Comparar os dados do Adobe Analytics com os dados do Customer Journey Analytics
À medida que sua organização adota o Customer Journey Analytics, você pode notar algumas diferenças nos dados entre o Adobe Analytics e o Customer Journey Analytics. Isso é normal e pode ocorrer por vários motivos. O Customer Journey Analytics foi projetado para permitir melhorias no que diz respeito a algumas limitações de dados do AA. No entanto, podem ocorrer discrepâncias inesperadas e não intencionais. Este artigo foi projetado para ajudar a diagnosticar e resolver essas diferenças, de modo que você e sua equipe possam usar o Customer Journey Analytics sem obstáculos devido a preocupações com a integridade dos dados.
Suponhamos que você tenha assimilado dados do Adobe Analytics na Adobe Experience Platform por meio de Conector de origem do Analyticse criou uma conexão Customer Journey Analytics usando esse conjunto de dados.
Em seguida, você criou uma visualização de dados e ao mesmo tempo em que relatava esses dados no Customer Journey Analytics, notou discrepâncias com os resultados do relatório no Adobe Analytics.
Estas são algumas etapas a seguir para comparar seus dados originais do Adobe Analytics com os dados que agora estão no Customer Journey Analytics.
Pré-requisitos
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Verifique se o conjunto de dados do Analytics no Adobe Experience Platform contém dados para o intervalo de datas que você está investigando.
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Certifique-se de que o conjunto de relatórios selecionado no Analytics corresponde ao que foi assimilado na Adobe Experience Platform.
Etapa 1: Executar a métrica Ocorrências no Adobe Analytics
A métrica Ocorrências exibe o número de ocorrências em que uma determinada dimensão foi definida ou mantida.
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Em Analytics > Espaço de trabalho, arraste o intervalo de datas no qual deseja criar relatórios como uma dimensão para uma tabela de Forma livre.
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A métrica de Ocorrências é aplicada automaticamente a esse intervalo de datas.
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Salve este projeto para usá-lo na comparação.
Etapa 2: Comparar os resultados com Total de registros por carimbos de data e hora no Customer Journey Analytics
Agora compare as Ocorrências no Analytics com o Total de registros por carimbos de data e hora no Customer Journey Analytics.
O Total de registros por carimbos de data e hora deve corresponder à métrica de Ocorrências, desde que nenhum registro tenha sido descartado pelo Conector de origem do Analytics - consulte a seção abaixo.
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Nos Serviços de consulta da Adobe Experience Platform, execute a seguinte consulta de Total de registros por carimbos de data e hora:
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; -
Em Feeds de dados do Analytics, identifique nos dados brutos se algumas linhas foram filtradas pelo Conector de origem do Analytics.
O Conector de origem do Analytics pode filtrar linhas durante a transformação para o esquema XDM. Pode haver vários motivos para que a linha inteira seja imprópria para transformação. Se qualquer um dos campos do Analytics a seguir tiver esses valores, a linha inteira será filtrada.
table 0-row-2 1-row-2 2-row-2 3-row-2 4-row-2 5-row-2 6-row-2 Campo do Analytics Valores que fazem com que uma linha seja descartada 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 Para obter mais informações sobre hit_source, consulte: Referência da coluna de dados. Para obter mais informações sobre page_event, consulte: Pesquisa de evento da página.
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Se o conector filtrar linhas, retire essas linhas da métrica de Ocorrências. O número resultante deve corresponder ao número de eventos nos conjuntos de dados da Adobe Experience Platform.
Por que os registros podem ser filtrados ou ignorados durante a assimilação do Adobe Experience Platform
Customer Journey Analytics Conexões O permite reunir e associar vários conjuntos de dados com base em uma ID de pessoa comum nos conjuntos de dados. No back-end, aplicamos a desduplicação: a associação externa completa ou união de conjuntos de dados de evento com base em carimbos de data e hora e, em seguida, a associação interna em conjunto de dados de perfil e pesquisa, com base na ID de pessoa.
Estas são algumas das razões pelas quais os registros podem ser ignorados ao assimilar dados do Adobe Experience Platform.
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Carimbos de data e hora ausentes - Se os carimbos de data e hora estiverem ausentes dos conjuntos de dados do evento, esses registros serão totalmente ignorados ou desconsiderados durante a assimilação.
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IDs de pessoa ausentes - IDs de pessoa ausentes (do conjunto de dados de eventos e/ou do conjunto de dados de perfil/pesquisa) fazem com que esses registros sejam ignorados ou desconsiderados. O motivo é que não há IDs comuns ou chaves correspondentes para unir os registros.
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IDs de pessoa inválidas ou grandes - No caso de IDs inválidas, o sistema não consegue encontrar uma ID comum válida entre os conjuntos de dados a serem associados. Em alguns casos, a coluna ID de pessoa tem IDs de pessoa inválidas, como “indefinida” ou “00000000”. Uma ID de pessoa (com qualquer combinação de números e letras) que aparece em um evento mais de um milhão de vezes por mês não pode ser atribuída a um usuário ou pessoa específica. Ela será categorizada como inválida. Esses registros não podem ser assimilados no sistema e resultam em assimilações e relatórios propensos a erros.