在 CJA 中使用绑定维度和量度

Customer Journey Analytics 提供了几种方法，使维度值在所设置的点击之后持续存在。Adobe 提供的一种持久性方法称为“绑定”。在早期版本的 Adobe Analytics 中，这个概念被称为促销。

虽然可以对顶级事件数据使用绑定维度，但最好在处理对象阵列时使用这个概念。您可以将维度归因于对象阵列的一部分，而无需将其应用于给定事件中的所有属性。例如，您可以将一个搜索词归因于购物车对象阵列中的一款产品，而无需将该搜索词绑定到整个事件。

示例 1：使用绑定维度将其他产品属性归因于购买

您可以将对象阵列中的维度项绑定到另一个维度。当绑定维度项出现时，CJA 将为您调用绑定维度并将其包含在事件中。考虑以下客户历程：

1. 一位访客查看了关于洗衣机的产品页面。

   {
       "PersonID": "1",
       "product": [
           {
               "name": "Washing Machine 2000",
               "color": "white",
               "type": "front loader",
           },
       ],
       "timestamp": 1534219229
   }
   

2. 该访客随后又查看了关于烘干机的产品页面。

   {
       "PersonID": "1",
       "product": [
           {
               "name": "Dryer 2000",
               "color": "neon orange",
           },
       ],
       "timestamp": 1534219502
   }
   

3. 最终，该访客完成了购买。每款产品的颜色不包括在购买事件中。

   {
       "PersonID": "1",
       "orders": 1,
       "product": [
           {
               "name": "Washing Machine 2000",
               "price": 1600,
           },
           {
               "name": "Dryer 2000",
               "price": 499
           }
       ],
       "timestamp": 1534219768
   }
   

如果您想在没有绑定维度的情况下按颜色查看收入，则维度 product.color 仍然存在并错误地将点数归因于烘干机的颜色：

您可以进入数据视图管理器，将产品颜色绑定到产品名称：

当您设置该持久性模型时，CJA 会在设置产品颜色时记录产品名称。当它在后续事件中为该访客识别出相同的产品名称时，产品颜色也会随之改变。当您将产品颜色绑定到产品名称时，相同的数据看起来类似如下：

示例 2：使用绑定量度将搜索词绑定到产品购买

Adobe Analytics 中最常见的促销方法之一是将搜索词绑定到产品，这样每个搜索词就可以获得相应产品的点数。考虑以下客户历程：

1. 一位访客来到您的网站并搜索“拳击手套”。搜索量度加一，并显示前三个搜索结果。

   {
       "PersonID": "1",
       "page_name": "Search results",
       "search": "1",
       "search_term": "boxing gloves",
       "product": [
           {
               "name": "Beginner gloves",
           },
           {
               "name": "Tier 3 gloves",
           },
           {
               "name": "Professional gloves",
           }
       ]
   }
   

2. 该访客找到一副自己喜欢的手套，然后将其添加到购物车。

   {
       "PersonID": "1",
       "page_name": "Shopping cart",
       "cart_add": "1",
       "product": [
           {
               "name": "Tier 3 gloves",
           }
       ]
   }
   

3. 随后又搜索“网球拍”。搜索量度加一，并显示前三个搜索结果。

   {
       "PersonID": "1",
       "page_name": "Search results",
       "search": "1",
       "search_term": "tennis racket",
       "product": [
           {
               "name": "Shock absorb racket",
           },
           {
               "name": "Women's open racket",
           },
           {
               "name": "Extreme racket",
           }
       ]
   }
   

4. 找到自己喜欢的球拍，然后将其添加到购物车。

   {
       "PersonID": "1",
       "page_name": "Shopping cart",
       "cart_add": "1",
       "product": [
           {
               "name": "Tier 3 gloves",
           },
           {
               "name": "Shock absorb racket",
           }
       ]
   }
   

5. 第三次搜索“鞋子”。搜索量度加一，并显示前三个搜索结果。

   {
       "PersonID": "1",
       "page_name": "Search results",
       "search": "1",
       "search_term": "shoes",
       "product": [
           {
               "name": "Men's walking shoes",
           },
           {
               "name": "Tennis shoes",
           },
           {
               "name": "Skate shoes",
           }
       ]
   }
   

6. 找到一双自己喜欢的鞋子，然后将其添加到购物车。

   {
       "PersonID": "1",
       "page_name": "Shopping cart",
       "cart_add": "1",
       "product": [
           {
               "name": "Tier 3 gloves",
           },
           {
               "name": "Shock absorb racket",
           },
           {
               "name": "Skate shoes",
           }
       ]
   }
   

7. 该访客完成结账过程，购买了这三件商品。

   {
       "PersonID": "1",
       "page_name": "Thank you for your purchase",
       "purchase": "1",
       "product": [
           {
               "name": "Tier 3 gloves",
               "price": "89.99"
           },
           {
               "name": "Shock absorb racket",
               "price": "34.99"
           },
           {
               "name": "Skate shoes",
               "price": "79.99"
           }
       ]
   }
   

