Comprendre les différences de traitement des données dans les différentes fonctionnalités de création de rapports peut vous aider à comprendre quelles mesures sont disponibles à quel moment, et pourquoi elles peuvent être différentes.
Par exemple, puisque la mesure « visites » dans Adobe Analytics est définie au moment du traitement des données et que la mesure « sessions » dans CJA est calculée au moment du rapport, les deux mesures peuvent différer en fonction des règles utilisées pour la définition de session dans la vue de données CJA.
En outre, ni les visites, ni les sessions en tant que mesures ne sont disponibles dans les jeux de données créés par le connecteur source Analytics, ce qui vous obligerait donc à définir la session dans votre logique de requête pour effectuer des comparaisons.
Le tableau ci-dessous définit la terminologie des différents types de logiques de traitement appliqués à Adobe Analytics et CJA :
Terme | Définition | Remarques |
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Logique au moment du traitement | Logique exécutée lors du traitement des données, avant leur stockage à des fins de création de rapports et d’analyse. | Cette logique est étroitement incluse aux données historiques et n’est généralement pas modifiable sans difficulté. |
Logique au moment du rapport | Logique exécutée au moment de l’exécution d’un rapport. | Cette logique peut être appliquée de manière non destructive aux données futures et historiques au moment de l’exécution du rapport. |
Logique au niveau des accès | Logique appliquée ligne par ligne. | Exemples : règles de traitement, VISTA, certaines règles de canaux marketing. |
Logique au niveau des visites | Logique appliquée au niveau des visites. | Exemples : définition de visite et de session. |
Logique au niveau des visiteurs | Logique appliquée au niveau des visiteurs. | Exemple : connexité des visiteurs sur plusieurs appareils/canaux. |
Logique de segment (filtre) | Évaluation des règles de segment (filtre) pour les accès/visites/visiteurs (événement/session/personne). | Exemple : les personnes ayant acheté des chaussures rouges. |
Mesures calculées | Évaluation des mesures personnalisées créées par le client qui peuvent reposer sur des formules complexes, notamment des segments et des filtres. | Exemple : le nombre de personnes ayant acheté des chaussures rouges. |
Logique d’attribution | Logique calculant l’attribution. | Exemple : persistance de l’eVar. |
Adobe Analytics et maintenant Customer Journey Analytics ont amélioré leur flexibilité au fil des années, en permettant d’exécuter la logique des données au niveau des visites et des visiteurs au moment de l’exécution du rapport.
Les étapes de traitement des données réalisées pour Adobe Analytics et CJA et le moment d’exécution de ces étapes varient parmi les différentes fonctionnalités Analytics. Le tableau ci-dessous résume les types de traitement des données disponibles pour chaque fonctionnalité Analytics et le moment où le traitement des données est appliqué.
Fonctionnalité Analytics | Appliqué au moment du traitement | Appliqué au moment du rapport | Non disponible | Remarques |
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Création de rapports Core AA (sans inclure les suites de rapports d’Attribution IQ ni les suites de rapports virtuelles avec traitement de la période des rapports) |
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Data Warehouse pour Core AA |
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Flux de données pour Core AA |
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Livestream pour Core AA |
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Attribution IQ pour Core AA |
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Suites de rapports virtuelles Core AA avec traitement de la période de rapport |
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Jeu de données reposant sur le connecteur source Analytics dans le lac de données AEP |
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Création de rapports Customer Journey Analytics |
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