Práce s vlastními dimenzemi v Adobe Analytics

Adobe Analytics poskytuje široký sortiment vestavěných dimenzí, které můžete použít. Tyto integrované dimenze Adobe vám pomohou analyzovat produkty, technologie zařízení, reklamu, obsah a další. Bohužel toho není nikdy dost. Zde přicházejí ke slovu vlastní rozměry Adobe.

Analytici jsou náročná parta, proto Adobe vytvořilo dva typy vlastních dimenzí, které vám pomohou zachytit ještě užitečnější data o chování, ke kterému dochází online.

Tyto vlastní dimenze Adobe můžete použít k zachycení dat, která jsou nezbytná pro dokončení analýzy, ale nejsou dostupná v předem nakonfigurovaných dimenzích, o kterých jste četli. Vlastní dimenze může například zachytit interní vyhledávací dotazy, které návštěvníci použili na vašem webu. Počet vlastních dimenzí, ke kterým má vaše společnost přístup, je svázán s vaší SKU Adobe Analytics , ale většina společností má téměř 300 vlastních dimenzí na sadu sestav.

Definování dimenzí vypršení platnosti a alokace v Adobe Analytics

Adobe poskytuje administrátorům několik možností pro přizpůsobení definice těchto vlastních dimenzí. Než se pustíte do různých typů proměnných a jak je najít v sadě sestav, proberme dvě části terminologie: expirace a alokace. Protože tyto možnosti zahrnují složité koncepty, procházíte je do určité hloubky. Expirace je jednodušší koncept, takže začněte tam.

Pochopení expirace v rozměrech Adobe

Doba platnosti se zaměřuje na to, jak dlouho by měly hodnoty v dimenzi přetrvávat. Má hodnota vypršet na konci zobrazení stránky, jako je dimenze stránky, nebo by měla vypršet na konci návštěvy, jako marketingový kanál?

Adobe dává administrátorům možnost definovat dobu platnosti od tak krátkého, jako je hit, který značka spustí, až po délku cookie návštěvníka (jinými slovy nikdy). Tato úvaha je pro administrátory důležitá, protože vypršení platnosti vlastních dimenzí se musí prodloužit dostatečně dlouho, aby metriky, na kterých záleží, korelovaly s trvalou hodnotou dimenze.

Níže uvedená tabulka ilustruje příklad návštěvy, kdy vlastní dimenze zachycuje název sledovaného videa a současně se spouští několik metrik.

Ukázková návštěva s vlastními dimenzemi a metrikami

Výše uvedený příklad návštěvy popisuje jednoduchou návštěvu: spotřebitel přijde na web, zhlédne video až do konce, spustí druhé video, ale nedokončí ho. V této implementaci je na začátku každého videa nastavena vlastní dimenze zvaná název videa.

Administrátor společnosti Adobe musí rozhodnout o vypršení platnosti vlastní dimenze, aby data metrik správně korelovala s dimenzí Adobe. Pokud je vypršení platnosti nastaveno tak, aby vypršelo při zobrazení stránky , nebudou požadavky 3, 4, 6, 7 a 8 vázány zpět na žádné nastavené názvy videí. Tyto požadavky by se ve vašich přehledech shodovaly s hodnotou Nespecifikováno .

Pokud je vypršení platnosti nastaveno tak, aby vypršelo, když se spustí metrika dokončení videa , všechny požadavky se přesně spojí s přiřazeným názvem videa. Kromě toho, pokud je vypršení platnosti nastaveno tak, aby nevypršelo nikdy , metriky v tomto příkladu se také správně spojí s názvem videa. Jakékoli další metriky z příští návštěvy (možná stažení nebo registrace) se však také zarovnají zpět s názvem videa Advanced Analytics, protože rozměrová hodnota zůstala zachována a nikdy nevyprší.

Nespecifikováno je způsob, jakým Adobe zobrazuje metriky zachycené, když nebyla pro analyzovanou dimenzi nastavena hodnota. To zahrnuje vlastní dimenze, jejichž platnost vypršela. Proto žádné metriky zarovnané s nespecifikovaným názvem videa neměly při zachycení metriky nastavenou hodnotu pro tuto dimenzi. Pokud byla dimenze názvu videa nastavena tak, aby platnost vypršela při zobrazení stránky, nebude vlastní dimenzi přiřazena žádná hodnota.

