Gemeinsam verwendete Geräte
Dieser Artikel bietet Kontext auf gemeinsam genutzten Geräten, wie Daten von gemeinsam genutzten Geräten mithilfe von Stitching verarbeitet und gemindert werden können und wie die Belichtung freigegebener Geräte in Ihren Daten mithilfe von Query Service nachvollzogen werden kann.
Was ist ein freigegebenes 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 Kiosks verwendet werden, oder Computergeräte, die von Agenten in Callcentern gemeinsam genutzt werden.
Wenn zwei Personen dasselbe Gerät verwenden und beide einen Kauf tätigen, können Beispielereignisdaten wie folgt aussehen:
123412341234ryan@a.com12341234cassidy@a.comWie Sie aus dieser Tabelle sehen können, beginnt nach der Authentifizierung bei den Ereignissen 3 und 5 eine Verknüpfung zwischen einer Geräte-ID und einer Personen-ID. Um die Auswirkungen von Marketing-Maßnahmen auf der Ebene der Person zu verstehen, müssen diese nicht authentifizierten Ereignisse der richtigen Person zugeordnet werden.
Verbessern der personenbezogenen Analyse
Der Stitching-Prozess behebt dieses Attributionsproblem, indem die ausgewählte Personen-ID (in den Beispieldaten die E-Mail) zu Ereignissen hinzugefügt wird, bei denen diese Kennung nicht vorhanden ist. Die Zuordnung nutzt eine Zuordnung zwischen Geräte-IDs und Personen-IDs, um sicherzustellen, dass sowohl authentifizierter als auch nicht authentifizierter Traffic in der Analyse verwendet werden kann, sodass er personenbezogen bleibt. Weitere Informationen finden Sie unter Stitching .
Durch die Zuordnung können freigegebene Gerätedaten entweder mithilfe der Attribution "last-auth"oder der Attribution "device-split"zugeordnet werden. Alle Versuche, einem bekannten Benutzer nicht authentifizierte Ereignisse zuzuordnen, sind nicht deterministisch.
Last-auth-Attribution
Last-auth ordnet alle unbekannten Aktivitäten von einem gemeinsam genutzten Gerät dem Benutzer zu, der sich zuletzt authentifiziert hat. Der Experience Platform Identity-Dienst erstellt das Diagramm basierend auf der Attribution der letzten Autoren und wird als solches beim grafikbasierten Stitching verwendet. Weitere Informationen finden Sie unter Übersicht über die Regeln für die Verknüpfung von Identitätsdiagrammen .
Wenn die Attribution "last-auth"zum Stitching verwendet wird, werden zugeordnete IDs aufgelöst, wie in der folgenden Tabelle dargestellt.
1234cassidy@a.com1234cassidy@a.com1234ryan@a.comcassidy@a.com1234cassidy@a.com1234cassidy@a.comcassidy@a.com1234cassidy@a.comDevice-split
Die Device-Split-Aktivität ordnet anonyme Aktivitäten von einem gemeinsam genutzten Gerät dem Benutzer in nächster Nähe zur anonymen Aktivität zu. Die Device-Split wird derzeit beim feldbasierten Stitching verwendet.
Wenn beim Stitching die Attribution zwischen Geräten verwendet wird, werden zugeordnete IDs aufgelöst, wie in der folgenden Tabelle dargestellt.
1234ryan@a.com1234ryan@a.com1234ryan@a.comryan@a.com1234ryan@a.com1234cassidy@a.comcassidy@a.com1234cassidy@a.comGemeinsame Geräteerkennung
Berücksichtigen Sie verschiedene Faktoren, um richtig zu verstehen, wie weit verbreitete gemeinsam genutzte Geräte in Ihrem Unternehmen sind. Darüber hinaus können Sie anhand des Gesamtbeitrags von Ereignissen von freigegebenen Geräten die Auswirkungen auf die für die Analyse verwendeten gesamten Ereignisdaten nachvollziehen.
Um die Belichtung des gemeinsam genutzten Geräts zu verstehen, können Sie über die Durchführung der folgenden Abfragen nachdenken.
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Identifizieren freigegebener Geräte
Um die Anzahl der gemeinsam genutzten Geräte zu verstehen, führen Sie eine Abfrage durch, bei der die Geräte-IDs mit zwei oder mehr Personen-IDs gezählt werden. Dies hilft dabei, Geräte zu identifizieren, 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; -
Zuordnung von Ereignissen zu freigegebenen Geräten
Legen Sie für die identifizierten freigegebenen Geräte fest, wie viele Ereignisse von 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; -
Anonyme Ereignisse auf freigegebenen Geräten identifizieren
Identifizieren Sie unter den Ereignissen, die freigegebenen Geräten zugeordnet sind, wie viele keine Personen-ID besitzen, und geben Sie anonyme Ereignisse an. Der von Ihnen gewählte Algorithmus (z. B. last-auth, device-split oder ECID-reset) zur Verbesserung der Datenqualität 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; -
Berechnung der Exposition aufgrund einer Fehlklassifizierung des Ereignisses
Schließlich ist zu beurteilen, mit welchem Risiko jeder Kunde aufgrund einer Fehleinstufung von Ereignissen konfrontiert sein könnte. Berechnen Sie den Prozentsatz anonymer Ereignisse über die Gesamtereignisse für jedes gemeinsam genutzte Gerät. Dies hilft dabei, die potenziellen Auswirkungen auf die Genauigkeit von Kundendaten zu 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;