Mõõdikute mõõtmine Adobe Analyticsiga

Mõõdik on kvantitatiivne mõõt, mis vastab küsimusele "kui palju" või "kui palju". Mis Adobe Analytics , saate kasutada seda teavet. Adobe Analytics pakub mõõdikute kogumiseks mitmeid viise.

Meie ilmaennustuses on mõõdikud kõik tabelis olevad numbrid — kõrgeim, madal, sademete protsent ja niiskusprotsent. Mõõdikud on eranditult numbrid, kuid saate neid vormindada protsentides, valuutades, kümnendkohtades ja muus.

Mõõdikud on digitaalanalüütikute jaoks sageli kõige sagedamini arutatud mõõtmiskategooriad. Tavaline küsimus, mille B2B ettevõtte analüütik saab, on "Kui palju müügivihjeid veebisait sel nädalal genereeris?" See küsimus viitab müügivihjete mõõdikule ja on B2B veebisaidil üks kriitilisemaid mõõdikuid.

Olles uurinud, kuidas mõõdikuid tegelikus elus esitatakse, vaatame, kuidas mõõdikuid analüüsi tööruumis rakendatakse.

Tabamuste määratlemine Adobe Analyticsiga

Ühte peamist mõõdikut, mis on Adobe Analyticsi üle arutlemisel oluline, kuid mis pole tööruumi liideses saadaval, nimetatakse tabamusteks. Tabas kirjeldab igasuguse suhtlemise oma saidi või rakenduse, mille tulemuseks on andmed saadetakse Adobe Analytics. See on lehevaatamiste, allalaadimislinkide, väljumislinkide ja mis tahes kohandatud jälgimise vahend.

Lehevaadete mõõtmine Adobe Analyticsiga

Alustame Adobe Analyticsi kõige lihtsamatest mõõdikutest – lehevaatamistest. Lehekülg näeb mõõdik näitab, mitu korda teie HTML faile ja veebilehti (või lõigud leht) kanti.

Mobiilirakenduse analüüsimisel vastavad lehevaatamised sellele, mitu korda teie rakenduse ekraanid rakendusse laaditi. Mobiiltelefonide ekraanid on palju väiksemad kui sülearvutid ja lauaarvuti monitorid ning rakenduse ekraani definitsioon on ettevõtte sees sageli ainulaadne. Koostage oma Adobe'i administraatoritega rakenduste kuvade täielik loend või taotlege vähemalt rusikareegel, mida nad kasutavad otsustamaks, kas uut sisu tuleks käsitleda uue ekraanina ja seega ka lehevaatamisena.

Iga kord, kui teie saiti sirviv inimene laadib teie avalehe, on see lehevaade. Samamoodi on iga kord, kui teie saiti sirviv inimene laadib teie kontakti lehe, ka lehevaatamine. Lehevaatamiste koguarv suureneb iga lehe laadimisega.

Nagu lehe mõõtmete puhul, võib lehevaatamiste määratlemine olla keeruline parallakssaitidel ja ühelehelistes rakendustes. Hea uudis on see, et teie ettevõtte lehtede ja lehevaatamiste definitsioon joondub dimensiooni ja mõõdiku vahelise seose tõttu, nii et iga kord, kui lehte vaadatakse, suureneb lehe vaatamiste arv.

Alloleval pildil rakendati lehevaatamise mõõdikut teatud kuupäevavahemikele, mis annab kiire ülevaate lehtede liiklusest selles kuupäevavahemikus.

Lehevaatamiste mõõdik analüüsi tööruumi vabakujulises tabelis.

Külastuste loendamine Adobe Analyticsiga

Teine standardne mõõdik veebianalüütika maailmas on külastuste mõõdik, mida Google Analyticsis tuntakse ka seansside mõõdikuna . Visiidil on defineeritud interaktsiooni või komplekti interaktsioone indiviidil, mis koosneb ühest või mitmest tegevusi. Külastuse toimingud võivad toimuda samal lehel või mitmel lehel.

Siin on mõned lihtsad näited:

Külastage näidet 1:

Esmaspäeval jõuab Eric teie avalehele kell 13.00 ja sulgeb brauseri kell 13.05.

Vaadake näidet 2:

Teisipäeval jõuab David kell 11 hommikul tootelehele ja vaatab sellel lehel videot.

David hajub ja sulgeb oma sülearvuti kell 11.08.

Vaadake näidet 3:

Kolmapäeval maandub Heidi teie kodulehele kell 19.

Ta teeb teie saidil otsingu ja suunatakse otsingutulemuste lehele.

Heidi klõpsab esimesel toote lingil.

Ta lisab toote ostukorvi ja suunatakse ostukorvi lehele.

Ta kontrollib edukalt ja sooritab ostu kassalehel.

Heidi kinnitab ostu kinnituse lehel kell 19:22.

Kõik need kolm näidet sisaldavad erinevat arvu lehevaatamisi (üks, kaks ja kuus). Igaüks neist loetakse aga üheks külastuseks.

