Häufig gestellte Fragen

Wie kann ich Stitching verwenden, um zu sehen, wie Personen von einem Kanal zum anderen wechseln?

Sie können eine Flussvisualisierung mit der Dimension „Datensatz-ID“ verwenden.

1. Melden Sie sich bei Customer Journey Analytics anerstellen Sie ein leeres Workspace-Projekt.
2. Wählen Sie auf der linken Seite **** Visualisierungen **** aus und ziehen Sie eine ​ Fluss ​-Visualisierung auf die Arbeitsfläche auf der rechten Seite.
3. Wählen Sie auf der linken Seite **** Komponenten **** und ziehen Sie die Dimension **** Datensatz-ID **** an die mittlere Position mit der Bezeichnung ​ Dimension oder Element ​.
4. Dieser Flussbericht ist interaktiv. Um die Flüsse zu nachfolgenden oder vorherigen Seiten zu erweitern, wählen Sie einen der Werte aus. Verwenden Sie das Kontextmenü, um Spalten zu erweitern oder zu reduzieren. Im selben Flussbericht können auch verschiedene Dimensionen verwendet werden.

Wenn Sie die Datensatz-ID-Dimensionselemente umbenennen möchten, können Sie einen Lookup-Datensatz verwenden.

Wie weit zurück werden Besucher beim Zusammenfügen wiederholt?

Das Lookback-Fenster für die Neuzuweisung hängt von der gewünschten Häufigkeit der Datenwiederholung ab. Wenn Sie beispielsweise das Zusammenfügen einrichten, um Daten einmal wöchentlich wiederzugeben, beträgt das Lookback-Fenster für die Neuzuweisung sieben Tage. Wenn Sie die Zuordnung so einrichten, dass Daten jeden Tag wiederholt werden, beträgt das Lookback-Fenster für die Neuzuweisung einen Tag.

Wie werden freigegebene Geräte gehandhabt?

In einigen Situationen ist es möglich, dass sich mehrere Personen von demselben Gerät aus anmelden. Beispiele dafür sind freigegebene Geräte zu Hause, freigegebene PCs in einer Bibliothek oder ein Terminal in einem Einzelhandelsgeschäft.

Die vorübergehende ID setzt die beständige ID außer Kraft, sodass freigegebene Geräte als separate Personen betrachtet werden (auch wenn sie von demselben Gerät stammen).

Weitere Informationen finden Sie AnwendungsbeispielFreigegebene Geräte“.

Wie werden beim Zusammenfügen Situationen gehandhabt, in denen eine einzelne Person über viele persistente IDs verfügt?

In einigen Fällen kann eine einzelne benutzende Person mit mehreren beständigen IDs verknüpft sein. Ein Beispiel hierfür ist eine Person, die häufig Cookies des Browsers löscht oder den Privat-/Inkognito-Modus des Browsers verwendet.

Bei der feldbasierten Zuordnung ist die Anzahl der persistenten IDs zugunsten der vorübergehenden ID irrelevant. Ein einzelner Benutzer kann zu einer beliebigen Anzahl von Geräten gehören, ohne dass sich dies auf die Fähigkeit von Customer Journey Analytics auswirkt, Zuordnungen geräteübergreifend vorzunehmen.

Bei der diagrammbasierten Zuordnung kann eine einzelne Person über viele beständige IDs im Identitätsdiagramm verfügen. Diagrammbasiertes Stitching verwendet die persistente ID basierend auf dem angegebenen Namespace. Falls es persistentere ID für denselben Namespace gibt, wird die lexikografische erste persistente ID verwendet.

Wie lange dauert es, bis der neu zugewiesene Datensatz verfügbar ist, nachdem ich meinem Adobe-Accountteam die gewünschten Informationen mitgeteilt habe?

Die Echtzuordnung ist ca. eine Woche nach dem Adobe verfügbar. Die Verfügbarkeit der Aufstockung hängt von der Menge der vorhandenen Daten ab. Bei kleinen Datensätzen (weniger als 1 Million Ereignisse pro Tag) dauert es in der Regel einige Tage, während große Datensätze (1 Milliarde Ereignisse pro Tag) eine Woche oder länger benötigen können.

Was ist der Unterschied zwischen geräteübergreifender Analyse (eine Funktion im herkömmlichen Analytics) und kanalübergreifender Analyse?

Geräteübergreifende Analyse ist eine Funktion, die speziell für das herkömmliche Adobe Analytics entwickelt wurde und Ihnen hilft, zu verstehen, wie Benutzende geräteübergreifend arbeiten. Sie bietet zwei Workflows zum Verknüpfen von Gerätedaten: die feldbasierte Zuordnung und das Gerätediagramm.

