了解和使用Journey IQ — 跨设备分析

当用户与您的品牌进行交互时,他们会通过多种方式在多种设备上进行交互。 跨设备分析与Adobe Experience Platform Identity Service集成,以识别设备如何映射到人员。 然后,它会利用此智能创建用户行为的跨设备视图。 这样就能够对人员、而非设备进行分析。

跨设备分析概述

我不是我的设备

当用户与您的品牌进行交互时,他们会以多种方式在多个“表面”或“设备”上进行交互。 他们可能在PC或移动设备上使用Web浏览器,也可能使用移动应用程序。 在传统的数字分析中,每个表面都表示为一个独特的“访客”。 这意味着您的每个人类用户都表示为一个多个独特访客。

以下是一个示例。 假设Isabelle通过以下方式与您的品牌进行了交互:

Isabelle有三个访
客传统分析历程

使用传统分析,伊莎贝尔的历程分为三部分。 她被表示为三位独特访客,每位访客使用不同的设备执行孤立的任务。 我们需要对伊莎贝尔的互动进行统一的跨设备视图。 Journey IQ: Cross-Device Analytics 提供此视图。

Isabelle是
Cross-Device Analytics历程

跨设备视图可提供更好的分析功能

以人为中心、跨设备查看伊莎贝尔的行为,对您的分析会产生显着影响。 例如,传统的基于访客的方法并不能让您全面了解营销渠道的有效性。 让我们再次看一看Isabelle的历程,重点介绍哪个渠道会因产品查看和购买获得点数。 为了简单起见,我们将使用最近联系归因,但是当您将Isabelle的行为划分为不同的访客时,使用任何归因模型都会出现同样的问题。 使用基于访客的传统世界观会产生非常不同甚至误导的结果:

传统Analytics与跨设备分析渠道
归因

请注意,在跨设备视图中,电子邮件渠道会同时接收产品视图和购买的点数,这更准确地反映了Isabelle的真实世界体验。

请继续阅读,以了解:

  • Cross-Device Analytics的工作原理
  • Cross-Device Analytics的先决条件
  • 解释跨设备数据
  • 在Analysis Workspace中分析跨设备数据

Cross-Device Analytics的工作原理

Journey IQ: Cross-Device Analytics (CDA) 与集成, Adobe Experience Platform Identity Service利用或来 Co-op Graph 识 Private Graph 别设备如何映射到人员。然后,它会利用此智能创建用户行为的跨设备视图。 CDA包含无与伦比的功能和工具,可帮助您的企业了解多设备使用情况以及这些设备与品牌交互时的客户体验。 它作为Analysis Workspace下的一个层,使用诸如Floust、Flow、Cohort、Segment IQ和Attribution IQ之类的强大工具,对基于人员的受众分析和跨设备归因、分段和历程分析提供深入的分析。

Cross-Device Virtual Report Suite

CDA通过一种特殊的跨设备虚拟报表包来呈现。 这允许您在组织中引入跨设备分析时,继续使用原始的基于设备的报表包。 设置CDA VRS非常简单。

在VRS生成器的第一步中,选择已将Adobe配置为启用CDA的报表包:

选择启用CDA的基础(源)报表包虚 拟
报表 包一

然后,打开报表时间处理并启用跨设备拼合:

启 用报表时 处理 和跨设备
拼合虚拟报表 包第二步

完成VRS设置并保存。 CDA VRS将在Analysis Workspace中显示,其旁边有一个特殊图标,如下所示:

在Analysis Workspace中选择CDA VRS虚拟报
表包 步骤三

小贴士

您可以在启用了CDA的基础报表包上,根据需要创建任意数量的CDA 虚拟报表包。

重写历史

有时,您的用户需要一段时间才能登录,Co-op Graph或Private Graph需要一段时间才能识别他们并将他们的设备映射到一起。 CDA利用30天的回顾窗口,允许其将之前未识别的访客重新声明为过去30天的人员。

这有什么用? 回顾Isabelle的用户历程:

Cross-Device Analytics 历程

Isabelle可能直到购买前才登录,而Co-op Graph或Private Graph直到购买后的某个时间才将Isabelle的设备映射到一起。 但CDA的30天回顾功能允许CDA在个人层面重述Isabelle的过去行为,为您提供您所需的跨设备历程视图。

注意

由于历史记录可以重述,这意味着在启用CDA的虚拟报表包中,数据可能会随时间发生更改。 当您通过基于CDA的分析传递洞察时,请牢记这一点。

跨设备分析的先决条件

Analytics Ultimate中包含CDA。 从2019年9月开始,符合下列先决条件的Analytics Ultimate客户有资格使用CDA。 CDA的先决条件如下:

