Cas dʼutilisation des vues de données

Ces cas dʼutilisation montrent la flexibilité et la puissance des vues de données dans Customer Journey Analytics.

1. Création dʼune mesure à partir dʼun champ de schéma de chaîne string

Par exemple, lors de la création dʼune vue de données, vous pouvez créer une mesure Commandes à partir dʼun champ de schéma pageTitle qui est une chaîne. Voici la procédure à suivre :

  1. Dans lʼonglet Composants, faites glisser pageTitle vers la section Mesures sous Composants inclus.
    Champs de schéma avec une flèche pointant vers pageTitle dans la liste de noms des composants.

  2. Maintenant, mettez en surbrillance la mesure que vous venez de faire glisser et renommez-la sous Paramètres du composant sur la droite :
    Champs de schéma mettant en surbrillance les commandes sous Paramètres des composants.

  3. Ouvrez la boîte de dialogue Valeurs dʼinclusion/exclusion sur la droite et effectuez les actions suivantes :
    Inclure/Exclure des valeurs avec la case à cocher Définir les valeurs d’inclusion/exclusion et le respect de la casse sélectionné.

    Lʼexpression « confirmation » indique quʼil sʼagit dʼune commande. Après lʼinspection de tous les titres de page où ces critères sont remplis, un « 1 » est comptabilisé pour chaque instance. Une nouvelle mesure est ainsi créée (il ne sʼagit pas dʼune mesure calculée). Une mesure qui contient des valeurs dʼinclusion/exclusion peut être utilisée partout où toute autre mesure peut être utilisée. Elle fonctionne avec Attribution IQ, les filtres et partout où vous pouvez utiliser des mesures standard.

  4. Vous pouvez également définir un modèle dʼattribution pour cette mesure, tel que Dernière touche, avec un intervalle de recherche en amont de Session.
    Vous pouvez également créer une autre mesure Commandes à partir du même champ et définir un modèle dʼattribution différent pour celui-ci, tel que Première touche, et un autre intervalle de recherche en amont, tel que 30 jours.

Un autre exemple consiste à utiliser lʼidentifiant visiteur, une dimension, en tant que mesure pour déterminer le nombre dʼidentifiants visiteur de votre société.

2. Utilisation de nombres entiers en tant que dimensions integers

Auparavant, les entiers étaient automatiquement traités comme des mesures dans Customer Journey Analytics. Désormais, les données numériques (y compris les événements personnalisés dʼAdobe Analytics) peuvent être traités comme des dimensions. Voici un exemple :

  1. Faites glisser lʼentier call_length_min vers la section Dimensions sous Composants inclus :

    Flèche pointant vers call_length_mins dans la liste des Dimensions.

  2. Vous pouvez maintenant ajouter lʼoption Regroupement des valeurs afin de présenter cette dimension de manière regroupée dans le compte rendu des performances. (Sans regroupement, chaque instance de cette dimension sʼaffiche sous la forme dʼun élément de ligne dans le compte rendu des performances Espace de travail.)

    Regroupement de valeurs avec la valeur Regroupement sélectionnée.

3. Utilisation des dimensions numériques en tant que « mesures » dans les diagrammes de flux numeric

Vous pouvez utiliser une dimension numérique pour obtenir des « mesures » dans votre visualisation des Flux.

  1. Sous lʼonglet Composants dans les Vues de données, faites glisser le champ de schéma Canaux marketing dans la zone Mesures sous Composants inclus.
  2. Dans le compte rendu des performances Espace de travail, ce flux affiche les Canaux marketing qui convergent vers les Commandes :

Flux de canal marketing depuis les emails jusqu’à Sortie/commandes.

4. Filtrage des sous-événements sub-event

Cette fonctionnalité s’applique spécifiquement aux champs basés sur des tableaux. La fonctionnalité dʼinclusion/exclusion vous permet d’effectuer un filtrage au niveau des sous-événements, tandis que les filtres (segments) créés dans le créateur de filtres fournissent uniquement un filtrage au niveau des événements. Vous pouvez donc effectuer un filtrage des sous-événements à l’aide de la fonctionnalité dʼinclusion/exclusion dans les vues de données, puis référencer cette nouvelle mesure/dimension dans un filtre au niveau des événements.

Par exemple, utilisez la fonctionnalité dʼinclusion/exclusion dans les vues de données pour vous concentrer uniquement sur les produits qui ont généré des ventes de plus de 50 dollars. Ainsi, si vous avez une commande qui comprend un achat de produit pour 50 dollars et un achat de produit pour 25 dollars, nous ne supprimons que lʼachat de produit pour 25 dollars, et non la commande entière.

  1. Sous lʼonglet Composants dans les Vues de données, faites glisser le champ de schéma Chiffre dʼaffaires dans la zone Mesures sous Composants inclus.
  2. Sélectionnez la mesure et configurez les éléments suivants sur le côté droit :
    a. Sous Format, sélectionnez Devise.
    b. Sous Devise, sélectionnez USD.
    c. Sous Inclure/Exclure des valeurs, cochez la case en regard de Définir des valeurs dʼinclusion/exclusion.
    d. Sous Correspond à, sélectionnez Si tous les critères sont remplis.
    e. Sous Critères, sélectionnez Est supérieur ou égal à.
    f. Indiquez « 50 » comme valeur.

Ces nouveaux paramètres vous permettent dʼafficher uniquement les chiffres dʼaffaires de grande valeur et de filtrer ceux inférieurs à 50 $.

