크로스 채널 분석 개요

여정 IQ: 크로스 채널 분석​은 데이터 세트의 개인 ID를 다시 입력할 수 있는 기능을 제공하므로 여러 데이터 세트를 매끄럽게 결합할 수 있습니다. CCA는 인증된 세션과 인증되지 않은 세션의 사용자 데이터를 확인하여 결합된 ID를 생성합니다. 크로스 채널 분석을 사용하여 다음과 같은 질문에 답변할 수 있습니다.

  • 한 채널에서 경험을 시작한 후 다른 채널에서 완료하는 사람은 몇 명입니까?
  • 얼마나 많은 사람들이 내 브랜드와 상호 작용합니까? 얼마나 많은 디바이스와 어떤 유형의 디바이스를 사용하고 있습니까? 어떻게 중첩됩니까?
  • 사람들이 모바일 디바이스에서 작업을 시작한 다음 나중에 데스크탑 PC로 이동하여 작업을 완료하는 빈도는 얼마나 됩니까? 하나의 디바이스에 랜딩되는 캠페인 클릭스루가 다른 곳에서 전환을 가져옵니까?
  • 디바이스 간 여정을 고려하면 캠페인 효과에 대한 이해가 어떻게 달라집니까? 단계 분석은 어떻게 변경됩니까?
  • 사용자가 하나의 디바이스에서 다른 디바이스로 이동하는 가장 일반적인 경로는 무엇입니까? 어디에서 중단됩니까? 어디로 이어집니까?
  • 여러 디바이스가 있는 사용자의 행동은 단일 디바이스가 있는 사용자와 어떻게 다릅니까?

유사한 개인 ID를 사용하여 데이터 세트를 결합하면 속성이 디바이스 및 채널 간에 전달됩니다. 예를 들어 사용자가 먼저 데스크탑 컴퓨터의 광고를 통해 사이트를 방문합니다. 해당 사용자가 주문 시 문제가 발생하면 고객 서비스 팀에 문의하여 문제를 해결할 수 있습니다. 크로스 채널 분석을 사용하면 콜 센터 이벤트를 원래 클릭한 광고에 연결할 수 있습니다.

전제 조건

중요

모든 사전 요구 사항을 충족하지 못하면 CCA 연결을 만들 수 없거나 데이터 세트를 결합할 때 결과가 좋지 않을 수 있습니다.

크로스 채널 분석을 사용하기 전에 조직에서 다음 사항을 준비했는지 확인하십시오.

  • Adobe Experience Platform의 데이터 세트 하나에 방문자를 식별하는 데 도움이 되는 2개의 열이 있어야 합니다.
    • 모든 행에 표시되는 식별자인 영구 ID. 예를 들어, Adobe Analytics AppMeasurement 라이브러리에서 생성된 방문자 ID입니다.
    • 일부 행에만 있는 식별자인 일시적 ID. 예를 들어, 방문자가 인증을 받은 후 해시된 사용자 이름 또는 이메일 주소입니다. 해당 영구 ID와 동일한 이벤트에 최소 한 번 이상 존재하는 한 원하는 거의 모든 식별자를 사용할 수 있습니다.
  • 모든 행에 임시 ID를 포함하는 다른 데이터 세트(예: 콜 센터 데이터). 이 개인 ID는 다른 데이터 세트에 있는 임시 ID와 유사한 형식으로 지정해야 합니다.
  • 이 기능을 사용하면 인증된 사용자 데이터와 인증되지 않은 사용자 데이터의 병합을 포함하는 데이터 세트를 결합할 수 있습니다. 데이터 세트를 병합하기 전에 필요한 최종 사용자 권한을 획득하는 등 해당 법률 및 규정을 준수하도록 하십시오.

제한 사항

크로스 채널 분석은 획기적이고 강력한 기능이지만 사용 방법에 대한 제한 사항이 있습니다.