  • 您的公司必须是Adobe Experience Platform Identity Service Co-op Graph的成员,或使用Adobe Experience Platform Identity Service Private Graph。
  • 您必须实施Co-op Graph或Private Graph所需的所有功能,包括Experience CloudID(ECID)和ID与图形同步。 请注意,除技术要求外,Co-op Graph还有其他法律和合同要求。
  • 当前无法将两个IMS组织与单个Private Graph一起使用,因此您必须在单个IMS组织上实现标准化。 在某些情况下,具有多个IMS组织的客户可能会将Co-op Graph与CDA结合使用。
  • Co-op graph和Private Graph以及CDA的某些组件托管在Microsoft Azure中。 这意味着Analytics数据在Adobe的数据处理中心和Adobe在Microsoft Azure中的存在之间来回复制。 某些Analytics数据将存储在Azure中。 贵公司必须同意这项安排。
  • CDA需要“跨设备” 报表包。 即,您用于CDA的报表包必须包含来自多种不同设备类型或“界面”(如桌面Web、移动Web和移动设备应用程序)的数据。 自2019年9月起,此报表包的服务器调用卷必须为100MM/天或更小。 (未来几个月内,服务器调用数量限制将会增加。)
  • 自2019年9月起,Co-op Graph和Private Graph仅在北美地区可用。 在EMEA和APAC的图形存在计划将在未来时间宣布。 如果您位于这些区域,我们建议您立即开始查看这些先决条件,以便在图形可用时随时可用。

解释跨设备数据

非访客人员

在CDA 虚拟报表包中,您将看到一些更改。 例如, 独特访客量度将被两个新量度替换:人员和独特设备。 这些新量度可让您更好地分析受众规模。

人员和独特设
备CDA人 员量度

区段生成器中,Visitor区段容器已被替换为Person区段容器。 使用CDA VRS,您可以创建跨设备区段,例如:

  • 使用多个设备的用户
  • 在移动设备上开始旅程,然后在桌面设备上购买的人
  • 用户使用多个设备完成任务的访问

人员级别的
Segment Builder  区段PersonContainer

Dimension持久性

在CDA VRS中,如eVars之类的维度现在会自动跨设备保留。 例如,eVar配置为:

  • 分配:最近(最后)
  • 过期时间:购买

现在,将自动从一台设备保留到另一台设备,直到触发购买事件为止。

在Analysis Workspace中分析跨设备数据

基于人员的受众分析

您是否曾想过有多少人与您的品牌互动? 您是否希望了解他们使用的设备数量和类型? 使用情况如何重叠? 使用CDA VRS,可以创建跨设备维恩图和每人设备直方图

基于人员的受众分
析维恩图和直方图

跨设备Flow

借助CDA和Analysis Workspace,您可以在Flow visualization中显示用户在一段时间内如何从一个设备移动到另一个设备。 你可以看到他们在旅程中的下落,以及他们继续的位置。

Flow和CDA
Flow Visualization

跨设备Fallout

您可能会使用几个Fallout visualizations来分析用户在成功前通过一系列给定步骤获得成功的效果。 您是否知道在使用传统的基于设备的分析时,您对这些Fallout visualizations的看法会受到限制? 要成功“途经”,下一步必须在与上一步相同的浏览器或应用程序中进行。 在基于设备的分析中,对于在其他设备上成功完成下一步的用户,您是无视的。

别担心,CDA已经掩护你了。 CDA会创建跨设备视图,该视图会使Fallout visualizations变得更有用。 毕竟,真正重要的是,人是否最终在某个地方成功完成了任务。

Fallout和CDA
Fallout Visualization

Cross-Device Attribution IQ

由于CDA在Analysis Workspace下创建了一层跨设备数据,因此您的所有分析都将从跨设备的角度来考虑。 一个有力的示例是Attribution IQ。 Attribution IQ 在Analysis Workspace中,您可以并排比较多个归因模型。现在,您可以将此功能与CDA结合使用,以比较不同设备对成功的贡献。

例如,假设您想要了解移动电话是交互中第一个最终导致成功的设备的频率。 此值表示移动电话的“获取率”。 CDA + Attribution IQ允许您进行以下分析:

Attribution IQ和CDA
Attribution IQ

有关更多信息,请参阅Cross-Device Analytics 帮助文档

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