të jeni njohur tashmë.

Në shembullin e vizitës në tabelën e dhënë, konsumatori po dërgon dy vlera në dimensionin e personalizuar: hyrje në analitikë dhe analitikë të avancuar. Nëse administratori i Adobe për këtë kompani cakton një skadim të vizitës për këtë dimension të Adobe, si do të përafrohet secila prej matjeve me këto vlera dy dimensionale?

Si parazgjedhje, dimensionet e personalizuara aplikojnë modelin më të fundit/prekjes së fundit, që do të thotë se metrikat i atribuohen vlerës më të fundit të kapur në dimension. Kjo metodë e shpërndarjes do të ishte ideale në skenarin e deklaruar: 1 fillim video, 1 moment historik 50% dhe 1 video e plotë do t'i atribuohej hyrjes në analitikë; 1 fillim video dhe 1 moment historik 50% do t'i atribuohen videos së avancuar analitike.

Një shumicë dërrmuese e dimensioneve të personalizuara janë caktuar në një shpërndarje më të fundit/prekjes së fundit, kështu që ndoshta është e sigurt të supozohet se kështu janë vendosur tuajat. Sigurisht, ia vlen gjithmonë të kontrolloni me ekipin tuaj të administratorit për ta konfirmuar.

Një opsion tjetër për dimensionet e personalizuara është vendosja e alokimit në modelin origjinal/prek të parë. Kjo qasje nuk do të ishte një shenjë e mirë për skenarin në tabelë, sepse do t'i atribuonte të dyja fillimet e videos, të dyja piketa 50% dhe videon e plotë, vlerës origjinale që mori dimensioni i personalizuar: hyrje në analitikë. Ky rezultat është qartësisht i pasaktë dhe ndarja e prekjes së fundit për këtë dimension të emrit të videos Adobe duket si një gjë e kotë.

Por si një analist ose entuziast i shkencës së të dhënave , ju jeni gjithmonë duke menduar për ciklin e blerjes së produktit, kështu që me siguri jeni emocionuar kur shihni se një produkt është shtuar në karrocë pasi videoja e dytë është parë pjesërisht. Në këtë shembull, cilës video do t'i jepnit kredit - së pari të shikuar apo të fundit të shikuar? Ndoshta merita e pjesshme për të dy?

Krediti i pjesshëm është vendi ku hyn në lojë shpërndarja e fundit e dimensionit personal. Përveç prekjes së parë dhe të fundit, administratorët mund të vendosin dimensione të personalizuara që të kenë shpërndarje lineare. Në një shpërndarje lineare, çdo vlerë e dërguar në dimensionin Adobe merr një përqindje të metrikës që analizohet. Nëse emri i videos në tabelë do të vendosej në një shpërndarje lineare, çdo video do të merrte 50% kredit për shtimin në shportë që ndodh në fund të vizitës.

Lajmi më i mirë në lidhje me këtë situatë është se grupi i veçorive të Adobe Attribution IQ mundëson modele më fleksibël se këto tre dhe ju jep mundësinë për të ndryshuar modelin e atribuimit menjëherë për çdo dimension të Adobe. Pra, midis dy cilësimeve, skadimit dhe alokimit, më i rëndësishmi në ditët e sotme është skadimi.

Dallimi midis props dhe eVars

Tani që keni një ndjenjë të mirë për cilësimet që mund të aplikoni në dimensionet e personalizuara, le të gërmojmë në dy llojet e variablave që ekzistojnë në zbatimin tuaj. Adobe Analytics ka disa emra për të dy. Të parët shpesh referohen si "props" por janë sinonim i sProps dhe variablave të trafikut.

Rekuizitat janë dimensione të personalizuara që skadojnë gjithmonë në goditje. Kompania juaj ka akses në 75 rekuizita. Ato mund të jenë mjaft të dobishme për shkak të thjeshtësisë së tyre. Për shkak se ato skadojnë në goditje, nuk duhet të shqetësoheni për alokimin sepse vetëm një vlerë e vetme mund të kalojë në një dimension për çdo goditje. Për shkak se rekuizitat skadojnë menjëherë, ato shpesh konsiderohen të jenë pak më pak të dobishme se eVars, homologu i tyre i dimensionit të personalizuar. Sidoqoftë, analistët që e dinë se kur vendosen mbështetësit mund të gjejnë shumë përdorime për mbështetësit.

eVars janë dimensione të personalizuara që kanë cilësime të lidhura me ndarjen, skadimin dhe më shumë. Ato janë më fleksibël dhe më të fuqishëm se rekuizitat, por edhe më komplekse. Shumica e kompanive kanë midis 100 dhe 250 eVars, në varësi të kontratës së tyre me Adobe. Nëse ktheheni te mostra e vizitës në tabelë, pothuajse patjetër do të dëshironit të përdorni një eVar për të kapur emrin e videos në mënyrë që vlerat dimensionale të vazhdojnë dhe metrikat e videos t'i atribuojnë siç duhet.

