Sie benötigen häufig die Möglichkeit, Daten zu verarbeiten, bevor sie für die Berichterstellung nützlich sind. Sie können diese Daten in verschiedenen Phasen der Journey verarbeiten, von der Datenerfassung bis zur Erstellung Ihres Berichts oder Ihrer Visualisierung.
In Adobe Analytics erfolgt der Großteil dieser Datenverarbeitung unmittelbar nach der Datenerfassung. Funktionen wie VISTA-Regeln, Verarbeitungsregeln und Verarbeitungsregeln für Marketing-Kanäle stehen zur Unterstützung dieser Funktion zur Verfügung Sammlungszeitverarbeitung.
Die Daten werden dann gespeichert und zum Zeitpunkt des Berichts können Sie eine zusätzliche Verarbeitung vornehmen. Beispielsweise können Sie Dimensionen aufschlüsseln, eine Segmentierung anwenden oder ein anderes Attributionsmodell auswählen. Diese Berichtszeitverarbeitung passiert von vorn.
In Adobe Analytics ist die Berichtszeitverarbeitung normalerweise kleiner als die Verarbeitung zur Erfassungszeit.
Im Gegensatz dazu ist Customer Journey Analytics (CJA) so konzipiert, dass eine minimale Vorabverarbeitung während der Erfassung erforderlich ist, bevor Daten organisiert und gespeichert werden. Die zugrunde liegende Architektur von CJA wurde für die Arbeit mit den gespeicherten Daten zur Berichtszeit konzipiert und bietet seine leistungsstarke Berichtszeitverarbeitungsfunktion nicht nur in Workspace, sondern auch, noch wichtiger, durch die Definition von Komponenten und abgeleitete Felder in Ihren Datenansichten.
Das Verständnis der Unterschiede bei der Datenverarbeitung für die verschiedenen Reporting-Funktionen 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 zur Datenverarbeitungszeit definiert wird und „Sitzungen“ als Metrik in CJA zur Berichtszeit berechnet wird, können die beiden Metriken je nach den Regeln, die für die Sitzungsdefinition in der CJA-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 CJA angewendet werden:
Begriff | Definition | Hinweise |
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Verarbeitung der Sammlungszeit | 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. |
Berichtszeitverarbeitung | 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 der Personenebene angewendet wird. | Beispiel: Geräteübergreifende/kanalübergreifende Personenzuordnung. |
Segmentlogik (Filterlogik) | Auswertung der Segmentregeln für Ereignis/Besuch/Person (Ereignis/Sitzung/Person) (Filter). | 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, wie Attribution, Verhalten, Format und andere | Beispiel: Wertesammlung 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 haben Adobe Analytics und jetzt Customer Journey Analytics ihre Flexibilität verbessert, indem sie die Ausführung der Datendlogik auf Besuchs- und Personenebene zur Berichtslaufzeit ermöglichen.
Die für Adobe und CJA 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 |
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Core AA-Reporting (ohne Attribution IQ oder Virtual Report Suites mit Verarbeitung zur Berichtszeit) |
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Core AA Data Warehouse |
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Core AA Daten-Feeds |
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Core AA Livestream |
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Core AA Attribution IQ |
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Core AA Virtual Report Suites mit Berichtszeitverarbeitung (VRS RTP) |
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Auf dem Analytics-Quell-Connector basierender Datensatz im Data Lake von AEP |
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Reporting in Customer Journey Analytics |
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