1. SoftwareAdobeAdobe Analytics és keresőmotor-adatok
Adobe Analytics bábukhoz

David Karlins készítette

Az adatok elemzésének egyik legfontosabb előnye az Adobe Analytics segítségével az, hogy elősegítse a marketing- és hirdetési stratégiák kidolgozását. Miután belemerült az Adobe Analyticsbe, látni fogja, hogy a platform hogyan lehet a keresőmotorok adatait a marketing erőfeszítéseihez kapcsolni.

Az összes márka kulcsfontosságú hirdetési csatornája megjelenik a keresőmotorokban, mint például a Google, a Bing és a Yahoo! A vállalatok kétféle taktikát alkalmaznak márkájuk láthatóságának növelésére a keresőmotorokban: keresőmotor-optimalizálás (SEO) és keresőmotor-marketing (SEM, vagy fizetett keresés).

Az elemzőknek elemezniük kell a keresőmotorok, mint csatornák viselkedését, meg kell különböztetniük a fizetett és a természetes módszereket. Az adatok segítenek meghatározni, hogy a csatorna hogyan befolyásolja a viselkedést és a konverziós arányt.

Az Adobe Analytics több, keresésre összpontosító dimenzióban gyűjt adatokat, de sajnos kevésbé megbízható, mint a marketing csatorna és az utaló dimenziók. Javaslatunk az, hogy kövesse az Adobe legjobb gyakorlatát azáltal, hogy figyelmen kívül hagyja a fenti dimenziókban szereplő adatokat, és ehelyett marketingcsatorna, hivatkozó, hivatkozó domain és a fizetett kereséshez tartozó Ad Analytics elemzéshez kapcsolódó dimenziókat használja.

Az áttekinthetőség kedvéért, és mivel az Adobe Analytics telepítése így konfigurálható (lehet, hogy nem lehetséges vagy megfontolt, hogy megpróbáljuk ezt megváltoztatni, legalábbis nem gyorsan), hasznos részletezni az Adobe Adobe dimenzióinak eredeti céljait. . Ennek ellenére kérjük, vegye fontolóra az ajánlott legjobb gyakorlatot, ha erre lehetősége van.

Fizetett keresési látogatások észlelése az Adobe Analytics segítségével

Az Adobe Analytics lehetővé teszi a rendszergazdák számára, hogy szabályokat határozzanak meg annak érdekében, hogy megkülönböztessék a fizetett keresést a természetes kereséstől. A szabályokat a jelentéskészlet adminisztrációs konzolja tartalmazza, amely a Jelentéskészletek → Beállítások szerkesztése → Általános → Fizetett keresés észlelése szakaszban található. Az Adobe által biztosított egyik automatikus szabály az, hogy a látogatáshoz hivatkozóval kell rendelkezni, amely ismert keresőmotor.

Az Adobe szerencsére folyamatosan frissíti ezt a listát, így az adminisztrátoroknak nem kell aggódniuk ezzel. A fennmaradó fizetett keresési észlelési szabálydefiníciók egy lekérdezési karakterláncon alapulnak, például: cid = PS. A vállalatok a keresőmotor alapján különféle lekérdezési karakterlánc-paramétereket állíthatnak be, ám mi inkább egy változót használunk az összes motorban, hogy az adatok egyszerűbbek maradjanak.

Az alábbi kép bemutatja, hogyan konfigurálhatja a fizetett keresés észlelését, amely tükrözi a Google Analytics szabványait.

Adobe Analytics Report Suite

Ha ismeri a Google Analytics szolgáltatást, akkor valószínűleg megszokta az utm lekérdezési paraméterek fogalmát marketing csatornák, például fizetett keresés meghatározására. A Google Analytics megköveteli, hogy az utm_medium = cpc-et használja lekérdezési paraméterként a fizetett keresési látogatások megfelelő csoportosítása érdekében. Mivel az Adobe bármilyen lekérdezési paraméter alapján meghatározhatja a fizetett keresést, a Google-tól az Adobe-követésre átmenő márkák ugyanazt a lekérdezési paramétert tarthatják fenn. A jelentéskészlet fizetett keresési észlelési szabályát egyszerűen meg kell tanítani az utm_medium = cpc keresésére.

A fizetett keresés megkülönböztetése az Adobe Analytics rendszerben

A keresőmotor adataira összpontosító dimenziók legegyszerűbb a fizetett keresési dimenzió. A fizetett keresés dimenziója segíti az elemzőket a keresőmotorok fizetett vagy természetes viselkedésének lebontásában. Ez a magas szintű bontás felhasználható a viselkedés megkülönböztetésére nagyon nagy szemcsézettség mellett.

Az Adobe Analytics fizetett keresési táblázata

Fizetett és természetes keresőmotorok elemzése az Adobe Analytics alkalmazásban

Az összes keresőmotor viselkedési adata, függetlenül a fizetett keresés észlelésétől, a keresőméretekhez van kötve. A dimenziós értékek szerencsére barátságosabbak, mint pusztán a domainek. Az Adobe szöveges formában adja vissza az adatokat, például a Yahoo! vagy a Google - Dánia.

Adobe Analytics keresőmotor adatai

A keresőmotor adatainak barátságosabb nézete hasznos lehet az adatok szűrésekor vagy szétválasztásakor, hogy pontosan megtalálják azokat a motorokat, amelyeket meg akar próbálni. A fenti kép a keresőmotor dimenzióját mutatja egy fizetett keresési szegmenssel.

Látsz valami furcsa képet a fenti képen? Mivel az adatokat látogatások szerint rendezik, amelyekre nem vonatkozik egy szegmens, az első sor Meghatározatlanként szerepel.

A meghatározatlan a tetején található, mert az összes olyan látogatás eredménye, amely nem a keresőmotorból származik. Ha egy elemző összesíti az egyes keresőmotorok látogatásait, jelentős különbség lenne az összeg és a webhelyen tett látogatások teljes száma között; Meghatározatlanul jár a fennmaradó rész. Az Adobe alapértelmezés szerint egy meghatározatlan sort ad hozzá szinte minden dimenzióhoz, hogy megkönnyítse a viselkedésre való összpontosítást, amikor a dimenzió nem volt megadva (vagy nem volt megadva), amikor a mutatót elfogták.

Az Adobe megkönnyíti az elemzők számára, hogy eltávolítsák a dimenziós elemet a nézetből a táblázatszűrő szolgáltatáson keresztül. Az alábbi kép a Unspecified most eltávolításának részleteit szemlélteti.

Adobe Analytics speciális szűrő

A fizetett keresési észlelési szabályok segítenek az elemzőknek abban, hogy két dimenzióval hozzák létre a keresőmotor részletességét: a keresőmotor - természetes és keresőmotor - fizetett. Az egyetlen különbség ezek között közvetlenül igazodik ahhoz, hogy a látogatások megfeleltek-e az észlelési szabályoknak.

Az elemzők a keresőmotor adatait felhasználhatják arra, hogy a marketingszakemberek jobban hozzárendeljék marketingdollójukat. Ha egy fizetett keresőmotor lényegesen nagyobb forgalmat, de alacsonyabb konverziós arányt eredményez, érdemes lehet módosítani a keresőmotor költségvetését. A keresőmotor önmagában általában nem elegendő ennek az ajánlásnak a megfogalmazásához. Mint várható lenne, az Adobe hasonló dimenziókat is biztosít a keresési kulcsszóra, és nem a motorra.

Keresési kulcsszóelemzés kezdeményezése az Adobe Analytics alkalmazásban

A keresési kulcsszó lehetővé teszi az elemzők számára, hogy elmélyítsék a keresési hirdetési adataikat, hogy azonosítsák, mely kulcsszavak ösztönzik a kilátásokat és a fogyasztókat webhelyük felkeresésére. Ezek a kulcsszavak gyakran válhatnak az elemzők számára a leghasznosabb dimenziós értékek közé; mikor máskor mondják el a fogyasztók, hogy pontosan mit keresnek?

Sajnos van egy fogás. Évekkel ezelőtt a magánélet védelme érdekében a Google blokkolta a természetes kulcsszavak megtekintését az összes elemző platformon. Más keresőmotorok hamarosan követték példát, és most a szeretett természetes keresési kulcsszavakat eltávolítottuk az Adobe Analyticsből (és a Google Analyticsből, a Webtrendsből, a Coremetricsből és így tovább).

A keresőmotorok azonban továbbra is hozzáférést biztosítottak a hirdetők számára a keresési kulcsszó rögzítéséhez, ha a felhasználó egy fizetett keresési hirdetésre kattintott, de csak akkor, ha a kulcsszót a céloldalon lekérdezési paraméter útján küldték el.

Tehát mit jelent ez az egész? E három dimenzió többnyire haszontalan, mivel általában csak a Kulcsszó nem érhető el. Előfordulhat, hogy néhány minimális adatot lát bennük azokból a keresőmotorokból, amelyek még nem blokkolták a fizetett keresést, ehelyett inkább együtt kell működnie az Adobe adminisztrátori csapatával és a hirdetési csapattal annak biztosítása érdekében, hogy a fizetett keresési kulcsszavak rögzítésre kerüljenek egyéni Adobe dimenzióban.

