Adobe Analytics의 발전

조직이 Customer Journey Analytics을 사용하기 위해 진화할 때 이러한 단계를 통해 데이터를 준비하고 두 기술 간의 중요한 차이점을 파악하십시오. 이 문서는 관리자 대상자를 대상으로 합니다.

데이터 준비

Customer Journey Analytics로의 원활한 이전을 위해 Adobe Analytics 데이터를 준비하는 것은 데이터 무결성 및 보고 일관성에 중요합니다.

1. ID 수집

고객 여정을 이해하는 데 가장 중요한 요소는 각 단계에서 고객을 파악하는 것입니다. Customer Journey Analytics의 경우 모든 채널에 존재하는 식별자와 해당 데이터를 사용하면 CJA 내에서 여러 소스를 결합할 수 있습니다.
ID의 예로는 고객 ID, 계정 ID 또는 이메일 ID가 있습니다. ID의 종류(하나 이상 보유할 수 있음)가 무엇이든 각 ID에 대해 다음을 고려해야 합니다.

  • ID가 존재하거나 CJA로 가져오려는 모든 데이터 소스에 추가할 수 있습니다.
  • 데이터의 각 행에 ID가 채워집니다.
  • 아이디에 PII(사용자 식별 정보)는 포함되지 않습니다. 민감할 수 있는 모든 항목에 해싱을 적용합니다.
  • ID는 모든 소스에서 동일한 형식(동일한 길이, 동일한 해시 방법 등)을 사용합니다.

Adobe Analytics와 같은 데이터 세트에서 ID는 모든 데이터 행에 존재하지 않을 수 있지만 보조 ID는 존재합니다. 이 경우, 고객이 ECID를 통해서만 식별되고 ID가 수집되는 경우(예: 고객 인증 시) 교차 채널 분석(이전의 “필드 기반 연결”)을 사용하여 행 간의 간격을 메울 수 있습니다. 자세히 알아보기

2. 변수 정렬

Adobe Analytics 데이터를 Customer Journey Analytics 데이터로 변환하는 가장 간단한 방법은 Adobe Analytics 소스 커넥터를 사용하여 글로벌 보고서 세트를 Experience Platform으로 수집하는 것입니다. 이 커넥터는 Adobe Analytics 변수를 Experience Platform의 XDM 스키마 및 데이터 세트에 직접 매핑하므로 Customer Journey Analytics에 쉽게 연결할 수 있습니다.

전체 글로벌 보고서 세트가 항상 구현 가능한 것은 아닙니다. 여러 보고서 세트를 Customer Journey Analytics으로 가져오려는 경우 두 가지 옵션이 있습니다.

  • 변수를 해당 보고서 세트 간에 정렬하도록 계획하십시오. 예를 들어 보고서 세트 1의 eVar1은 페이지를 지정할 수 있습니다. 보고서 세트 2의 eVar1은 내부 캠페인를 지정할 수 있습니다. CJA로 가져오면 이들 변수가 단일 eVar1 차원으로 혼합되어 정확하지 않으며 혼동을 주는 보고를 초래할 수 있습니다.

  • 데이터 준비 기능을 사용하여 변수를 매핑합니다. 모든 보고서 세트가 동일한 공통 변수 설계를 사용하는 경우 더 쉬워지지만 새로운 Experience Platform Data Prep 기능을 사용하는 경우에는 필요하지 않습니다. 이 옵션을 사용하면 데이터 스트림 (또는 속성) 수준에 있는 매핑된 값별로 변수를 참조할 수 있습니다.

고유 수 초과 또는 낮은 트래픽 문제로 인해 글로벌 보고서 세트로 이동하는 데 불편을 겪었다면 CJA에는 차원에 대한 카디널리티 제한이 없습니다. 이를 통해 고유 값을 표시하고 계산할 수 있습니다.

다음은 보고서 세트를 다른 스키마와 결합하는 사용 사례입니다.

3. 마케팅 채널 (재)구성

기존 Adobe Analytics 마케팅 채널 설정은 CJA에서 동일하게 적용되지 않습니다. 이는 다음 두 가지 이유에 기인한 것입니다.

  • Adobe Experience Platform으로 수집된 Adobe Analytics 데이터의 처리 수준 및

  • Customer Journey Analytics의 보고서 시간 특성

Adobe는 업데이트된 마케팅 채널 구현을 위한 모범 사례를 게시했습니다. 이러한 업데이트된 권장 사항을 사용하면 Attribution IQ를 통해 Adobe Analytics에 이미 있는 기능을 최대한 활용하는 데 도움이 됩니다. 또한 정상적으로 Customer Journey Analytics로 전환할 수 있도록 지원합니다.

4. Analytics 소스 커넥터와 Experience Platform SDK 비교 및 사용 결정

Adobe Analytics 고객은 Analytics 소스 커넥터를 사용하여 Adobe Experience Platform 및 Customer Journey Analytics에서 보고서 세트를 쉽게 활용할 수 있습니다. Analytics 소스 커넥터 사용에 대한 자세한 내용은 Adobe Analytics에서 데이터를 수집하고 CJA에서 사용하는 방법에 대한 빠른 시작 안내서를 참조하십시오. 또한 UI에서 Adobe Analytics 소스 연결 만들기를 참조하십시오.