5. Utilisation du paramètre Options pour Aucune valeur no-value

Les utilisateurs formés par votre entreprise sʼattendent peut-être à retrouver lʼélément de ligne « Non spécifié » dans les rapports. La valeur par défaut dans les vues de données est « Aucune valeur ». Vous pouvez désormais renommer « Aucune valeur » en « Non spécifié » dans lʼinterface utilisateur des vues de données.

Un autre exemple serait une dimension pour l’enregistrement à un programme d’abonnement. Dans ce cas, vous pouvez renommer « Aucune valeur » en « Aucun enregistrement à un programme d’abonnement ».

6. Création de plusieurs mesures avec différents paramètres dʼAttribution attribution

À lʼaide de la fonction Dupliquer dans le coin supérieur droit, créez plusieurs mesures de chiffre dʼaffaires avec différents paramètres dʼattribution tels que Première touche, Dernière touche et Algorithmique.

Nʼoubliez pas de renommer chaque mesure afin de refléter les différences, par exemple « Chiffre dʼaffaires algorithmique » :

Recettes algorithmiques avec valeurs de comptage sélectionnées sous la liste Comportement.

Pour plus dʼinformations sur les autres paramètres de vues de données, voir Création de vues de données.
Pour un aperçu conceptuel des vues de données, voir Présentation des vues de données.

7. Rapports de nouvelles sessions et de sessions récurrentes new-repeat

Vous pouvez déterminer si une session constitue bien la première session d’un utilisateur ou une session récurrente, grâce à l’intervalle de rapport que vous avez défini pour cette vue de données et à un intervalle de recherche en amont de 13 mois. Ces rapports permettent, entre autres, de répondre aux questions suivantes :

  • Quel pourcentage de vos commandes provient de nouvelles sessions ou de sessions récurrentes ?

  • Pour un canal marketing ou une campagne spécifique, ciblez-vous les nouveaux utilisateurs ou les utilisateurs récurrents ? Comment ce choix influence-t-il les taux de conversion ?

Une dimension et deux mesures facilitent cette création de rapports :

  • Type de session : cette dimension possède deux valeurs : 1) Nouveau et 2) Récurrent. L’élément de ligne Nouveau comprend tous les comportements (c’est-à-dire les mesures par rapport à cette dimension) d’une session qui a été déterminée comme étant la première session définie d’une personne. Tous les autres éléments sont inclus dans l’élément de ligne Récurrent (en supposant que tous ceux-ci appartiennent à une session). Les mesures qui ne font partie d’aucune session se retrouvent dans le compartiment « Non applicable » pour cette dimension.

  • Premières sessions. La mesure Premières sessions est définie comme la première session d’une personne définie dans la fenêtre de création de rapports.

  • Sessions de retour La mesure Sessions renouvelées correspond au nombre de sessions qui n’étaient pas la première session d’une personne.—>

Pour accéder à ce composant :

  1. Accédez à l’Éditeur de vue de données.
  2. Cliquez sur l’onglet Composants > Composants standard facultatifs dans le rail de gauche.
  3. Faites glisser ces composants dans votre vue de données.

Dans l’immense majorité des cas, les nouvelles sessions sont rapportées avec exactitude. Ces exceptions sont les suivantes :

  • Lorsqu’une première session s’est produite avant l’intervalle de recherche en amont de 13 mois. Cette session sera ignorée.

  • Lorsqu’une session s’étend à la fois sur l’intervalle de recherche en amont et le créneau de rapport. Prenons l’exemple suivant : votre rapport couvre la période du 1er au 15 juin 2022. Votre intervalle de recherche en amont s’étend du 1er mai 2021 au 31 mai 2022. Si une session devait commencer le 30 mai 2022 et se terminer le 1er juin 2022, toutes les sessions du créneau de rapport seraient comptabilisées comme des sessions récurrentes, car la session serait incluse dans l’intervalle de recherche en amont.

8. Utiliser la fonctionnalité Date et Date-heure date

Les schémas d’Adobe Experience Platform contiennent des champs Date et Date et heure. Les vues de données du Customer Journey Analytics prennent désormais en charge ces champs. Lorsque vous faites glisser ces champs dans une vue de données en tant que dimension, vous pouvez spécifier leur format. Ce paramètre de format détermine l’affichage des champs dans les rapports. Par exemple :

  • Pour le format de date, si vous sélectionnez Jour dans le format Jour, mois, année, la date s’affiche de la manière suivante dans les rapports : 23 août 2022.

  • Pour le format de date et heure, si vous sélectionnez Minute de la journée dans le format Heure:minute, l’heure s’affiche de la manière suivante : 20:20.

Nous prenons actuellement en charge les dates postérieures au 1er janvier 1900 (à l’exception du 1er janvier 1970) et les valeurs de date et d’heure postérieures au 1er janvier 2000 00:00:00.

Cas d’utilisation de date et date-heure

  • Date : une agence de voyages collecte les dates de départ des voyages et les enregistre dans un champ dans leurs données. Ils souhaitent déterminer le jour de la semaine le plus propice aux départs en voyage. Ils vont donc établir un rapport comparant le Jour de la semaine de toutes les dates de départ collectées. Ils souhaitent faire de même pour le Mois de l’année.

  • Date et heure : une société de vente au détail collecte l’heure de chacun des achats effectués dans ses points de vente (POS). Sur un mois donné, ils souhaitent déterminer les périodes de plus forte affluence en fonction de l’Heure de la journée.

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