  1. SoftwareAdobeAdobe Analytics vs. Google Analytics
Adobe Analytics bábukhoz

David Karlins készítette

Amikor értékelni fogja, mely adatelemzési megoldás az Ön számára megfelelő, valószínűleg felmerül a kérdés: Mi a kapcsolat az Adobe Analytics és a Google Analytics között? Mivel a terület két fő szereplője, fizet az Adobe Analytics összehasonlítása a Google Analytics-rel.

Számtalan vásárló és iparági szakember azt kérdezi a szakértőktől, hogy melyik elemzési megoldást szereti a legjobban. A kérdés megválaszolása helyett fontolja meg egy objektívebb kérdést: Melyek az Adobe Analytics és a Google Analytics erősségei és korlátai?

Ez a hangsúly segítette az elemzési megoldások leendő vásárlóit, hogy gyorsan feltérképezzék a funkciókat és az integrációkat követelményeiknek. A kettő összehasonlításával és ellentmondásával meg fogja érteni, miért hívta fel a szervezet az Adobe Analytics bevezetését.

Annak felmérése, hogy az Adobe Analytics miként viselkedik a Google Analytics ellen

Indítsuk el ezt az összehasonlítást az Adobe Analyticsre való összpontosítással, mert erről szól ez a könyv. Az Adobe elemzési megoldását gyakran az Ferrari-nak gondolják az iparban - lenyűgözően erős, de költséges. Ennek az analógiának van némi igazsága. De lebontjuk az Adobe Analytics egyedi jellemzőit.

Peeking az Analysis Workspace-en

Teljesítmény szempontjából a nary analitikai megoldás tetején lehet az Adobe képességein, amelyekkel ebben a könyvben végigjár. Az Adobe elsődleges megkülönböztetője az Analysis Workspace, az Adobe Analytics alapértelmezett motorja az elemzéshez, megjelenítéshez, kurációhoz és megosztáshoz. A marketingszakember és az elemző szem előtt tartásával készített Analysis Workspace korlátlan bontást, repülés közbeni szegmentálást és kiszámított mutatókat, rengeteg adatmegjelenítő képességet és négy kulcsfontosságú beépített, tudományos alapú funkciót kínál.

Csak egy példát említhetünk: az Adobe Analytics anomáliák észlelési algoritmusait alkalmazza olyan rendellenességek azonosítására, mint például az átlagos megrendelési érték nehezen megtalálható csökkenése, alacsony bevételű megrendelések tüskéi, a próbaregisztrációk statisztikailag szignifikáns növekedése és a céloldali nézetek csökkenése.

anomália észlelése az Adobe Analytics rendszerben

Az Adobe a közelmúltban hozzátette az elemzés munkaterületéhez egy nagyon szükséges összetevőt az hozzárendeléshez, amely lehetővé teszi szinte minden metrikának a tíz hozzárendelési modell közül egyet, amelyet a platformon szinte bármilyen dimenziójára alkalmazhat.

Röviden: a marketing-hozzárendelés segít megérteni, hogy az ügyfelek miként működnek együtt az online jelenléttel, és mit akarnak olyan módon, amely lehetővé teszi az erősen koncentrált és pontos marketing- vagy szolgáltatási döntéseket. Például az Attribution IQ az Analysis Workspace-ben számos új típusú hozzárendelési modellt adhat hozzá szabad formájú táblázatokhoz, megjelenítésekhez és kiszámított mutatókhoz. Az Attribution IQ az alábbiakban látható.

Adobe Analytics hozzárendelés IQ panel

Az írástól kezdve az algoritmikus és adatközpontú modellek jelentős költségekkel szükségesek az Adobe Data Workbench megoldásának frissítésére.

Megjeleníti a folyamatot és a csapadékot az Adobe Analytics alkalmazásban

Az Adobe két hatalmas megkülönböztető képességét az ügyfelek utazási vizualizációihoz kötik: flow és Fallout. Úgy tűnik, hogy más szállítók nem kapják meg az ilyen típusú elemzések rugalmasságát és könnyű használatát. Ezenkívül az Adobe arra bíztatásra kerül, hogy kiadja a Client Journey Analytics szolgáltatást, amely a látogatások és eszközök összefűzésére összpontosít bejelentkezési adatok alapján vagy az Adobe Device Co- op.

Megjeleníti a folyamatot az Adobe Analytics alkalmazásban

Az Adobe beépített adatcsatlakozókkal is rendelkezik tucatnyi partnerrel, amelyek viszonylag zökkenőmentesen és gyakran kétirányúan integrálják az adatkészleteket az e-mailben, a keresőmotor optimalizálásában (SEO), a kereskedelemben, a hirdetési platformokban és még sok másban. Ha ezek az előre beépített integrációk nem elégségesek, az Adobe számos lehetőség révén javasolja az egyéni integrációt, ideértve a nemrégiben kiadott Adobe Experience Platformot.

Az Adobe integrációinak másik nagy értékesítési pontja a saját Experience Cloud mélyén belülre esik - más Adobe megoldásokkal történő integrációkkal. Az Adobe volt az első olyan cég, amely kétirányúan integrálódott az Analytics és az adatkezelési platformmal (DMP). A DMP-k több adatkészlet adatainak összevonására, az egyesített adatok közönségének felépítésére és ezen közönségek aktiválására szolgálnak a hirdetési platformokon.

Ne aggódj. Ha a téma túlságosan fejlett, akkor csak tudnia kell, hogy a marketingszakemberek meghatározhatnak olyan szegmenseket az Analyticsben, amelyeket később további adatforrások gazdagítanak a Közönségkezelőben (az Adobe DMP), majd ezeket a szegmenseket megoszthatják az Analyticsben további elemzés céljából. Az Adobe minőségi integrációval rendelkezik a Target (tesztelés és személyre szabás), a Campaign (1: 1 marketing kampány menedzsment), az Experience Manager (tartalom és eszközkezelés) és az Ad Cloud (a hirdetési ajánlatok optimalizálása) segítségével.

Az Adobe Analytics megoldásának korlátozásainak azonosítása

Lehetséges, hogy az Adobe legnagyobb hiányzó szolgáltatása nagy valószínűséggel bír: integráció a Google Ads-szel. Az Adobe számos módon integrálható a legnagyobb elemző versenytársa hirdetési adataival, de egyik sem olyan zökkenőmentes vagy teljes, mint a Google.

Ezen felül néhányan panaszkodnak, hogy az Adobe megoldását túlságosan nehéz használni, de úgy tűnik, hogy ez a vélemény az Omniture felületen (az Adobe által megszerzett program, amely az Adobe Analytics-ben fejlődött) alapul, amely őszintén szólva ijesztő volt. Az Analysis Workspace eltávolította ezeket a korlátozásokat, és egyedi módszereket hozott létre az új felhasználók felhatalmazására.

Ha túlterheltek, nézd meg ezeket az erőforrásokat, amelyek segítségével az Adobe Analytics-ben navigálhat.

Annak megértése, hogy a Google Analytics miként illeszkedik az adatok elemzéséhez

Ha még soha nem használta az Adobe Analytics szolgáltatást, de egy analitikai megoldást használt, akkor esély van arra, hogy a Google Analytics szolgáltatást használta. Vessünk egy lépést hátra, és nézzük meg, hogyan illeszkedik a Google Analytics az analitika világába.

Először is fontos megjegyezni a különbséget a Google ingyenes eszköze, a Google Analytics és a vállalati (és nem ingyenes) szint, a Google Analytics 360 között.

Megkülönböztetés a Google Analytics és a Google Analytics 360 között

A Google sarokköve volt az ingyenes elemző megoldások piacának, és az egész iparágnak szolgáltatást nyújtott azzal, hogy elősegítette az üzletemberek hatalmas hullámát, hogy kérdéseikre tehessenek adatokat. A Google Analytics ingyenes verziója értékes és elérhető eszköz, amelynek segítségével jelentéseket készíthet arról, hogy ki jön egy weboldalra, és hogyan működnek együtt a webhellyel. Nem vállalati szintű eszköz az elemzéshez.

A hangsúly itt a Google Analytics 360. A Google néhány évvel ezelőtt kiadta ezt a fizetős megoldást. A Google Analytics jelentős megkülönböztetője és előnye a natív integrációja a Google Ads-szel. Ha a hirdetés az elemzési szempont, ezért valószínűleg több költségvetését és idejét költi a Google hirdetőeszközeiben, mint bármely más eszközben, ezért értékesnek találja a Google hirdetési integrációit.

A Google Analytics

A Google adatokat importál a Google Ads (korábban DoubleClick for Advertrs), a Google keresőpult, a vizuális és a videohirdetések, valamint a fizetett keresési hirdetések közül a Google Analytics 360 ügyfelek számára.

