Analýza dat pomocí Adobe Analytics: Odkud data pocházejí

Možná to nevíte, ale uživatelé Adobe Analytics provádějí analýzu dat o věcech mimo jejich weby. Společnost Adobe také zachycuje data jménem svých zákazníků v mobilních aplikacích, aplikacích pro tablety a dalších. Společnost Adobe navíc zabudovala do Adobe Analytics významnou flexibilitu, aby zvládla digitálněji propojený spotřebitelský svět, který plynule přechází z hlasového asistenta přes telefon na notebook.

©Shutterstock/LineTale

Vnímání povahy analýzy dat definovala v oblasti populární kultury postava Jonaha Hilla ve filmové adaptaci knihy Moneyball . V tomto skutečném příběhu se malému baseballovému týmu (Oakland A's) podařilo dramaticky překonat týmy s mnohem většími výplatními páskami tím, že inovativně identifikoval a jednal tak, aby získal podhodnocené hráče na základě statistických měření efektivity hráče nad rámec a v mnoha ohledech proti tradičním. metriky, jako jsou průměry odpalů, homeruny za sezónu a RBI (runs batted in).

Od té doby, co tento film vyšel, se objevily nové a stále složitější výzvy ve sběru a analýze dat. ( Více o trendech dat naleznete v tomto článku .)

Uživatelé online zařízení byli například nuceni rychle přecházet z jednoho místa na druhé, což vyžaduje jemnější a podrobnější metriky pro přesné sledování aktivity uživatelů. A uživatelé si stále více uvědomují ohledy na soukromí a činí informovanější rozhodnutí o tom, jak chtějí řídit vztah mezi pohodlím, které jim poskytuje sledování jejich aktivit, a zachováním důvěrnosti jejich online aktivit.

Na druhé straně mince analýzy dat existuje mnohem více zdrojů uživatelských dat než jen před několika lety. Dnes má Adobe řadu mechanismů pro import informací pro analýzu dat z digitálně odpojených zdrojů, jako jsou call centra, systémy pro řízení vztahů se zákazníky (CRM) a nástroje pro obchodování v obchodech.

Než se ponoříme do podrobností o tom, jak jsou data shromažďována, je důležité pochopit, že zachycování dat a jejich čerpání do Adobe Analytics obvykle není doménou datových analytiků. Vaším úkolem jako analytika je analyzovat data zachycená z aktivity uživatelů.

Následující základní přehled o tom, jak jsou data shromažďována, je však pro analytiky důležitý ze dvou důvodů. Za prvé, je dobré vědět, odkud data pocházejí, když chcete posoudit jejich platnost; a za druhé, základní znalost procesu těžby a odesílání dat do Adobe Analytics vám umožňuje produktivnější interakce s lidmi, kteří nastavují nástroje pro extrakci dat.

Použití Adobe Analytics k zachycení dat z webových stránek

Začněme nejběžnějším zdrojem dat Adobe Analytics: weby. Webová data byla původně analyzována na základě protokolů serveru. Data protokolu serveru jsou automaticky generována servery, které hostí webové stránky a poskytují počet a časové razítko každého požadavku a stažení každého souboru na webu. Bohužel jsou data vysoce nespolehlivá, protože protokoly serveru nemají schopnost rozlišit roboty od lidí.

Boti jsou automatizované počítače, které skenují webové stránky. Tito roboti jsou často přátelští a používají se k hodnocení webů pro vyhledávače nebo weby s agregátory produktů. Někteří roboti jsou však nepřátelští a používají se pro konkurenční informace nebo něco horšího.

Protože protokoly serveru nedokážou rozeznat člověka od robota, průmysl rychle přešel na značky, které jsou nyní průmyslovým standardem. Obecně platí, že značky jsou řádky kódu založené na JavaScriptu, které ke každé stránce a akci na vašem webu připojují neviditelný obrázek. Tyto obrázky fungují jako maják pro analytické nástroje, kde se během několika milisekund stane několik věcí:

Kód JavaScript se spustí, aby identifikoval informace o prohlížeči a zařízení a také časové razítko zobrazení stránky.

Spustí se více kódu JavaScript, aby zjistil existenci souboru cookie, což je část textu uložená v prohlížeči. K souborům cookie mají přístup pouze domény, které je nastavily a často mají datum vypršení platnosti.