Alumine rida: külastused ja lehevaatamised on seotud, kuid need pole samad. Külastus võib hõlmata ja sageli hõlmab rohkem kui ühe lehe vaatamist.

Külastuste ja lehevaatamiste mõõdikud analüüsi tööruumi vabakujulises tabelis.

Võib-olla olete märganud, et kõigi kolme näite lõpus on aeg. Viimase suhtluse toimumise aja lisamine on oluline, sest nii mõõdate külastuse lõppu.

Kas olete kunagi mõelnud, miks te ei saa külastuse lõppu lihtsalt mõõta, tuvastades, millal kasutaja lehelt lahkub? Põhjus on selles, et tehnilised piirangud ei võimalda analüüsiplatvormidel, nagu Adobe Analytics ja Google Analytics, tuvastada brauseri vahekaardi toiminguid või akna sulgemist.

Selle tulemusena on analüütikud pidanud külastuse lõpu määratlemisel olema loomingulised. Visiidi otsad peale määratud aja möödub ilma edastatavate andmete individuaalsele.

Vaikimisi kasutavad enamik analüüsiplatvorme, sealhulgas Adobe Analytics, külastuse lõpu määratlemiseks 30 minutit passiivsust. Küll aga saate reguleerida aega, mille jooksul külastus lõpeb.

Unikaalsete külastajate tuvastamine Adobe Analyticsi abil

Lehevaatamiste mõõdik on kõige üksikasjalikum ja üksikasjalikum standardmõõdik. Mitu lehevaatamist ühe aja jooksul koondub külastuseks, mis on vähem detailne standardmõõdik. Mitu külastust koondub üheks unikaalseks külastajaks, mis on kõige vähem detailne standardmõõdik.

Arv külastajaga saidile või lehele on mitmeid üksikisikute tegevus, mis seisneb ühe või mitme saidikülastustele, rakenduse või lehel. ( Google Analytics kasutab unikaalsete külastajate asemel terminit kasutajad . ) Pange tähele, et unikaalsed külastajad erinevad üksikutest inimestest. Adobe Analyticsil pole mingit võimalust teha vahet kahel inimesel, kes jagavad arvutit, või ühel inimesel, kes siseneb samale saidile sama arvuti kahe erineva brauseriga.

Allolev pilt on tabel analüüsi tööruumis, mis kuvab külastusi, lehevaatamisi ja unikaalseid külastajaid.

Külastuste, lehevaatamiste ja unikaalsete külastajate vaatamine analüüsi tööruumis vabas vormis tabelis.

Unikaalsete külastajate mõõdik põhineb küpsistel. Kui brauserit tuvastav küpsis kustutatakse, ei saa Adobe siduda selle isiku külastuste ajalugu uute külastustega. Selle tulemusena genereerivad uued külastused uue küpsise ja ilmuvad seetõttu uue unikaalse külastajana. Unikaalse külastaja täpsem määratlus ütleks, et see on brauseri küpsiste kordumatu arv , kuid see pole nii lõbus kui lihtsalt nende inimesteks nimetamine.

Adobe Analyticsil on unikaalsete külastajate tuvastamiseks standardne mõõdik, mida nimetatakse inimeste mõõdikuks, kuid see on juurdepääsetav ainult Adobe'i klientidele, kes osalevad Adobe'i seadmekoostöös.

Deduplikatsiooni mõistmine Adobe Analyticsi kasutamisel

Nüüd, kui olete tutvunud kolme erineva detailsustasemega (lehevaatamised, külastused ja külastajad) mõõdikutega, kuid ainult ühe dimensiooniga (leht), on oluline mõelda, kuidas need kõik kokku saavad. Adobe Analyticsi paindlikkus nõuab, et teil oleks deduplikatsioonist teatav arusaam. Eksemplaris on identne koopia midagi. Kui mõõta kasutajate suhtlemist veebilehel, see on sageli kasulik deduplicate - ribad välja duplikaat aktiivsus.

Uurime näidet:

Nolan vaatab kodulehte.

Nolan vaatab artiklilehte.

Nolan vaatab uuesti avalehte.

Kuigi see on lihtne näide, lähevad asjad kiiresti segaseks. Lehe dimensiooni ja lehevaatamiste mõõdikut sisaldav tabel näeb välja ootuspärane: avalehel on kaks lehekülge ja artiklilehel on üks lehekülg.

Kui aga lisate sellesse tabelisse teise külastuste mõõdiku, on avalehel üks külastus ja kaks lehevaatamist ning artiklilehel üks külastus. Miks üks külastus, aga kaks avalehe vaatamist? Külastuste mõõdik on dubleeritud, mis tähendab, et seda loendatakse ainult üks kord kogu külastuse jooksul. Tegelikult oleks Nolan võinud avalehe ja sama artikli lehe vahel edasi-tagasi liikuda 50 korda ning kumbki neist kahest leheküljest saaks ikkagi ainult ühe külastuse.