如果您使用的分配模型不包含与搜索词的绑定维度，则所有三种产品都将收入归因于单个搜索词。例如，如果您将原始分配与搜索词维度一起使用：

如果您将“最近”分配与搜索词维度一起使用，则所有三个产品仍将收入归因于单个搜索词：

本例仅包括一位访客，而许多搜索不同东西的访客可能会将搜索词错误地归因于不同的产品，使得确定最佳搜索结果变得困难。

只要存在搜索量度，您就可以将搜索词绑定到产品名称，以正确地将搜索词归属为收入。

在 Analysis Workspace 中，生成的报表将类似如下：

CJA 自动检测所选维度和绑定维度之间的关系。如果绑定维度在对象数组中，而所选维度位于更高级别，则需要绑定量度。绑定量度充当绑定维度的触发器，因此它仅在存在绑定量度的事件上绑定自身。在上述例子中，搜索结果页面始终包括搜索词维度和搜索量度。

将搜索词维度设置为此持久性模型将会执行以下逻辑：

• 设置搜索词维度后，检查产品名称是否存在。
• 如果不存在产品名称，则什么也不做。
• 如果存在产品名称，则检查是否存在搜索量度。
• 如果不存在搜索量度，则什么也不做。
• 如果存在搜索量度，则将搜索词绑定到该事件中的所有产品名称。它将自身复制到与该事件的产品名称相同的级别。在本例中，它被视为 product.search_term。
• 如果在随后的事件中看到相同的产品名称，则绑定的搜索词也会被带到该事件中。

示例 3：将视频搜索词绑定到用户个人资料

您可以将搜索词绑定到用户个人资料，以便个人资料之间的持久性保持完全分离。例如，您的组织运行一个流媒体服务，其中一个总帐户可以有多个个人资料。 访客有一个儿童个人资料和一个成人个人资料。

1. 该帐户在儿童档案下登录并搜索儿童电视节目。请注意，这"ProfileID"是2代表儿童个人资料。

   {
       "PersonID": "7078",
       "ProfileID": "2",
       "Searches": "1",
       "search_term": "kids show"
   }
   

2. 他们找到节目“Orangey”并播放它，以便他们的孩子可以观看。

   {
       "PersonID": "7078",
       "ProfileID": "2",
       "ShowName": "Orangey",
       "VideoStarts": "1"
   }
   

3. 那天晚上晚些时候，家长切换到他们的个人资料并搜索一些成人内容来观看。请注意，这"ProfileID"是1代表成人个人资料。两份个人资料属于同一个帐户，代表相同的"PersonID"。

   {
       "PersonID": "7078",
       "ProfileID": "1",
       "Searches": "1",
       "search_term": "grownup movie"
   }
   

4. 他们找到“Analytics After Hours”节目并在夜晚观看。

   {
       "PersonID": "7078",
       "ProfileID": "1",
       "ShowName": "Analytics After Hours",
       "VideoStarts": "1"
   }
   

5. 第二天，他们继续为他们的孩子播放电视节目“Orangey”。 他们不需要搜索，因为他们现在已经知道该节目了。

   {
       "PersonID": "7078",
       "ProfileID": "2",
       "ShowName": "Orangey",
       "VideoStarts": "1"
   }
   

如果将“最近分配”与“人员过期”一起使用，则 "grownup movie" 搜索词将归属于儿童节目的最后一次观看。

但是，如果您将 search_term绑定到ProfileID，则每个个人资料的搜索将被隔离到他们自己的个人资料中，归因于他们搜索的正确节目。

Analysis Workspace 将正确地将 Orangey 的第二集归属于搜索词 "kids show"，而不考虑来自其他个人资料的搜索。

示例 4：评估零售环境中的浏览与搜索行为

可以将值绑定到先前事件上设置的维度。 使用绑定维度设置变量时，CJA 会考虑保留的值。 如果不希望出现这种行为，可以调整绑定维度的持久性设置。 考虑以下示例，其中对事件设置了 product_finding_method，然后绑定到购物车，为以下事件添加量度。

1. 访客执行搜索 "camera"。请注意，此页面上未设置任何产品。

   {
       "search_term": "camera",
       "product_finding_method": "search"
   }
   

2. 他们点击自己喜欢的相机并将其添加到购物车中。

   {
       "Product": [
           {
               "name": "DSLR Camera"
           }
       ],
       "CartAdd": "1"
   }
   

3. 然后访客浏览到男士腰带类别而不执行搜索。请注意，此页面上未设置任何产品。

   {
       "category": "Men's belts",
       "product_finding_method": "browse"
   }
   

4. 他们点击自己喜欢的腰带并将其添加到购物车中。

   {
       "Product": [
           {
               "name": "Ratchet belt"
           }
       ],
       "CartAdd": "1"
   }
   

5. 他们通过结账过程并购买这两件物品。

   {
       "Product": [
           {
               "name": "DSLR Camera",
               "price": "399.99"
           },
           {
               "name": "Ratchet belt",
               "price": "19.99"
           }
       ],
       "Purchase": "1"
   }
   

如果持久性设置为没有绑定维度的最近分配，则所有 $419.98 的收入都归于browse查找方法。

如果使用没有绑定维度的原始分配设置持久性，则所有 $419.98 的收入都归于search查找方法。

但是，如果您将product_finding_method绑定到购物车添加量度，则生成的报告会将每个产品归因于正确的研究方法。

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