Arbeide med egendefinerte dimensjoner i Adobe Analytics

Adobe Analytics tilbyr et bredt utvalg av innebygde dimensjoner du kan bruke. Disse innebygde Adobe-dimensjonene vil hjelpe deg med å analysere produkter, enhetsteknologier, annonsering, innhold og mer. Dessverre er det aldri nok. Det er her tilpassede Adobe-dimensjoner kommer inn i bildet.

Analytikere er en krevende gjeng, så Adobe har laget to typer tilpassede dimensjoner for å hjelpe deg med å fange opp enda mer nyttige data om atferden som skjer på nettet.

Du kan bruke disse egendefinerte Adobe-dimensjonene til å fange opp data som er nødvendige for å fullføre analysen, men som ikke er tilgjengelige i de forhåndskonfigurerte dimensjonene du har lest om. En egendefinert dimensjon kan for eksempel fange opp interne søkeord som besøkende har brukt på nettstedet ditt. Antall egendefinerte dimensjoner som bedriften din har tilgang til er knyttet til Adobe Analytics SKU, men de fleste bedrifter har nærmere 300 egendefinerte dimensjoner per rapportserie.

Definere utløps- og tildelingsdimensjoner i Adobe Analytics

Adobe gir administratorer flere alternativer for å tilpasse definisjonen av disse egendefinerte dimensjonene. Før du graver i de forskjellige variabeltypene og hvordan du finner dem i rapportpakken din, la oss diskutere to deler av terminologien: utløp og allokering. Fordi disse alternativene involverer komplekse konsepter, går du gjennom dem i en viss dybde. Utløp er det enklere konseptet, så du starter der.

Forstå utløp i Adobe-dimensjoner

Utløp fokuserer på hvor lenge verdiene i en dimensjon skal vedvare. Skal verdien utløpe på slutten av sidevisningen, som sidedimensjonen, eller bør den utløpe ved slutten av besøket, som en markedsføringskanal?

Adobe gir administratorer muligheten til å definere utløp fra så kort som treffet som taggen utløses til lengden på besøkendes informasjonskapsel (med andre ord aldri). Denne vurderingen er viktig for administratorer fordi utløpet av egendefinerte dimensjoner må strekke seg lenge nok til at beregningene som betyr noe, kan korrelere med den vedvarende dimensjonsverdien.

Tabellen nedenfor illustrerer et eksempelbesøk der en egendefinert dimensjon fanger opp navnet på videoen som blir sett med flere beregninger underveis.

Eksempelbesøk med egendefinerte dimensjoner og beregninger

Besøkseksemplet ovenfor beskriver et enkelt besøk: en forbruker kommer til et nettsted, ser en video til fullføring, starter en ny video, men fullfører den ikke. I denne implementeringen settes en egendefinert dimensjon kalt videonavn i starten av hver video.

Selskapets Adobe-administrator må bestemme utløpet for den egendefinerte dimensjonen slik at beregningsdataene samsvarer med Adobe-dimensjonen på riktig måte. Hvis utløpet er satt til å utløpe ved sidevisning , vil ikke treff 3, 4, 6, 7 og 8 bli knyttet til noen videonavn som ble angitt. Disse treffene vil samsvare med Uspesifisert i rapporteringen din.

Hvis utløpet er satt til å utløpe når videoens komplette beregning utløses, vil alle treff knyttes nøyaktig tilbake til det tildelte videonavnet. I tillegg, hvis utløpet er satt til å utløpe aldri , vil beregningene i dette eksemplet også knyttes tilbake til videonavnet på riktig måte. Eventuelle ekstra beregninger fra neste besøk (kanskje nedlastinger eller registreringer) vil imidlertid også justeres tilbake til Advanced Analytics-videonavnet fordi dimensjonsverdien vedvarte og aldri utløper.

