Jeu de données d’événements combinés

Lorsque vous créez une connexion, Customer Journey Analytics combine tous les schémas et jeux de données en un seul jeu de données. Ce "jeu de données d’événement combiné" est ce que Customer Journey Analytics utilise pour la création de rapports. Lorsque vous incluez plusieurs schémas ou jeux de données dans une connexion :

  • Les schémas sont combinés. Les champs de schéma dupliqués sont fusionnés.
  • La colonne « ID de personne » de chaque jeu de données est fusionnée en une seule colonne, quel que soit leur nom. Cette colonne est le fondement de l’identification des personnes uniques en Customer Journey Analytics.
  • Les lignes sont traitées selon l’horodatage.
  • Les événements sont résolus au niveau de la milliseconde.

Exemple

Examinez l’exemple suivant. Vous disposez de deux jeux de données d’événements, chacun avec des champs différents contenant des données différentes.

NOTE
Adobe Experience Platform stocke généralement l’horodatage en millisecondes Unix. Pour des raisons de lisibilité dans cet exemple, la date et l’heure sont utilisées.
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

Lorsque vous créez une connexion à l’aide de ces deux jeux de données d’événements, le tableau suivant est utilisé pour la création de rapports.

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

Ce jeu de données d’événements combiné est utilisé dans les rapports. Peu importe de quel jeu de données provient une ligne ; Customer Journey Analytics traite toutes les données comme si elles se trouvaient dans le même jeu de données. Si un ID de personne correspondant apparaît dans les deux jeux de données, il est considéré comme la même personne unique. Si un ID de personne correspondant apparaît dans les deux jeux de données avec un horodatage dans les 30 minutes, il est considéré comme faisant partie de la même session.

Ce concept s’applique également à l’attribution. Peu importe de quel jeu de données provient une certaine ligne ; l’attribution fonctionne exactement comme si tous les événements provenaient d’un seul jeu de données. Utilisons les tableaux ci-dessus comme exemple :

Si votre connexion incluait uniquement le premier tableau et non le second, l’extraction d’un rapport à l’aide de la dimension string_color et de la mesure metric_a à l’aide de l’attribution « Dernière touche » afficherait :

string_color
metric_a
Non spécifié
6
Bleu
3
Rouge
2

Cependant, si vous avez inclus les deux tableaux dans votre connexion, l’attribution change car user_847 se trouve dans les deux jeux de données. Une ligne du deuxième jeu de données attribue metric_a à « Jaune » alors qu’elles n’étaient pas spécifiées auparavant :

string_color
metric_a
Jaune
6
Bleu
3
Rouge
2

Analyse cross-canal

Le niveau suivant de combinaison des jeux de données est l’analyse cross-canal, où les jeux de données de différents canaux sont combinés, sur la base d’un identifiant commun (ID de personne). L’analyse cross-canal peut bénéficier de la fonctionnalité de regroupement, ce qui vous permet de recomposer l’identifiant de personne d’un jeu de données afin que le jeu de données soit correctement mis à jour pour permettre une combinaison transparente de plusieurs jeux de données. L’assemblage examine les données utilisateur des sessions authentifiées et non authentifiées pour générer un identifiant assemblé.

L’analyse cross-canal vous permet de répondre à des questions telles que :

  • Combien de personnes commencent leur expérience sur un canal, puis la terminent sur un autre ?
  • Combien de personnes interagissent avec ma marque ? Combien de types d’appareils utilisent-elles ? Comment se superposent-elles ?
  • À quelle fréquence les utilisateurs commencent-ils une tâche sur un appareil mobile, puis passent-ils ensuite à un PC de bureau pour terminer la tâche ? Les clics publicitaires de campagne qui arrivent sur un appareil génèrent-ils une conversion ailleurs ?
  • Comment ma compréhension de l’efficacité des campagnes change-t-elle si je considère les parcours entre appareils ? Comment mon analyse d’entonnoir change-t-elle ?
  • Quels sont les chemins les plus courants empruntés par les utilisateurs d’un appareil à l’autre ? Où abandonnent-ils ? Où réussissent-ils ?
  • En quoi le comportement des utilisateurs ayant plusieurs appareils diffère-t-il de celui des utilisateurs disposant d’un seul appareil ?

Pour plus d’informations sur l’analyse cross-canal, reportez-vous au cas pratique spécifique :

Pour une fonctionnalité d’assemblage de discussions plus approfondie, accédez à :

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