Arbejde med tilpassede dimensioner i Adobe Analytics

Adobe Analytics tilbyder et bredt udvalg af indbyggede dimensioner, som du kan bruge. Disse indbyggede Adobe-dimensioner hjælper dig med at analysere produkter, enhedsteknologier, annoncering, indhold og mere. Desværre er det aldrig nok. Det er her tilpassede Adobe-dimensioner kommer i spil.

Analytikere er en krævende flok, så Adobe har skabt to typer tilpassede dimensioner for at hjælpe dig med at fange endnu mere nyttige data om den adfærd, der forekommer online.

Du kan bruge disse tilpassede Adobe-dimensioner til at indfange data, som er nødvendige for dig for at fuldføre din analyse, men som ikke er tilgængelige i de forudkonfigurerede dimensioner, du har læst om. For eksempel kan en tilpasset dimension fange interne søgetermer, som besøgende har brugt på dit websted. Antallet af tilpassede dimensioner, som din virksomhed har adgang til, er knyttet til din Adobe Analytics SKU, men de fleste virksomheder har tæt på 300 tilpassede dimensioner pr. rapportpakke.

Definering af udløbs- og allokeringsdimensioner i Adobe Analytics

Adobe giver administratorer flere muligheder for at tilpasse definitionen af ​​disse tilpassede dimensioner. Inden du graver i de forskellige variabeltyper, og hvordan du finder dem i din rapportpakke, lad os diskutere to terminologier: udløb og allokering. Fordi disse muligheder involverer komplekse koncepter, gennemgår du dem i en vis dybde. Udløb er det enklere koncept, så du starter der.

Forståelse af udløb i Adobe-dimensioner

Udløb fokuserer på, hvor længe værdierne i en dimension skal vare ved. Skal værdien udløbe i slutningen af ​​sidevisningen, ligesom sidedimensionen, eller skal den udløbe ved slutningen af ​​besøget, som en marketingkanal?

Adobe giver administratorer mulighed for at definere udløb fra så kort som det hit, tagget udløser, til længden af ​​den besøgendes cookie (med andre ord aldrig). Denne overvejelse er vigtig for administratorer, fordi udløbet af tilpassede dimensioner skal strække sig længe nok til, at de vigtige metrics kan korrelere med den vedvarende dimensionsværdi.

Tabellen nedenfor illustrerer et eksempel på besøg, hvor en tilpasset dimension fanger navnet på den video, der bliver set, med adskillige metrics udløst undervejs.

Prøvebesøg med tilpassede dimensioner og metrics

Besøgseksemplet ovenfor beskriver et simpelt besøg: en forbruger kommer til et websted, ser en video til færdiggørelse, starter en anden video, men fuldfører den ikke. I denne implementering indstilles en tilpasset dimension kaldet videonavn i starten af ​​hver video.

Virksomhedens Adobe-administrator skal beslutte udløbet for den tilpassede dimension, så metrikdataene korrelerer korrekt med Adobe-dimensionen. Hvis udløbet er indstillet til at udløbe ved sidevisning , vil hits 3, 4, 6, 7 og 8 ikke blive bundet tilbage til de videonavne, der blev angivet. Disse hits ville stemme overens med Uspecificeret i din rapportering.

Hvis udløbet er indstillet til at udløbe, når videoens komplette metric udløses, vil alle hits nøjagtigt bindes tilbage til deres tildelte videonavn. Derudover, hvis udløbet er indstillet til at udløbe aldrig , vil metrics i dette eksempel også binde tilbage til videonavnet korrekt. Alle yderligere metrics fra det næste besøg (måske downloads eller registreringer) vil dog også justeres tilbage til Advanced Analytics-videonavnet, fordi den dimensionelle værdi bestod og aldrig udløber.

Uspecificeret er Adobes måde at vise metrics, der er registreret, når en værdi ikke var angivet for den dimension, der analyseres. Dette inkluderer tilpassede dimensioner, der er udløbet. Derfor havde alle metrics, der er justeret med et uspecificeret videonavn, ikke en værdi angivet for den dimension, da metric'en blev registreret. Hvis dimensionen for videonavn blev indstillet til at udløbe ved sidevisningen, tildeles der ingen værdi til den tilpassede dimension.