Uspesifisert er Adobes måte å vise beregninger fanget når en verdi ikke ble angitt for dimensjonen som analyseres. Dette inkluderer egendefinerte dimensjoner som har utløpt. Derfor hadde ingen beregninger på linje med et uspesifisert videonavn en verdi angitt for den dimensjonen da beregningen ble registrert. Hvis videonavndimensjonen ble satt til å utløpe ved sidevisningen, tilordnes ingen verdi til den egendefinerte dimensjonen.

Definere allokering i Adobe-dimensjoner

Den andre halvparten av administrasjonsinnstillingene for tilpassede Adobe-dimensjoner kalles allokering. Tildeling avgjør hvilken verdi av en egendefinert dimensjon som skal krediteres når flere verdier sendes til dimensjonen før utløp. Et annet vanlig navn for tildeling er attribusjon, som du kanskje allerede er kjent med.

I besøkseksemplet i tabellen som følger med, sender forbrukeren to verdier til den egendefinerte dimensjonen: introduksjon til analyse og avansert analyse. Hvis Adobe-administratoren for dette selskapet angir et besøksutløp for denne Adobe-dimensjonen, hvordan vil hver av beregningene samsvare med disse todimensjonale verdiene?

Som standard bruker egendefinerte dimensjoner en nyeste/siste berøringsmodell, noe som betyr at beregningene tilskrives den siste verdien fanget i dimensjonen. Denne tildelingsmetoden ville være ideell i det angitte scenariet: 1 videostart, 1 50 % milepæl og 1 video fullført vil tilskrives introduksjon til analyse; 1 videostart og 1 50 % milepæl vil bli tilskrevet den avanserte analysevideoen.

Et stort flertall av egendefinerte dimensjoner er satt til en siste/siste berøringsallokering, så det er sannsynligvis trygt å anta at det er slik din er angitt. Selvfølgelig er det alltid verdt å sjekke med administratorteamet ditt for å bekrefte.

Et annet alternativ for egendefinerte dimensjoner er å sette allokeringen til original/first touch-modell. Denne tilnærmingen lover ikke godt for scenariet i tabellen fordi den vil tilskrive både videostarter, både 50 % milepæler og videoen komplett til den opprinnelige verdien som den egendefinerte dimensjonen mottok: introduksjon til analyse. Dette resultatet er tydelig unøyaktig, og siste berøringsallokering for dette videonavnet Adobe-dimensjonen virker som en enkel sak.

Men som analytiker eller datavitenskap-entusiast tenker du alltid på produktkjøpssyklusen, så du ble sannsynligvis begeistret over å se at et produkt ble lagt i handlekurven etter at den andre videoen ble delvis sett. I dette eksemplet, hvilken video vil du gi kreditt til – den første du så eller den sist så? Kanskje delvis kreditt for begge?

Delvis kreditt er der den siste tildelingen av egendefinerte dimensjoner kommer inn. I tillegg til første og siste berøring, kan administratorer angi egendefinerte dimensjoner for å ha lineær tildeling. I en lineær tildeling får hver verdi som sendes til Adobe-dimensjonen en prosentandel av beregningen som analyseres. Hvis videonavnet i tabellen ble satt til en lineær tildeling, vil hver video få 50 % kreditt for tillegget i handlekurven som skjer på slutten av besøket.

Den beste nyheten angående denne situasjonen er at Adobes Attribution IQ-sett med funksjoner muliggjør mer fleksible modeller enn disse tre og gir deg muligheten til å endre attribusjonsmodellen umiddelbart for alle Adobe-dimensjoner. Så mellom de to innstillingene, utløp og tildeling, er utløpet den viktigste i disse dager.

Skille mellom rekvisitter og eVars

Nå som du har en god følelse for innstillingene du kan bruke på egendefinerte dimensjoner, la oss se nærmere på de to typene variabler som finnes i implementeringen din. Adobe Analytics har flere navn for dem begge. De første blir ofte referert til som "rekvisitter", men er synonyme med sProps og trafikkvariabler.

