Анализа података помоћу Адобе аналитике: одакле подаци долазе

Можда то не знате, али корисници Адобе Аналитицс-а врше анализу података о стварима изван својих веб локација. Адобе такође бележи податке у име својих клијената у мобилним апликацијама, апликацијама за таблете и још много тога. Поред тога, Адобе је уградио значајну флексибилност у Адобе Аналитицс за управљање дигитално повезанијим потрошачким светом који се неприметно пребацује са гласовног помоћника на телефон на лаптоп.

©Схуттерстоцк/ЛинеТале

Перцепције о природи анализе података у области популарне културе дефинисао је лик Џона Хил у филмској адаптацији књиге Монеибалл . У тој истинитој причи, бејзбол тим на малом тржишту (Оакланд А'с) успео је драматично да надмаши тимове са много већим платним списковима иновативним идентификовањем и деловањем како би стекао играче по ниској цени на основу статистичких мерила ефикасности играча који су изнад и на много начина се супротстављају традиционалним метрике, као што су просеци ударања, хоум-ранови по сезони и РБИ-ови (утрчавања са ударцем).

Од када је тај филм изашао, појавили су се нови и све сложенији изазови у прикупљању и анализи података. ( Погледајте овај чланак за више о трендовима података .)

На пример, корисници онлајн уређаја су били условљени да се брзо крећу са једног места на друго, што захтева нијансираније и детаљније метрике за прецизно праћење активности корисника. Корисници су све свјеснији разматрања приватности и доношења одлука на основу информација о томе како желе да управљају односом између погодности које им пружа праћење активности у односу на одржавање повјерљивости у њиховим активностима на мрежи.

Са друге стране новчића за анализу података, постоји много више извора корисничких података него пре само неколико година. Данас Адобе има бројне механизме за увоз информација за анализу података из дигитално неповезаних извора као што су позивни центри, системи за управљање односима са клијентима (ЦРМ) и системи за трговину у продавницама.

Пре него што уђемо у детаље о томе како се подаци прикупљају, важно је разумети да прикупљање података и њихово упумпавање у Адобе Аналитицс обично није домен аналитичара података. Ваш посао као аналитичара је да анализирате податке добијене из активности корисника.

Али следећи основни преглед начина на који се подаци прикупљају важан је за аналитичаре из два разлога. Прво, добро је знати одакле подаци потичу када желите да процените њихову валидност; и друго, основно разумевање процеса рударења и слања података у Адобе Аналитицс омогућава вам да имате продуктивније интеракције са људима који постављају алате за издвајање података.

Коришћење Адобе Аналитицс-а за снимање података са веб локација

Почнимо са најчешћим извором података Адобе Аналитицс: веб локацијама. Веб подаци су првобитно анализирани на основу евиденције сервера. Податке серверског дневника аутоматски генеришу сервери који хостују веб локације и обезбеђују број и временску ознаку сваког захтева и преузимања сваке датотеке на сајту. Нажалост, подаци су веома непоуздани јер евиденције сервера немају могућност да разликују ботове од људи.

Ботови су аутоматизовани рачунари који скенирају веб странице. Ови ботови су често пријатељски расположени и користе се за рангирање веб локација за претраживаче или веб локације за прикупљање производа. Неки ботови, међутим, нису пријатељски расположени и користе се за конкурентске информације или још горе.

Пошто евиденције сервера не могу разликовати човека од бота, индустрија је брзо прешла на ознаке, које су сада индустријски стандард. Генерално, ознаке су линије кода засноване на ЈаваСцрипт-у које додају невидљиву слику свакој страници и радњи на вашој веб локацији. Ове слике служе као светионик за аналитичке алате, где се неколико ствари дешава за само неколико милисекунди:

ЈаваСцрипт код се покреће да идентификује информације о прегледачу и уређају, као и временску ознаку приказа странице.

Више ЈаваСцрипт кода се покреће да тражи постојање колачића, који је део текста сачуван у прегледачу. Колачићима могу приступити само домени који су их поставили и често имају датум истека.