Definering af allokering i Adobe-dimensioner

Den anden halvdel af administratorindstillingerne for tilpassede Adobe-dimensioner kaldes allokering. Tildeling bestemmer, hvilken værdi af en tilpasset dimension der skal krediteres, når flere værdier sendes til dimensionen før udløb. Et andet almindeligt navn for tildeling er tilskrivning, som du måske allerede kender.

I besøgseksemplet i den medfølgende tabel sender forbrugeren to værdier til den tilpassede dimension: introduktion til analyse og avanceret analyse. Hvis Adobe-administratoren for denne virksomhed angiver et besøgsudløb for denne Adobe-dimension, hvordan vil hver af metrikkerne så stemme overens med disse todimensionelle værdier?

Som standard anvender tilpassede dimensioner en model for seneste/sidste berøring, hvilket betyder, at metrics tilskrives den seneste værdi, der er registreret i dimensionen. Denne tildelingsmetode ville være ideel i det angivne scenarie: 1 videostart, 1 50 % milepæl og 1 video fuldført vil blive tilskrevet introduktion til analyse; 1 videostart og 1 50 % milepæl vil blive tilskrevet den avancerede analysevideo.

Langt de fleste tilpassede dimensioner er indstillet til den seneste/sidste berøringsallokering, så det er sikkert sikkert at antage, at det er sådan din er indstillet. Det er selvfølgelig altid værd at tjekke med dit administratorteam for at bekræfte.

En anden mulighed for tilpassede dimensioner er at indstille allokeringen til original/first touch-model. Denne tilgang lover ikke godt for scenariet i tabellen, fordi den vil tilskrive både videostarter, både 50 % milepæle og videoens færdiggørelse til den oprindelige værdi, som den tilpassede dimension modtog: introduktion til analyse. Dette resultat er tydeligvis unøjagtigt, og sidste berøringsallokering for dette videonavn Adobe-dimension virker som en let sag.

Men som analytiker eller datavidenskabs-entusiast tænker du altid på produktkøbscyklussen, så du blev sikkert begejstret over at se, at et produkt blev lagt i kurven, efter at den anden video blev delvist set. I dette eksempel, hvilken video vil du tildele kredit til - den første, du så eller den sidst, du så? Måske delvis kredit for begge?

Delvis kreditering er, hvor den sidste tilpassede dimensionsallokering kommer i spil. Ud over første og sidste berøring kan administratorer indstille tilpassede dimensioner til at have lineær tildeling. I en lineær tildeling får hver værdi, der sendes til Adobe-dimensionen, en procentdel af den metrik, der analyseres. Hvis videonavnet i tabellen var indstillet til en lineær tildeling, ville hver video få 50 % kredit for den tilføjelse til kurv, der finder sted ved slutningen af ​​besøget.

Den bedste nyhed i denne situation er, at Adobes Attribution IQ-sæt af funktioner muliggør mere fleksible modeller end disse tre og giver dig mulighed for at ændre tilskrivningsmodellen med det samme for enhver Adobe-dimension. Så mellem de to indstillinger, udløb og tildeling, er den vigtigere i disse dage udløb.

At skelne mellem rekvisitter og eVars

Nu hvor du har en god fornemmelse for de indstillinger, du kan anvende på tilpassede dimensioner, lad os grave i de to typer variabler, der findes i din implementering. Adobe Analytics har flere navne for dem begge. De første omtales ofte som "rekvisitter", men er synonyme med sProps og trafikvariable.

