Berechnete Metriken sind eine fortschrittliche Funktion von Adobe Analytics und ermöglichen es Ihnen, mithilfe der bereits erfassten Daten neue Metriken zu erstellen, ohne dass Sie Ihre Implementierung ändern müssen. Der Builder für berechnete Metriken kann viele verschiedene mathematische und statistische Funktionen verwenden, sodass Sie Metriken auch für sehr komplexe Geschäftsfragen erstellen können.
Die meisten neuen Benutzenden von Adobe Analytics wissen, dass man mit Segmenten Daten gruppieren kann. Heute möchte ich Ihnen berechnete Metriken vorstellen, ein innovatives Tool in Ihrem Analyse-Toolkit.
Erste Schritte mit berechneten Metriken
Sehen wir uns zunächst ein einfaches Beispiel an. Stellen Sie sich vor, Sie möchten herausfinden, ob Benutzende des Online-Self-Service einen höheren durchschnittlichen Bestellwert (AOV) aufweisen als Benutzende, die per Telefon bestellen. Gehen Sie wie folgt vor, um zur Beantwortung dieser Frage eine berechnete Metrik zu erstellen:
Um den Builder für berechnete Metriken zu öffnen, klicken Sie in der oberen Navigation auf → Komponenten → Berechnete Metriken → + Hinzufügen. Sie können im Bedienfeld „Komponenten“ auch auf das +-Symbol oberhalb von Metriken klicken.
Die Elemente der Benutzeroberfläche werden unten beschrieben
Nachdem der Builder für berechnete Metriken geöffnet wurde, fügen Sie Folgendes hinzu und/oder führen Sie die folgenden Schritte aus:
A. Ein Name für Ihre berechnete Metrik. Dieser Name wird in der Liste der Metrikkomponenten angezeigt. Wählen Sie daher eine für sich selbst und andere verständliche Bezeichnung, z. B. Durchschnittlicher Bestellwert Callcenter.
B. Eine Beschreibung der berechneten Metrik. Diese Beschreibung wird angezeigt, wenn Benutzende in der Komponentenliste auf das i-Symbol neben der Metrik klicken. Stellen Sie sicher, dass die Beschreibung alle nötigen Informationen enthält. Beispielsweise könnten wir für „Durchschnittlicher Bestellwert Callcenter“ hinzufügen: Berechnet den durchschnittlichen Bestellwert für Bestellungen über das Callcenter.
C. Das Metrikformat: Wählen Sie Dezimalzahl, Zeit, Prozent oder Währung aus und fügen Sie Dezimalstellen und Polarität hinzu. Hier wählen wir für das Format die Option „Währung“, für die Anzahl der Dezimalstellen „0“ und für die Polarität ⬆ Gut (Grün) aus.
D. Jetzt können Sie Tags hinzufügen, die Ihnen ermöglichen, Themen zuzuweisen und berechnete Metriken schnell zu finden. Wir haben die Tags AOV und Callcenter hinzugefügt.
E. Dieser Abschnitt dient der Anzeige – während Sie Ihre berechnete Metrik in Abschnitt F erstellen, wird die Formel hier angezeigt.
F. Hier ziehen Sie Dimensionen (H), Metriken (I) oder Segmente (J) in den Arbeitsbereich, um Ihre berechnete Metrik sowie die Operatoren für die Formel zu erstellen. Durch Klicken auf das Zahnradsymbol können Sie für jede Metrik den Metriktyp (Standard/Gesamtwert) und das Attributionsmodell ändern. Wir verschieben per Drag-and-Drop den Callcenter-Umsatz und darunter ÷ *. Wir akzeptieren den Standard-Metriktyp und das Standard-Attributionsmodell.*
G. Verwenden Sie die Option +Hinzufügen, um zusätzliche Bedingungen oder statische Zahlen hinzuzufügen, die aber hier nicht benötigt werden.
K. Und schließlich können Sie während der Erstellung Ihrer Berechnung die Daten der letzten 90 Tage hier in der Vorschau anzeigen.
Nachdem wir jetzt den durchschnittlichen Bestellwert für das Callcenter erstellt haben, benötigen wir auch eine berechnete Metrik für den durchschnittlichen Bestellwert bei Online-Bestellungen. Dazu führen wir dieselben Schritte wie oben aus.
