Analyse der untergeordneten Treffer
Mit der Analyse untergeordneter Treffer können Sie Produktdaten auf einer Ebene analysieren, die detaillierter ist als die Trefferebene. Anstatt nach ganzen Treffern zu filtern, können Sie innerhalb von Treffern nach einzelnen Produkten segmentieren. Beispielsweise die Segmentierung nach einer bestimmten Produktkategorie ohne Einbeziehung aller anderen in derselben Bestellung gekauften Produkte.
In Adobe Analytics gilt die Analyse von Untertreffern speziell für die Variable Products. Die products-Variable ist das einzige Objekt mit mehreren Werten in Adobe Analytics, das die Analyse von Untertreffern unterstützt.
In Adobe Analytics kann die Variable „Produkte mehrere Produkte in einem Treffer erfassen. Ohne Analyse von Untertreffern gibt die Segmentierung nach einem Produktattribut alle Treffer zurück, bei denen ein beliebiges Produkt innerhalb eines Treffers mit dem Produktattribut übereinstimmt. Das Ergebnis ist eine falsche Attribution und überhöhte Umsatzmetriken. Die Analyse untergeordneter Treffer erfasst den Filter auf einzelne Produktzeilen innerhalb eines Treffers und löst diese Probleme.
In der Analyse von Untertreffern verhält sich die Ausschlusslogik anders als der standardmäßige Ausschluss auf Trefferebene bei der Variablen „products“. Wenn Sie Produktattribute im Produkte-Container ausschließen, gibt das Segment Treffer zurück, die Produkte haben aber nicht Ihren Ausschlusskriterien entsprechen. Das Segment gibt keine Treffer ohne Produkte zurück.
Beispiel
Sie möchten nur den Online-Umsatz aus der Kategorie „Männer“ messen. Ohne Analyse der untergeordneten Treffer umfasst das Anwenden eines Segments für Männer den Umsatz aus jedem Produkt in jeder Bestellung (Treffer), das mindestens ein Produkt mit der Kategorie Männer enthält. Mit der Analyse von Untertreffern können Sie den Filter auf die Produktebene beschränken und nur den Umsatz für Produkte der Kategorie „Männer“ zurückgeben.
Sie möchten auch den Online-Umsatz aller anderen Kategorien mit Ausnahme der Kategorie „Männer“ messen.
Im Segmentierungs-Builder oder als Teil eines Schnellsegments geben Sie an, **** Dimension Einzelhandel: Mode-Produktkategorie gleich Men im Hits-Container einzuschließen.
Infolgedessen werden alle Bestellungen berücksichtigt, die mindestens eine MännerEinzelhandel: Mode Produktkategorie enthalten, und der Umsatz aus anderen Produkten in diesen Bestellungen wird in die Metrik Online-Umsatz einbezogen.Wenn Sie Berichte zu Kategorien erstellen, werden alle anderen Werte für Einzelhandel: Modeproduktkategorie gemeldet, die Teil einer Bestellung waren, die ein Produkt in der Herren-Einzelhandel: Modeproduktkategorie enthielt.
Im Segmentierungs-Builder oder als Teil eines Schnellsegments geben Sie an, **** Dimension Einzelhandel: Mode-Produktkategorie gleich Men im Products-Container einzuschließen.
Daher werden alle Bestellungen berücksichtigt, die mindestens eine Men Retail: Fashion Product Category enthalten, und nur der Umsatz von Produkten, die zur MenRetail: Fashion Product Category gehören, wird in die Online Revenue-Metrik einbezogen.Wenn Sie Berichte zu Kategorien erstellen, wird nur die Kategorie Männer Einzelhandel: Mode angezeigt.
Im Segmentierungs-Builder oder als Teil eines Schnellsegments geben Sie an, ****Dimension Einzelhandel: Mode-Produktkategorie gleich ****Men im Products-Container auszuschließen.
Um auf Produktebene Treffer auszuschließen, die mindestens ein Produkt enthalten, werden diese einbezogen, und dann wird der Ausschluss auf der Ebene der untergeordneten Treffer innerhalb dieses Bereichs angewendet. Dieser Ausschluss unterscheidet sich vom Ausschluss auf Trefferebene, bei dem der gesamte Treffer ausgeschlossen ist.