Experience Edge 데이터 수집이 발전함에 따라 Adobe Experience Platform Edge Network가 포함된 Adobe Experience Platform Web SDK 또는 Adobe Experience Platform Mobile SDK로 마이그레이션하고자 할 수 있습니다. SDK의 일반적인 구현은 데이터를 Adobe Analytics로 전송하지만 Adobe Experience Platform으로 직접 데이터를 전송할 수 있는 새로운 옵션이 생깁니다. 그런 다음 Adobe Analytics로 전송된 데이터를 유지하면서 Customer Journey Analytics로 수집할 수 있습니다.

이 방법은 데이터 수집 가능성을 크게 확장합니다. 더 이상 필드 수에 대한 제한이나 데이터 요소를 Analytics와 같은 Prop, eVar 및 이벤트에 매핑할 필요가 없습니다. 다양한 유형의 스키마 요소를 무제한으로 사용하고 CJA 데이터 보기를 사용하여 여러 방식으로 나타낼 수 있습니다. Adobe Experience Platform으로 직접 전송하면 Adobe Analytics를 통한 데이터 처리 시간이 생략되므로 데이터 가용성 속도가 빨라집니다.

Experience Platform SDK 사용의 이점:

  • 필요한 모든 필드를 정의할 수 있는 유연한 스키마
  • Adobe Analytics 명명법(Prop, eVar, 이벤트 등)에 의존하지 않음
  • 글자 수 제한 없음 (Prop의 경우 100자)
  • Adobe Experience Platform에서 보다 빠른 데이터 가용성 실시간 개인화 사용 사례 강화
  • 방문자 식별 정확도 향상을 위한 자사 디바이스 ID

Experience Platform SDK 사용의 단점

다음 Adobe Analytics 기능 또는 구성 요소는 지원되지 않습니다.

  • 보트 필터링
  • 지역, 도메인, 디바이스 조회
  • 스트리밍 미디어 측정
  • 라이브스트림 또는 라이브스트림 트리거

중요한 차이점에 대비

보고 시간 처리에 익숙해지기

Adobe Analytics에서의 보고는 상당한 양의 데이터 사전 처리에 의존하여 eVar에서 볼 수 있는 지속성과 같은 결과를 초래합니다. 반대로 Customer Journey Analytics는 보고서 실행 시 이러한 계산을 처리합니다.

보고서 처리 시간을 사용하면 기본 데이터 수집 방법을 변경할 필요 없이 소급 설정을 적용하고 여러 버전의 변수 지속성을 생성할 수 있습니다.

이러한 변화로 인해 특히 만료 기간이 긴 변수의 경우 데이터 보고 방식에 약간의 차이가 발생합니다. 가상 보고서 세트를 사용하여 보고서 처리 시간이 보고에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 평가할 수 있습니다.

중요한 세그먼트 및 계산된 지표 식별

Adobe Analytics 세그먼트(CJA에서는 필터라고 함) 및 계산된 지표는 Customer Journey Analytics와 호환되지 않습니다. 대부분의 경우 이들 구성 요소는 사용 가능한 새 스키마 및 데이터를 사용하여 CJA에서 다시 빌드할 수 있습니다.

사용자가 시스템 간 전환할 때 최대한 원활하게 전환하도록 하려면 다음을 계획하십시오.

  1. 이들 구성 요소 중 가장 중요한 요소를 식별합니다.

  2. 해당 요소의 정의를 문서화하고,

  3. CJA에서 필터 및 계산된 지표로 복제하기 위해 데이터에 어떤 필드가 필요한지 식별합니다.

다음은 몇 가지 가이드 비디오입니다.

기타 고려 사항

  • 강력한 CJA 데이터 보기를 사용하면 Customer Journey Analytics 내에서 지표 및 차원을 훨씬 유연하게 정의할 수 있습니다. 예를 들어 차원 값을 사용하여 지표의 정의가 될 수 있습니다. 자세히 알아보기

  • Adobe Analytics에서 사용자 정의 캘린더를 정의한 경우 CJA 내에서 유사한 캘린더 기능을 사용할 수 있습니다. 캘린더가 올바르게 정의되었는지 확인해야 합니다.

  • Customer Journey Analytics에서 사용자 정의 방문/세션 시간 초과를 정의하고 새 세션을 시작하는 지표를 정의할 수 있습니다. 다양한 세션 정의를 사용하여 데이터 보기를 만들고 Adobe Analytics에서 가능했던 것 이상의 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이 기능은 특히 모바일 데이터 세트에 유용할 수 있습니다.

  • 사용자를 위한 데이터 사전을 제공하거나 스키마 요소의 Experience Platform 필드 이름을 포함하도록 SDR을 확장합니다.

다음 단계

CJA로 이동한 후 데이터 불일치가 발견되는 경우 원래 Adobe Analytics 데이터와 현재 Customer Journey Analytics의 Adobe Analytics 데이터를 비교할 수 있습니다. 자세히 알아보기

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