Comparer vos données Adobe Analytics avec les données Customer Journey Analytics
À mesure que votre entreprise adopte le Customer Journey Analytics, vous remarquerez peut-être des différences de données entre Adobe Analytics et Customer Journey Analytics. Cette situation est normale et peut se produire pour plusieurs raisons. Customer Journey Analytics est conçu pour vous permettre d’améliorer certaines des limites de vos données dans AA. Cependant, des incohérences inattendues et inattendues peuvent se produire. Cet article est conçu pour vous aider à diagnostiquer et à résoudre ces différences afin que vous et votre équipe puissiez utiliser le Customer Journey Analytics sans être entravés par des préoccupations relatives à l’intégrité des données.
Supposons que vous ayez ingéré des données Adobe Analytics dans Adobe Experience Platform via le Connecteur source Analytics, puis créer une connexion de Customer Journey Analytics à l’aide de ce jeu de données.
Ensuite, vous avez créé une vue de données et, lors de la génération de rapports ultérieure sur ces données dans Customer Journey Analytics, vous avez remarqué des incohérences avec les résultats des rapports dans Adobe Analytics.
Effectuez la procédure suivante pour comparer vos données Adobe Analytics d’origine avec les données Adobe Analytics qui se trouvent maintenant dans Customer Journey Analytics.
Conditions préalables
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Assurez-vous que le jeu de données Analytics dans Adobe Experience Platform contient des données pour la période sur laquelle vous enquêtez.
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Veillez également à ce que la suite de rapports sélectionnée dans Analytics corresponde à la suite de rapports ingérée dans Adobe Experience Platform.
Étape 1 : exécution de la mesure Occurrences dans Adobe Analytics
La mesure Occurrences indique le nombre d’accès pour lesquels une dimension donnée a été définie ou conservée.
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Dans Analytics > Espace de travail, faites glisser la période pour laquelle vous souhaitez créer un rapport en tant que dimension dans un tableau à Structure libre.
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La mesure Occurrences est automatiquement appliquée à cette période.
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Enregistrez ce projet afin de l’utiliser dans la comparaison.
Étape 2 : Comparer les résultats à Total des enregistrements par horodatage en Customer Journey Analytics
Comparez maintenant les Occurrences dans Analytics au nombre total des enregistrements par horodatage dans Customer Journey Analytics.
Le nombre total d’enregistrements par horodatage doit correspondre aux Occurrences, à condition qu’aucun enregistrement n’ait été ignoré par le connecteur source Analytics (voir la section ci-dessous).
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Dans les services de requête dʼAdobe Experience Platform, exécutez la requête suivante Nombre total d’enregistrements par horodatage :
code language-sql SELECT Substring(from_utc_timestamp(timestamp,'{timeZone}'), 1, 10) AS Day, Count(_id) AS Records FROM {dataset} WHERE timestamp >= from_utc_timestamp('{fromDate}','UTC') AND timestamp < from_utc_timestamp('{toDate}','UTC') AND timestamp IS NOT NULL AND enduserids._experience.aaid.id IS NOT NULL GROUP BY Day ORDER BY Day; -
Dans les Flux de données Analytics, identifiez parmi les données brutes si certaines lignes ont pu être filtrées par le connecteur source Analytics.
Le Connecteur source Analytics peut filtrer certaines lignes pendant la transformation en schéma XDM. Plusieurs raisons peuvent expliquer pourquoi la ligne entière ne satisfait pas aux conditions de transformation. Si l’un des champs Analytics suivants possède ces valeurs, la ligne entière sera filtrée.
table 0-row-2 1-row-2 2-row-2 3-row-2 4-row-2 5-row-2 6-row-2 Champ Analytics Valeurs qui entraînent la suppression d’une ligne Opt_out y, Y In_data_only Pas 0 Exclude_hit Pas 0 Bot_id Pas 0 Hit_source 0, 3, 5, 7, 8, 9, 10 Page_event 53, 63 Pour plus d’informations sur hit_source, voir : Référence des colonnes de données. Pour plus d’informations sur page_event, voir : Recherche d’événement de page.
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Si le connecteur a filtré des lignes, soustrayez ces lignes de la mesure Occurrences. Le nombre obtenu doit correspondre au nombre d’événements dans les jeux de données Adobe Experience Platform.
Raisons pour lesquelles les enregistrements peuvent être filtrés ou ignorés lors de l’ingestion à partir de Adobe Experience Platform
Customer Journey Analytics Connexions vous permettent de rassembler et de joindre plusieurs jeux de données en fonction d’un ID de personne commun dans les jeux de données. Sur le serveur principal, nous appliquons la déduplication : jointure externe complète ou union sur les jeux de données d’événement basés sur les horodatages, puis jointure interne sur les jeux de données de profil et de recherche, basés sur l’ID de personne.
Voici quelques-unes des raisons pour lesquelles les enregistrements peuvent être ignorés lors de l’ingestion de données à partir de Adobe Experience Platform.
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Horodatages manquants : si les jeux de données d’événement ne contiennent pas d’horodatage, ces enregistrements seront abandonnés ou ignorés lors de l’ingestion.
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ID de personne manquants : si les ID de personne sont manquants (du jeu de données d’événements et/ou du jeu de données de profil/recherche), les enregistrements sont abandonnés ou ignorés. Cela est dû au fait qu’aucun identifiant commun ni de clé correspondante nʼexiste pour joindre les enregistrements.
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ID de personne non valide ou de grande taille : en cas dʼID non valides, le système ne peut pas trouver un identifiant commun valide parmi les jeux de données à joindre. Dans certains cas, la colonne ID de personne comporte des ID de personne non valides tels que « undefined » ou « 00000000 ». Un ID de personne (avec nʼimporte quelle combinaison de chiffres et de lettres) qui apparaît dans un événement plus dʼun million de fois par mois ne peut être attribué à un utilisateur ou une personne spécifique. Il sera classé comme non valide. Ces enregistrements ne peuvent pas être ingérés dans le système et entraînent une ingestion et un compte rendu des performances sujets aux erreurs.