Ezenkívül a Google Analyticsben létrehozott szegmensek engedélyezhetők a remarketingkampányok számára a Google Ads segítségével. Vegye figyelembe azonban, hogy ezeket a remarketinglistákat nem frissítik visszamenőleges hatállyal, tehát az Ön szegmensének felhasználói, mielőtt a szegmenst megosztják a Google Ads-szel, nem kerülnek a remarketinglistába. Csak azok a felhasználók érhetők el, akik a szegmens részévé válnak, miután megosztották azt remarketingközönségként.

A Google Analytics és a Google Analytics 360 kiszámított mutatói a négy alapvető aritmetikai operátorra korlátozódnak (összeadás, kivonás, szorzás, osztás), és csak egyedi jelentésekben használhatók, és csak az adminisztrátorok készíthetik.

Egyes számítások előre beépülnek a jelentésekbe, de gyakran a jelentésben már szereplő más mutatók egyszerű osztói. Az elemzőknek gyakran összetettebb operátorokra és funkciókra van szükségük, például különálló / egyedi számlálásokra, átlagokra, mediánokra, százalékokra és logikai operátorokra (ha ilyenek, és, vagy nagyobb, és kevesebbek). Az alábbiakban bemutatjuk a kiszámított mutató létrehozásának felületét a Google Analytics szolgáltatásban.

Google Analytics mutatók

Integráció a Google Cloud Platformmal

A Google eszköz másik megkülönböztető tulajdonsága a Google Cloud Platform (GCP) integrációja. Az SQL (strukturált lekérdezési nyelv, amely az adatbázisokhoz való hozzáféréshez és az azokhoz való manipulációhoz szükséges nyelv) iránt érdeklődő fejlett elemzők és adattudósok képesek lesznek lekérdezéseket futtatni a Google adatoknak a BigQuery-hez történő integrálásának köszönhetően, amely a Google gyorsan mozgó SQL-alapú platformja az összetett elemzésekhez. több adatkészlet hatalmas adatokkal tele.

Az azzal kapcsolatos óvintézkedés vagy hátrány, hogy ezeknek az adatoknak az elérése nagyfokú folyékonyságot igényel az SQL segítségével, hogy elkészítsük az Adobe Analytics SQL nélkül létrehozható jelentéseit.

A Google speciális elemzési felületének felmérése

A Google nemrégiben kiadott felületét az Analytics 360 számára Advanced Analysis néven hívják fel. Néhány kulcsfontosságú funkciót tartalmaz, amelyek korábban nem voltak elérhetők a szokásos Google Analytics rendszerben. Például az Advanced Analysis növeli a felhasználó képességét egy jelentés lebontására, például a marketing csatorna jelentésének a céloldalra bontására. A Google korszerű elemzése tíz bontást tesz lehetővé a jelentésben, míg a régi felület maximum öt.

A szegmens-átfedés a fejlett elemzés második jelentése. Ez a jelentés az elemzők számára a szegmensek Venn diagramját tartalmazza, amely megmutatja a szegmenst megosztó felhasználók százalékos arányát. Végül, a Google kibővítette az egyéni csatornázási lehetőségeket az Advanced Analysis területén. A Google Analytics 360 ügyfelek imádják az egyéni csatornák létrehozásának képességét menet közben, míg a nem 360 ügyfeleknek a csatornát el kell készíteniük, mielőtt az adatok beleáramolnának.

A fejlett elemzés során a Google kibővítette ezeket az egyéni csatornákat 10 tölcsérlépésenkénti maximalizálásra, megduplázva a maximális értéket a Google Analytics szolgáltatásban. Az Adobe elemzési munkaterületéhez viszonyítva a Google speciális elemző eszköze sokkal kevésbé robusztus, ám örömmel láthatjuk, hogy a Google mit készít a jövőbeli kiadásokban.

Az Adobe Analytics és a Google Analytics plusz és mínusz értékelése

Mint megjegyeztük, a Google magas pontszámot kap azért, hogy integrálódjanak más Google platformokhoz. A Google Analyticsnek azonban csak egy jelentős, a Google-tól eltérő integrációja van a Salesforce-kel, tehát az összes többi adatforráshoz egyedi beállítást kell igénybe venni az API-n keresztül.

A Google Analytics származásából származó lényeges evolúciós visszatartásokból és korlátozásokból alakult ki, amelyek megtartják a jelentéstétel sokkal egyszerűbb eszközét, szemben a teljes értékű elemző eszközzel. A kiszámított metrikus képességekkel, a dimenziós bontásokkal és az egyéni csatornákkal kapcsolatos korlátozások az elemzők számára csorbíthatják azokat, akik nem képesek vagy nem érdekeltek az SQL használatában.

A legjelentősebb hiányosság az lehet, hogy a Google Analytics, még a prémium Analytics 360 megoldás is adatmintavételt használ a jelentéseiben, így egyes jelentések nem feltétlenül mutatják be a látogatók viselkedését. A választási szavazáshoz hasonlóan a Google Analytics jelentései a teljes adathalmaz százalékához kapcsolódó adatokat mutatnak (például 20 százalék), majd ezt a számot megszorozzák a webhely látogatói teljes számmal (ebben a példában ötnel).

A Google valódi mintavételi algoritmusa természetesen ennél sokkal bonyolultabb, de a végeredmény fontos: az adatok eltérő választ adhatnak a szeletelés módjától függően. Az Analytics 360 alkalmazásban a mintavételi minimumok sok jelentésben növekednek.

Röviden: a Google Analytics ingyenes verziója értékes szerepet játszik az adatanalízis szempontjából a kis méretű fejlesztők széles köre számára, beleértve az egyedi weboldal-tervezőket is, akik a WordPress, a Wix vagy más eszközökkel hozzák létre webhelyüket. Ez lehetővé teszi számukra, hogy alapjelentéseket készítsenek, és korlátozottan elvégezzék a lényegében előre meghatározott elemzéseket.

A kevésbé ismert és megvalósított Google Analytics 360 az Advanced Analysis felülettel kiegészíti néhány olyan funkciót, amelyek bizonyos szempontból átfedésben vannak az Adobe Analytics szolgáltatásaival. A korlátozások között szerepel az SQL programozás szükségessége, hogy a lehető legtöbbet hozhassák ki az összegyűjtött adatokból, és jelentősen az adatok pontosságával kapcsolatos kérdések. A Google Analytics előnye, hogy az adatok elemzéséhez a legközvetlenebb utat biztosítja, a reklámra és a közzétételre összpontosítva.

Egyéb adatelemzési lehetőségek

Itt az ideje, hogy megnézze néhány egyéb lehetőséget. Ezek az elemző termékek gyakran inkább réstorientáltak, esemény-alapú nyomon követésre, valós idejű statisztikákra a kiadók számára, mobil alkalmazás-keretekre vagy a termékmenedzser számára készített adatokra összpontosítanak.

Ezen szállítók mindegyike, beleértve a MixPanel, a Heap, Amplitude és a Localytics szolgáltatást, koncentráltabb, de kevesebb funkcióval rendelkezik, mint a Google Analytics 360 vagy az Adobe Analytics. Egyikük sem kívánta versenyezni a Google Marketing Platform vagy az Adobe Experience Cloud teljes felhőalapú kínálatával.

  1. SoftwareAdobe8 Adobe Analytics egyedi szegmensek
Adobe Analytics bábukhoz

David Karlins készítette

Az otthoni életminőség és az Adobe Analytics hatékonyságának kulcsa az olyan testreszabott szegmensek készítése, amelyeket nullára telepíthet a webhely tevékenységeinek alapvető elemeire. Itt talál néhány nagyszerű egyéni szegmenst, amelyek segítenek megtalálni az Adobe Analytics használatához szükséges adatokat.

A nettó szakasz az egyéni szegmens létrehozására vonatkozó utasításokat tartalmazza az Adobe Analytics rendszerben. Az ezt követően felsorolt ​​egyéni szegmensek nem tartalmaznak mélyreható utasításokat, ám azok szolgáltatják azt, amit meg kell változtatni.

Az egyoldalas látogatók elszigetelése az Adobe Analytics segítségével

Az „egy és kész” néha olyan csillagkosárlabda játékosokra utal, akik kötelező évet töltöttek a főiskolán, mielőtt aláírták az NBA-t. Az adatanalitikusoknak viszont néha vödröt kell tenniük a látogatókra, akik eltaláltak egy oldalt, és eltűntek.

Az „egy és kész” felhasználó azonosítása hasznos, például a marketing kampányok elemzésekor. Mi határozható meg olyan hirdetési hiányosságként, amely a látogatókat az ingatlanunkba vonta, de nem volt elég hatékony ahhoz, hogy a látogató egynél több oldalt is megnézhessen? Kérdéseket tehet fel a nyitóoldal, a kampány neve, az eszköz típusa, a földrajzi elhelyezkedés, a napszak stb. Kapcsán, így segítve a hirdetési költségkeret optimalizálását, hogy a jövőben korlátozza az egyoldalas látogatók számát.

