Sie können eine Fluss-Visualisierung mit der Dimension „Mobilgerätetyp“ verwenden.
Anhand des Beispiels mit dem oben beschriebenen Mobilgerätetyp können Sie sehen, wie Personen zwischen Mobilgerätetypen und Desktop-Gerätetypen wechseln. Desktop-Browser können jedoch nicht von mobilen Browsern unterschieden werden. Wenn Sie diese Information wünschen, können Sie eine benutzerdefinierte Variable erstellen (z. B. eine Prop oder eVar), die aufzeichnet, ob das Erlebnis in einem Desktop-Browser, einem mobilen Browser oder einer Mobile App stattfand. Anschließend können Sie ein Flussdiagramm wie oben beschrieben erstellen, indem Sie die benutzerdefinierte Variable anstelle der Mobilgerätetyp-Dimension verwenden. Durch diese Methode erhalten Sie eine etwas andere Ansicht des geräteübergreifenden Verhaltens.
Die geräteübergreifende Zuordnung der Cross-Device-Analyse erfolgt in zwei gleichzeitigen Prozessen.
Das erste Verfahren wird als „Live-Zuordnung“ bezeichnet und läuft ab, wenn die Daten in Adobe Analytics strömen. Während der Live-Zuordnung versucht die Cross-Device-Analyse, die Daten auf Personenebene neu darzustellen. Ist die Person zum Zeitpunkt der Live-Zuordnung jedoch unbekannt, nutzt die Cross-Device-Analyse zur Darstellung der Person die Besucher-ID.
Der zweite Prozess ist die sogenannte „Wiederholung“. Während der Wiederholung geht die Cross-Device-Analyse in der Zeit zurück und ordnet soweit möglich historische Daten innerhalb eines bestimmten Rückblickfensters neu zu. Dieses Rückblickfenster dauert je nach Konfiguration der Cross-Device-Analyse entweder 1 Tag oder 7 Tage. Während der Wiederholung versucht die Cross-Device-Analyse, Treffer neu darzustellen, bei denen die Person vorher unbekannt war.
Bei Verwendung eines Gerätediagramms speichert Adobe die Gerätediagramm-Zuordnungen für etwa 6 Monate. Eine ECID, die länger als sechs Monate keine Aktivität aufweist, wird aus dem Diagramm entfernt. Bereits in CDA zugeordnete Daten sind davon nicht betroffen, aber nachfolgende Treffer für diese ECID werden als neue Person behandelt.
Adobe behandelt Treffer mit Zeitstempel so, als wären sie zum Zeitpunkt des Zeitstempels eingegangen, nicht zum Zeitpunkt, zu dem Adobe den Treffer erhalten hat. Treffer mit Zeitstempel, die älter als 1 Monat sind, werden nie zugeordnet, da sie außerhalb des Bereichs liegen, den Adobe zum Stitching verwendet.
Die Verwendung der benutzerspezifischen Besucher-ID ist eine veraltete Methode, um Benutzer geräteübergreifend zu verbinden. Bei einer benutzerspezifischen Besucher-ID verwenden Sie die visitorID
-Variable, um die für die Besucherlogik verwendete ID explizit festzulegen. Die visitorID
-Variable setzt alle Cookie-basierten IDs außer Kraft, die vorhanden sind.
Benutzerspezifische Besucher-IDs haben mehrere unerwünschte Seiteneffekte, die durch CDA überwunden oder minimiert werden. Beispielsweise verfügt die Methode der benutzerspezifischen Besucher-ID über keine Wiederholungsfunktionen. Wenn sich ein Benutzer während eines Besuchs authentifiziert, wird der erste Teil des Besuchs mit einer anderen Besucher-ID verknüpft als der letzte Teil des Besuchs. Die separaten Besucher-IDs führen zu Besuchs- und Besucherinflation. Die geräteübergreifende Analyse stellt historische Daten erneut dar, sodass nicht authentifizierte Treffer zur richtigen Person gehören.
Kunden, die bereits eine benutzerdefinierte Besucher-ID verwenden, können auf CDA aktualisieren, ohne dass sich die Implementierung ändert. Die visitorID
-Variable wird weiterhin in der Quell-Report Suite verwendet. Die geräteübergreifende Analyse ignoriert jedoch die visitorID
-Variable in der Virtual Report Suite, wenn sich ein Benutzer authentifiziert.
In einigen Situationen ist es möglich, dass sich mehrere Personen von demselben Gerät aus anmelden. Beispiele dafür sind freigegebene Geräte zu Hause, freigegebene PCs in einer Bibliothek oder ein Terminal in einem Einzelhandelsgeschäft.
In bestimmten Situationen kann ein einzelner Benutzer mit einer großen Anzahl von ECIDs verknüpft sein. Dies kann vorkommen, wenn der Benutzer eine Vielzahl von Browsern oder Apps verwendet, vor allem dann, wenn er häufig Cookies löscht oder den privaten oder Inkognito-Modus des Browsers verwendet.
Die Metriken Personen und Unique Visitors zählen einzelne Besucher (Einzelpersonen). Beachten Sie jedoch, dass zwei verschiedene Geräte derselben Person gehören können. Die geräteübergreifende Analyse ordnet die beiden Geräte derselben Person zu, während die zwei Geräte außerhalb der geräteübergreifenden Analyse als zwei separate „Unique Visitors“ erfasst werden.