Rekvisitter er egendefinerte dimensjoner som alltid utløper ved treffet. Din bedrift har tilgang til 75 rekvisitter. De kan være ganske nyttige på grunn av deres enkelhet. Fordi de utløper ved treffet, trenger du ikke å bekymre deg for allokering fordi bare én enkelt verdi kan overføres til en dimensjon per treff. Fordi rekvisitter utløper umiddelbart, anses de ofte for å være litt mindre nyttige enn eVars, deres egendefinerte dimensjons motstykke. Analytikere som vet når rekvisitter er satt kan imidlertid finne mange bruksområder for rekvisitter.

eVars er egendefinerte dimensjoner som har innstillinger tilpasset tildeling, utløp og mer. De er mer fleksible og kraftige enn rekvisitter, men også mer komplekse. De fleste selskaper har mellom 100 og 250 eVars, avhengig av deres kontrakt med Adobe. Hvis du hopper tilbake til eksempelbesøket i tabellen, vil du nesten definitivt ønske å bruke en eVar for å fange videonavnet slik at dimensjonsverdiene vedvarer og videoberegningene tilskrives dem riktig.

Din pålitelige debugger kan brukes til å enkelt identifisere alle egendefinerte dimensjoner som utløses i ethvert treff. Legg merke til hvordan bildet nedenfor viser URL-en som sendes til prop4 og bare domenet som sendes til eVar5. Du vil bli glad for å vite at administratorer har et grensesnitt, kjent som Admin Console, for å lage vennlige navn for alle rekvisitter og eVars. Du trenger ikke å huske at prop4 betyr URL og eVar5 betyr domene; Analysearbeidsområde ville ganske enkelt vise de vennlige navnene automatisk.

Opplev Cloud Debugger fanger verdier i både rekvisitter og eVars.

Fordi du ofte vil finne deg selv å gå frem og tilbake mellom feilsøkeren og Workspace, er det fornuftig at du av og til glemmer vennligheten for en eVar eller en rekvisitt. Frykt ikke, for Adobe har allerede gjort den prosessen enklere: eVars og rekvisitter kan søkes i den venstre skinnesøkeboksen. Prøv å søke etter eVar1 eller prop2 i rapportpakken din for å se hvordan prosessen fungerer.

Bruk av datoperioder i Adobe Analytics

Den siste egendefinerte dimensjonen å diskutere er unik. Visste du at du også kan legge til datoperioder i friformtabellene dine?

Du kan dra forhåndsinnstilte datoperioder (som er oppført nederst på venstre skinne) inn i en tabell. Hvilken som helst av disse kan brukes som dimensjoner i friformstabeller. I tillegg kan du enkelt opprette nye datoperioder basert på dine behov. La oss lage en ny datoperiode som fokuserer på de siste hele 5 dagene:

Klikk på plussknappen i venstre skinne ved siden av ordet Tid, eller klikk Komponenter i hovedmenyen og velg Ny datoperiode.

Eller bruk tastatursnarveien Shift+⌘D på en Mac, eller Shift+Alt+D på en PC. Det vises en dialogboks som ber deg definere datoperioden. Grensesnittet er intuitivt og speiler kalenderen i paneler.

Bruk kalenderen til å velge en datoperiode, for eksempel de siste fem dagene.

Merk av for Bruk rullende datoer, og klikk deretter på Bruk.

Definere en datoperiode med rullende datoer.

Legg til et vennlig navn i titteltekstboksen i datoperioden (som Siste 5 dager), og klikk deretter på Lagre.

Rullende datoer lar deg bestemme om datoene skal oppdateres etter hvert som tiden går. Hvis du har en datoperiode for de siste 5 hele dagene og velger alternativet Bruk rullende datoer, når du logger på Adobe i morgen, vil datoperioden bli oppdatert for å inkludere den dagens data.

Etter at du har definert en egendefinert datoperiode, kan du dra den dimensjonen inn i en tabell.

Bruker en egendefinert datoperiode.

Dimensjoner som eVars, rekvisitter og egendefinerte datoperioder vil være nyttige verktøy for analyse i Adobe Analytics. Hold deg involvert med Adobe-administratoren din for å sikre at de tilpassede dimensjonene du trenger spores nøyaktig og konsekvent.