Készítsünk egy egyedi szegmenst az Adobe Analytics rendszerben az egyoldalas látogatók elszigetelésére.

Kövesse ezeket a lépéseket egyéni szegmens létrehozásához, amely az egyoldalas látogatók körét tartalmazza:

Adobe Analytics szegmenskészítő

Az egy látogatású, többoldalas látogatók azonosítása az Adobe Analytics segítségével

Ez egy szegmens azon látogatók azonosítására, akik több webhelyet érnek el a webhelyén, de csak egyszer látogatták meg a webhelyet. Ez a szegmens akkor hasznos lehet, ha tovább kell elemeznie egy olyan hirdetési kampány sikerét, amelynek a visszafordulási aránya a vártnál jobb, de nem hoz létre olyan ragadós jelleget, amely több visszatérő látogatást eredményezne.

Ennek a szegmensnek a meghatározása szinte megegyezik az előző szegmenstel, az egyoldalas látogatókkal. Az egyetlen különbség az, hogy az első tárolóban az egyoldalas látogatások dimenziójának logikai operátorát Nem egyenlő helyre állítja az egyenlő helyett.

többoldalas látogató egyedi szegmense az Adobe Analytics

A SEO kibontása a belső kereséshez az Adobe Analytics segítségével

Az elemzők azóta megpróbálták azonosítani a természetes keresési kulcsszavak proxyit, mióta a Google eltávolította az elemhez való hozzáférést az elemzési platformokról. Az Adobe Analytics segítségével kitöltheti a rést. A hiányzó adatok megoldásának egyik legjobb módja a belső keresési kifejezések adatainak proxyként történő elemzése.

Ha egy látogató természetes kereséssel érkezik az Ön webhelyére, majd belső keresést hajt végre az Ön webhelyén, akkor nagy a esély, hogy a kulcsszavak kapcsolatban állnak. Ez a szegmens nagyszerű, ha a belső keresési kifejezéseket és a belépési oldalakat elemeznie kell a jobb elemzés lehetőségeinek meghatározása érdekében.

Mivel a belső keresési mutató nem szabványos, a látogatásalapú szegmens kissé eltérhet az alább láthatóktól. A kulcsfontosságú összetevők változatlanok: A marketingcsatorna megegyezik a természetes kereséssel; és egy második tároló, amely a belső keresési mutatót a látogatás második találatára korlátozza. A találatmélység-dimenzió biztosítja, hogy a belső keresés közvetlenül a kezdőoldal-nézet után történjen.

SEO szegmens Adobe Analytics

A vásárlás előtti tevékenységek szegmentálása az Adobe Analytics segítségével

A következő egyedi szegmens segít jobban megérteni, mi történik, mielőtt egy vásárló belép a vásárlás / kosár folyamatába. Az ebből az Adobe Analytics szegmensből származó betekintés segít jobban megérteni azokat a tevékenységeket, amelyek gyakran vásárlást eredményeznek.

Ebben az egyéni szegmensben tudnia kell, hogy a webhely / alkalmazás és a megvalósítás hogyan vannak beállítva a beszerzési folyamat meghatározására. Keresse meg azt a dimenziós értéket vagy mutatót, amely meghatározza a fizetési folyamat kezdetét, és állítsa be az első lépésre a látogatás alapú tárolóban.

A második bonyolultság akkor következik be, amikor a Megrendeléseket áthúzza a Szegmens cseppzónájába, és egy szekvenciális szegmensre változtat, ha a logikai operátort azután beállítja. Annak érdekében, hogy az elemzés a szegmens meghatározása előtti műveletre összpontosítson, állítsa be a szekvencia típusát az alapértelmezett Mindenki beillesztésről a Csak a szekvencia előtti elemre.

vásárlás előtti egyéni szegmens Adobe Analytics

Szigorúan organikus forgalom keresése az Adobe Analytics segítségével

A hangsúly itt nem a nem GMO-kból, a helyi eredetű zöldségekből áll, hanem a szigorúan bio, nem fizetett forrásokból származó webhely-tevékenységek azonosítására. Hasznos lehet megérteni, hogy a látogatók hogyan jutnak el természetesen az Ön webhelyére anélkül, hogy a dollár reklámozása révén befolyásolhatnák látogatását. Ez a szegmens nagyszerű arra, hogy belekerüljön a szegmensek összehasonlításába, hogy megnézze, hogyan különbözik a viselkedés másoktól.

A szegmens részletei kissé eltérhetnek attól, mint amit alább lát, de a lényeg megegyezik. Hozzon létre egy látogatás-alapú szegmenst, amely a nem fizetett marketing csatornákra összpontosít, és feltétlenül állítson köztük egy logikus operátort, amikor beállítja az Adobe Analytics programban.

organikus keresési szegmens Adobe Analytics

Szigorúan fizetett tevékenység keresése az Adobe Analytics segítségével

A szigorúan organikus szegmens fordítottja egy szigorúan fizetett szegmens. Az éppen fizetett tevékenység nagyítása szintén hasznos szegmens lehet a szegmensek összehasonlításában, hogy gyorsan megnézhesse, hogyan különböznek a látogatók, amelyekért az Ön vállalkozása fizet, mint a természetes előfordulások.

Ez a látogatás-alapú szegmens, még egyszer az Or logikus operátorral együtt, eltérhet a jelentéskészletből, ha más fizetett marketing csatornák vannak. Az alábbiakban látható egy példa egy szegmens meghatározására a szigorúan fizetett tevékenységre.

Az Adobe Analytics fizetett keresési szegmense

A lehetséges robotok kiszűrése az Adobe Analytics segítségével

Ha Shakespeare ma írna, akkor az „átkozott helyett” helyett Lady Macbethnek meg kellene mondania a „Ki a fenébe” botot! Oké, talán nem. Az adatelemzők számára azonban a robotok azonosítása és eltávolítása a forgalmi adatokból elengedhetetlen az érvényes adatokkal való munka érdekében. Ezt szem előtt tartva, itt található egy Adobe Analytics recept egy egyedi szegmenshez, amely elkülöníti a potenciális botokat.

A potenciális botok szegmensének meghatározását az Adobe nyújtotta, a bot tevékenységekre vonatkozó jelentős kutatások alapján. Ismeretlen operációs rendszerek vagy böngészők és Linux szerverek eltávolítása lehetővé teszi jelentős mennyiségű bot-forgalom eltávolítását a jelentéskészletekből.

Az egyetlen továbbfejlesztett koncepció annak biztosítása, hogy kizárást alkalmazott-e a teljes szegmensre, ha a Beállítások, kizárás elemre kattint a Szegmens cseppzónájában. Ha mindhárom kritériumot kizárásként definiáljuk, akkor az egész cseppzóna piros színű lesz.

Az Adobe Analytics botolja az egyedi szegmenst

A pénztár kiszámítása az Adobe Analytics segítségével

Itt található egy terv, amellyel egyéni szegmenst lehet létrehozni, amely segítséget nyújt a pénztár kiszámításának azonosításában, különösképpen azon látogatók számára, akik belépnek a pénztár oldalára, de nem konvertálnak. Itt azonosítja azokat a tevékenységeket, amelyek során a látogató egészen a pénztár oldalához jutott, de nem kattintott a Vásárlás gombra.

Ez a szegmens hasznos a kosár elhagyásának leggyakoribb okainak azonosításához. Ezenkívül fantasztikus szegmens, amelyet megoszthatunk a Experience Cloud többi részével, hogy újramarketingbe léphessenek, és megpróbálják újbóli újrabecsülni a látogatók vásárlási folyamatát.

chckout fallout egyedi szegmens az Adobe Analytics szolgáltatásban
  1. SoftwareAdobeHogyan lehet használni az Adobe Analytics szolgáltatást, hogy szűkítse a piaci szegmenst: a vásárlók azonosítása
Adobe Analytics bábukhoz

David Karlins készítette

Az adatok elemzésére szolgáló bármely platformon alapuló ötlet az, hogy elősegítse a jobb döntéshozatalt. Az Adobe Analytics oly sok különféle eszközt kínál e cél eléréséhez. Különösen a marketing mindig próbál megkeresni módszereket bizonyos piaci szegmensek azonosítására és megcélzására. Az Adobe Analytics egy olyan egyedi szegmenst biztosít, amely pontosan ezt megteszi.

Itt van egy egyedi szegmens, amelyet szinte bárki használhat az Adobe Analytics rendszerben: Ki vásárol cuccokat?

Rendkívül értékes mindenféle jelentésben, ha elemezni tudjuk a látogatók ezt a piaci szegmenst. Végül is ezek a sikertörténetek, és minél könnyebb őket táblázatokban kiemelni, annál több adat gyűjthető és hasznosítható, ami megkönnyíti a több eladást.

