Erstellen von Datenansichten in Customer Journey Analytics
Erfahren Sie, wie Sie in Customer Journey Analytics Datenansichten aus Ihren Verbindungen erstellen. Datenansichten sind flexible Interpretationen von Daten in einer Verbindung. Sie können Datenansichten mit verschiedenen Einstellungen für Besuchs-Timeout- und Dimensionsattributionsmodelle erstellen und vieles mehr.
Allgemeine Konfiguration für Datenansichten in Customer Journey Analytics
Nachdem Sie in Adobe Customer Journey Analytics eine Verbindung zu den Datensätzen in Adobe Experience Platform erstellt haben, müssen Sie eine Datenansicht für diese Verbindung erstellen, damit Sie die Daten in Analysis Workspace auf Platform verwenden können. Dieses Video führt Sie durch die grundlegende Konfiguration einer Datenansicht.
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Konfigurieren von Komponenteneinstellungen in Datenansichten
In diesem Video werden wir einige grundlegende Einstellungen erläutern, die Sie für jede Komponente (Metriken und Dimensionen) konfigurieren können, wenn Sie eine Datenansicht in Customer Journey Analytics einrichten.
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Einstellungen zum Komponententyp in Datenansichten
Beim Konfigurieren von Komponenten in einer Datenansicht in Customer Journey Analytics können Sie auswählen, ob ein Feld eine Metrik oder eine Dimension sein soll. In vielen Fällen sollten Zeichenfolgen Dimensionen und Zahlen Metriken sein. Es gibt jedoch einige großartige Anwendungsfälle, in denen es sinnvoll ist, dies anders zu machen. Sehen Sie selbst!
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Erstellen von abgeleiteten Feldern in Customer Journey Analytics
Abgeleitete Felder sind eine leistungsstarke Funktion, mit der Benutzende komplexe Datenmanipulationen direkt über einen anpassbaren Regel-Builder erstellen und diese Logik dann rückwirkend auf ihre Berichte anwenden können. So wird viel Zeit gespart, indem sichergestellt wird, dass die Daten in einem für Berichte, Analysen und Maßnahmen geeigneten Format vorliegen.
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Anpassen von Metriken mithilfe der mathematischen Funktion in abgeleiteten Feldern in Customer Journey Analytics
Entdecken Sie in diesem Video-Tutorial das Potenzial der Verwendung von mathematischen Funktionen zum Erstellen abgeleiteter Felder in Customer Journey Analytics. Lernen Sie, Metriken anzupassen, indem Sie unerwünschte Komponenten wie Steuern aus den Gesamtwerten entfernen, und verstehen Sie die Vorteile der Verwendung abgeleiteter Felder gegenüber berechneten Metriken, einschließlich exklusiver Datenansichtsfunktionen wie Deduplizierung, Bucketing und Attribution.
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Gewinnen erweiterter Erkenntnissen mit der Funktion „Weiter oder Zurück“ in abgeleiteten Feldern
Entdecken Sie, wie Sie die Funktion „Weiter oder zurück“ in Customer Journey Analytics verwenden können, um komplexe abgeleitete Felder zu erstellen, die die Datenanalyse verbessern. Dieses Tutorial führt Sie durch den Prozess der Einrichtung einer neuen Dimension, die Werte von Marketing-Kanälen auf Benutzerebene verknüpft und so tiefere Einblicke in Marketing-Strategien und Umsatzgenerierung ermöglicht.
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Formatieren von Metriken in Datenansichten
In diesem Video erfahren Sie mehr über die Optionen zum Formatieren von Metriken im Komponentenbildschirm der Datenansichtskonfiguration. Zusätzlich erhalten Sie Tipps, die Ihnen dabei helfen, Ihre Komponenten besser zu nutzen.
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Ein- oder Ausschließen von Metrikwerten in Datenansichten
In diesem Video erfahren Sie, wie Sie neue Metriken erstellen und konfigurieren, die Teilmengen anderer Metriken sind. Lernen Sie außerdem Anwendungsfälle kennen, in denen dies zu einem leistungsstarken Analyse-Tool in Datenansichten werden kann.
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Erstellen von Werte-Buckets in Datenansichten für die Analyse
Beim Konfigurieren einer Datenansicht in Customer Journey Analytics können Sie eine numerische Dimension festlegen, die in definierte Behälter zusammengefasst wird. Auf diese Weise können Sie die Anzahl der für die Tabelle verfügbaren Elemente auf bestimmte Zahlenbereiche beschränken (sehr cool). Dieses Video führt Sie durch die Konfiguration dieser Funktion.
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Attributionseinstellungen in Datenansichten
Jede Dimension sollte über eine Zuordnungseinstellung (für die Entscheidung, welchem Wert die Konversion zugeschrieben wird) und eine Ablaufzeit (wie lange der Wert bestehen bleibt) verfügen, damit das System weiß, wie es den Dimensionswerten Werte zuweisen soll. Ebenso sollten ein Attributionsmodell und ein Lookback-Fenster für Metriken festgelegt sein. Dieses Video führt Sie durch das Vornehmen dieser wichtigen Einstellungen.
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