Rekvisitter er tilpassede dimensioner, der altid udløber ved hittet. Din virksomhed har adgang til 75 rekvisitter. De kan være ret nyttige på grund af deres enkelhed. Fordi de udløber ved hit, behøver du ikke bekymre dig om tildeling, fordi kun en enkelt værdi kan overføres til en dimension pr. hit. Fordi rekvisitter udløber øjeblikkeligt, anses de ofte for at være lidt mindre nyttige end eVars, deres modstykke til tilpassede dimensioner. Men analytikere, der ved, hvornår rekvisitter er sat, kan finde masser af anvendelsesmuligheder for rekvisitter.

eVars er tilpassede dimensioner, der har indstillinger tilpasset tildeling, udløb og mere. De er mere fleksible og kraftfulde end rekvisitter, men også mere komplekse. De fleste virksomheder har mellem 100 og 250 eVars, afhængigt af deres kontrakt med Adobe. Hvis du hopper tilbage til prøvebesøget i tabellen, vil du næsten helt sikkert bruge en eVar til at fange videonavnet, så de dimensionelle værdier fortsætter, og videomålingerne tilskrives dem korrekt.

Din trofaste debugger kan bruges til nemt at identificere alle tilpassede dimensioner, der udløses i ethvert hit. Bemærk, hvordan billedet nedenfor viser URL'en, der overføres til prop4, og kun domænet, der overføres til eVar5. Du vil blive glad for at vide, at administratorer har en grænseflade, kendt som Admin Console, til at skabe venlige navne til alle rekvisitter og eVars. Du behøver ikke huske, at prop4 betyder URL og eVar5 betyder domæne; Analysis Workspace ville simpelthen vise de venlige navne automatisk.

Oplev Cloud Debugger fanger værdier i både rekvisitter og eVars.

Fordi du ofte vil finde dig selv at gå frem og tilbage mellem debuggeren og Workspace, giver det mening, at du af og til glemmer venligheden til en eVar eller en rekvisit. Frygt ikke, for Adobe har allerede gjort den proces nemmere: eVars og rekvisitter kan søges i det venstre skinnesøgefelt. Prøv at søge efter eVar1 eller prop2 i din rapportpakke for at se, hvordan processen fungerer.

Anvendelse af datointervaller i Adobe Analytics

Den sidste tilpassede dimension at diskutere er enestående. Vidste du, at du også kan tilføje datointervaller til dine freeform-tabeller?

Du kan trække forudindstillede datointervaller (som er angivet nederst på venstre skinne) ind i en tabel. Enhver af disse kan bruges som dimensioner i friformstabeller. Derudover kan du nemt oprette nye datointervaller baseret på dine behov. Lad os oprette et nyt datointerval, der fokuserer på de sidste hele 5 dage:

Klik på plusknappen i venstre skinne ved siden af ​​ordet Tid, eller klik på Komponenter i hovedmenuen og vælg Nyt datointerval.

Eller brug tastaturgenvejen Shift+⌘D på en Mac eller Shift+Alt+D på en pc. Der vises en dialogboks, der beder dig definere dit datointerval. Grænsefladen er intuitiv og afspejler kalenderen i paneler.

Brug kalenderen til at vælge et datointerval, f.eks. de seneste fem dage.

Marker afkrydsningsfeltet Brug rullende datoer, og klik derefter på Anvend.

Definition af et datointerval med rullende datoer.

Tilføj et venligt navn i titeltekstfeltet i datointervallet (såsom Sidste 5 dage), og klik derefter på Gem.

Rullende datoer giver dig mulighed for at beslutte, om datoerne skal opdateres, efterhånden som tiden går. Hvis du har et datointerval på de sidste 5 hele dage og vælger indstillingen Brug rullende datoer, når du logger på Adobe i morgen, vil datointervallet blive opdateret til at inkludere den pågældende dags data.

Når du har defineret et tilpasset datointerval, kan du trække denne dimension ind i en tabel.

Anvendelse af et tilpasset datointerval.

Dimensioner såsom eVars, rekvisitter og tilpassede datointervaller vil være nyttige værktøjer til analyse i Adobe Analytics. Bliv involveret med din Adobe-administrator for at sikre, at de tilpassede dimensioner, du har brug for, spores nøjagtigt og konsekvent.