Definování alokace v dimenzích Adobe

Druhá polovina nastavení správce pro vlastní rozměry Adobe se nazývá přidělení. Přidělení rozhoduje o tom, jaká hodnota vlastní dimenze by měla být připsána, když je do dimenze odesláno více hodnot před vypršením platnosti. Dalším běžným názvem pro alokaci je atribuce, kterou již možná znáte.

V příkladu návštěvy v poskytnuté tabulce spotřebitel posílá do vlastní dimenze dvě hodnoty: úvod do analýzy a pokročilá analýza. Pokud správce Adobe pro tuto společnost nastaví dobu platnosti návštěvy pro tuto dimenzi Adobe, jak se budou jednotlivé metriky shodovat s těmito dvourozměrnými hodnotami?

Ve výchozím nastavení vlastní dimenze aplikují nejnovější model/model posledního dotyku, což znamená, že metriky se přiřazují zpět k nejnovější hodnotě zachycené v dimenzi. Tato metoda přidělení by byla ideální v uvedeném scénáři: 1 spuštění videa, 1 50% milník a 1 dokončení videa by bylo připsáno úvodu do analýzy; 1 spuštění videa a 1 50% milník by bylo připsáno videu pokročilé analýzy.

Velká většina vlastních dimenzí je nastavena na alokaci posledního/posledního dotyku, takže je pravděpodobně bezpečné předpokládat, že jsou nastaveny ty vaše. Samozřejmě se vždy vyplatí ověřit si to u svého administrátorského týmu.

Další možností pro vlastní rozměry je nastavení alokace na původní/první dotykový model. Tento přístup by pro scénář v tabulce nevěstil nic dobrého, protože by přiřazoval jak spuštění videa, 50% milníky, tak dokončení videa k původní hodnotě, kterou vlastní dimenze získala: úvod do analýzy. Tento výsledek je zjevně nepřesný a alokace posledního dotyku pro tento název videa dimenze Adobe se zdá být bez debat.

Ale jako analytik nebo nadšenec pro datovou vědu vždy přemýšlíte o cyklu nákupu produktu, takže vás pravděpodobně potěšilo, že produkt byl přidán do košíku po částečném zhlédnutí druhého videa. V tomto příkladu, kterému videu byste přiřadili poděkování – prvnímu zhlédnutému nebo poslednímu zhlédnutému? Možná částečný kredit pro oba?

Částečný kredit je místo, kde přichází do hry poslední přidělení vlastní dimenze. Kromě prvního a posledního dotyku mohou administrátoři nastavit vlastní dimenze tak, aby měly lineární alokaci. Při lineární alokaci získá každá hodnota odeslaná do dimenze Adobe určité procento analyzované metriky. Pokud by byl název videa v tabulce nastaven na lineární rozdělení, každé video by získalo 50 % kreditu za přidání do košíku, ke kterému dojde na konci návštěvy.

Nejlepší zprávou ohledně této situace je, že sada funkcí Adobe Attribution IQ umožňuje flexibilnější modely než tyto tři a dává vám možnost měnit atribuční model za běhu pro jakoukoli dimenzi Adobe. Mezi těmito dvěma nastaveními, expirací a alokací, je tedy v dnešní době důležitější expirace.

Rozlišování mezi rekvizitami a eVars

Nyní, když máte dobrý přehled o nastaveních, která můžete použít na vlastní dimenze, pojďme se pustit do dvou typů proměnných, které ve vaší implementaci existují. Adobe Analytics má pro oba několik názvů. První se často označují jako „rekvizity“, ale jsou synonymem pro sProps a dopravní proměnné.

