DokumentationCustomer Journey AnalyticsHandbuch zu Customer Journey Analytics

Gemeinsam verwendete Geräte

Last update: Mon May 05 2025 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)

Erstellt für:

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In diesem Artikel erhalten Sie Informationen zum Kontext auf freigegebenen Geräten sowie dazu, wie Sie Daten von freigegebenen Geräten mithilfe von Stitching verarbeiten und minimieren können und wie Sie die Offenlegung freigegebener Geräte in Ihren Daten mithilfe des Abfrage-Service verstehen können.

Was ist ein gemeinsam genutztes Gerät?

Ein gemeinsam genutztes Gerät ist ein Gerät, das von mehr als einer Person verwendet wird. Häufige Szenarien sind Geräte wie Tablets, Geräte, die in Kiosken verwendet werden, oder Computer-Geräte, die von Agenten in einem Callcenter gemeinsam genutzt werden.

Wenn zwei Personen dasselbe Gerät verwenden und beide einen authentifizierten Kauf tätigen, können die Beispielereignisdaten wie folgt aussehen:

Ereignis
Zeitstempel
Seitenname
Geräte-ID
E-Mail
1
12.05.2023 12:01
Startseite
1234
2
12.05.2023 12:02
Produktseite
1234
3
12.05.2023 12:03
Auftragserfolg
1234
ryan@a.com
4
12.05.2023 12:07
Produktseite
1234
5
12.05.2023 12:08
Auftragserfolg
1234
cassidy@a.com

Wie Sie aus dieser Tabelle sehen können, beginnt sich nach der Authentifizierung bei den Ereignissen 3 und 5 eine Verknüpfung zwischen einer Geräte-ID und einer Personen-ID zu bilden. Um die Auswirkungen von Marketing-Maßnahmen auf der Personenebene zu verstehen, müssen diese nicht authentifizierten Ereignisse der richtigen Person zugeordnet werden.

Personenzentrierte Analyse verbessern

Der Zuordnungsprozess behebt dieses Attributionsproblem, indem die ausgewählte Personenkennung (in den Beispieldaten die E-Mail) zu Ereignissen hinzugefügt wird, bei denen diese Kennung nicht vorhanden ist. Bei der Zuordnung wird eine Zuordnung zwischen Geräte-IDs und Personen-IDs genutzt, um sicherzustellen, dass sowohl authentifizierter als auch nicht authentifizierter Traffic bei der Analyse verwendet werden kann, sodass der Personen-Schwerpunkt erhalten bleibt. Weitere Informationen finden unter.

Bei der Zuordnung können freigegebene Gerätedaten entweder anhand der Attribution der letzten Authentifizierung oder anhand der Attribution auf Geräteaufteilung zugeordnet werden. Alle Versuche, nicht authentifizierte Ereignisse einem bekannten Benutzer zuzuordnen, sind nicht deterministisch.

Attribution der letzten Authentifizierung

Last-auth schreibt alle unbekannten Aktivitäten eines gemeinsam genutzten Geräts dem Benutzer zu, der sich zuletzt authentifiziert hat. Der Experience Platform Identity Service erstellt das Diagramm basierend auf der Attribution der letzten Authentifizierung und wird als solche beim diagrammbasierten Stitching verwendet. Weitere finden Sie unterfür Identitätsdiagramme .

Wenn die Attribution der letzten Authentifizierung beim Zusammenfügen verwendet wird, werden zusammengefügte IDs aufgelöst, wie in der folgenden Tabelle dargestellt.

Zeitstempel
Seitenname
Geräte-ID
E-Mail
Angeheftete ID
12.05.2023 12:01
Startseite
1234
cassidy@a.com
12.05.2023 12:02
Produktseite
1234
cassidy@a.com
12.05.2023 12:03
Auftragserfolg
1234
ryan@a.com
cassidy@a.com
12.05.2023 12:07
Produktseite
1234
cassidy@a.com
12.05.2023 12:08
Auftragserfolg
1234
cassidy@a.com
cassidy@a.com
13.05.2023 11:08
Startseite
1234
cassidy@a.com

Device-split

Device-split schreibt anonyme Aktivität von einem gemeinsam genutzten Gerät dem neuesten bekannten Benutzer zu, der in der Vergangenheit gesucht hat. Device-split wird derzeit beim feldbasierten Stitching verwendet.

Wenn die Attribution „Device-Split“ beim Zusammenfügen verwendet wird, werden zusammengefügte IDs aufgelöst, wie in der folgenden Tabelle dargestellt.

Zeitstempel
Seitenname
Geräte-ID
E-Mail
Angeheftete ID
12.05.2023 12:01
Startseite
1234
ryan@a.com
12.05.2023 12:02
Produktseite
1234
ryan@a.com
12.05.2023 12:03
Auftragserfolg
1234
ryan@a.com
ryan@a.com
12.05.2023 12:07
Produktseite
1234
ryan@a.com
12.05.2023 12:08
Auftragserfolg
1234
cassidy@a.com
cassidy@a.com
13.05.2023 11:08
Startseite
1234
cassidy@a.com

Freigegebene Geräteaufnahme

Beachten Sie mehrere Faktoren, um richtig zu verstehen, wie weit verbreitet freigegebene Geräte in Ihrer Organisation sind. Wenn Sie den Gesamtbeitrag von Ereignissen von gemeinsam genutzten Geräten verstehen, können Sie außerdem die Auswirkungen auf die für die Analyse verwendeten Gesamtereignisdaten besser verstehen.

Um zu verstehen, wie das freigegebene Gerät verfügbar ist, können Sie die folgenden Abfragen durchführen.