Pokud existuje, je ze souboru cookie extrahováno ID návštěvníka k identifikaci uživatele napříč návštěvami a stránkami. Pokud ID návštěvníka neexistuje, vytvoří se jedinečné ID a nastaví se v novém souboru cookie. Tato ID jsou jedinečná pro každého návštěvníka, ale nejsou spojena s osobními údaji uživatele, čímž poskytují uživatelům určitou míru soukromí.

K zachycení informací o stránce se používá více JavaScriptu: adresa URL, referrer a řada vlastních dimenzí, které identifikují akci a chování návštěvníka.

Po spuštění logiky JavaScriptu se vygeneruje obrazový maják, který odešle data do nástroje pro sběr a zpracování v analýze Adobe.

Zastrašující, že? Tak to cítili vývojáři webu. Když se webová analytika poprvé objevila na scéně, jednou z nejtěžších prací bylo naučit vývojáře, jak psát a testovat všechny tyto JavaScripty, aby se zajistilo, že se naše značky spouštějí přesně. Učit vývojáře vyvíjet – to není zábavná práce.

Naštěstí pro nás přišel ještě chytřejší vývojář s nápadem přesunout všechen ten JavaScript do jediného UI (uživatelského rozhraní). webovým vývojářům stačilo přidat jeden nebo dva řádky kódu na každou stránku webu a obchodník pak mohl spravovat své značky v této nové platformě zvané systém správy značek nebo TMS. Netrvalo dlouho a odvětví správy značek explodovalo, což vedlo k desítkám prodejců a poté akvizicím, fúzím a technologickým pivotům.

Dobrou zprávou je, že odvětví systémů správy značek se stalo komoditou a je k dispozici zdarma od společnosti Adobe ve formě Dynamic Tag Manager (DTM) a Adobe Launch. Možná již znáte Google TMS, Google Tag Manager nebo některý z nezávislých TMS přehrávačů jako Tealium, Ensighten nebo Signal.

Je pravděpodobné, že vaše společnost již jednu z těchto technologií používá k nasazení marketingových značek na váš web. Všechny z nich mohou nasadit Adobe Analytics, ačkoli Adobe doporučuje jako osvědčený postup použít Adobe Launch.

Použití Adobe Analytics k zachycení dat z mobilních zařízení

Pokud jsou standardní webové stránky dodávané do notebooku přirozeným místem, kde začít s naší diskusí o shromažďování dat, je přechod na menší mobilní obrazovku logickým dalším krokem.

Možná již víte, že v této fázi evoluce webdesignu jsou mobilní weby plně funkčními webovými stránkami, nikoli dodatečnými doplňky k webům pro notebooky, stolní počítače nebo velké monitory. Tyto weby v menším měřítku jsou vytvářeny pomocí přístupu k vývoji webu zvaného responzivní design, ve kterém je kód použitý k vytváření obsahu webu stejný bez ohledu na velikost obrazovky návštěvníka webu a jeho prohlížeče. Vaše společnost s největší pravděpodobností již využívá responzivní design.

Když se použije responzivní design, stejné značky, které se spouštějí na webu pro počítače, by měly fungovat na webech optimalizovaných pro mobily a tablety, protože jsou v podstatě to samé, což je dobrá zpráva ve světě správy značek. Svět mobilních aplikací založených na responzivním designu je však úplně jiný než svět nativních aplikací.

Těžba dat z nativních aplikací pomocí Adobe Analytics

Nativní aplikace představují zvláštní výzvy pro sběr dat. Tyto mobilní a tabletové aplikace jsou naprogramovány jiným způsobem než responzivní weby.

Nativní aplikace obecně neběží v prohlížečích, nepoužívají HTML a neumí spouštět JavaScript. Ve skutečnosti jsou aplikace vytvořené pro iOS vytvořeny v jiném programovacím jazyce (Cíl C) než aplikace pro Android (Java). Tyto technické programovací jazyky jsou zmíněny z jednoho důležitého důvodu: Systém správy značek nebude fungovat ve vašich aplikacích pro mobily a tablety.