Fogalmazjuk meg a célt, mielőtt elérnénk a Szegmenskészítőt: Meg szeretné azonosítani azokat a látogatókat, akikre létezik megrendelés. Ha a kritériumok egyértelműen fókuszban vannak, akkor meghatározhat egy egyéni szegmenst, amely a következő lépések végrehajtásával vizsgálja meg a vásárlók adatait:

Adobe Analytics szegmens összetevői
  1. SoftwareAdobeHogyan lehet használni az Adobe Analytics szolgáltatást marketing csatornáinak sikerének elemzésére
Adobe Analytics bábukhoz

David Karlins készítette

Az Adobe Analytics egy hatékony eszköz a közönség felfedezéséhez. Adatelemzőként elkerülhetetlenül szüksége lesz egy nagyon részletes áttekintésre a csatornákat irányító csatornákra. Az Adobe Analytics marketingcsatorna-dimenziója átfogó képet nyújt az összes hivatkozó és hirdetés kategóriájáról, amelyek forgalmat irányítanak az Ön webhelyére vagy alkalmazására.

Az Adobe Analytics marketingcsatorna dimenziója a jelentéskészlet Felügyeleti konzoljában meghatározott egyedi szabálykészletre épül. Ezeket a szabályokat marketingcsatorna-feldolgozási szabályoknak nevezzük. Okos lenne szinkronizálni az Adobe Analytics rendszergazdáival, hogy megértse, hogyan definiálják ezeket a szabályokat, és ha lehetséges, még segítséget nyújthat annak meghatározásában, hogy hogyan állítják be és rangsorolják azokat.

A marketingcsatorna dimenzióinak azonosítása az Adobe Analytics alkalmazásban

Alapértelmezés szerint az Analysis Workspace hat marketingcsatorna-dimenzióval rendelkezik. Annak érdekében, hogy a dolgok egyszerűek legyenek, két csoportba vannak csoportosítva: csatorna és csatorna részletek.

A marketing csatorna, az utolsó érintési csatorna és az első érintési csatorna azok a dimenziók, amelyek a látogatások nagyobb részletességű csoportosításához kapcsolódnak, amelyek gyakran tartalmazzák a fizetett keresés, a természetes keresés, az e-mail, a megjelenítés, a szociális hálózatok és a hivatkozó domainek értékeit. Ezeket a méreteket a szabálykészletben a csatornabeállítások első legördülő menüje határozza meg.

A három csatorna dimenziója közötti fő különbség az attribútumhoz kapcsolódik: Melyik értéket kell idővel alkalmazni a megfelelő mutatóra? Az alábbiakban bemutatunk egy egyszerű példát, amely segít megérteni a koncepciót:

Vegye figyelembe, hogy a táblázat leírja két különálló látogatást, az elsőt a megjelenítésből, a másodikt a fizetett keresésből. A reklámvezető meg akarja tudni, hogy a következő negyedéves költségvetést megjelenítésre vagy fizetett keresésre állítja-e. Elemzőként a bevételt a két csatorna egyikéhez kell rendelni, de melyik?

Az elemzők évek óta használják az utolsó érintéses hozzárendelési modellt a bevételnek a fizetett kereséshez történő hozzárendelésére. Ebben a modellben a legutóbbi csatornát érdemel a bevétel jóváírásának 100 százaléka.

Ebben az esetben a megjelenítésért felelős hirdetők azzal érvelnének, hogy a látogató még a tudásukról sem tudhatott volna a megjelenítésvezérelt figyelemfelkeltő kampány nélkül, tehát a hitel 100 százalékát érdemelnék. Ez a megközelítés az első érintés-hozzárendelés.

Mint valószínűleg kitalálta, az utolsó érintőcsatorna a legutóbbi érintési hozzárendelési modell használatával metrikákat rendel hozzá a csatorna értékéhez. Az első érintési csatorna a metrikákat az első érintés-hozzárendelési modell segítségével határozza meg.

Amikor az Adobe kiadta az Attribution IQ-t, amely bármilyen dimenzióhoz kötött mutató hozzárendelési modelljének megváltoztatásának hatékony módja, aggódtak abban, hogy az utolsó érintőcsatorna és az első érintőcsatorna méretei félrevezetőek lehetnek, mivel technikailag az utolsó érintőcsatorna összekapcsolható metrikák, ahol a hozzárendelési modellt az első érintésre igazították!

A lehetséges konfliktus megoldása érdekében az Adobe egy általánosabb marketingcsatorna-dimenziót hozott létre. A marketingcsatorna alapértelmezett hozzárendelése az utolsó érintés, de nem tartalmazza a zavaró utónév megkülönböztetését, mivel a mutatók most jobban testreszabhatók.

A legjobb gyakorlat az, ha a marketing csatornát mindig használja (vagy áthelyezi a régi projektjeit felhasználás céljából), és figyelmen kívül hagyja az első érintés és az utolsó érintés dimenzióit.

A marketingcsatorna-feldolgozási szabályok által létrehozott második dimenziókészletet az egyes szabálykészletekben szereplő érték állítja be, amely a csatornabeállítások második legördülő menüje. A marketingcsatorna részletei, az utolsó érintéses csatorna részletei és az első érintőcsatorna részletei részletesebb képet nyújtanak a csatornáról.

Ezeket a dimenziókat úgy állítják be, hogy rögzítsék a fizetett keresés kulcsszóját, a kampány nevét a megjelenítéshez vagy a keresőmotort a természetes kereséshez. Mivel ezek az értékek testreszabhatók, feltétlenül működjön együtt az Adobe adminisztrátori csapatával, hogy megnézze, hogy az egyes csatornák értékét hogyan állítják be a marketingcsatorna feldolgozási szabályaiban az egyes jelentéskészletekhez.

Az Adobe Analytics három különálló csatorna részletességet biztosít, ugyanúgy, mint három csatorna dimenziót: első érintés, utolsó érintés és marketing csatorna részletek. A marketingcsatorna-részlet az utolsó érintőcsatorna-részlet másolata, és hasonlóan kevésbé zavaró, amikor az új Attribution IQ modelleket alkalmazzák. Ezért a legjobb gyakorlat ugyanaz, mint a marketing csatornánál: Használja (vagy kezdje el migrálni) a marketing csatorna részleteit.

Az alábbi kép a marketing csatorna dimenzióját mutatja, tovább bontva a marketing csatorna részletei szerint.

Az Adobe Analytics marketing csatornájának részletei

A marketing csatornák meghatározása az Adobe Analytics alkalmazásban

A marketingcsatorna-feldolgozási szabályokat a referencia, a keresőmotor, a lekérdezési paraméter, az oldal, az esetleges eVar stb. Alapján történő dimenziók kombinációjával határozzuk meg.

Légy óvatos! A feldolgozási szabályok állandóak, ezért ügyeljen arra, hogy kerülje a baleseteket, amikor azokat az Adobe Analytics alkalmazásban módosítja.

Ha a jelentéskészlet még nem rögzíti az adatokat a marketingcsatorna dimenziójában, az Adobe egy alapértelmezett szabálykészletet javasol, amikor az adminisztrátor először fér hozzá a beállításokhoz (elérhető a Felügyeleti konzolban → Jelentéskészlet → Beállítások szerkesztése → Marketingcsatornák).

Az Adobe Analytics marketing csatorna szabályai

A jelentéskészlet marketingcsatorna-feldolgozási szabályai három kulcsfontosságú elemből állnak. Csak egy rendszergazda szerkesztheti őket, de meg kell értenie a képességeiket:

  • A szabálykészletek tartalmaznak egy vagy több szabályt a marketingcsatorna és a csatorna részletének értékének beállításához. Minden szabálykészlet egyetlen értéket határoz meg a csatorna dimenziójára és egy értéket a csatorna részlet dimenziójára. A szabályok határozzák meg, hogy a látogatások hogyan csoportosíthatók a csatorna és a csatorna részlet dimenzióiban, az Ön által meghatározott feltételek alapján. Például egy szabály feltételét úgy lehet konfigurálni, hogy azonosítsa, hogy a látogatás hivatkozója keresőmotorból származik-e. A feldolgozási sorrend a marketingcsatorna-feldolgozási szabályok jól megnevezett alkotóeleme, mivel meghatározza az egyes szabálykészletek prioritását. Amint egy látogatás megfelel egy szabálykészletnek, a látogatás csatornája és csatornájának részletei az adott szabálykészlet alapján kerülnek beállításra. Lehet, hogy van például egy szabálykészlete, amely meghatározza a fizetett keresést (egy keresőmotor-hivatkozó és a CID-lekérdezési paraméter létezése alapján), és egy második szabálykészlet, amely meghatározza a természetes keresést (csak a keresőmotor-hivatkozó létezése alapján). . Ha a természetes kereséshez beállított szabályt a fizetett kereséshez beállított szabály fölé helyezik, akkor a fizetett keresési csatornát soha nem állítják be, mert minden keresőmotor-látogatás, függetlenül a lekérdezési paraméter létezésétől, természetes keresésként jelenik meg.
Adobe Analytics marketing csatorna beállítása
  1. SoftwareAdobeAnalízis az Adobe Analytics segítségével: Honnan származnak az adatok
Adobe Analytics bábukhoz

David Karlins készítette

Lehet, hogy nem tudja ezt, de az Adobe Analytics felhasználói adatok elemzését végeznek a webhelyükön kívüli dolgokon. Az Adobe az ügyfelek nevében is adatokat gyűjt mobil alkalmazásokban, táblagépes alkalmazásokban és egyebekben. Ráadásul az Adobe jelentős rugalmasságot épített be az Adobe Analyticsbe, hogy kezelje egy olyan digitálisan összekapcsolt fogyasztói világot, amely zökkenőmentesen vált át a hangsegédről telefonra laptopra.