Als Nächstes können wir eine dritte berechnete Metrik erstellen – entweder mithilfe des Builders für berechnete Metriken oder direkt in der Freiformtabelle –, um den durchschnittlichen Bestellwert von Callcenter und Internet zu vergleichen, sodass wir am Ende ein Ergebnis wie dieses erhalten:
In unserem Beispiel erkennen wir ein signifikantes Plus, wenn die Kundschaft zum Einkaufen das Callcenter nutzt. Anhand dieser Daten können wir dann entscheiden, wie wir unsere Kundschaft bei ihren Einkäufen unterstützen, z. B. durch Popup-Angebote oder andere geführte Erlebnisse.
Verwenden von Segmenten in berechneten Metriken
Sehen wir uns nun an, wie wir Segmente in berechneten Metriken verwenden können, um mehr Erkenntnisse zu Kundenverhalten, Präferenzen und Motivationen zu erhalten. Mithilfe von Segmenten und berechneten Metriken erhalten wir ausreichende Informationen über die Kundschaft, um das Kundenerlebnis zu verbessern, den Umsatz zu steigern und die Kundenzufriedenheit und -treue zu verbessern.
Aus den obigen Beispielen mit dem AOV wissen wir bereits, dass Callcenter-Käufe in der Regel einen höheren durchschnittlichen Bestellwert aufweisen. Andere Metriken zeigen uns jedoch, dass die meisten Benutzenden das Callcenter nicht für Käufe verwenden.
Welche Einzelhandelskategorien – und Benutzerpfade durch diese Kategorien – führen also zum höchsten durchschnittlichen Bestellwert? Um das herauszufinden, kombinieren wir Segmente mit berechneten Metriken.
Dazu müssen wir zunächst für jede Produktkategorie auf Besuchsebene Einschluss- und Ausschluss-Segmente erstellen. Das Einschließen oder Ausschließen wird durch Klicken auf das Optionen-Zahnrad in der rechten Ecke des Containers ausgewählt. Die Standardeinstellung ist „Einschließen“.
Nachdem Sie diese Segmente erstellt haben, können Sie eine berechnete Metrik erstellen, die Ihnen die Antwort auf Ihre Frage liefert. Öffnen Sie den Builder für berechnete Metriken und führen Sie folgende Schritte aus:
- Suchen Sie nach den neu erstellten Segmenten und ziehen Sie diejenigen Segmente, die Sie verwenden möchten, per Drag-and-Drop in den grauen Bereich oberhalb des Felds Definition. Wenn Sie beispielsweise einen AOV für eine Person erstellen möchten, die sowohl die Kategorie „Frauen“ als auch die Kategorie „Männer“ besucht hat, jedoch nicht die Kategorie „Kinder“, können Sie diese drei Segmente per Drag-and-Drop in die entsprechenden Bereiche ziehen: Frauen einschließen, Männer einschließen und Kinder ausschließen. Dies wird Stapelung von Segmenten genannt.
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Anschließend ziehen Sie die Metrik Online-Umsatz und danach Online-Bestellungen in denselben Container. Da Container bei der Bestimmung der Reihenfolge der Operationen wie mathematische Ausdrücke funktionieren, werden Elemente in den Containern vor etwaigen nachfolgenden Prozessen verarbeitet. In unserer vorliegenden Berechnung haben wir jedoch nicht mehrere Container oder Prozesse.
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Wir ändern den Operator zwischen den beiden Metriken in Division (÷).
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Wir wählen Währung als Format, 0 Dezimalstellen und AUFWÄRTS für Polarität.
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Benennen Sie die berechnete Metrik und geben Sie eine Beschreibung ein.
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Speichern Sie Ihre Eingaben.
Wenn Sie fertig sind, sieht Ihre berechnete Metrik wie folgt aus:
Nachdem Sie für jede Kombination der Besucher-Journey berrechnete Metriken mit gestapelten Segmenten erstellt haben und wir die Daten betrachten, können wir Folgendes daraus ablesen. Benutzende, die während ihres Besuchs sowohl die Kategorie „Frauen“ als auch die Kategorie „Männer“ besuchen, haben den höchsten AOV, und verglichen mit Besuchenden von nur einer Kategorie ist diese Steigerung signifikant:
Mit diesem Wissen können wir das Seiten-Layout, die Produktplatzierungen und die Werbebotschaften optimieren, um mehr Personen in diese Kategorien zu lenken, bevor sie zur Kasse gehen.
Wertvoll, aber nicht überall verfügbar
Also: Berechnete Metriken – ob einfach oder komplex – sind für Analystinnen und Analysten extrem wertvoll!