Někteří dodavatelé systémů pro správu značek nabourali možnost začlenit JavaScript do aplikací, ale výsledek má omezené možnosti a zdaleka není osvědčeným postupem. Nejúplnějším, nejpřesnějším a nejškálovatelnějším způsobem nasazení nástrojů Adobe je použití sady Adobe Mobile Software Development Kit (SDK). Sada Adobe Mobile SDK je vytvořena tak, aby fungovala jako systém sběru dat, jako je systém správy značek, ale používá nativní programovací jazyk aplikace (Objective C pro iOS nebo Java pro Android).

Sada Adobe SDK je důležitá, protože má hlubší přístup ke kódu, který spouští aplikaci, a proto ji lze použít pro více než jen sběr dat. Kromě odesílání dat do Adobe Analytics je Adobe SDK vyžadováno k provádění následujících činností:

• Zachyťte údaje o zeměpisné poloze na základě GPS.
• Využijte geofence založené na těchto GPS datech pro analýzu nebo akci.
• Odesílejte uživatelům oznámení push.
• Aktualizujte obsah v aplikaci prostřednictvím zpráv v aplikaci, personalizace a testování.

Přístup k těmto funkcím může být omezen na SKU nebo verzi, kterou vaše společnost zakoupila od Adobe. Spolupracujte se svým správcem účtu Adobe, abyste zjistili, které z těchto funkcí jsou součástí vaší smlouvy.

Použití Adobe Analytics k zachycení dat z internetu věcí i mimo něj

Nyní, když rozumíte standardům sběru pro dva největší případy použití (web a mobilní zařízení), je čas přejít na obecnější sadu internetu věcí (IoT). Každý, kdo se ptá na data, musí myslet na digitální kiosky, chytré hodinky, připojená auta, interaktivní obrazovky a jakákoli další nová zařízení, která naši techničtí vládci oznámili od napsání této věty.

Pro prodejce, jako je Adobe, je obtížné udržet si přehled o každém novém zařízení, protože vytváření sad SDK vyžaduje čas, peníze, výzkum, inženýry, kód, zajištění kvality a další. Ale nebojte se: Zařízení, která nemají nativní sady SDK, mohou stále odesílat data do Adobe Analytics.

Nejlepší postup pro odesílání dat z jednoho z těchto zařízení je prostřednictvím rozhraní API (Application Programming Interface). Ve zkratce to znamená, že vývojáři aplikace IoT mohou napsat svůj vlastní kód pro vytvoření připojení k vašemu účtu Adobe Analytics a poté na něj odeslat data.

Rozhraní API se stala výchozím způsobem odesílání dat z jakéhokoli zařízení připojeného k internetu na plný nebo částečný úvazek. Společnost Adobe má také několik doporučení, o které se může podělit, zejména pro některé z jejich velkých sázek, pokud jde o tato nová zařízení, jako je hlas a připojené auto. V době psaní tohoto článku nejsou sady SDK k dispozici pro hlasově aktivovaná zařízení nebo připojené automobilové aplikace. Společnost Adobe má však osvědčené postupy pro přizpůsobení dat, nastavení proměnných a možnosti kódu pro obě tyto technologie.

Podnikový software – software licencovaný institucím – je pravidelně aktualizován a Adobe vydává osvědčené postupy pro sledování dat spojených s novými digitálními médii, jako je hlas a připojený automobil.

Nyní jste prozkoumali všechny typy dat generovaných zařízeními, která mají částečný nebo plný úvazek přístup k webu: počítače, telefony, tablety a IoT.

Digitální zážitky a interakce lidí na těchto zařízeních jsou zachyceny nějakou kombinací TMS, SDK a API. Podle obchodníků a analytiků tomuto seznamu něco chybí: data, která nejsou založena na chování.

Možná nejlepší příklad nebehaviorálních dat pochází z vašeho nástroje pro řízení vztahů se zákazníky (CRM) . Nástroje CRM se používají k organizaci, kategorizaci a správě vašich potenciálních zákazníků a zákazníků. Mezi další příklady nebehaviorálních dat, které by marketéry a analytiky zajímaly, patří následující:

• Call centrum
• Nákupy offline nebo v obchodě
• Vrácení nebo zrušení
• Cena produktu za prodané zboží
• Reklamní kampaň
• Spokojenost zákazníků

Adobe Analytics dokáže importovat kterýkoli z těchto typů dat spolu s mnoha dalšími. Obecně jsou tato data importována do Adobe Analytics buď prostřednictvím protokolu FTP (File Transfer Protocol) nebo API.