從 Adobe Analytics 發展而來

隨著您的組織發展為使用 Customer Journey Analytics，請探索這些步驟以準備您的資料，並了解這兩種技術之間的關鍵差異。本文內容主要針對管理員對象。

準備資料

準備您的 Adobe Analytics 資料以無縫移前往 Customer Journey Analytics，對資料完整性和報告一致性至關重要。

1. 收集身分

了解客戶歷程的最關鍵部分，或許是了解在每一步驟中的目標客戶。對於 Customer Journey Analytics，擁有跨所有管道和對應資料的識別碼，允許在 CJA 內將多個來源拼接在一起。
身分範例可能是客戶 ID、帳戶 ID 或電子郵件 ID。無論是什麼身分 (可能有多個)，請務必為每個 ID 考慮以下內容：

  • ID 存在或可新增到要引入 CJA 的所有資料來源
  • 在每個資料列上填入 ID
  • ID 不包含 PII。對任何可能的敏感內容套用雜湊處理。
  • ID 在所有來源上使用相同格式 (相同長度、相同雜湊方法等)

在像 Adobe Analytics 這樣的資料集，身分不一定存在於每個資料列中，但是次要身分一定存在。在這種情況下，在只由 ECID 識別客戶和在收集身分時，跨管道分析 (以前稱為「欄位型拼接」) 可用於 (例如，當客戶驗證時) 彌合資料列之間的差距。了解更多

2. 對應變數

將 Adobe Analytics 資料轉換為 Customer Journey Analytics 資料的最直接方法，是使用 Adobe Analytics 來源連接器將全域報告套裝擷取到 Experience Platform。此連接器會將您的 Adobe Analytics 變數直接對應到 Experience Platform 中的 XDM 結構描述和資料集，這些結構描述和資料集可輕鬆連接到 Customer Journey Analytics。

完整的全域報告套裝並不總能用於實施。如果您計劃將多個報表套件引入 Customer Journey Analytics，則有 2 個選項：

  • 提前規劃，使變數在這些報告套件中保持一致。例如，報告套裝 1 中的 eVar1 可能指向頁面。報告套裝 2 中的 eVar1 可能指向內部行銷活動。在將報告套裝引入 CJA 時，這些變數將混合到單一 eVar1 維度中，導致可能的混淆和不準確的報告。

  • 使用資料準備功能來對應變數。假設所有報告套裝都使用相同的通用變數設計時，這項功能會使過程更容易些；但是如果您使用新的 Experience Platform 資料準備功能，則不需要使用這項功能。這項功能允許您透過變數的對應值 (位於資料流 (或屬性) 級別) 來引用變數。

如果您由於已超出不重複限制或低流量問題，而避免使用全域報告套裝，請了解 CJA 沒有維度上的基數限制。它允許顯示和計數任何唯一值。

以下是結合報告套裝與不同的結構描述的使用案例。

3. (重新) 設定行銷管道

傳統的 Adobe Analytics 行銷管道設定在 CJA 中的執行方式不同。有兩個原因：

  • 擷取到 Adobe Experience Platform 的 Adobe Analytics 資料的處理層級，以及

  • Customer Journey Analytics 的報告時間性質

Adobe 已發佈行銷管道實施的更新最佳實務。這些更新的推薦可幫助您透過 Attribution IQ 充分利用 Adobe Analytics 的現有功能。此外也為成功轉換到 Customer Journey Analytics 做好準備。

4. 決定使用 Analytics 來源連接器或 Experience Platform SDK

Adobe Analytics 客戶可以使用 Analytics 來源連接器輕鬆地在 Adobe Experience Platform 和 Customer Journey Analytics 中利用他們的報告套裝。有關使用 Analytics 來源連接器的資訊，請參閱快速入門指南：如何從 Adobe Analytics 擷取資料並在 CJA 中使用。另請參閱在 UI 中建立 Adobe Analytics 來源連接以取得更多資訊。

隨著 Experience Edge 資料收集的發展，您可能會移前往 Adobe Experience Platform Web SDK 或 Adobe Experience Platform Mobile SDK (搭配 Adobe Experience Platform Edge Network)。SDK 的典型實施是將資料傳送到 Adobe Analytics，但直接將資料傳送到 Adobe Experience Platform 的新機會也隨之而來。然後，可將資料擷取到 Customer Journey Analytics，同時保留傳送到 Adobe Analytics 的資料。

這種方法大幅擴展了資料收集的可能性：欄位數不再有限制，也不再需要將資料元素對應到 Analytics 中的 prop、eVar 和 event 等變數。可以使用不同類型的無限結構描述元素，並使用 CJA 資料檢視以多種方式表示它們。當直接傳送到 Adobe Experience Platform 時，資料可用性的速度會加快，因為移除了透過 Adobe Analytics 進行資料處理的時間。

使用 Experience Platform SDK 的優勢:

  • 靈活的結構描述，可定義所需的任何欄位
  • 不依賴 Adobe Analytics 命名法 (prop、eVar 和 event 等)
  • 無字元限制問題 (prop 有 100 個字元)
  • 加快提供 Adobe Experience Platform 中的資料可用性來推動即時個人化使用案例
  • 第一方裝置 ID，用於強化訪客識別的準確性

使用 Experience Platform SDK 的缺點

不支援以下 Adobe Analytics 功能或元件：

  • 機器人篩選
  • 地理位置、網域、裝置查詢
  • 串流媒體測量
  • 直播串流或直播串流觸發器

為重大差異做好準備

適應報告時間處理

Adobe Analytics 的報告依賴大量資料前置處理來產生結果，如您在 eVar 中看到的持續性。反之，Customer Journey Analytics 在報告執行階段時執行這些計算。

報告時間處理開啟以下能力：套用可追溯的設定，以及建立多個版本的變數持續性，而無需變更基礎資料的收集方式。

此轉換將導致報告資料的方式出現一些差異，特別是對於有效期較長的任何變數。一開始可使用虛擬報表套件，來評估報告時間處理可能產生的報告影響。

確定關鍵區段和計算量度

Adobe Analytics 區段 (在 CJA 中稱為篩選器) 和計算量度與 Customer Journey Analytics 不相容。在許多情況下，可在 CJA 中使用新的結構描述和可用資料重建這些元件。

為了讓使用者在系統之間轉換時盡可能順利地進行轉換，請提前規劃

  1. 確定這些元件中最關鍵的元件。

  2. 記錄它們的定義，以及

  3. 確定資料中所需的欄位，以便在 CJA 中複寫為篩選器和計算量度。

以下兩段影片協助提供指引：

其他考量

  • 運用 CJA 資料檢視的力量，您有更大的彈性來定義 Customer Journey Analytics 的量度和維度。例如，維度值可做為量度的定義。了解更多

  • 如果您在 Adobe Analytics 定義了自訂行事曆，則 CJA 中將具有類似的自訂行事曆功能。您需要確保行事曆已正確定義。

  • 在 Customer Journey Analytics 中，可以定義自訂造訪/工作階段逾時，並定義將啟動新工作階段的量度。您可以建立具有不同工作階段定義的資料檢視，以獲得超越 Adobe Analytics 可能的見解。此功能對行動資料集尤其有益。

  • 請考慮為使用者提供資料字典，或擴展 SDR 以包括結構描述元素的 Experience Platform 欄位名稱。

後續步驟

移前往 CJA 後，如果您發現任何資料差異，您可以將原始的 Adobe Analytics 資料與現在位於 Customer Journey Analytics 中的 Adobe Analytics 資料進行比較。了解更多

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