Adobe Analytics adatforrások

Az adatok elemzésének természetét a Jonah Hill karakter a Moneyball könyv film adaptációjában határozta meg a népkultúra területén. Ebben a valódi történetben egy kicsi piaci baseball-csapatnak (az Oakland A-nek) sikerült drasztikusan felülmúlni a sokkal nagyobb bérszámű csapatokat azáltal, hogy innovatív módon azonosította és megszerezte az alacsony árú játékosokat, a játékosok hatékonyságának statisztikai mérésein alapuló, és sok szempontból ellentétes módon a tradicionális ellen. metrikákat, például a batting átlagokat, a szezononkénti otthoni futásokat és az RBI-ket (batted in).

A film megjelenése óta új és egyre összetettebb kihívások merültek fel az adatok gyűjtése és elemzése terén. (Nézze meg ezt a cikket az adattrendekkel kapcsolatos további információkért.)

Például az online eszközök felhasználói számára előkészítést kaptak, hogy gyorsan navigálhassanak az egyik helyről a másikra, és árnyaltabb és részletesebb mutatókra van szükségük a felhasználói tevékenység pontos nyomon követéséhez. A felhasználók egyre inkább tudatában vannak a magánélet védelmével kapcsolatos megfontolásoknak, és megalapozottabb döntéseket hoznak arról, hogyan akarják kezelni a kényelem közötti kapcsolatot, mivel tevékenységüket nyomon követik, és az online tevékenységeik során titokban tartják.

Az adatelemzés érme másik oldalán jóval több felhasználói adatforrás létezik, mint néhány évvel ezelőtt. Manapság az Adobe számos mechanizmussal rendelkezik az adatok elemzéséhez szükséges információk importálására digitálisan leválasztott forrásokból, például hívóközpontokból, ügyfélkapcsolat-kezelő (CRM) rendszerekből és üzletben működő kereskedelmi motorokból.

Mielőtt elmélyülnénk az adatgyűjtés részleteivel, fontos megérteni, hogy az adatok rögzítése és az Adobe Analyticsbe pumpálás általában nem az adatelemzők elemzése. Elemzőként az a feladat, hogy elemezze a felhasználói tevékenységből összegyűjtött adatokat.

Az adatgyűjtés alábbi áttekintése azonban az elemzők számára két okból fontos. Az egyik: jó tudni, honnan származnak az adatok, amikor meg akarod értékelni azok érvényességét; Másodszor: az adatok bányászatának és az Adobe Analyticsbe küldésének folyamatának alapvető megértése lehetővé teszi, hogy produktívabb interakciókat folytasson az emberekkel, akik az adatokat kivonó eszközöket állítják fel.

Az Adobe Analytics használata adatok gyűjtésére a webhelyekről

Kezdjük a leggyakoribb Adobe Analytics adatforrással: webhelyekkel. A webes adatokat eredetileg a szervernaplók alapján elemezték. A szervernapló-adatokat automatikusan generálják a webhelyeket kiszolgáló szerverek, amelyek számítanak és időbélyeggel bírnak az összes kérésre és a webhely minden fájljára. Sajnos az adatok nagyon megbízhatatlanok, mivel a szervernaplók nem képesek megkülönböztetni a botokat az emberektől.

A robotok automatizált számítógépek, amelyek weboldalakat keresnek. Ezek a botok gyakran barátságosak, és a webhelyek rangsorolására használják a keresőmotorok vagy a termékgyűjtő webhelyeket. Egyes robotok azonban barátságtalanok, és versenyképes internetes célokra használják, vagy még rosszabbat is.

Mivel a szervernaplók nem tudják megmondani az embereknek, hogy egy botból származnak, az ipar gyorsan áttelepült a címkékbe, amelyek ma már az iparági szabványok. A címkék általában JavaScript-alapú kódsorok, amelyek láthatatlan képet adnak a webhely minden oldalához és műveletéhez. Ezek a képek jelzik az elemző eszközöket, ahol néhány dolog csak néhány milliszekundum alatt történik:

  1. A JavaScript kód futtatja a böngésző és az eszköz adatainak, valamint az oldalnézet időbélyegének azonosítását. További JavaScript kód fut egy süti meglétére, amely egy böngészőben mentett szövegdarab. A sütikhez csak azokat a domaineket lehet elérni, amelyek azokat beállítják, és gyakran lejárati dátummal rendelkeznek. Ha létezik, a látogató-azonosítót kibontják a sütikből, hogy azonosítsák a felhasználót a látogatások és az oldalak között. Ha a látogató-azonosító nem létezik, akkor létrejön egy egyedi azonosító, és egy új sütibe kerül. Ezek az azonosítók minden látogató számára egyediek, de nincsenek kapcsolódva a felhasználó személyes adataihoz, így biztosítva a felhasználók adatvédelmét. Több JavaScript használatával gyűjtik az információt az oldalról: az URL, az utaló és egy sor egyedi dimenzió, amelyek azonosítják a látogató tevékenységét és viselkedését.

Miután a JavaScript logika futott, a képjelző jön létre, hogy adatokat küldjön az Adobe analitikai adatainak gyűjtő és feldolgozó motorjába.

Megfélemlítés nem igaz? Nos, így érezte a webfejlesztők. Amikor a webanalitika először lépett fel a helyszínre, az egyik legnehezebb feladat a fejlesztők megtanítása volt ennek a JavaScriptnek az írására és tesztelésére, hogy megbizonyosodjunk arról, hogy címkéink pontosan elindulnak. A fejlesztők fejlesztésének tanítása - nem szórakoztató munka.

Szerencsénk, hogy egy még okosabb fejlesztő jött azzal a gondolattal, hogy mindezt a JavaScriptet egyetlen felhasználói felületre (felhasználói felület) helyezze át. a webfejlesztőknek csak egy vagy két kód sort kellett hozzáadniuk a weboldal minden oldalához, és a marketingszakemberek ezt követően kezelhetik címkéiket az új címkekezelő rendszernek (TMS) nevezett platformon. Nem sokkal azelőtt, hogy a címkekezelő ipar felrobbant, több tucat gyártóhoz, majd akvizíciókhoz, egyesülésekhez és technológiai fordítókhoz vezetett.

A jó hír az, hogy a címkekezelő rendszer iparágossá vált és ingyenesen elérhető az Adobe-tól, Dynamic Tag Manager (DTM) és Adobe Launch formájában. Lehet, hogy már ismeri a Google TMS-ét, a Google Tag Manager alkalmazást vagy az egyik független TMS-lejátszót, például a Tealium, az Ensense vagy a Signal.

Valószínűleg a vállalat már használja ezen technológiák egyikét marketingcímkék telepítéséhez az Ön webhelyén. Mindegyik telepítheti az Adobe Analytics szolgáltatást, bár az Adobe legjobb gyakorlatának ajánlása az Adobe Launch használata.

Az Adobe Analytics használata adatok gyűjtésére mobil eszközökről

Ha a laptopokhoz eljuttatott szabványos webhelyek a természetes hely az adatgyűjtési beszélgetésünk kezdetéhez, akkor a következő logikus lépés egy kisebb mobil képernyőre való áttérés.

Már tudhatja, hogy a webdizájn fejlődésének ebben a szakaszában a mobil webhelyek teljes mértékben működőképes weboldalak, nem pedig a laptopok, asztali számítógépek vagy nagyméretű monitor-oldalak utógondolatai. Ezeket a kisebb méretű webhelyeket az adaptív tervezésnek nevezett webfejlesztési megközelítés alkalmazásával hozzák létre, amelyben a weboldal tartalmának létrehozásához használt kód azonos, függetlenül a webes látogató képernyőjének és böngészőjének méretétől. Cége valószínűleg már alkalmazkodik az érzékeny tervezéshez.

Az érzékeny tervezés alkalmazásakor ugyanazoknak az címkéknek, amelyek az asztali számítógépen megjelennek, működniük kell a mobilra és a táblagépre optimalizált webhelyeken is, mivel ezek lényegében ugyanaz, ami jó hír a címkekezelő világban. Az adaptív, design-alapú mobilalkalmazások világa azonban teljesen eltér a natív alkalmazások világától.

Adatok bányászat a natív alkalmazásokból az Adobe Analytics segítségével

A natív alkalmazások különösen nagy kihívást jelentenek az adatgyűjtés terén. Ezek a mobil- és táblagép-alkalmazások más módon vannak programozva, mint a rugalmas webhelyek.