Ако постоји, ИД посетиоца се издваја из колачића да би се идентификовао корисник кроз посете и странице. Ако ИД посетиоца не постоји, креира се јединствени ИД и поставља се у нови колачић. Ови ИД-ови су јединствени за сваког посетиоца, али нису повезани са личним подацима корисника, чиме се обезбеђује мера приватности за кориснике.

Више ЈаваСцрипт-а се користи за прикупљање информација о страници: УРЛ, упућивач и низ прилагођених димензија које идентификују радњу и понашање посетиоца.

Након што се покрене сва та ЈаваСцрипт логика, генерише се сигнална сигнализација за слање података у машину за прикупљање и обраду у Адобе-овој аналитици.

Застрашујуће зар не? Па, тако су се осећали веб програмери. Када је веб аналитика први пут дошла на сцену, један од најтежих послова био је подучавање програмера како да напишу и тестирају сав овај ЈаваСцрипт како би се осигурало да се наше ознаке тачно активирају. Учење програмера да развијају — није забаван посао.

На нашу срећу, још паметнији програмер је дошао на идеју да премести сав тај ЈаваСцрипт у један УИ (кориснички интерфејс). веб програмери су морали да додају само једну или две линије кода на сваку страницу сајта, а продавац је тада могао да управља њиховим ознакама у овој новој платформи названој систем за управљање ознакама или ТМС. Није прошло много времена пре него што је индустрија управљања ознакама експлодирала, што је довело до десетина добављача, а затим до аквизиција, спајања и технолошког заокрета.

Добра вест је да је индустрија система за управљање ознакама постала комерцијализована и доступна је бесплатно од Адобе-а у облику динамичког менаџера ознака (ДТМ) и Адобе Лаунцх-а. Можда сте већ упознати са Гоогле-овим ТМС-ом, Гоогле менаџером ознака или неким од независних ТМС плејера као што су Теалиум, Енсигхтен или Сигнал.

Шансе су да ваша компанија већ користи једну од ових технологија за постављање маркетиншких ознака на вашу веб локацију. Сви они могу да примене Адобе Аналитицс, иако је Адобе-ова препорука за најбољу праксу да користите Адобе Лаунцх.

Коришћење Адобе Аналитицс-а за снимање података са мобилних уређаја

Ако су стандардне веб странице које се испоручују на лаптопу природно место за почетак наше дискусије о прикупљању података, прелазак на мањи екран мобилног телефона је логичан следећи корак.

Можда већ знате да су у овој фази еволуције веб дизајна, веб странице за мобилне уређаје потпуно функционалне веб странице, а не додаци за лаптоп, десктоп или велике мониторе. Ове веб локације мањег обима су креиране коришћењем приступа веб развоју који се зове респонзивни дизајн, у коме је код који се користи за креирање садржаја веб странице исти без обзира на величину екрана и претраживача веб посетиоца. Ваша компанија највероватније већ користи респонзивни дизајн.

Када се примени респонзивни дизајн, исте ознаке које се покрећу на веб локацији за десктоп треба да раде на веб локацијама оптимизованим за мобилне уређаје и таблете јер су у суштини иста ствар, што је добра вест у свету управљања ознакама. Међутим, свет мобилних апликација заснованих на респонзивном дизајну је потпуно другачији од света изворних апликација.

Копање података из изворних апликација помоћу Адобе Аналитицс-а

Изворне апликације представљају посебне изазове за прикупљање података. Ове мобилне и таблет апликације су програмиране на другачији начин од респонзивних веб локација.

Генерално, изворне апликације се не покрећу у прегледачима, не користе ХТМЛ и не могу да покрећу ЈаваСцрипт. У ствари, апликације направљене за иОС су направљене у другом програмском језику (Објецтиве Ц) од Андроид апликација (Јава). Ови технички програмски језици се помињу из једног важног разлога: систем за управљање ознакама неће радити на вашим мобилним и таблет апликацијама.

