Iespējams, jūs to nezināt, taču Adobe Analytics lietotāji veic datu analīzi par lietām, kas nav viņu tīmekļa vietnes. Adobe arī tver datus savu klientu vārdā mobilajās lietotnēs, planšetdatoru lietotnēs un citur. Turklāt Adobe ir izveidojis ievērojamu elastību programmā Adobe Analytics, lai pārvaldītu vairāk digitāli savienotu patērētāju pasauli, kas nemanāmi pārslēdzas no balss palīga uz tālruni uz klēpjdatoru.
©Shutterstock/LineTale
Datu analīzes būtības uztveri populārās kultūras jomā definēja Džona Hila varonis grāmatas Moneyball filmas adaptācijā . Šajā patiesajā stāstā neliela tirgus beisbola komandai (Oakland A's) izdevās ievērojami pārspēt komandas ar daudz lielāku algu sarakstu, inovatīvi identificējot un rīkojoties, lai iegūtu spēlētājus par zemu cenu, pamatojoties uz spēlētāja efektivitātes statistikas rādītājiem, kas pārsniedz tradicionālo un daudzējādā ziņā ir pretrunā ar tradicionālo. metrika, piemēram, vidējie sitieni, mājas skrējienu skaits sezonā un RBI (ieskrietiem sitieniem).
Kopš šīs filmas iznākšanas ir radušies jauni un arvien sarežģītāki izaicinājumi datu vākšanā un analīzē. ( Plašāku informāciju par datu tendencēm skatiet šajā rakstā .)
Piemēram, tiešsaistes ierīču lietotāji ir sagatavoti, lai ātri pārvietotos no vienas vietas uz otru, un ir nepieciešama niansētāka un detalizētāka metrika, lai precīzi izsekotu lietotāju aktivitātēm. Un lietotāji arvien vairāk apzinās privātuma apsvērumus un pieņem apzinātākus lēmumus par to, kā viņi vēlas pārvaldīt attiecības starp ērtībām, ko nodrošina viņu darbību izsekošana un tiešsaistes darbību konfidencialitātes saglabāšana.
Datu analīzes monētas otrā pusē ir daudz vairāk lietotāju datu avotu nekā tikai pirms dažiem gadiem. Mūsdienās Adobe ir vairāki mehānismi, lai importētu informāciju datu analīzei no digitāli atvienotiem avotiem, piemēram, zvanu centriem, klientu attiecību pārvaldības (CRM) sistēmām un veikalu tirdzniecības programmām.
Pirms iedziļināties detaļās par to, kā dati tiek vākti, ir svarīgi saprast, ka datu tveršana un ievadīšana programmā Adobe Analytics parasti nav datu analītiķu darbības joma. Jūsu kā analītiķa darbs ir analizēt datus, kas iegūti no lietotāju darbībām.
Taču tālāk sniegtais pamata pārskats par to, kā tiek vākti dati, ir svarīgs analītiķiem divu iemeslu dēļ. Pirmkārt, ir labi zināt, no kurienes tiek iegūti dati, kad vēlaties novērtēt to derīgumu. un, otrkārt, pamata izpratne par datu ieguves un nosūtīšanas procesu programmā Adobe Analytics ļauj produktīvāk sazināties ar cilvēkiem, kuri iestata datu ieguves rīkus.
Sāksim ar visizplatītāko Adobe Analytics datu avotu: vietnēm. Tīmekļa dati sākotnēji tika analizēti, pamatojoties uz servera žurnāliem. Serveru žurnāla datus automātiski ģenerē serveri, kas mitina vietnes un nodrošina katra pieprasījuma un katra vietnes faila lejupielādes skaitu un laikspiedolu. Diemžēl dati ir ļoti neuzticami, jo servera žurnālos nav iespējams atšķirt robotus no cilvēkiem.
Boti ir automatizēti datori, kas skenē vietnes. Šīs robotprogrammatūras bieži ir draudzīgas un tiek izmantotas vietņu ranžēšanai meklētājprogrammām vai produktu apkopotāju vietnēm. Tomēr daži robotprogrammatūras ir nedraudzīgas un tiek izmantotas konkurētspējīgai informācijai vai vēl ļaunāk.
Tā kā servera žurnāli nevar atšķirt cilvēku no robota, nozare ātri pārgāja uz tagiem, kas tagad ir nozares standarts. Parasti tagi ir uz JavaScript balstītas koda rindas, kas katrai jūsu vietnes lapai un darbībai pievieno neredzamu attēlu. Šie attēli darbojas kā analītikas rīku bāka, kur vairākas lietas notiek tikai dažu milisekundēs:
JavaScript kods tiek palaists, lai identificētu pārlūkprogrammas un ierīces informāciju, kā arī lapas skatījuma laikspiedolu.