Adobe eemaldab külastuste mõõdiku dubleerimise olenemata dimensioonist; olenemata sellest, mitu korda külastuse jooksul dimensiooniväärtust saadetakse, loendatakse külastuste mõõdikut ainult üks kord.

Laiendame oma näidet, lisades teise külastuse, see tuleb nädal hiljem:

Nolan vaatab kodulehte.

Nolan vaatab tootelehte.

Nolan vaatab uuesti avalehte.

Kui vaataksite aruandetabelit kuupäevadega, mis hõlmasid mõlemat külastust, võiksite kaaluda, kuidas iga mõõdik joondub lehe dimensiooni iga dimensiooniväärtusega. Avaleht saab nelja lehekülje vaatamise, kaks külastust ja ainult ühe külastaja. Artiklileht teenib ühe lehevaatamise, ühe külastuse ja ühe külastaja. Tooteleht teenib ka ühe lehevaatamise, ühe vaatamise ja ühe külastaja. See tähendab, et ka unikaalsete külastajate mõõdik eemaldatakse dubleerimisest, kuid seda tehakse külastuste lõikes kogu külastaja ajaloo jaoks.

Trendikad mõõdikud Adobe Analyticsis

Kui mõtlete oma tulevikule analüütikuna, võite ette kujutada, et avastate andmetes uskumatu muutuse, mis säästab teie ettevõttele miljoneid. Võib-olla olete selles unenäos avastanud mitu kallist toodet, mida kliendid ei saa veebisaidi kodeerimisvea tõttu osta!

Selle vea avastamiseks peate kasutama trendi, mis on üks levinumaid tegevusi, mida Adobe Analyticsis mõõdikutega teete. Mõõdiku trendimine tähendab, et analüüsite konkreetse mõõdiku aja jooksul toimunud muutust.

Saate Adobe Analyticsis mõõdikuid trendida mis tahes ajaperioodil ja mis tahes detailsusega. Saate trendida lehevaatamisi kuus terve aasta või trendida lehevaatamisi tunnis vaid ühe päeva jooksul. Mõlemas näites on teil ikkagi mõõdik ja dimensioon. Mõõdik on lehevaatamised ja dimensioon on aja detailsuse ühik, mille olete oma tabeli jaoks määranud.

Analüüsi tööruumis saate selle tabeli ise koostada, lohistades sisse mõõdiku ja dimensiooni, või kasutada ühe klõpsuga visualiseerimisikooni mis tahes tabeli mis tahes real.

Mõõdikute arvutamine Adobe Analyticsiga

Analüütikud peavad suutma rakendada oma mõõdikutele arvutusi, mis on paindlikud ja käigu pealt reguleeritavad – valdkond, milles Adobe paistab silma. Meie ilmaprognoosi näitega jätkamiseks võite teisendada prognoosi kõrged ja madalad temperatuurid Fahrenheiti kraadidest Celsiuse kraadidesse. Valem lahutab Fahrenheiti temperatuurist 32 ja korrutatakse seejärel 5/9-ga. Seda uut mõõdikut võib pidada arvutatud mõõdikuks.

Võtame näite analüütikamaailmast: Adobe'i analüütik on olukorras, kus unikaalseid külastajaid tuleb juurde. Enne edu deklareerimist uurib analüütik täiendavat konteksti, lisades mõõdikuna lehevaatamised. Meie näites märkab analüütik midagi kummalist – lehevaatamised on napilt kasvanud, vaid mõne võrra rohkem kui suurenenud külastajate arv.

Parim soovitus analüütikutele on luua arvutuslik lehevaatamiste mõõdik külastaja kohta. See lihtne mõõdik, mis jagab lehevaatamised kordumatute külastajatega, on digitaalanalüütika tööstuse üks elementaarsemaid arvutatud mõõdikuid.

Näites võib analüütik lõpetada arvutatud mõõdiku trendi ja avastada, et kuigi külastajad suurenesid märkimisväärselt, langesid lehevaatamised külastaja kohta järsult. Tõenäoliselt tähendab see seda, et saidile pääseb juurde kvalifitseerimata liiklus, seega on meie soovitus jagada need andmed muude dimensioonide järgi, et neid huvitatuid külastajaid paremini mõista.

Arvutatud mõõdikud muutuvad oluliselt keerulisemaks kui ühe mõõdiku jagamine teisega. Adobe'is kasutavad arvutatud mõõdikud kõiki standardseid matemaatilisi operaatoreid (jagamine, korrutamine, lahutamine ja liitmine) ja paljusid täiustatud funktsioone, nagu ruutjuur, eksponendid ja protsentiilid. Samuti saate arvutatud mõõdikutele rakendada loogilisi operaatoreid (nt suurem kui ja väiksem kui) ja isegi segmente!

Nende mõõdikute parem mõistmine aitab teil oma veebi- ja mobiilistrateegiatele välja töötada strateegilise lähenemisviisi.