Korrigjuesi juaj i besueshëm mund të përdoret për të identifikuar me lehtësi të gjitha dimensionet e personalizuara që po aktivizohen në çdo goditje. Vini re se si imazhi më poshtë tregon URL-në që kalohet në prop4 dhe vetëm domeni i kaluar në eVar5. Do të jeni të lumtur të dini se administratorët kanë një ndërfaqe, të njohur si Admin Console, për të krijuar emra miqësorë për të gjitha pajisjet dhe eVars. Nuk është e nevojshme të mësoni përmendësh se prop4 do të thotë URL dhe eVar5 do të thotë domen; Analiza Workspace thjesht do të shfaqte automatikisht emrat miqësorë.

Përvoja e korrigjuesit të resë kompjuterike kap vlerat si në mbështetës ashtu edhe në eVars.

Për shkak se shpesh do ta gjeni veten duke shkuar mbrapa dhe mbrapa midis korrigjuesit dhe Hapësirës së Punës, ka kuptim që herë pas here do të harroni versionin miqësor për një eVar ose një mbështetës. Mos kini frikë, sepse Adobe e ka bërë tashmë atë proces më të lehtë: eVars dhe mbështetësit mund të kërkohen në kutinë e kërkimit të hekurudhës në të majtë. Provoni të kërkoni për eVar1 ose prop2 në grupin tuaj të raporteve për të parë se si funksionon procesi.

Zbatimi i intervaleve të datave në Adobe Analytics

Dimensioni përfundimtar i personalizuar për t'u diskutuar është unik. A e dini se mund të shtoni edhe diapazonin e datave në tabelat tuaja të formës së lirë?

Mund të tërhiqni intervalet e paracaktuara të datave (të cilat janë të renditura në fund të hekurudhës majtas) në një tabelë. Secila prej tyre mund të përdoret si dimensione në tabelat në formë të lirë. Përveç kësaj, ju mund të krijoni lehtësisht intervale të reja datash bazuar në nevojat tuaja. Le të krijojmë një interval të ri datash që fokusohet në 5 ditët e fundit të plota:

Klikoni butonin plus në shiritin e majtë pranë fjalës Koha ose klikoni Komponentët në menynë kryesore dhe zgjidhni Gama e re e datave.

Ose përdorni shkurtoren e tastierës Shift+⌘D në Mac ose Shift+Alt+D në një PC. Shfaqet një dialog që ju kërkon të përcaktoni diapazonin tuaj të datave. Ndërfaqja është intuitive dhe pasqyron kalendarin në panele.

Përdorni kalendarin për të zgjedhur një interval datash, siç janë pesë ditët e fundit.

Zgjidhni kutinë e kontrollit Përdor datat e përsëritura dhe më pas kliko Apliko.

Përcaktimi i një diapazoni datash me datat e përsëritura.

Shtoni një emër miqësor në kutinë e tekstit Titulli në diapazonin e datave (si p.sh. 5 ditët e fundit) dhe më pas klikoni Ruaj.

Datat e përsëritura ju lejojnë të vendosni nëse datat duhet të përditësohen me kalimin e kohës. Nëse keni një interval datash të 5 ditëve të plota të fundit dhe zgjidhni opsionin Përdorni datat e përsëritura, kur të regjistroheni në Adobe nesër, diapazoni i datave do të përditësohet për të përfshirë të dhënat e asaj dite.

Pasi të keni përcaktuar një interval datash të personalizuar, mund ta tërhiqni atë dimension në një tabelë.

Aplikimi i një diapazoni të personalizuar të datave.

Dimensionet si eVars, mbështetëset dhe diapazoni i datave të personalizuara do të jenë mjete të dobishme për analiza në Adobe Analytics. Qëndroni të përfshirë me administratorin tuaj të Adobe për të siguruar që dimensionet e personalizuara që ju nevojiten të gjurmohen me saktësi dhe konsistencë.