Неки добављачи система за управљање ознакама хаковали су могућност да уграде ЈаваСцрипт у апликације, али резултат има ограничене могућности и далеко је од најбоље праксе. Најпотпунији, тачнији и скалабилнији начин за примену Адобе алата је коришћење Адобе комплета за развој мобилног софтвера (СДК). Адобе мобилни СДК је направљен да ради као систем за прикупљање података, попут система за управљање ознакама, али користи изворни програмски језик апликације (Објецтиве Ц за иОС или Јава за Андроид).

Адобе СДК је важан јер има дубљи приступ коду који покреће апликацију и стога се може користити за више од прикупљања података. Поред слања података у Адобе Аналитицс, Адобе СДК мора да уради следеће:

• Снимите податке о географској локацији на основу ГПС-а.
• Користите гео-ограде засноване на тим ГПС подацима за анализу или акцију.
• Шаљите пусх обавештења корисницима.
• Ажурирајте садржај у апликацији путем размене порука у апликацији, персонализације и тестирања.

Приступ овим могућностима може бити ограничен на СКУ или верзију коју је ваша компанија купила од Адобе-а. Радите са својим Адобе менаџером налога да бисте разумели које од ових могућности су укључене у ваш уговор.

Коришћење Адобе аналитике за снимање података из интернета ствари и шире

Сада када разумете стандарде прикупљања за два највећа случаја коришћења (веб и мобилни), време је да се пређете на генерички скуп Интернета ствари (ИоТ). Свако ко поставља питања о подацима треба да размишља о дигиталним киосцима, паметним сатовима, повезаним аутомобилима, интерактивним екранима и свим другим новим уређајима које су наши технолошки господари најавили откако је ова реченица написана.

Продавцима као што је Адобе је тешко да остану у току са сваким новим уређајем јер је за израду СДК-ова потребно време, новац, истраживање, инжењери, код, осигурање квалитета и још много тога. Али не брините: уређаји који немају уграђене СДК-ове и даље могу да шаљу податке у Адобе Аналитицс.

Најбоља пракса за слање података са једног од ових уређаја је преко интерфејса за програмирање апликација (АПИ). Укратко, ово значи да програмери ИоТ апликације могу да напишу сопствени код за креирање везе са вашим Адобе Аналитицс налогом и затим на њега пошаљу податке.

АПИ-ји су постали подразумевани начин на који се подаци шаљу са било ког уређаја повезаног на Интернет, било пуно радно време или скраћено радно време. Адобе такође има неке препоруке које треба да подели, посебно за неке од њихових великих улога када су у питању ови нови уређаји, као што су глас и повезани аутомобил. У време писања овог текста, пакети за развој софтвера нису доступни за уређаје који се активирају гласом или повезане апликације за аутомобиле. Међутим, Адобе има најбоље праксе за прилагођавање података, променљива подешавања и опције кода за обе ове технологије.

Софтвер предузећа — софтвер лиценциран институцијама — се редовно ажурира, а Адобе објављује најбоље праксе за праћење података повезаних са новим дигиталним медијима као што су глас и повезани аутомобил.

Сада сте истражили све типове података које генеришу уређаји који имају повремени или стални приступ вебу: рачунари, телефони, таблети и интернет ствари.

Дигитална искуства и интеракције људи на тим уређајима су ухваћени неком комбинацијом ТМС-а, СДК-а и АПИ-ја. Према маркетиншким стручњацима и аналитичарима, тој листи нешто недостаје: подаци који нису засновани на понашању.

Можда најбољи пример небихевиоралних података долази из вашег алата за управљање односима са клијентима (ЦРМ) . ЦРМ алати се користе за организовање, категоризацију и управљање вашим потенцијалним клијентима и клијентима. Други примери небихејвиоралних података за које би трговци и аналитичари били заинтересовани укључују следеће:

• Кол-центар
• Куповина ван мреже или у продавници
• Повратак или отказивање
• Цена производа продате робе
• Реклама кампања
• Задовољство купаца

Адобе Аналитицс може да увезе било који од ових типова података заједно са мноштвом других. Генерално, ови подаци се увозе у Адобе Аналитицс путем протокола за пренос датотека (ФТП) или АПИ-ја.