Die Cross-Channel-Analyse ist ein für Customer Journey Analytics spezifisches Anwendungsbeispiel, mit dem Sie verstehen können, wie benutzende Personen auf beiden Geräten und Kanälen arbeiten. Er verknüpft die Personen-ID eines Datensatzes, sodass dieser Datensatz nahtlos mit anderen Datensätzen kombiniert werden kann. Diese Funktion funktioniert im Design ähnlich wie die geräteübergreifende Analyse beim feldbasierten Stitching, aber die Implementierung unterscheidet sich aufgrund der unterschiedlichen Datenarchitektur von herkömmlichem Analytics und Customer Journey Analytics. Siehe Zusammenfügen und den Cross-Channel-Analyse-Anwendungsfall für weitere Informationen.

Wie handhabt Stitching Datenschutzanfragen?

Adobe bearbeitet Datenschutzanfragen in Übereinstimmung mit lokalen und internationalen Gesetzen. Adobe bietet den Adobe Experience Platform Privacy Service für Datenzugriffs- und Löschanfragen. Die Anfragen gelten sowohl für die ursprünglichen als auch die neu zugewiesenen Datensätze.

note important
IMPORTANT
Der Unstitching-Prozess im Rahmen von Datenschutzanfragen ändert sich Anfang 2025. Der aktuelle Unstitching-Prozess ordnet Ereignisse anhand der neuesten Version bekannter Identitäten neu zu. Diese Neuzuweisung von Ereignissen an eine andere Identität kann unerwünschte rechtliche Folgen haben. Um diese Bedenken zu beheben, werden Ereignisse, die Gegenstand der Datenschutzanfrage sind, ab 2025 durch den neuen Prozess zur Aufhebung der Zuordnung mit der persistenten ID aktualisiert.

Zur Veranschaulichung stellen Sie sich die folgenden Daten für Identitäten, Ereignisse vor und nach dem Zusammenfügen vor.

table 0-row-7 1-row-7 2-row-7
Identitätszuordnung	ID	timestamp	Persistente ID	Persistenter Namespace	Vorübergehende ID	Übergangs-Namespace
	1	ts1	123	ECID	Bob	CustId
	2	ts2	123	ECID	Alex	CustId

table 0-row-7 1-row-7 2-row-7 3-row-7
Ereignis-Datensatz	ID	timestamp	Persistente ID	Persistenter Namespace	Vorübergehende ID	Übergangs-Namespace
	1	ts0	123	ECID
	2	ts1	123	ECID	Bob	CustId
	3	ts2	123	ECID	Alex	CustId

table 0-row-9 1-row-9 2-row-9 3-row-9
Zusammengefügter Datensatz	ID	timestamp	Persistente ID	Persistenter Namespace	Vorübergehende ID	Übergangs-Namespace	Angeheftete ID	Zusammengefügter Namespace
	1	ts0	123	ECID			Bob	CustId
	2	ts1	123	ECID	Bob	CustId	Bob	CustId
	3	ts2	123	ECID	Alex	CustId	Alex	CustId

Aktueller Prozess für Datenschutzanfrage

Wenn eine Datenschutzanfrage für einen Kunden mit CustID Bob empfangen wird, werden die Zeilen mit durchgestrichenen Einträgen gelöscht. Andere Ereignisse werden mithilfe der Identitätszuordnung neu zugeordnet. Beispielsweise wird die erste zusammengefügte ID im zusammengefügten Datensatz auf "".

table 0-row-7 1-row-7 2-row-7 1-align-center 9-align-center 17-align-center
Identitätszuordnung	ID	timestamp	Persistente ID	Persistenter Namespace	Vorübergehende ID	Übergangs-Namespace
	1	ts1	123	ECID	Bob	CustId
	2	ts2	123	ECID	Alex	CustId

table 0-row-7 1-row-7 2-row-7 3-row-7 1-align-center 9-align-center 17-align-center 25-align-center
Ereignis-Datensatz	ID	timestamp	Persistente ID	Persistenter Namespace	Vorübergehende ID	Übergangs-Namespace
	1	ts0	123	ECID
	2	ts1	123	ECID	Bob	CustId
	3	ts2	123	ECID	Alex	CustId

table 0-row-9 1-row-9 2-row-9 3-row-9 1-align-center 11-align-center 21-align-center 31-align-center
Zusammengefügter Datensatz	ID	timestamp	Persistente ID	Persistenter Namespace	Vorübergehende ID	Übergangs-Namespace	Angeheftete ID	Zusammengefügter Namespace
	1	ts0	123	ECID			Alex	CustId
	2	ts1	123	ECID	Bob	CustId	Bob	CustId
	3	ts2	123	ECID	Alex	CustId	Alex	CustId