  • 현재 재입력 기능은 한 단계로 제한됩니다(영구 ID를 임시 ID로). 여러 단계의 키 재입력(예: 영구 ID를 임시 ID로, 그 다음 다른 임시 ID로 변경)은 지원되지 않습니다.
  • 이벤트 데이터 세트만 지원됩니다. 조회 데이터 세트와 같은 다른 데이터 세트는 지원되지 않습니다.
  • 조직에서 사용한 사용자 지정 ID 맵은 지원되지 않습니다.
  • Adobe 공동 작업 그래프 및 비공개 그래프는 지원되지 않습니다.
  • 크로스 채널 Analytics는 어떠한 방식으로도 결합에 사용된 필드를 변형하지 않습니다. 필드 기반 결합은 데이터 레이크 내의 분해 데이터 세트에 존재하는 것처럼 지정된 필드의 값을 사용합니다. 결합 프로세스는 대소문자를 구분합니다. 예를 들어, 때때로 “Bob”이라는 단어가 필드에 나타나고, 때로는 “BOB”이라는 단어가 나타난다면 이는 두 명의 개별적인 사람으로 취급될 것입니다.
  • 필드 기반 결합은 대소문자를 구분하므로 Analytics 데이터 커넥터를 통해 생성된 Analytics 데이터 세트의 경우 Adobe는 VISTA 규칙이나 임시 ID 필드에 적용되는 처리 규칙을 검토하여 이러한 규칙 중 동일한 ID의 새로운 형식을 도입하는 규칙이 없는지 확인할 것을 권장합니다. 예를 들어 VISTA 또는 처리 규칙이 이벤트의 일부에서만 임시 ID 필드에 소문자를 도입하지 않는지 확인해 보아야 합니다.
  • 필드 기반 결합은 필드를 결합하거나 연결하지 않습니다.
  • 임시 ID 필드는 단일 유형의 ID(예: 단일 네임스페이스의 ID)를 포함해야 합니다. 예를 들어 임시 ID 필드는 로그인 ID와 이메일 ID의 조합을 포함해서는 안 됩니다.
  • 동일한 영구 ID에 대해 동일한 타임스탬프에서 여러 이벤트가 발생하지만 임시 ID 필드의 값이 다른 경우, 필드 기반 결합은 알파벳 순서를 기반으로 선택하게 됩니다. 따라서 영구 ID A에 동일한 타임스탬프를 가진 두 개의 이벤트가 있고 이벤트 중 하나가 “Bob”을 지정하고 다른 하나는 “Ann”을 지정한다면 필드 기반 결합은 “Ann”을 선택합니다.
  • 크로스 채널 분석은 1년 동안 각 영구 ID 값을 추적합니다(TTL = 1년). 장치에 1년 이상 활동이 없으면 다시 활동을 시작하는 경우, 사용자가 다시 식별될 때까지(예: 새 로그인을 통해) 새 이벤트가 익명 사용자와 연결됩니다.

크로스 채널 분석 활성화

조직에서 모든 사전 요구 사항을 충족하고 제한 사항을 이해하면 다음 단계에 따라 CJA에서 사용할 수 있습니다.

  1. 원하는 데이터를 Adobe Experience Platform으로 가져옵니다. Adobe Experience Platform 문서에서 스키마 만들기데이터 수집을 참조하십시오.
  2. 다음을 포함한 Adobe 계정 관리자에게 문의하십시오.
    • 크로스 채널 분석 활성화 요청
    • 다시 입력할 데이터 세트에 대한 데이터 세트 ID
    • 원하는 데이터 세트에 대한 영구 ID의 열 이름 (모든 행에 표시되는 식별자)
    • 원하는 데이터 세트에 대한 임시 ID의 열 이름 (데이터 세트 간 개인 식별자 링크)
    • 재생 빈도 및 전환 길이에 대한 사용자 환경 설정입니다. 옵션으로 7일 전환 확인 기간이 있는 일주일에 한 번 재생 또는 1일 전환 확인 기간이 있는 매일 재생이 있습니다.
  3. Adobe 계정 관리자가 요청을 접수하면 Adobe 엔지니어링과 함께 작업하여 크로스 채널 Analytics를 활성화하게 됩니다. 활성화된 후에는 새 개인 ID 열이 포함된 새로운 키 데이터 세트가 Adobe Experience Platform에 나타납니다. Adobe 계정 관리자는 새로운 데이터 세트 ID와 개인 ID 열 이름을 제공할 수 있습니다.
  4. 처음 켜면 Adobe는 이전 달 초(최대 60일)까지 거슬러 올라가는 스티치 데이터의 백필을 제공합니다. 이 백필을 수행하려면 임시 ID가 그 이전 시점으로 되돌아가 있는 분해된 데이터에 존재해야 합니다.
  5. 새로 생성된 데이터 세트 및 포함하려는 기타 데이터 세트를 사용하여 CJA에서 연결을 만듭니다. 각 데이터 세트에 올바른 개인 ID를 선택합니다.
  6. 연결을 기반으로 데이터 보기를 만듭니다.

데이터 보기가 설정되면 CJA의 분석은 CJA의 다른 분석과 동일하지만 이제는 데이터가 여러 채널과 디바이스에서 작동합니다.

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