Utilizzare i feed di dati per calcolare le metriche comuni

Descrive come calcolare le metriche comuni utilizzando i feed di dati.

NOTE
Gli hit normalmente esclusi da Adobe Analytics sono inclusi nei feed di dati. Utilizzare exclude_hit = 0 per rimuovere gli hit esclusi dalle query su dati non elaborati. I dati originati da origini dati sono inclusi anche nei feed di dati. Se desideri escludere le origini dati, escludi tutte le righe con hit_source = 5,7,8,9.

Visualizzazioni pagina

  1. Conteggio del numero di righe in cui si trova un valore post_pagename o post_page_url.

Visite

  1. Concatenare post_visid_high, post_visid_low, visit_num, e visit_start_time_gmt.
  2. Conteggio del numero univoco di valori.
NOTE
Irregolarità di Internet, irregolarità del sistema o uso di ID visitatore personalizzati raramente possono utilizzare lo stesso visit_num valori per visite diverse. Utilizzare visit_start_time_gmt quando si contano le visite per assicurarsi che queste visite siano conteggiate.

Visitatori

Tutti i metodi utilizzati da Adobe per identificare visitatori univoci (ID visitatore personalizzato, servizio ID Experience Cloud, ecc.) sono tutti calcolati come valore in post_visid_high e post_visid_low. La concatenazione di queste due colonne può essere utilizzata come standard per identificare i visitatori univoci indipendentemente da come sono stati identificati come visitatori univoci. Se desideri capire quale Adobe di metodo utilizzato per identificare un visitatore univoco, utilizza la colonna post_visid_type.

  1. Concatenare post_visid_high e post_visid_low.
  2. Conteggio del numero univoco di valori.

Collegamenti personalizzati, di download o di uscita

  1. Conteggio del numero di righe in cui:

    • post_page_event = 100 per collegamenti personalizzati
    • post_page_event = 101 per i collegamenti di download
    • post_page_event = 102 per i collegamenti di uscita

Eventi personalizzati

Tutte le metriche sono conteggiate in post_event_list come numeri interi delimitati da virgole. Utilizzare event.tsv per far corrispondere i valori numerici con l’evento desiderato. Ad esempio: post_event_list = 1,200 indica che l’hit contiene un evento di acquisto e un evento personalizzato 1.

  1. Conteggio del numero di volte in cui il valore di ricerca evento viene visualizzato post_event_list.

Tempo trascorso

Gli hit devono prima essere raggruppati per visita, quindi ordinati in base al numero di hit all’interno della visita.

  1. Concatenare post_visid_high, post_visid_low, visit_num, e visit_start_time_gmt.
  2. Ordina per questo valore concatenato, quindi applica un ordinamento secondario in base a visit_page_num.
  3. Se un hit non è l’ultimo di una visita, sottrai il post_cust_hit_time valore dall’hit successivo post_cust_hit_time valore.
  4. Questo numero è la quantità di tempo trascorso (in secondi) per l’hit. I filtri possono essere applicati per evidenziare elementi dimensionali o eventi.

Ordini, unità e ricavi

Se un hit è currency il valore non corrisponde alla valuta di una suite di rapporti, viene convertito utilizzando il tasso di conversione di quel giorno. La colonna post_product_list utilizza il valore della valuta convertita, in modo che tutti gli hit utilizzino la stessa valuta in questa colonna.

  1. Escludi tutte le righe in cui duplicate_purchase = 1.

  2. Includi solo righe in cui event_list contiene l’evento di acquisto.

  3. Analizzare post_product_list per estrarre tutti i dati relativi al prezzo. Il post_product_list è formattata come la s.products variabile.

  4. Calcola la metrica desiderata:

    • Conteggio del numero di righe per il calcolo degli ordini
    • Somma il numero di quantity nella stringa di prodotto per calcolare le unità
    • Somma il numero di price nella stringa di prodotto per calcolare i ricavi
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