將您的 Adobe Analytics 資料與 CJA 資料進行比較

隨著您的組織採用 CJA，您可能會注意到 Adobe Analytics 與 CJA 之間的資料差異。這是正常的現象，發生原因有很多種。CJA 的設計可讓您改善 AA 中資料的部分限制。但會發生未預期/意外的不一致情況。本文章旨在協助您診斷並解決這些差異，以便於您和您的團隊可以使用 CJA，不會受到資料完整性疑慮所阻礙。

假設您透過 Analytics 來源連接器將 Adobe Analytics 資料擷取到 AEP，然後使用此資料集建立 CJA 連線。

資料流

接著您建立資料檢視，然後在日後報告這筆在 CJA 上的資料時，您注意到 Adobe Analytics 中的報告結果不一致。

以下為將您的原始 Adobe Analytics 資料與 Customer Journey Analytics 中的資料進行比較的部分步驟。

先決條件

  • 確認 AEP 中的 Analytics 資料集包含正在調查的日期範圍的資料。

  • 確認您在 Analytics 中選擇的報告套裝符合擷取到 Adobe Experience Platform 的報告套裝。

步驟 1：執行 Adobe Analytics 中的發生次數量度

「發生次數」量度顯示點擊次數，其中會設定或保留指定的維度。

  1. 在「Analytics > 工作區」中，請將您要作為維度報告的日期範圍拖曳到「自由表格」。

  2. 「發生次數」量度會自動套用到該日期範圍。

  3. 請儲存此專案，以便於在比較時使用。

步驟 2：將結果與 CJA 中依時間戳記區分的記錄總數進行比較

現在請將 Analytics 中的「發生次數」與 Customer Journey Analytics 中依時間戳記區分的記錄總數進行比較。

依時間戳記區分的記錄總數應符合發生次數，前提是 Analytics 來源連接器並未捨棄任何記錄 - 請參閱下節。

注意

這僅適用於一般中值資料集，而非拼接資料集 (透過跨管道分析)。請注意用於 CJA 的人員 ID 計量是進行比較工作的關鍵。在 AA 中複寫可能不是每次都那麼容易，尤其是已開啟跨管道分析時。

  1. 在 Adobe Experience Platform 查詢服務中，執行以下依時間戳記區分的記錄總數查詢：
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;

  1. 在 Analytics 資料摘要中，從原始資料中找出 Analytics 來源連接器是否可能已篩選掉某些列。

    Analytics 來源連接器可能在轉換成 XDM 結構描述期間篩選掉某些列。整列不適用於轉換的原因有好幾種。如果下列任一 Analytics 欄位有這些值，將會篩選掉整列。

    Analytics 欄位 導致某一列被捨棄的值
    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

    如需 hit_source 的詳細資訊，請參閱：資料欄參考。 如需 page_event 的詳細資訊，請參閱：頁面事件查閱。

  2. 如果連接器已篩選列，請將這幾列減去發生次數量度。得到的數字應符合在 Adobe Experience Platform 資料集中的事件數。

為何可能會在從 AEP 擷取期間篩選或略過記錄

CJA 連線可讓您根據資料集內的通用人員 ID 帶入並聯結多筆資料集。在後端，我們會套用重複資料刪除：根據時間戳記完全外部聯結或聯集事件資料集，然後根據人員 ID 內部聯結個人資料和查詢資料集。

以下是在從 AEP 擷取資料時可能略過記錄的部分原因。

  • 遺失時間戳記 – 如果事件資料集遺失時間戳記，則會在擷取期間完全忽略或略過這些記錄。

  • 遺失人員 ID – 遺失人員 ID (來自於事件資料集和/或個人檔案/查詢資料集) 會導致這些記錄遭到忽略或略過。原因是無聯結記錄的通用 ID 或相符的索引鍵。

  • 無效或大筆人員 ID – 如是無效 ID，系統無法在資料集間找到可以聯結的有效通用 ID。在某些情況下，人員 ID 欄會包含無效的人員 ID，例如「未定義」或「00000000」。在事件中每月出現超過 100 萬次的人員 ID (數字與字母的任何組合) 無法歸因於任何特定使用者或人員。 它將歸類為無效。這些記錄無法將擷取資料擷取至系統中，並導致容易出錯的擷取和報告。

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