Häufig ist es erforderlich, Daten zu verarbeiten, damit sie für Berichte nützlich werden. Sie können diese Daten in verschiedenen Phasen der Journey verarbeiten, von der Datenerfassung bis zur Erstellung des Berichts oder der Visualisierung.
In Adobe Analytics erfolgt der Großteil dieser Datenverarbeitung unmittelbar nach der Datenerfassung. Funktionen wie VISTA-Regeln, Verarbeitungsregeln sowie Verarbeitungsregeln für Marketing-Kanäle stehen zur Verfügung, um diese Verarbeitung zum Zeitpunkt der Erfassung zu unterstützen.
Die Daten werden dann gespeichert, und zum Zeitpunkt der Berichtserstellung kann eine zusätzliche Verarbeitung durchgeführt werden. Beispielsweise können Sie Dimensionen aufschlüsseln, eine Segmentierung anwenden oder ein anderes Attributionsmodell auswählen. Diese Verarbeitung zum Zeitpunkt der Berichtserstellung erfolgt in Echtzeit.
In Adobe Analytics ist der Verarbeitungsumfang zum Zeitpunkt der Berichtserstellung normalerweise kleiner als zum Zeitpunkt der Erfassung.
Im Gegensatz dazu ist Customer Journey Analytics so konzipiert, dass eine minimale Vorabverarbeitung zum Zeitpunkt der Erfassung erforderlich ist, bevor Daten organisiert und gespeichert werden. Die zugrunde liegende Architektur von Customer Journey Analytics sieht vor, dass mit den gespeicherten Daten zur Berichtszeit gearbeitet wird. Diese leistungsstarke Funktion für die Verarbeitung zum Zeitpunkt der Berichtserstellung wird nicht nur in Workspace geboten, sondern vor allem auch durch die Definition von Komponenten und abgeleiteten Feldern in Ihren Datenansichten ermöglicht.
Das Verständnis der Unterschiede bei der Datenverarbeitung für die verschiedenen Berichtsfunktionen kann hilfreich sein, um zu verstehen, welche Metriken wo verfügbar sind und warum sie sich unterscheiden können.
Da beispielsweise „Besuche“ als Metrik in Adobe Analytics zum Zeitpunkt der Datenverarbeitung definiert wird und „Sitzungen“ als Metrik in Customer Journey Analytics zum Zeitpunkt der Berichtserstellung berechnet wird, können die beiden Metriken je nach den Regeln, die für die Sitzungsdefinition in der Customer Journey Analytics-Datenansicht verwendet werden, unterschiedlich sein.
Außerdem sind weder Besuche noch Sitzungen als Metrik in Datensätzen verfügbar, die vom Analytics-Quell-Connector erstellt wurden. Daher müssten Sie die Sitzung in Ihrer Abfragelogik definieren, um Vergleiche durchzuführen.
In der folgenden Tabelle wird die Terminologie für die verschiedenen Arten von Verarbeitungslogik definiert, die auf Adobe Analytics und Customer Journey Analytics angewendet werden:
Begriff | Definition | Hinweise |
---|---|---|
Verarbeitung zum Zeitpunkt der Erfassung | Logik, die ausgeführt wird, wenn Daten erfasst und verarbeitet werden, bevor sie zu Berichts- und Analysezwecken gespeichert werden. | Diese Logik wird in historische Daten aufgenommen und kann im Allgemeinen nicht einfach geändert werden. |
Verarbeitung zum Zeitpunkt der Berichtserstellung | Logik, die zum Zeitpunkt der Berichtsausführung ausgeführt wird. | Diese Logik kann zur Berichtslaufzeit auf zerstörungsfreie Weise auf zukünftige und historische Daten angewendet werden. |
Logik auf Trefferebene | Logik, die Zeile für Zeile angewendet wird. | Beispiele: Verarbeitungsregeln, VISTA, bestimmte Regeln von Marketing-Kanälen. |
Logik auf Besuchsebene | Logik, die auf Besuchsebene angewendet wird. | Beispiele: Besuchs- und Sitzungsdefinition. |
Logik auf Besucherebene | Logik, die auf Personenebene angewendet wird. | Beispiel: Geräteübergreifende/kanalübergreifende Personenzuordnung. |
Segmentlogik (Filterlogik) | Auswertung der Segmentregeln (Filterregeln) für Ereignis/Besuch/Person (Ereignis/Sitzung/Person). | Beispiel: Personen, die rote Schuhe gekauft haben. |
Berechnete Metriken | Auswertung benutzerdefinierter Metriken, die von Kunden erstellt wurden und auf komplexen Formeln, einschließlich Segmenten und Filtern, basieren können. | Beispiel: Anzahl der Personen, die rote Schuhe gekauft haben. |
Attributionslogik | Logik zur Berechnung der Attribution. | Beispiel: eVar-Persistenz. |
Komponenteneinstellungen | Anwenden von Anpassungen auf Metriken oder Dimensionen, z. B. Attribution, Verhalten und Format. | Beispiel: Wert-Bucketing zum Kombinieren numerischer Werte basierend auf einem Bereich |
Abgeleitete Felder | Logik gilt für Schema- oder Standardfelder bei der Definition von Komponenten in einer Datenansicht. | Beispiel: Erstellen einer neuen Marketing-Kanal-Dimension |
Im Laufe der Zeit wurde die Flexibilität von Adobe Analytics und jetzt Customer Journey Analytics verbessert, indem die Ausführung der Logik für Daten auf Besuchs- und Personenebene zur Berichtslaufzeit ermöglicht wurde.
Die für Adobe Analytics und Customer Journey Analytics durchgeführten Datenverarbeitungsschritte und der Zeitpunkt dieser Schritte sind je nach Analytics-Funktion unterschiedlich. Die nachstehende Tabelle bietet eine Zusammenfassung der Typen von Datenverarbeitung für jede Analytics-Funktion und gibt an, wann die Datenverarbeitung angewendet wird.
Funktion | Zur Verarbeitungszeit angewendet | Zur Berichtszeit angewendet | Nicht verfügbar | Hinweise |
---|---|---|---|---|
Adobe Analytics-Berichtserstellung (ohne Attribution IQ oder Virtual Report Suites mit Verarbeitung zum Zeitpunkt der Berichtserstellung) |
|
|
|
|
Adobe Analytics Data Warehouse |
|
|
|
|
Adobe Analytics-Daten-Feeds |
|
|
|
|
Adobe Analytics-Livestream |
|
|
||
Adobe Analytics Attribution IQ |
|
|
|
|
Virtual Report Suites von Adobe Analytics mit Berichtszeitverarbeitung |
|
|
|
|
Analytics-Quell-Connector-basierter Datensatz im Adobe Experience Platform Data Lake |
|
|
|
|
Reporting in Customer Journey Analytics |
|
|
|
|