Neuer Prozess für Datenschutzanfrage

Wenn eine Datenschutzanfrage für einen Kunden mit CustID Bob empfangen wird, werden die Zeilen mit durchgestrichenen Einträgen gelöscht. Andere Ereignisse werden mit der persistenten ID neu zugeordnet. Beispielsweise wird die erste zusammengefügte ID im zusammengefügten Datensatz auf 123).

table 0-row-7 1-row-7 2-row-7 1-align-center 9-align-center 17-align-center
Identitätszuordnung	ID	timestamp	Persistente ID	Persistenter Namespace	Vorübergehende ID	Übergangs-Namespace
	1	ts1	123	ECID	Bob	CustId
	2	ts2	123	ECID	Alex	CustId

table 0-row-7 1-row-7 2-row-7 3-row-7 1-align-center 9-align-center 17-align-center 25-align-center
Ereignis-Datensatz	ID	timestamp	Persistente ID	Persistenter Namespace	Vorübergehende ID	Übergangs-Namespace
	1	ts0	123	ECID
	2	ts1	123	ECID	Bob	CustId
	3	ts2	123	ECID	Alex	CustId

table 0-row-9 1-row-9 2-row-9 3-row-9 1-align-center 11-align-center 21-align-center 31-align-center
Zusammengefügter Datensatz	ID	timestamp	Persistente ID	Persistenter Namespace	Vorübergehende ID	Übergangs-Namespace	Angeheftete ID	Zusammengefügter Namespace
	1	ts0	123	ECID			123	ECID
	2	ts1	123	ECID	Bob	CustId	Bob	CustId
	3	ts2	123	ECID	Alex	CustId	Alex	CustId

Was passiert, wenn das Feld „Persistent ID“ in einem oder mehreren Ereignissen leer ist?

Wenn das Feld „Persistente ID“ bei einem Ereignis in einem Datensatz, der zugeordnet wird, leer ist, wird die zugeordnete ID für dieses Ereignis auf eine dieser zwei Arten bestimmt:

• Wenn das Feld Vorübergehende ID nicht leer ist, verwendet Customer Journey Analytics den Wert in der Vorübergehenden ID als zugeordnete ID.
• Wenn das Feld Vorübergehende ID leer ist, lässt das Customer Journey Analytics auch die zugeordnete ID leer. In diesem Fall sind die Felder „Persistente ID“, „Vorübergehende ID“ und „Zugeordnete ID“ für das Ereignis leer. Diese Ereignistypen werden aus jeder Customer Journey Analytics-Verbindung herausgenommen, die den zugeordneten Datensatz verwendet, bei dem die zugeordnete ID als Personen-ID ausgewählt wurde.

Was passiert, wenn das Feld „Vorübergehende ID“ in einem oder mehreren Ereignissen Platzhalterwerte enthält, z. B. Undefined?

Seien Sie vorsichtig beim „Personen-Kollaps“, der auftritt, wenn das Zusammenfügen auf Daten angewendet wird, die Platzhalterwerte für vorübergehende IDs verwenden. In der folgenden Beispieltabelle werden undefinierte Personen-IDs, die aus einem Datensatz stammen, der aus einem CRM-System stammt, mit dem Wert „Undefiniert“ ausgefüllt, was zu einer falschen Darstellung von Personen führt.

table 0-row-5 1-row-5 2-row-5 3-row-5 4-row-5 5-row-5 6-row-5 7-row-5 8-row-5 9-row-5 10-row-5 11-row-5
Ereignis	Zeitstempel	Persistente ID (Cookie-ID)	Vorübergehende ID (Anmelde-ID)	Zusammengefügte ID (nach der Wiederholung)
1	12.05.2023 12:01	123	–	Cory
2	12.05.2023 12:02	123	Cory	Cory
3	12.05.2023 12:03	456	Nicht definiert	Nicht definiert
4	12.05.2023 12:04	456	–	Nicht definiert
5	12.05.2023 12:05	789	Nicht definiert	Nicht definiert
6	12.05.2023 12:06	012	Nicht definiert	Nicht definiert
7	12.05.2023 12:07	012	–	Nicht definiert
8	12.05.2023 12:03	789	Nicht definiert	Nicht definiert
9	12.05.2023 12:09	456	–	Nicht definiert
10	12.05.2023 12:02	123	–	Cory
		4-Geräte	2 Personen: Ereignisse 1, 4, 7, 9, 10 fallen gelassen	2 Personen: Cory, Nicht authentifiziert (für eine Person reduziert)

Wie lässt sich ein Vergleich zwischen Metriken in Customer Journey Analytics zugeordneten Datensätzen und ähnlichen Metriken beim Customer Journey Analytics nicht zugeordneter Datensätze und mit Adobe Analytics vornehmen?

