Wenn Sie eine Verbindung herstellen, fasst Customer Journey Analytics (CJA) alle Schemata und Datensätze zu einem einzigen Datensatz zusammen. Dieser „kombinierte Ereignis-Datensatz“ wird von CJA für das Reporting verwendet. Wenn Sie mehrere Schemata oder Datensätze in eine Verbindung einschließen:
Siehe folgendes Beispiel. Sie haben zwei Ereignis-Datensätze mit jeweils unterschiedlichen Feldern, die unterschiedliche Daten enthalten.
Adobe Experience Platform speichert Zeitstempel normalerweise in Unix-Millisekunden. Zur besseren Lesbarkeit werden in diesem Beispiel Datum und Uhrzeit verwendet.
example_id |
timestamp |
string_color |
string_animal |
metric_a |
---|---|---|---|---|
user_310 |
1 Jan 7:02 AM |
Red |
Fox |
|
user_310 |
1 Jan 7:04 AM |
2 |
||
user_310 |
1 Jan 7:08 AM |
Blue |
3 |
|
user_847 |
2 Jan 12:31 PM |
Turtle |
4 |
|
user_847 |
2 Jan 12:44 PM |
2 |
different_id |
timestamp |
string_color |
string_shape |
metric_b |
---|---|---|---|---|
user_847 |
2 Jan 12:26 PM |
Yellow |
Circle |
8.5 |
user_847 |
2 Jan 1:01 PM |
Red |
||
alternateid_656 |
2 Jan 8:58 PM |
Red |
Square |
4.2 |
alternateid_656 |
2 Jan 9:03 PM |
Triangle |
3.1 |
Wenn Sie eine Verbindung mit diesen beiden Ereignis-Datensätzen erstellen, wird die folgende Tabelle für das Reporting verwendet.
id |
timestamp |
string_color |
string_animal |
string_shape |
metric_a |
metric_b |
---|---|---|---|---|---|---|
user_310 |
1 Jan 7:02 AM |
Red |
Fox |
|||
user_310 |
1 Jan 7:04 AM |
2 |
||||
user_310 |
1 Jan 7:08 AM |
Blue |
3 |
|||
user_847 |
2 Jan 12:26 PM |
Yellow |
Circle |
8.5 |
||
user_847 |
2 Jan 12:31 PM |
Turtle |
4 |
|||
user_847 |
2 Jan 12:44 PM |
2 |
||||
user_847 |
2 Jan 1:01 PM |
Red |
||||
alternateid_656 |
2 Jan 8:58 PM |
Red |
Square |
4.2 |
||
alternateid_656 |
2 Jan 9:03 PM |
Triangle |
3.1 |
Dieser „kombinierte Ereignis-Datensatz“ wird für das Reporting verwendet. Es spielt keine Rolle, aus welchem Datensatz eine Zeile stammt. CJA behandelt alle Daten so, als ob sie sich im selben Datensatz befinden. Wenn in beiden Datensätzen eine übereinstimmende Personen-ID angezeigt wird, werden sie als derselbe Unique Visitor betrachtet. Wenn eine übereinstimmende Personen-ID mit einem Zeitstempel innerhalb von 30 Minuten in beiden Datasets erscheint, werden sie als Teil derselben Sitzung betrachtet.
Dieses Konzept gilt auch für die Attribution. Es spielt keine Rolle, aus welchem Datensatz eine Zeile stammt. Die Attribution funktioniert genau so, als ob alle Ereignisse aus einem einzigen Datensatz stammen. Anhand dem Beispiel der oben stehenden Tabellen:
Wenn Ihre Verbindung nur die erste Tabelle und nicht die zweite Tabelle enthält, wird beim Abrufen eines Berichts unter Verwendung der string_color
-Dimension und der metric_a
-Metrik und der Attribution „Letztkontakt“ Folgendes angezeigt:
string_color | metric_a |
---|---|
Nicht angegeben | 6 |
Blau | 3 |
Rot | 2 |
Wenn Sie jedoch beide Tabellen in Ihrer Verbindung eingeschlossen haben, ändert sich die Attribution, da user_847
in beiden Datensätzen enthalten ist. Eine Zeile aus den zweiten Datensatz weist metric_a
„Gelb“ zu. Diese Zuordnung wurde im vorherigen Fall nicht angegeben:
string_color | metric_a |
---|---|
Gelb | 6 |
Blau | 3 |
Rot | 2 |