Általában véve, a natív alkalmazások nem futnak böngészőkben, nem használnak HTML-t, és nem tudják futtatni a JavaScriptet. Valójában az iOS-hez épített alkalmazások más programozási nyelven (C célkitűzés) épülnek, mint az Android alkalmazások (Java). Ezeket a műszaki programozási nyelveket egy fontos ok miatt említik: A címkekezelő rendszer nem fog működni a mobil- és táblagép-alkalmazásokon.

Néhány címkekezelő rendszer-gyártó feltörte a JavaScriptet az alkalmazásokba való beépítésének képességét, ám az eredmény korlátozott képességekkel rendelkezik, és messze nem a legjobb gyakorlattól. Az Adobe eszközök telepítésének legteljesebb, legpontosabb és skálázhatóbb módja az Adobe mobil szoftverfejlesztő készlet (SDK) használata. Az Adobe mobil SDK úgy lett felépítve, hogy adatgyűjtő rendszerként működjön, mint például egy címkekezelő rendszer, de az alkalmazás natív programozási nyelvét használja (Objektív C iOS-hoz vagy Java Androidhoz).

Az Adobe SDK azért fontos, mert mélyebb hozzáféréssel rendelkezik az alkalmazást futtató kódhoz, és ezért nem csupán az adatgyűjtéshez használható. Az adatoknak az Adobe Analytics szolgáltatásba történő továbbításán túl az Adobe SDK a következőkre is kötelező:

  • Rögzítse a földrajzi helyadatokat GPS alapján. Használja a GPS-adatok alapján a geofenceket elemzéshez vagy művelethez. Küldéses értesítéseket küldhet a felhasználóknak. Frissítse az alkalmazás tartalmát az alkalmazáson belüli üzenetküldés, személyre szabás és tesztelés révén.

E szolgáltatásokhoz való hozzáférés korlátozódhat az SKU-ra vagy annak verziójára, amelyet a vállalat megvásárolt az Adobe-tól. Együtt dolgozzon az Adobe fiókkezelőjével annak megértése érdekében, hogy ezek közül a lehetőségek közül melyik szerepel a szerződésben.

Az Adobe Analytics segítségével adatok gyűjtése az IoT-ből és azon túl

Most, hogy megértette a két legnagyobb felhasználási eset (webes és mobil) gyűjtési szabványait, ideje elindulni a tárgyak internete (IoT) általánosabb készletéhez. Mindenkinek, aki kérdéseket tesz fel az adatokkal kapcsolatban, gondolkodnia kell a digitális kioszkokon, intelligens órákon, csatlakoztatott autókon, interaktív képernyőkön és bármilyen más új eszközön, amelyet tech-felügyelőink bejelentettek a mondat írása óta.

Az olyan gyártók, mint az Adobe, nehezen tudnak minden új eszköznél felfüggeszteni, mert az SDK-k felépítése időt, pénzt, kutatást, mérnököket, kódot, minőségbiztosítást igényel és így tovább. De ne aggódjon: Azok az eszközök, amelyek nem rendelkeznek natív SDK-kkal, továbbra is adatokat küldhetnek az Adobe Analyticsnek.

Az egyik eszközről történő adatküldés legjobb gyakorlata egy alkalmazásprogramozási felületen (API) keresztül. Röviden: ez azt jelenti, hogy az IoT alkalmazás fejlesztői saját kódot írhatnak, hogy kapcsolatot létesítsen az Adobe Analytics-fiókjával, majd adatokat küldjenek rá.

Az API-k váltak az alapértelmezett módon, amikor a teljes munkaidőben vagy részmunkaidőben minden, az internethez csatlakoztatott eszközről elküldik az adatokat. Az Adobe néhány ajánlást is megoszthat, különös tekintettel egyes nagy fogadásokra, amikor ezekre az új eszközökre vonatkoznak, mint például a hang és a csatlakoztatott autó. Az írás idején az SDK-k nem érhetők el hanggal aktivált eszközök vagy csatlakoztatott autós alkalmazások számára. Az Adobe azonban rendelkezik a bevált gyakorlatokkal az adatok testreszabásának, a változó beállításoknak és a kódopcióknak mindkét technológia esetében.

Az vállalati szoftvert - az intézmények számára engedélyezett szoftvert - rendszeresen frissítik, és az Adobe kiadja a bevált gyakorlatokat az új digitális médiumokhoz, például a hanghoz és a csatlakoztatott autóhoz kapcsolódó adatok nyomon követésére.

Most megvizsgált minden olyan adatot, amelyet olyan eszközök generálnak, amelyek részmunkaidőben vagy teljes munkaidőben férnek hozzá az internethez: számítógépek, telefonok, táblagépek és tárgyak internete.

Az emberek digitális élményeit és interakcióit ezen eszközökön a TMS, az SDK és az API egyes kombinációi képezik. A marketingszakemberek és elemzők szerint ebben a listában hiányzik valami: olyan adatok, amelyek nem viselkedésen alapulnak.

A nem viselkedéses adatokra talán a legjobb példa az ügyfélkapcsolat-kezelő (CRM) eszköz. A CRM eszközöket arra használják, hogy megszervezze, kategorizálja és kezelje kilátásait és ügyfeleit. A viselkedéssel nem járó adatok további példái, amelyekbe a marketingszakemberek és elemzők érdekelnének, a következők lehetnek:

  • Hívóközpont Offline vagy üzletben történő vásárlások Visszatérés vagy törlés Az eladott áruk termékköltsége Reklámkampány Vevői elégedettség

Az Adobe Analytics ezen adattípusok bármelyikét importálhatja, és rengeteg mást is. Általában ezeket az adatokat az FTP (File Transfer Protocol) vagy az API segítségével importálják az Adobe Analyticsbe.

  1. SoftwareAdobeTop 10 Adatanalitikai erőforrások párosulhatnak az Adobe Analytics-rel
Adobe Analytics bábukhoz

David Karlins készítette

Hol keres forrásokat az Adobe Analytics parancsának bővítéséhez? Itt talál néhány nagyszerű forrást. Néhány hivatalos Adobe webhely, valós idejű frissített dokumentációval. Mások általánosabb források az adatelemzéshez. És közülük legalább egy itt található, elsősorban azok számára, akik Sheryl Crow idézésével „szórakozni akarnak” az Adobe Analytics segítségével.

Az Adobe Analytics végrehajtási útmutatója

Lehet, hogy túl fiatal ahhoz, hogy emlékezzen, de az emberek vásároltak szoftveres alkalmazásokat üzletekből, és az alkalmazásokhoz könyvük volt, amely dokumentálja az alkalmazás használatát. Az Adobe Analytics végrehajtási útmutatója játssza ezt a szerepet. Ez az Adobe forrás-dió-forráskészlete makró-útmutatót és mikro-útmutatót nyújt az Analytics végrehajtásához szükséges feladatokhoz.

Az Analytics megvalósítási útmutatójában szereplő anyagok nagy része letölthető PDF-ekként kerül bemutatásra. Ezeket a PDF-fájlokat számos video oktatóanyag egészíti ki.

Adobe Analytics video oktatóanyagok

Annak érdekében, hogy menüt biztosítson arról, hogy mit fog találni a Végrehajtási Útmutatóban, egy sor kulcsfontosságú témát kidolgoztunk. Isten gondolata, hogy ellátogat a webhelyre, könyvjelzővel jelöli meg, és jegyezze fel a rendelkezésre álló fehér könyveket, dokumentációt és videókat. Ez a webhely praktikus lehet, ha mélyebb szintű Adobe Analytics tevékenységet folytat.

A témák a következők:

  • Felfedezés és követelmények: Hogyan definiálhatjuk elemzési céljait és összegyűjthetjük a végrehajtási követelményeket, kezdve a weboldal és annak üzleti céljainak objektív megértésének kidolgozásával és dokumentálásával. Ebben a szakaszban a tanácsadója vagy partnere összegyűjti a mérési követelményeket. Amit az Adobe „a mérési követelmények összegyűjtésére” hív, megegyezik azzal, amit gyakran hívnak üzleti követelménydokumentum (BRD) létrehozására. Ez a dokumentum egy weboldal vagy alkalmazás céljait a vállalkozás általános üzleti céljára térképezi fel, és az iparág legjobb gyakorlatait javasolja. Telepítés és üzembe helyezés: Hogyan állítsuk be az Adobe Analytics szolgáltatást és kapjunk egy e-mailt a bejelentkezési hitelesítő adatokkal. Konfiguráció és megvalósítás: Amire szüksége van a helyén az Analytics elindítása előtt, ideértve a megoldástervezési referenciadokumentum és a műszaki specifikáció dokumentálását is. A megoldástervezési referenciadokumentum a weboldal adatrétegének áttekintését, indítóelemeket / szabályokat és az Adobe Analytics változókat tartalmazza. A műszaki specifikáció részletes dokumentáció a megoldások egyes alkotóelemeinek megvalósításáról és érvényesítéséről. Végrehajtás: Az Analytics kibontásának ebben a szakaszában egy tanácsadóval vagy partnerrel dolgozik az Adobe Analytics segítségével elérhető adatok azonosításában, és elgondolkodik arról, hogyan lehet ezeket az adatokat felhasználni a digitális vállalkozás optimalizálására. Ez a szakasz magában foglalja az Adobe Analytics különféle időmegtakarítási funkcióinak engedélyezését is, mint például a Jelentésütemező, a Munkaterület és a Microsoft Jelentéskészítő. (A Report Builder csak egy Windows-bővítmény.) Végrehajtási források: Itt található linkek három átfogó kiegészítő forráshoz és az Adobe Analytics dokumentációjához. Ezek az erőforrások a következők: Az Analytics végrehajtási útmutatója (letölthető PDF) Analytics végrehajtási képzés (a csapat képzési forrásai) Analytics Video Learning (hasznos videók könyvtára)

Adatelemzési mérési terv az Adobe Analytics stratégiához

A mérési terveket hangsúlyozzák ez a tíz legfontosabb lista, mert ezek képezik az alapot a sikeres elemzési keretrendszerek felépítéséhez. A „Hogyan készítsünk egy mérési tervet, és miért igazán szüksége van egy ilyen” cikk hasznos megbeszélést mutat a mérési tervekről. És amint a cím azt sugallja, konkrét eszközöket is kínál a mérési terv elkészítéséhez.