Bestimmte Metriken im Customer Journey Analytics ähneln den Metriken im herkömmlichen Analytics, andere unterscheiden sich jedoch je nachdem, was Sie vergleichen. In der folgenden Tabelle werden verschiedene häufig verwendete Metriken verglichen:

table 0-row-4 1-row-4 2-row-4 3-row-4
Zugeordnete Customer Journey Analytics-Daten	Nicht zugeordnete Customer Journey Analytics-Daten	Adobe Analytics	Analytics Ultimate mit CDA
Personen = Anzahl unterschiedlicher Personen-IDs, bei denen die zusammengefügte ID als Personen-ID ausgewählt wird. Je nach Ergebnis des Zuordnungsprozesses kann Personen größer oder kleiner als Unique Visitors im herkömmlichen Adobe Analytics sein.	Personen = Anzahl unterschiedlicher Personen-IDs basierend auf der Spalte, die als Personen-ID ausgewählt wurde. Personen in den Analytics-Quell-Connector-Datensätzen ist ähnlich wie Unique Visitors im herkömmlichen Adobe Analytics, wenn endUserIDs._experience.aaid.id als Personen-ID im Customer Journey Analytics verwendet wird.	Unique Visitors = Anzahl unterschiedlicher Besucher-IDs. Unique Visitors ist möglicherweise nicht identisch mit der Anzahl der eindeutigen ECID s.	Siehe Personen.
Sitzungen: Wird anhand der Sitzungseinstellungen in der Customer Journey Analytics-Datenansicht definiert. Der Zuordnungsprozess kann einzelne Sitzungen auf mehreren Geräten zu einer einzelnen Sitzung kombinieren.	Sitzungen: Wird anhand der in der Customer Journey Analytics-Datenansicht angegebenen Sitzungseinstellungen definiert.	Besuche: Siehe Besuche.	Besuche: Wird basierend auf den Sitzungseinstellungen definiert, die in der Virtual Report Suite von CDA angegeben sind.
Ereignisse = Anzahl der Zeilen in den zugeordneten Daten in Customer Journey Analytics. Diese Metrik liegt normalerweise nahe bei Vorfälle im herkömmlichen Adobe Analytics. Beachten Sie jedoch die oben stehenden häufig gestellten Fragen zu Zeilen mit einer leeren persistenten ID.	Ereignisse = Anzahl der Zeilen in den nicht zugeordneten Daten in Customer Journey Analytics. Diese Metrik liegt normalerweise nahe bei Vorfälle im herkömmlichen Adobe Analytics. Beachten Sie jedoch, dass Ereignisse, die eine leere Personen-ID in den nicht zugeordneten Daten im Data Lake von Experience Platform haben, nicht im Customer Journey Analytics enthalten sind.	Vorfälle: Siehe Vorfälle.	Vorfälle: Siehe Vorfälle.

Andere Metriken können in Customer Journey Analytics und Adobe Analytics ähnlich sein. Beispielsweise ist die Gesamtanzahl für Adobe Analytics benutzerspezifische Ereignisse 1-100 im herkömmlichen Adobe Analytics und Customer Journey Analytics (unabhängig davon, ob zugeordnet oder nicht zugeordnet) vergleichbar. Funktionsunterschiede), z. B. die Deduplizierung zwischen Customer Journey Analytics und Adobe Analytics, können zu Diskrepanzen zwischen den beiden Produkten führen.

Kann Customer Journey Analytics Identity Map-Felder verwenden?

Nein, Customer Journey Analytics kann derzeit keine Identity Map-Felder zum Zusammenfügen verwenden.

Müssen Daten erneut aufgenommen werden, um von feldbasierter Zuordnung zu diagrammbasierter Zuordnung zu wechseln?

Daten müssen nicht erneut in Experience Platform erfasst werden, sondern müssen in Customer Journey Analytics neu konfiguriert werden. Führen Sie die folgenden Schritte aus:

1. Richten Sie den neuen diagrammbasierten zugeordneten Datensatz ein.
2. Konfigurieren Sie den neuen Datensatz als Teil einer neuen Verbindung in Customer Journey Analytics.
3. Wechseln Sie Ihre vorhandene Datenansicht, um die neue Verbindung (und somit den neuen diagrammbasierten zugeordneten Datensatz) zu verwenden
4. Entfernen Sie die alte Verbindung, die den feldbasierten zugeordneten Datensatz verwendet hat.

Würden bestehende Berichte in irgendeiner Weise beeinträchtigt?

Nicht, wenn Sie die oben beschriebenen Schritte befolgen. Andernfalls bitten wir Sie um zusätzliche Unterstützung bei Adobe Consulting.