Doch diese Metriken sind nicht in allen Bereichen von Adobe Analytics verfügbar. Berechnete Metriken können nicht in folgenden Bereichen verwendet werden:
- Fallout in Analysis Workspace
- Kohortenanalyse in Analysis Workspace
- Data Warehouse
- Echtzeitberichte
- Aktuelle Datenberichte
- Analytics for Target
- Report Builder
Best Practices für berechnete Metriken
Nachdem Sie nun wissen, wie wertvoll berechnete Metriken sein können, betrachten wir einige Best Practices bei ihrer Erstellung.
- Überprüfen Sie Ihre Formelsyntax. Achten Sie darauf, dass die Formelsyntax richtig ist und der Adobe Analytics-Syntax folgt, damit Sie aussagekräftige Informationen erhalten.
- Überprüfen Sie die Reihenfolge der Operationen. Achten Sie auf die sorgfältige Verwendung von Containern und die richtige mathematische Reihenfolge der Operationen.
- Zählen Sie Daten nicht doppelt. Sie können die doppelte Zählung von Daten vermeiden, indem Sie sicherstellen, dass die in der berechneten Metrik verwendete Formel dieselben Daten nicht mehrfach zählt. Dies wird häufig durch die Kombination von Einschluss- und Ausschluss-Bedingungen in der berechneten Metrik oder durch die Verwendung von Segmenten erreicht.
- Überprüfen Sie die Zeitgranularität. Stellen Sie sicher, dass die berechnete Metrik dieselbe Zeitgranularität wie die in der Formel verwendeten Quellmetriken aufweist.
- Verwenden Sie korrekte Daten: Sie erhalten nur nützliche Ergebnisse, wenn Sie in der Berechnung korrekte, zuverlässige Daten verwenden.
Best Practices für benutzerdefinierte Segmente
Beachten Sie beim Erstellen von Segmenten in Adobe Analytics die folgenden Best Practices:
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Achten Sie auf Einfachheit. Vermeiden Sie es, das Segment zu kompliziert zu gestalten. Halten Sie es so einfach wie möglich und verwenden Sie nur die Bedingungen, die für eine genaue Berechnung erforderlich sind.
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Verwenden Sie die richtigen Container-Typen. Verwenden Sie in der Segmentdefinition den richtigen Container-Typ – Besuchende Person, Besuch oder Treffer –, um falsche Ergebnisse zu vermeiden.
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Zählen Sie Daten nicht doppelt. Stellen Sie – wie bei berechneten Metriken – sicher, dass auch das Segment die gleichen Daten nicht mehrfach zählt. Dabei helfen Einschluss- und Ausschluss-Container.
- Wenn Sie einen Einschluss-Container verwenden, wird der gesamte Inhalt des Besuchs eingeschlossen, wenn ein Treffer innerhalb des Besuchs mit der Bedingung übereinstimmt.
- Wenn ein Ausschluss-Container verwendet wird, wird der gesamte Inhalt des Besuchs ausgeschlossen, wenn ein Treffer innerhalb des Besuchs mit der Bedingung übereinstimmt.
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Verschachteln Sie Container ordnungsgemäß. Bestimmen Sie mithilfe des äußersten Containers, welche Daten eingeschlossen werden sollen, und wenden Sie dann auf die übrigen Daten verschachtelte Regeln an. Bei der Anwendung verschachtelter Regeln wirkt der Segmentfluss wie ein Trichter, und nachfolgende Regeln gelten nicht für Treffer, die von der ersten Regel ausgeschlossen wurden.
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Stellen Sie sicher, dass Ihre Daten auf dem neuesten Stand sind. Stellen Sie sicher, dass Sie in der Segmentdefinition korrekte und aktuelle Daten verwenden, um genaue Ergebnisse zu erhalten.
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Testen Sie das Segment. Testen Sie das Segment immer, um sicherzustellen, dass es wie gewünscht funktioniert, bevor Sie es freigeben.
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Berücksichtigen Sie die Leistung. Segmente können die Berichtsverarbeitung verlangsamen. Berücksichtigen Sie deshalb diese Auswirkungen bei der Erstellung.
Wichtigste Erkenntnisse
Die Kombination von Segmenten und berechneten Metriken in Adobe Analytics kann zu einer zuverlässigeren und effektiveren Datenanalyse beitragen. Durch die Analyse Ihrer Daten und die Erstellung von Vergleichsberechnungen erhalten Sie detailliertere Erkenntnisse zum Kundenverhalten, was Sie zur Optimierung Ihrer Marketing-Kampagnen und zur Erstellung maßgeschneiderter Dashboards und Berichte nutzen können. Beachten Sie jedoch, dass berechnete Metriken nicht in allen Bereichen von Adobe Analytics verfügbar sind, und befolgen Sie Best Practices, damit Sie korrekte und nützliche Daten erhalten.