Casos de uso de visualizações de dados

Esses casos de uso mostram a flexibilidade e o potencial das visualizações de dados no Customer Journey Analytics.

1. Criar uma métrica com base em um campo de esquema de cadeia de caracteres

Por exemplo, ao criar uma visualização de dados, você pode criar uma métrica Pedidos de um campo de esquema pageTitle que seja uma sequência. Estas são as etapas:

  1. Na guia Componentes, arraste pageTitle até a seção Métricas em Componentes incluídos.

  2. Agora, destaque a métrica que você acabou de arrastar e renomeie-a em Configurações do componente à direita:

  3. Abra a caixa de diálogo Incluir/Excluir valores à direita e especifique o seguinte:

    A frase "confirmação" indica que é um pedido. Depois de examinar todos os títulos de página em que esses critérios são atendidos, "1" será contado para cada instância. O resultado é uma nova métrica (não uma métrica calculada). Uma métrica que tenha valores de inclusão/exclusão pode ser usada em qualquer outra métrica. Funciona com Attribution IQ, filtros e em qualquer lugar que você puder usar as métricas padrão.

  4. Você pode especificar ainda mais um modelo de atribuição para essa métrica, como Último contato, com uma Janela de pesquisa de Sessão.
    Você também pode criar outra métrica Pedidos do mesmo campo e especificar um modelo de atribuição diferente para ele, como Primeiro contato, e uma janela de pesquisa diferente, como 30 dias.

Outro exemplo seria usar a ID de visitante, uma dimensão, como uma métrica para determinar quantas IDs de visitante sua empresa tem.

2. Usar números inteiros como dimensões

Anteriormente, os números inteiros eram automaticamente tratados como métricas no CJA. Agora, os números (incluindo eventos personalizados do Adobe Analytics) podem ser tratados como dimensões. Exemplo:

  1. Arraste o inteiro call_length_min até a seção Dimensões em Componentes incluídos:

  2. Agora você pode adicionar Classificação de valores para apresentar essa dimensão de forma segmentada nos relatórios. (Sem a classificação, cada instância dessa dimensão seria exibida como um item da linha nos relatórios do Espaço de trabalho.)

3. Usar dimensões numéricas como "métricas" em diagramas de fluxo

Você pode usar uma dimensão numérica para inserir “métricas” na visualização de Fluxo.

  1. Na guia Visualizações de dados Componentes, arraste o campo de esquema Canais de marketing para a área Métricas em Componentes incluídos.
  2. No relatório do Espaço de trabalho, esse fluxo mostra Canais de marketing fluindo para Pedidos:

4. Fazer filtragem de subeventos

Esse recurso é especificamente aplicável a campos com base em matriz. A funcionalidade de inclusão/exclusão permite que você filtre no nível do subevento, enquanto os filtros (segmentos) criados no construtor de filtros fornecem apenas a filtragem no nível do evento. Assim, você pode fazer a filtragem de subeventos usando incluir/excluir em Visualizações de dados e, em seguida, fazer referência a essa nova métrica/dimensão em um filtro no nível do evento.

Por exemplo, use a funcionalidade de inclusão/exclusão nas Visualizações de dados para focalizar os produtos que geraram vendas de mais de 50 dólares. Portanto, se você tiver um pedido que inclua uma compra de produto de 50 dólares e uma compra de produto de 25 dólares, removeremos apenas a compra de produto de 25 dólares, não o pedido inteiro.

  1. Na guia Visualizações de dados Componentes, arraste o campo de esquema Receita para a área Métricas em Componentes incluídos.
  2. Selecione a métrica e configure o seguinte no lado direito:
    a. Em Formato, selecione Moeda.
    b. Em Moeda, selecione USD.
    c. Em Incluir/Excluir valores, marque a caixa de seleção ao lado de Definir valores de inclusão/exclusão.
    d. Em Corresponder, selecione Se todos os critérios forem atendidos.
    e. Em Critérios, selecione é maior ou igual a.
    f. Especificar "50" como o valor.

Essas novas configurações permitem que você visualize somente a receita de alto valor e filtre qualquer valor abaixo de US$ 50.

5. Utilizar a configuração Nenhuma opção de valor

Sua empresa pode ter passado tempo treinando os usuários para esperar "Não especificado" nos relatórios. O padrão em Visualizações de dados é "Sem valor". Agora é possível renomear "Sem valor" como "Não especificado" na interface de Visualizações de dados.