Tiek palaists vairāk JavaScript koda, lai meklētu sīkfailu, kas ir pārlūkprogrammā saglabāts teksta fragments. Sīkfailiem var piekļūt tikai tie domēni, kas tos iestatījuši, un tiem bieži ir derīguma termiņš.
Ja tāds ir, no sīkfaila tiek iegūts apmeklētāja ID, lai identificētu lietotāju apmeklējumos un lapās. Ja apmeklētāja ID nepastāv, tiek izveidots unikāls ID, kas tiek iestatīts jaunā sīkfailā. Šie ID ir unikāli katram apmeklētājam, taču tie nav saistīti ar lietotāja personas datiem, tādējādi nodrošinot lietotāju privātuma mērauklu.
Vairāk JavaScript tiek izmantots, lai iegūtu informāciju par lapu: URL, novirzītāju un vairākas pielāgotas kategorijas, kas identificē apmeklētāja darbību un uzvedību.
Pēc visas šīs JavaScript loģikas darbības tiek ģenerēts attēla bāksignāls, lai nosūtītu datus uz Adobe analītikas apkopošanas un apstrādes programmu.
Biedējoši, vai ne? Tā jutās tīmekļa izstrādātāji. Kad tīmekļa analīze pirmo reizi parādījās, viens no grūtākajiem darbiem bija iemācīt izstrādātājiem rakstīt un pārbaudīt visu šo JavaScript, lai nodrošinātu, ka mūsu tagi tiek aktivizēti precīzi. Mācīt izstrādātājiem attīstīties — tas nav jautrs darbs.
Mums par laimi, vēl gudrāks izstrādātājs nāca klajā ar ideju pārvietot visu JavaScript vienā UI (lietotāja saskarnē). tīmekļa izstrādātājiem katrai vietnes lapai bija jāpievieno tikai viena vai divas koda rindiņas, un mārketinga speciālists pēc tam varēja pārvaldīt savus tagus šajā jaunajā platformā ar nosaukumu tagu pārvaldības sistēma jeb TMS. Nepagāja ilgs laiks, kad tagu pārvaldības nozare strauji pieauga, izraisot desmitiem pārdevēju un pēc tam uzņēmumu iegādes, apvienošanās un tehnoloģiju pagriezienus.
Labā ziņa ir tā, ka tagu pārvaldības sistēmu nozare ir kļuvusi par precēm un ir pieejama bez maksas no Adobe dinamisko tagu pārvaldnieka (DTM) un Adobe Launch veidā. Iespējams, jau esat iepazinies ar Google TMS, Google tagu pārvaldnieku vai kādu no neatkarīgiem TMS atskaņotājiem, piemēram, Tealium, Ensighten vai Signal.
Iespējams, ka jūsu uzņēmums jau izmanto kādu no šīm tehnoloģijām, lai jūsu vietnē izvietotu mārketinga tagus. Visi no tiem var izvietot Adobe Analytics, lai gan Adobe paraugprakses ieteikums ir izmantot Adobe Launch.
Ja standarta vietnes, kas tiek piegādātas klēpjdatorā, ir dabiska vieta, kur sākt mūsu datu vākšanas diskusiju, pāreja uz mazāku mobilā tālruņa ekrānu ir loģisks nākamais solis.
Iespējams, jūs jau zināt, ka šajā tīmekļa dizaina attīstības posmā mobilās vietnes ir pilnībā funkcionējošas tīmekļa lapas, nevis pārdomāti pielikumi klēpjdatoru, galddatoru vai lielu monitoru vietnēm. Šīs mazāka mēroga vietnes tiek veidotas, izmantojot tīmekļa izstrādes pieeju, ko sauc par responsīvo dizainu, kurā vietnes satura izveidei izmantotais kods ir vienāds neatkarīgi no tīmekļa apmeklētāja ekrāna un pārlūkprogrammas izmēra. Jūsu uzņēmums, visticamāk, jau izmanto adaptīvo dizainu.
Ja tiek lietots adaptīvs dizains, tiem pašiem tagiem, kas tiek aktivizēti galddatoru vietnē, ir jādarbojas mobilajām ierīcēm un planšetdatoriem optimizētās vietnēs, jo tās būtībā ir viena un tā pati lieta, kas ir labas ziņas tagu pārvaldības pasaulē. Tomēr uz adaptīvu dizainu balstītu mobilo lietotņu pasaule ir pilnīgi atšķirīga no vietējo lietotņu pasaules.