Ezek az eszközök tartalmaznak egy szépen formázott és átgondoltan kidolgozott Excel táblázatot, amely sablonként (és modellként) szolgál a mérési tervhez, ideértve az integrált stratégia létrehozását az azonosított célokon alapuló weboldal mérési tervvel. Az alábbi kép a cikkhez mellékelt sablontáblázatot mutatja be, amelyet az Egyesült Királyságban található freshegg webhelyen tárolnak (tehát a szervezet brit helyesírása).

Adatanalitikai mérési terv

Adatkezelés és az Adobe Analytics

Eric, az „Adatkezelés: a következetes, kiemelkedő digitális élmények építésének kulcsa” című cikkben megállapítja azt a következtetést, miszerint „a marketingszakembereknek többnyire több adatuk van, mint tudják, mit kell tenniük - és ez csak lehet a legnagyobb problémájuk. . ”A cikk a valós tapasztalatokra támaszkodik a Southwest Airlinesnél és a Zebra Technologies Corporationnél (amely megvásárolta a Motorolát).

Adobe elemzés megvalósítása

A cikk és az esettanulmány összefoglaló érvelést adnak a könyvben szereplő alábbi témákhoz:

  • Tartsa az elemzést az adatkezelés középpontjában Fektessen be termékekbe, meghatározásokba és folyamatokba Gyakorold a csapatot a sikerre Fizessen az árat a jobb digitális élményekért

Webes elemzési megoldások tervezése

A megoldástervezés vagy a megoldástervezési referencia (SDR) összekapcsolja a mérési tervben meghatározott üzleti követelményeket és célokat az analitikai technológia sikeres telepítéséhez szükséges műszaki követelményekkel. A „7 lépés a webes elemzési megoldás kialakításának beállításához” című cikk hét stratégiai lépést azonosít és átjárja egy hatékony megoldás kialakításának kidolgozását, amely megvédi a webes elemzési megvalósítás integritását.

Ezen a linken egy fél órás webinar is elérhető, amelyen Jason Call, az ObservePoint adatanalitikai szakértője szerepel.

SDR fogalmak

A Digital Analytics teljesítményórája

Az iparág legmagasabb rangú, tisztességes és tiszteletlen médiuma a podcaston keresztül. A Digital Analytics Power Hour három házigazdája - Michael Helbling, Tim Wilson és Moe Kiss - kifejezetten érzékelik az analitikai témák széles skáláját. A házigazdák gyakran meghívnak más iparági embereket annak biztosítására, hogy több véleményt képviseljenek, és megvitatják az új technológiákat és a gondolkodásmódot. A 18-5. Ábra bemutatja a podcast élettartamát.

A Digital Analytics teljesítményórája

Analytics ügynökségek és az Adobe Analytics

Az elemző ügynökségek világa tele van okos és sikeres tanácsadókkal. Lehetetlen lenne összeköttetni az összes tartalmat, de itt van néhány erőforrás, amelyek különösen értékesek a növekvő Adobe Analytics elemző számára.

A 33 Sticks csapata egyedülálló betekintést és tapasztalatokat oszt meg az ügyfelekkel a digitális elemzés megvalósítása érdekében. Nézze meg a blogcikkeket és a 33 Tangents podcast epizódot. A tartalom a témák széles skáláját célozza meg, a digitális elemzéstől kezdve az üzleti életig és a technológiától a távoli munkáig.

33 Sticks blog

Az Analytics Demystified mesterei több mint 10 éve írnak tartalmat az Adobe Analyticsről. erősen javasoljuk, hogy időt töltsenek a blogjukon (https://analyticsdemystified.com/blog/), hogy megismerjék az Adobe technológia valós alkalmazásait és a használati útmutatót. Adam Greco tartalma különösen értékes mind az új, mind a tapasztalt elemzők számára.

Konferenciák, konferenciák, konferenciák… az elemző számára

Az Analytics rajongói szorosan összekapcsolt emberek csoportja, akik szeretnek megosztani és tanulni egymástól. Az analitika, az Adobe és az adatipar tendenciáinak megismerésére nincs jobb módszer, mint az elemző konferenciákon való részvétel és hálózatépítés útján. Néhány kedvenc iparági rendezvényünk a következőket tartalmazza:

2019 Adobe SUMMIT
  • Adobe bennfentes turné: A SUMMIT mellett az Adobe 2017-ben is először lépett fel az úton, és a visszajelzés lenyűgözően pozitív volt. Ezek a szórakoztató, ingyenes, félnapos események az Adobe Analytics termékcsapat tagjait a világ minden városába (Chicago-tól Dallasig Londonba és Sydney-be) eljuttatják az Adobe megoldásokkal kapcsolatos tippeket és trükköket, áttekintést nyújtanak az Adobe ütemtervéből, és lehetőséget adhat az Adobe partnereinek és ügyfeleinek bemutatására. Ha a túra a városodba érkezik, örülni fog, hogy időt vett az ünnepségek élvezetére. Regisztráljon Adobe Insider-ként, hogy tájékozódjon. DA Hub és Measure Camp: Két kedvenc eladó-agnosztikus eseményünket konferenciáknak nevezzük. A konferenciaellenesség célja, hogy elkerülje azokat a nagy kulcsszavakat, hatalmas kitörési üléseket és általános beszélgetéseket, amelyekről néhány nagyobb konferencia ismert. Ehelyett az összevetés a kis rendezvényekre - csoportbeszélgetésekre - és a szorosabb résztvevők csoportjára összpontosít. Ezeknek a konferenciáknak a résztvevői egy nagyon hűséges csoport, amellyel találkozni szeretnének, és megvitathatják az elemzéseket.

Az Adobe Experience League

Az Adobe Experience League az Adobe Experience Cloud termékekkel kapcsolatos értékes információk tárolója. Ezen az oldalon az Adobe videókat, oktatóanyagokat és közösségi fórumokat kínál. Ha bejelentkezik az Adobe ID-vel, testreszabott élményt kap a korábban megtekintett tartalom és az Adobe termékekben használt szolgáltatások alapján.

Az Adobe Analytics YouTube csatornája

Az Adobe Analytics YouTube csatorna az egyik legjobb módszer az új szolgáltatások és a legújabb bevált gyakorlatok csúcsának tartására. Az Adobe termékcsapat kezeli itt a tartalmat, sőt fel is ismerheti a közönséges előadók nevét - a két kedvenc elemző szerződ, Eric Matisoff egyikét!

Minden alkalommal, amikor az Adobe új funkciókat bocsát ki, vagy új funkciókat ad hozzá a régi szolgáltatásokhoz, az Adobe létrehoz egy lejátszási listát három-öt perces videókból, amely elmagyarázza a változásokat. Több mint 10 000 előfizető rendszeresen nézte a 180+ videót, amelyek pontosan elérhetőek és könnyen hozzáférhetők az Adobe által jól szervezett YouTube lejátszási listáknak köszönhetően. A következő kép az Adobe Analytics szegmenseinek összehasonlítását mutatja. Feliratkozás ma!

az Adobe Analytics szegmensek összehasonlítása

A konzol hackelése az Adobe Analytics segítségével

Az analitika megértéséhez és alkalmazásához könnyedén felhívhatja a sportot. A szórakoztató, interaktív webhely, a Hack the Bracket, az Adobe Analytics által feldolgozott adatokra támaszkodik, hogy megjósolja az NCAA kosárlabda bajnokság mérkőzéseinek eredményét.

Havk a konzol

Jól hangzik? Próbáld ki! Az Adobe természetesen nem vállal semmilyen garanciát az előrejelzések teljességéről, megbízhatóságáról és pontosságáról, és a megadott előrejelzésekkel kapcsolatban tett minden szigorúan a saját felelőssége.