Diese beiden Metriken sind in etwa gleich. Unterschiede zwischen diesen beiden Metriken treten auf, wenn:
Weitere Beispiele und Details zur Funktionsweise finden Sie unter Eindeutige Geräte.
Ja. Analysis Workspace verwendet die 2.0-API, um Daten von Adobe-Servern anzufordern. Außerdem können Sie API-Aufrufe anzeigen, die Adobe verwendet, um Ihre eigenen Berichte zu erstellen:
Ja. Wenn eine Person innerhalb des Besuchszeitlimits Ihrer Virtual Report Suite (standardmäßig 30 Minuten) Treffer von zwei verschiedenen Geräten sendet, werden sie demselben Besuch zugeordnet.
Beide diese Kennungen werden von Adobe zum Zeitpunkt der Berichterstellung berechnet. Dies wird auch als Berichtszeitverarbeitung bezeichnet. Aufgrund der Art der Berichtszeitverarbeitung ist diese nicht mit Data Warehouse, Daten-Feeds oder anderen Exportfunktionen von Adobe kompatibel.
Der Wechsel vom Gerätediagramm zur feldbasierten Zuordnung oder umgekehrt kann über die Kundenunterstützung angefordert werden. Es kann jedoch einige Wochen oder länger dauern, bis ein solcher Wechsel abgeschlossen ist, und historische zugeordnete Daten aus der vorherigen Methode gehen verloren.
Die geräteübergreifende Analyse ruft Identifizierungsvariablen-Dimensionselemente ab, bevor sie für das Reporting optimiert werden. Sie müssen sich bei der geräteübergreifenden Analyse keine Sorgen um individuelle Einschränkungen machen. Wenn Sie jedoch versucht haben, diese Prop/eVar in einem Workspace-Projekt zu verwenden, wird weiterhin das Dimensionselement (Geringer Traffic) angezeigt.
Ab dem 1. Mai 2022 wird jede neue Implementierung von CDA auf maximal drei Report Suite-IDs (RSIDs) pro Kunde beschränkt. Die geräteübergreifende Analyse führt Report Suites nicht zusammen. Jede für die geräteübergreifende Analyse aktivierte Report Suite muss geräteübergreifend sein (mit Daten von mehreren Oberflächen wie Desktop-Web, mobilem Web, App usw.)…
Nein. Für dieselbe Organisations-ID kann nur eine Region CDA aktiviert haben.
Der Vorteil des siebentägigen Wiederholungs-Lookback-Fensters besteht darin, dass die geräteübergreifende Analyse einen längeren Zeitraum nutzen kann, um zu versuchen, zuvor anonyme Ereignisse mit einer Person zu verknüpfen, die sich später innerhalb dieser sieben Tage angemeldet hat. Die Nachteile des 7-Tage-Lookback-Fensters sind: 1) Wiederholungen werden nur einmal pro Woche ausgeführt, und 2) die letzten sieben Tage können sich ändern.
Die Vorteile der Verwendung des eintägigen Wiederholungs-Lookback-Fensters sind: 1) tägliche Wiederholungsläufe und 2) nur gestern kann sich ändern. Der Nachteil des eintägigen Lookback-Fensters besteht darin, dass die geräteübergreifende Analyse nur einen Tag zurückgehen kann, um zuvor anonyme Ereignisse mit einer Person zu verknüpfen, die sich gestern angemeldet hat.
Wenn ein Kunde von Ultimate herabstuft, hat er keinen Zugriff mehr auf zugeordnete Daten. Alle zuvor zugeordneten Daten werden entfernt. Das bedeutet, dass die Virtual Report Suites für geräteübergreifende Analyse jetzt keine geräteübergreifende Zuordnung widerspiegeln. Die Daten ähneln der ursprünglich nicht zugeordneten Report Suite.
Die geräteübergreifende Analyse verwendet eine komplexe parallele Verarbeitungs-Pipeline mit mehreren abhängigen Komponenten. Es wird eine Datenabweichung von etwa 1 % für die Gesamtzahl der Treffer zwischen der ursprünglichen Report Suite und der Virtual Report Suite für CDA erwartet.
Die Metrik „Identifizierte Personen“ kann etwas höher sein, wenn für die Prop//eVar der Kennung eine Hash-Kollision besteht.
Bei feldbasiertem Stitching wird bei der benutzerdefinierten Identifizierungsvariablen zwischen Groß- und Kleinschreibung unterschieden. Die Zahl der Metrik „Identifizierte Personen“ kann erheblich höher sein, wenn die Kennungswerte nicht mit der Groß-/Kleinschreibung übereinstimmen. Wenn beispielsweise bob
und Bob
gesendet und eigentlich dieselbe Person sind, interpretiert die geräteübergreifende Analyse diese beiden Werte als unterschiedlich.
Diese Situation tritt normalerweise auf, wenn für einen Besucher im Berichtsfenster sowohl authentifizierte als auch nicht authentifizierte Treffer generiert werden. Der Besucher gehört in der Dimension Identifikationsstatus sowohl zu „Nicht identifiziert“ als auch zu „Identifiziert“, weshalb nicht identifizierte Treffer einer Kennung zugeordnet werden. Dieses Szenario kann sich nach der Ausführung von Wiederholen ändern, je nach der Wiederholungshäufigkeit und der Erfolgsrate.