Confrontare i dati di Adobe Analytics con i dati Customer Journey Analytics
Quando l’organizzazione adotta il Customer Journey Analytics, potresti notare alcune differenze nei dati tra Adobe Analytics e Customer Journey Analytics. Questo è normale e può verificarsi per diversi motivi. Il Customer Journey Analytics è progettato per consentirti di migliorare alcune delle limitazioni sui dati in AA. Tuttavia, possono verificarsi discrepanze inaspettate e non intenzionali. Questo articolo è progettato per aiutarti a diagnosticare e risolvere tali differenze in modo che tu e il tuo team possiate usare il Customer Journey Analytics senza problemi per l’integrità dei dati.
Supponiamo che tu abbia acquisito i dati di Adobe Analytics in Adobe Experience Platform tramite Connettore di origine di Analyticse quindi ha creato una connessione di Customer Journey Analytics utilizzando questo set di dati.
Successivamente, hai creato una visualizzazione dati e hai notato delle discrepanze con i risultati dei rapporti in Adobe Analytics, quando effettui rapporti su tali dati il Customer Journey Analytics.
Di seguito sono riportati alcuni passaggi per confrontare i dati Adobe Analytics originali con quelli di Adobe Analytics attualmente in Customer Journey Analytics.
Prerequisiti
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Assicurati che il set di dati di Analytics in Adobe Experience Platform contenga dati per l’intervallo di date che stai esaminando.
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Assicurati che la suite di rapporti selezionata in Analytics corrisponda alla suite di rapporti che è stata acquisita in Adobe Experience Platform.
Passaggio 1: eseguire la metrica Occorrenze in Adobe Analytics
La metrica Occorrenze mostra il numero di hit in cui una determinata dimensione è stata impostata o persistita.
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In Analytics > Workspace, trascina l’intervallo di date su cui desideri creare un rapporto come dimensione in una Freeform tabella.
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La metrica Occurrences viene applicata automaticamente a tale intervallo di date.
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Salva questo progetto in modo da poterlo utilizzare nel confronto.
Passaggio 2: confrontare i risultati con Total records by timestamps nel Customer Journey Analytics
Ora confronta le Occurrences in Analytics con i record totali per marca temporale in Customer Journey Analytics.
I record totali per marca temporale devono corrispondere alle occorrenze, purché nessun record sia stato rilasciato dal connettore di origine di Analytics - vedi la sezione seguente.
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Da Adobe Experience Platform Query Service, esegui la seguente query Total Records by timestamps:
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; -
In Feed dati di Analytics, identifica se alcune righe potrebbero essere state filtrate dal connettore di origine di Analytics.
Il Connettore origine di Analytics potrebbe filtrare alcune righe durante la trasformazione in schema XDM. Ci possono essere diversi motivi per cui l’intera riga è inadatta alla trasformazione. Se uno dei seguenti campi di Analytics contiene questi valori, l’intera riga verrà filtrata.
table 0-row-2 1-row-2 2-row-2 3-row-2 4-row-2 5-row-2 6-row-2 Campo Analytics Valori che ne causano l’eliminazione di una riga Opt_out y, Y In_data_only Not 0 Exclude_hit Not 0 Bot_id Not 0 Hit_source 0, 3, 5, 7, 8, 9, 10 Page_event 53, 63 Per ulteriori informazioni su hit_source, consulta: Riferimento colonna dati. Per ulteriori informazioni su page_event consulta: Ricerca eventi pagina.
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Se il connettore ha filtrato delle righe, sottrarle dalla metrica Occurrences. Il numero risultante deve corrispondere al numero di eventi nei set di dati Adobe Experience Platform.
Perché i record potrebbero essere filtrati o saltati durante l’acquisizione da Adobe Experience Platform
Customer Journey Analytics Connessioni ti consente di unire più set di dati in base a un ID persona comune nei set di dati. Sul back-end, si applica la deduplicazione: join esterno completo o unione su set di dati evento basati su marche temporali, quindi join interno su un set di dati di profilo e di ricerca, in base all’ID persona.
Di seguito sono riportati alcuni dei motivi per cui i record potrebbero essere ignorati durante l’acquisizione di dati da Adobe Experience Platform.
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Marca temporale mancante - Se le marche temporali non sono presenti nei set di dati dell’evento, questi verranno completamente ignorati o saltati durante l’acquisizione.
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ID persona mancanti - Gli ID persona mancanti (dal set di dati degli eventi e/o dal set di dati profilo/ricerca) fanno sì che tali record vengano ignorati o saltati. Il motivo è che non esistono ID comuni o chiavi corrispondenti per unire i record.
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ID persona non validi o grandi - Con ID non validi, il sistema non può trovare un ID comune valido tra i set di dati da unire. In alcuni casi, la colonna ID persona presenta ID persona non validi, ad esempio “non definito” o “00000000”. Un ID persona (con qualsiasi combinazione di numeri e lettere) visualizzato in un evento più di 1 milione di volte al mese non può essere attribuito a un utente o a una persona specifica. Verrà classificato come non valido. Tali record non possono essere acquisiti nel sistema e causare l’inserimento e la generazione di rapporti soggetti a errori.