  1. Identifizieren freigegebener Geräte

    Führen Sie eine Abfrage durch, um die Anzahl der freigegebenen Geräte zu verstehen, die die Geräte-IDs mit zwei oder mehr verknüpften Personen-IDs zählt. Dies hilft bei der Identifizierung von Geräten, die von mehreren Personen verwendet werden.

    code language-sql 
    SELECT COUNT(*)
FROM (
  SELECT /* INSERT PERSISTENT FIELD HERE */ AS persistent_id,
      COUNT(DISTINCT /* INSERT TRANSIENT FIELD HERE */) AS transient_count
  FROM /* INSERT DATASET HERE */
  GROUP BY 1
)
WHERE transient_count > 1;

  2. Zuordnung von Ereignissen zu freigegebenen Geräten

    Bestimmen Sie für die identifizierten freigegebenen Geräte, wie viele Ereignisse in der Gesamtzahl diesen Geräten zugeordnet werden können. Diese Attribution bietet Einblicke in die Auswirkungen freigegebener Geräte auf Ihre Daten und die Auswirkungen auf die Analyse.

    code language-sql 
    SELECT COUNT(*) AS total_events,
       COUNT(IF(shared_persistent_ids.persistent_id IS NOT NULL, 1, null)) shared_persistent_ids_events,
       (COUNT(IF(shared_persistent_ids.persistent_id IS NOT NULL, 1, null)) /
        COUNT(*)) * 100 AS shared_persistent_ids_events_percent
FROM (
  SELECT /* INSERT PERSISTENT FIELD HERE */ AS persistent_id,
         /* INSERT TRANSIENT FIELD HERE */ AS transient_id
  FROM /* INSERT DATASET HERE */
) events
LEFT JOIN (
  SELECT persistent_id
  FROM (
    SELECT /* INSERT PERSISTENT FIELD HERE */ AS persistent_id,
           COUNT(DISTINCT /* INSERT TRANSIENT FIELD HERE */) AS transient_count
    FROM /* INSERT DATASET HERE */
    GROUP BY 1
  )
  WHERE transient_count > 1
) shared_persistent_ids
ON events.persistent_id = shared_persistent_ids.persistent_id;

  3. Identifizieren anonymer Ereignisse auf freigegebenen Geräten

    Identifizieren Sie unter den Ereignissen, die freigegebenen Geräten zugeordnet wurden, wie viele keine Personen-ID aufweisen, was auf anonyme Ereignisse hinweist. Der Algorithmus, den Sie zur Verbesserung der Datenqualität auswählen (z. B. last-auth, device-split oder ECID-reset), wirkt sich auf diese anonymen Ereignisse aus.

    code language-sql 
    SELECT COUNT(IF(shared_persistent_ids.persistent_id IS NOT NULL, 1, null)) shared_persistent_ids_events,
       COUNT(IF(shared_persistent_ids.persistent_id IS NOT NULL AND events.transient_id IS NULL, 1, null)) shared_persistent_ids_anon_events,
       (COUNT(IF(shared_persistent_ids.persistent_id IS NOT NULL AND events.transient_id IS NULL, 1, null)) /
       COUNT(IF(shared_persistent_ids.persistent_id IS NOT NULL, 1, null))) * 100 AS shared_persistent_ids_anon_events_percent
FROM (
  SELECT /* INSERT PERSISTENT FIELD HERE */ AS persistent_id,
         /* INSERT TRANSIENT FIELD HERE */ AS transient_id
  FROM /* INSERT DATASET HERE */
) events
LEFT JOIN (
  SELECT persistent_id
  FROM (
    SELECT /* INSERT PERSISTENT FIELD HERE */ AS persistent_id,
           COUNT(DISTINCT /* INSERT TRANSIENT FIELD HERE */) AS transient_count
    FROM /* INSERT DATASET HERE */
    GROUP BY 1
  )
  WHERE transient_count > 1
) shared_persistent_ids
ON events.persistent_id = shared_persistent_ids.persistent_id;

  4. Berechnung der Exposition aufgrund einer Fehlklassifizierung von Ereignissen

    Bewerten Sie abschließend das Risiko, dem jeder Kunde aufgrund einer Fehlklassifizierung von Ereignissen ausgesetzt sein könnte. Berechnen Sie den Prozentsatz der anonymen Ereignisse über die Gesamtzahl der Ereignisse für jedes freigegebene Gerät. Auf diese Weise lassen sich die potenziellen Auswirkungen auf die Genauigkeit von Kundendaten besser verstehen.

    code language-sql 
    SELECT COUNT(*) AS total_events,
       COUNT(IF(shared_persistent_ids.persistent_id IS NOT NULL, 1, null)) shared_persistent_ids_events,
       (COUNT(IF(shared_persistent_ids.persistent_id IS NOT NULL AND events.transient_id IS NULL, 1, null)) /
        COUNT(*)) * 100 AS shared_persistent_ids_events_percent
FROM (
  SELECT /* INSERT PERSISTENT FIELD HERE */ AS persistent_id,
         /* INSERT TRANSIENT FIELD HERE */ AS transient_id
  FROM /* INSERT DATASET HERE */
) events
LEFT JOIN (
  SELECT persistent_id
  FROM (
    SELECT /* INSERT PERSISTENT FIELD HERE */ AS persistent_id,
           COUNT(DISTINCT /* INSERT TRANSIENT FIELD HERE */) AS transient_count
    FROM /* INSERT DATASET HERE */
    GROUP BY 1
  )
  WHERE transient_count > 1
) shared_persistent_ids
ON events.persistent_id = shared_persistent_ids.persistent_id;
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