Outro exemplo seria uma dimensão para um registro de programa de associação. Nesse caso, você pode renomear "Sem valor" como "Sem registro de programa de associação".

6. Criar várias métricas com diferentes configurações de Atribuição

Usando o recurso Duplicar no canto superior direito, crie várias métricas de Receita com diferentes configurações de atribuição, como Primeiro contato, Último contato e Algorítmico.

Não se esqueça de renomear cada métrica para refletir as diferenças, como "Receita algorítmica":

Para obter mais informações sobre outras configurações de visualizações de dados, consulte Criar visualizações de dados.
Para obter uma visão geral conceitual das visualizações de dados, consulte Visão geral das visualizações de dados.

7. Relatórios de novas sessões e sessões de retorno

Você pode determinar se uma sessão é realmente a primeira sessão de um usuário ou uma sessão de retorno com base na janela de relatório que você definiu para essa visualização de dados e uma janela de retrospectiva de 13 meses. Esses relatórios permitem determinar, por exemplo:

  • Que porcentagem de seus pedidos vem de sessões novas ou de retorno?

  • Para um determinado canal de marketing ou uma campanha específica, você está direcionando usuários pela primeira vez ou usuários de retorno? Como essa escolha influencia as taxas de conversão?

Uma dimensão e duas métricas facilitam esse relatório:

  • Tipo de sessão - Essa dimensão tem dois valores: 1) Novo e 2) Retorno. O item de linha Novo inclui todo o comportamento (ou seja, métricas em relação a essa dimensão) de uma sessão que foi determinada como a primeira sessão definida por uma pessoa. Todo o restante está incluído no item de linha Retorno (supondo que tudo pertença a uma sessão). Quando as métricas não fazem parte de nenhuma sessão, elas se encaixam no intervalo “Não aplicável” dessa dimensão.

  • Novas sessões. A métrica de novas sessões é definida como a primeira sessão de uma pessoa na janela de relatórios.

  • Sessões de retorno A métrica de sessões de retorno é o número de sessões que não foram a primeira sessão de uma pessoa.–>

Para acessar esses componentes:

  1. Acesse o editor de visualização de dados.
  2. Clique na guia Componentes > Componentes padrão opcionais no painel esquerdo.
  3. Arraste esses componentes para a sua visualização de dados.

Durante 95% a 99% do tempo, as novas sessões são relatadas com precisão. As únicas exceções são:

  • Quando uma primeira sessão ocorreu antes da janela de retrospectiva de 13 meses. Esta sessão será ignorada.

  • Quando uma sessão passa pela janela de retrospectiva e pela janela de relatórios. Digamos que você execute um relatório de 1º de junho a 15 de junho de 2022. A janela de retrospectiva englobaria de 1º de maio de 2021 a 31 de maio de 2022. Se uma sessão tiver início em 30 de maio de 2022 e terminar em 1º de junho de 2022, como a sessão está incluída na janela de retrospectiva, todas as sessões na janela de relatório serão contadas como sessões de retorno.

8. Use a funcionalidade de Data e Data e hora

Os esquemas na Adobe Experience Platform contêm campos de Data e Data e hora. As visualizações de dados do CJA agora são compatíveis com esses campos. Ao arrastar esses campos para uma visualização de dados como uma dimensão, você pode especificar seus formatos. Essa configuração de formato determina como os campos são exibidos em relatórios. Por exemplo:

  • Para o formato Data, se você selecionar Dia com o formato Dia, Mês, Ano, um exemplo de saída no relatório pode ser semelhante a: 23 de agosto de 2022.

  • Para o formato Data e hora, se você selecionar Minuto do dia com o formato Hora:Minuto, sua saída pode se parecer com: 20:20.

Casos de uso de data e data e hora

  • Data: uma empresa de viagens está coletando a data de partida para viagens como um campo em seus dados. Eles gostariam de ter um relatório que compara a variável Dia da semana de todas as datas de partida coletadas para saber qual é a mais popular. Eles gostariam de fazer o mesmo para o Mês do ano.

  • Data e hora: uma empresa de varejo está coletando o tempo de cada compra de ponto de venda (POS) da loja. Em um determinado mês, eles gostariam de saber quais são os períodos de compras mais movimentados por Hora do dia.

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