Rekvizity jsou vlastní dimenze, jejichž platnost vždy vyprší při požadavku na server. Vaše společnost má přístup k 75 rekvizitám. Mohou být docela užitečné díky své jednoduchosti. Vzhledem k tomu, že jejich platnost vyprší při požadavku na server, nemusíte si dělat starosti s alokací, protože do dimenze lze při každém požadavku předat pouze jednu hodnotu. Protože platnost rekvizit vyprší okamžitě, jsou často považovány za o něco méně užitečné než eVars, jejich protějšek s vlastní dimenzí. Nicméně analytici, kteří vědí, kdy jsou rekvizity nastaveny, mohou najít spoustu využití pro rekvizity.

eVars jsou vlastní dimenze, které mají nastavení sladěné s alokací, vypršením platnosti a dalšími. Jsou flexibilnější a výkonnější než rekvizity, ale také složitější. Většina společností má mezi 100 a 250 eVars, v závislosti na jejich smlouvě s Adobe. Pokud se vrátíte zpět k ukázkové návštěvě v tabulce, téměř určitě budete chtít použít eVar k zachycení názvu videa, aby rozměrové hodnoty zůstaly zachovány a metriky videa se k nim správně přiřadily.

Váš důvěryhodný debugger lze použít ke snadné identifikaci všech vlastních dimenzí, které se spouštějí v jakémkoli požadavku na server. Všimněte si, jak obrázek níže ukazuje adresu URL předávanou do prop4 a pouze doménu předávanou do eVar5. Budete rádi, když budete vědět, že administrátoři mají rozhraní, známé jako Admin Console, pro vytváření přátelských názvů pro všechny rekvizity a eVars. Nemusíte si pamatovat, že prop4 znamená URL a eVar5 znamená doménu; Analysis Workspace by jednoduše automaticky zobrazil popisné názvy.

Experience Cloud Debugger zachycuje hodnoty v rekvizitách i eVars.

Protože se často přistihnete, že přecházíte tam a zpět mezi debuggerem a Workspace, dává smysl, že občas zapomenete na přátelský pro eVar nebo rekvizitu. Nebojte se, společnost Adobe již tento proces usnadnila: eVars a rekvizity lze vyhledávat ve vyhledávacím poli vlevo. Zkuste vyhledat eVar1 nebo prop2 v sadě sestav, abyste viděli, jak proces funguje.

Použití období v Adobe Analytics

Poslední vlastní dimenze, o které je třeba diskutovat, je jedinečná. Věděli jste, že do tabulek ve volném formátu můžete také přidat časová období?

Přednastavená období (která jsou uvedena v dolní části levé lišty) můžete přetáhnout do tabulky. Kteroukoli z nich lze použít jako rozměry v tabulkách volného tvaru. Kromě toho můžete snadno vytvářet nová časová období podle svých potřeb. Vytvořme nové časové období, které se zaměří na posledních celých 5 dní:

Klikněte na tlačítko plus v levé liště vedle slova Čas nebo klikněte na Komponenty v hlavní nabídce a vyberte Nové časové období.

Nebo použijte klávesovou zkratku Shift+⌘D na Macu nebo Shift+Alt+D na PC. Zobrazí se dialogové okno s výzvou k definování časového období. Rozhraní je intuitivní a zrcadlí kalendář v panelech.

Pomocí kalendáře vyberte časové období, například posledních pět dní.

Zaškrtněte políčko Použít klouzavá data a klepněte na tlačítko Použít.

Definování období s klouzavými daty.

Přidejte popisný název do textového pole Název rozsahu dat (například Posledních 5 dní) a potom klikněte na Uložit.

Klouzavá data vám umožňují rozhodnout, zda se mají data v průběhu času aktualizovat. Pokud máte časové období posledních 5 celých dnů a zvolíte možnost Použít klouzavá data, bude při zítřejším přihlášení do Adobe časové období aktualizováno tak, aby zahrnovalo data z daného dne.

Po definování vlastního časového období můžete tuto dimenzi přetáhnout do tabulky.

Použití vlastního období.

Dimenze, jako jsou eVars, rekvizity a vlastní rozsahy dat, budou užitečnými nástroji pro analýzu v Adobe Analytics. Zůstaňte v kontaktu se svým administrátorem Adobe, abyste zajistili přesné a konzistentní sledování vlastních dimenzí, které potřebujete.