Vietējās lietotnes rada īpašas problēmas datu vākšanai. Šīs mobilās un planšetdatoru lietojumprogrammas ir ieprogrammētas citādā veidā nekā adaptīvās vietnes.
Parasti vietējās lietotnes nedarbojas pārlūkprogrammās, neizmanto HTML un nevar palaist JavaScript. Faktiski iOS izstrādātās lietojumprogrammas ir veidotas citā programmēšanas valodā (Objective C) nekā Android lietotnēs (Java). Šīs tehniskās programmēšanas valodas ir minētas viena svarīga iemesla dēļ: tagu pārvaldības sistēma nedarbosies jūsu mobilo ierīču un planšetdatoru lietojumprogrammās.
Daži tagu pārvaldības sistēmu pārdevēji ir uzlauzuši iespēju lietotnēs iekļaut JavaScript, taču rezultātam ir ierobežotas iespējas, un tas ir tālu no labākās prakses. Vispilnīgākais, precīzākais un mērogojamākais Adobe rīku izvietošanas veids ir Adobe mobilās programmatūras izstrādes komplekta (SDK) izmantošana. Adobe mobilais SDK ir izveidots, lai darbotos kā datu vākšanas sistēma, piemēram, tagu pārvaldības sistēma, taču tajā tiek izmantota lietotnes vietējā programmēšanas valoda (Objective C operētājsistēmai iOS vai Java operētājsistēmai Android).
Adobe SDK ir svarīgs, jo tam ir dziļāka piekļuve kodam, kas palaiž lietotni, un tāpēc to var izmantot ne tikai datu vākšanai. Papildus datu nosūtīšanai uz Adobe Analytics, Adobe SDK ir jāveic šādas darbības:
Piekļuve šīm iespējām var būt ierobežota ar SKU vai versiju, ko jūsu uzņēmums ir iegādājies no Adobe. Sadarbojieties ar savu Adobe konta pārvaldnieku, lai saprastu, kuras no šīm iespējām ir iekļautas jūsu līgumā.
Tagad, kad izprotat apkopošanas standartus diviem lielākajiem lietošanas gadījumiem (tīmeklim un mobilajām ierīcēm), ir pienācis laiks izveidot vispārīgāku lietiskā interneta (IoT) kopumu. Ikvienam, kurš uzdod jautājumus par datiem, ir jādomā par digitālajiem kioskiem, viedpulksteņiem, savienotām automašīnām, interaktīviem ekrāniem un visām citām jaunajām ierīcēm, par kurām mūsu tehnoloģiju virsnieki ir paziņojuši kopš šī teikuma uzrakstīšanas.
Pārdevējiem, piemēram, Adobe, ir grūti sekot līdzi katrai jaunajai ierīcei, jo SDK izveide prasa laiku, naudu, izpēti, inženierus, kodu, kvalitātes nodrošināšanu un daudz ko citu. Bet neuztraucieties: ierīces, kurām nav iebūvētu SDK, joprojām var nosūtīt datus uz Adobe Analytics.
Labākā prakse datu sūtīšanai no vienas no šīm ierīcēm ir, izmantojot lietojumprogrammu saskarni (API). Īsāk sakot, tas nozīmē, ka IoT lietojumprogrammas izstrādātāji var uzrakstīt savu kodu, lai izveidotu savienojumu ar jūsu Adobe Analytics kontu un pēc tam nosūtītu tam datus.
API ir kļuvušas par noklusējuma veidu, kā dati tiek nosūtīti no jebkuras ierīces, kas ir savienota ar internetu vai nu pilna laika, vai nepilna laika. Arī Adobe ir daži ieteikumi, ar kuriem var dalīties, jo īpaši attiecībā uz dažām lielajām likmēm attiecībā uz šīm jaunajām ierīcēm, piemēram, balsi un savienotu automašīnu. Šīs rakstīšanas laikā SDK nebija pieejami ar balsi aktivizējamām ierīcēm vai pievienotajām automašīnu lietojumprogrammām. Tomēr Adobe ir paraugprakse datu pielāgošanai, mainīgajiem iestatījumiem un koda opcijām abām šīm tehnoloģijām.
Uzņēmuma programmatūra — iestādēm licencēta programmatūra — tiek regulāri atjaunināta, un Adobe izdod paraugpraksi datu izsekošanai, kas saistīti ar jauniem digitālajiem datu nesējiem, piemēram, balsi un pievienoto automašīnu.
Tagad esat izpētījis visu veidu datus, ko ģenerē ierīces, kurām ir nepilna laika vai pilna laika piekļuve tīmeklim: datori, tālruņi, planšetdatori un IoT.
