Berechnung von häufig verwendeten Metriken mithilfe von Daten-Feeds
In diesem Abschnitt wird erläutert, wie häufig verwendete Metriken mithilfe von Daten-Feeds berechnet werden.
exclude_hit = 0
können Sie ausgeschlossene Treffer aus Abfragen von Rohdaten entfernen. Daten aus Datenquellen werden in Daten-Feeds ebenfalls eingeschlossen. Wenn Sie Datenquellen ausschließen möchten, schließen Sie alle Zeilen mit hit_source = 5,7,8,9
aus.Seitenansichten
- Zählt die Anzahl der Zeilen, bei denen sich ein Wert in
post_pagename
oderpost_page_url
befindet.
Vorkommen
- Zählt die Gesamtzahl der Zeilen.
Besuche
- Verkettet
post_visid_high
,post_visid_low
,visit_num
undvisit_start_time_gmt
. - Zählen Sie die Anzahl der eindeutigen Werte.
visit_num
-Werte für verschiedene Besuche verwendet werden. Verwenden Sie optional visit_start_time_gmt
bei der Zählung von Besuchen, um sicherzustellen, dass diese Besuche gezählt werden.Besucher
Alle Methoden, die Adobe zur Identifizierung von Unique Visitors verwendet (benutzerdefinierte Besucher-ID, Experience Cloud ID-Dienst usw.) werden letztlich als Wert in post_visid_high
und post_visid_low
berechnet. Die Verkettung dieser beiden Spalten kann als Standardmethode zur Identifizierung von Unique Visitors verwendet werden, unabhängig davon, wie Besucher als Unique Visitors identifiziert wurden. In der Spalte post_visid_type
ist die Methode ersichtlich, die Adobe zur Identifizierung eines Unique Visitors verwendet hat.
- Verketten Sie
post_visid_high
undpost_visid_low
. - Zählen Sie die Anzahl der eindeutigen Werte.
Benutzerspezifische Links, Download- oder Exitlinks
-
Zählen Sie die Anzahl der Zeilen, wobei Folgendes gilt:
post_page_event = 100
für benutzerspezifische Linkspost_page_event = 101
für Downloadlinkspost_page_event = 102
für Exitlinks
Benutzerspezifische Ereignisse
Alle Metriken werden in der Spalte post_event_list
als kommagetrennte Ganzzahlen gezählt. Verwenden Sie event.tsv
, um numerische Werte mit dem gewünschten Ereignis abzugleichen. post_event_list = 1,200
gibt beispielsweise an, dass der Treffer ein Kaufereignis und das benutzerdefinierte Ereignis 1 enthielt.
- Zählen Sie die Häufigkeit, mit der der Ereignissuchwert in
post_event_list
auftritt.
Besuchszeit
Treffer müssen zunächst nach Besuchen gruppiert und dann nach der Trefferanzahl innerhalb des Besuchs geordnet werden.
- Verketten Sie
post_visid_high
,post_visid_low
,visit_num
undvisit_start_time_gmt
. - Nehmen Sie nach diesem verketteten Wert eine Sortierung vor und wenden Sie dann eine sekundäre Sortierung nach
visit_page_num
an. - Wenn ein Treffer nicht der letzte während eines Besuchs ist, subtrahieren Sie den Wert
post_cust_hit_time
vom Wertpost_cust_hit_time
des nachfolgenden Treffers. - Diese Zahl ist die Dauer der Besuchszeit (in Sekunden) für den Treffer. Filter können angewendet werden, um Dimensionselemente oder Ereignisse auszuwählen.
Bestellungen, Stückzahl und Umsatz
Wenn der Wert currency
eines Treffers nicht mit der Währung einer Report Suite übereinstimmt, wird er mit dem Umrechnungskurs dieses Tages konvertiert. Die Spalte post_product_list
verwendet den konvertierten Währungswert, sodass alle Treffer in dieser Spalte dieselbe Währung verwenden.
-
Schließen Sie alle Zeilen mit
duplicate_purchase = 1
aus. -
Schließen Sie nur Zeilen ein, in denen das Kaufereignis in
event_list
enthalten ist. -
Parsen Sie die Spalte
post_product_list
, um alle Preisdaten zu extrahieren. Die Spaltepost_product_list
ist so formatiert wie die Variables.products
. -
Berechnen Sie die gewünschte Metrik:
- Zählen Sie die Zeilen zur Berechnung der Bestellungen.
- Addieren Sie die Anzahl der
quantity
-Einheiten in der Produktzeichenfolge, um die Stückzahlen zu berechnen. - Addieren Sie die Anzahl der
price
-Einheiten in der Produktzeichenfolge, um den Umsatz zu berechnen.