Cilvēku digitālā pieredze un mijiedarbība šajās ierīcēs tiek fiksēta, izmantojot kādu TMS, SDK un API kombināciju. Pēc tirgotāju un analītiķu domām, šajā sarakstā kaut kā trūkst: datu, kas nav balstīti uz uzvedību.
Iespējams, labākais piemērs ne-uzvedības datiem ir jūsu klientu attiecību pārvaldības (CRM) rīks . CRM rīki tiek izmantoti, lai organizētu, klasificētu un pārvaldītu jūsu potenciālos klientus un klientus. Citi ar uzvedību nesaistītu datu piemēri, kas varētu interesēt tirgotājus un analītiķus, ir šādi:
Adobe Analytics var importēt jebkuru no šiem datu veidiem kopā ar daudziem citiem datu veidiem. Parasti šie dati tiek importēti programmā Adobe Analytics, izmantojot failu pārsūtīšanas protokolu (FTP) vai API.
Photoshop CS6 saglabā visas iepriekšējo versiju funkcijas un pievieno jaunas, nodrošinot labāku lietotāja pieredzi, radošumu un produktivitāti. Iepazīstiet jaunas rīku iespējas un komandas.
Uzziniet, kā efektīvi sapludināt slāņus programmā Photoshop CS6, lai samazinātu faila izmēru un uzlabotu veiktspēju, izmantojot slāņu sapludināšanu un attēla saplacināšanu.
Uzziniet, kā lietot caurspīdīgumu SVG grafikai programmā Illustrator. Izpētiet, kā izvadīt SVG ar caurspīdīgu fonu un lietot caurspīdīguma efektus.
Kad esat importējis savus attēlus programmā Adobe XD, jums nav lielas rediģēšanas vadības iespējas, taču varat mainīt attēlu izmērus un pagriezt tos tāpat kā jebkuru citu formu. Varat arī viegli noapaļot importēta attēla stūrus, izmantojot stūra logrīkus. Attēlu maskēšana Nosakot slēgtu formu […]
Kad jūsu Adobe XD projektā ir teksts, varat sākt mainīt teksta rekvizītus. Šie rekvizīti ietver fontu saimi, fonta lielumu, fonta svaru, līdzinājumu, rakstzīmju atstarpes (rindstarpas un izsekošanu), rindstarpu (vadošais), aizpildījumu, apmali (pārvilkšanu), ēnu (krītošā ēna) un fona aizmiglojumu. Tātad, apskatīsim, kā šie rekvizīti tiek piemēroti. Par lasāmību un fontu […]
Tāpat kā programmā Adobe Illustrator, Photoshop zīmējumu dēļi nodrošina iespēju vienā dokumentā izveidot atsevišķas lapas vai ekrānus. Tas var būt īpaši noderīgi, ja veidojat ekrānus mobilajai lietojumprogrammai vai nelielai brošūrai. Jūs varat domāt par zīmējumu dēli kā īpašu slāņu grupas veidu, kas izveidots, izmantojot paneli Slāņi. Tā […]
Daudzi rīki, kas atrodami panelī InDesign Tools, tiek izmantoti līniju un formu zīmēšanai lapā, tāpēc jums ir vairāki veidi, kā izveidot interesantus zīmējumus savām publikācijām. Programmā InDesign varat izveidot jebko, sākot no pamata formām līdz sarežģītiem zīmējumiem, tā vietā, lai izmantotu zīmēšanas programmu, piemēram, […]
Teksta iesaiņošana programmā Adobe Illustrator CC nav gluži tas pats, kas dāvanas iesaiņošana — tas ir vienkāršāk! Teksta aplaušana liek tekstam aptīt grafiku, kā parādīts šajā attēlā. Šī funkcija var pievienot mazliet radošuma jebkuram gabalam. Grafika liek tekstam aptīt to. Vispirms izveidojiet […]
Veidojot dizainu programmā Adobe Illustrator CC, bieži vien ir nepieciešams precīzs izmērs (piemēram, 2 x 3 collas). Pēc formas izveides vislabākais veids, kā mainīt tās izmērus precīziem izmēriem, ir izmantot pārveidošanas paneli, kas parādīts šajā attēlā. Atlasiet objektu un pēc tam izvēlieties Logs → Transform to […]
Varat izmantot programmu InDesign, lai izveidotu un modificētu QR koda grafiku. QR kodi ir svītrkoda veids, kurā var saglabāt informāciju, piemēram, vārdus, ciparus, URL vai cita veida datus. Lietotājs skenē QR kodu, izmantojot savu kameru un programmatūru ierīcē, piemēram, viedtālrunī, un programmatūra izmanto […]
