Utilizzare i feed di dati per calcolare le metriche comuni

Descrive come calcolare metriche comuni utilizzando i feed di dati.

IMPORTANTE

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

Visualizzazioni pagina

  1. Conteggia il numero di righe in cui il valore è compreso post_pagename o post_page_url.

Visite

  1. Concatenate post_visid_high, post_visid_low, visit_nume visit_start_time_gmt.
  2. Conta il numero univoco di valori.
NOTA

Le irregolarità di Internet, le irregolarità del sistema o l’uso di ID visitatore personalizzati possono raramente utilizzare gli stessi visit_num valori per visite diverse. Utilizzate visit_start_time_gmt quando contate le visite per essere certi che tali visite siano conteggiate.

Visitatori

Tutti i metodi utilizzati da Adobe per identificare i 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 siano stati identificati come visitatori univoci. Per capire quale metodo Adobe ha utilizzato per identificare un visitatore univoco, usa la colonna post_visid_type.

  1. Concatenate post_visid_high e post_visid_low.
  2. Conta il numero univoco di valori.

Collegamenti personalizzati, di download o di uscita

  1. Conteggia il 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 vengono conteggiate nella post_event_list colonna come numeri interi delimitati da virgole. Utilizzare event.tsv per far corrispondere i valori numerici all'evento desiderato. Ad esempio, post_event_list = 1,200 indica che l'hit conteneva un evento di acquisto e un evento personalizzato 1.

  1. Conta il numero di volte in cui viene visualizzato il valore di ricerca dell’evento post_event_list.

Tempo trascorso

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

  1. Concatenate post_visid_high, post_visid_low, visit_nume visit_start_time_gmt.
  2. Ordinare per questo valore concatenato, quindi applicare un ordinamento secondario per visit_page_num.
  3. Se un hit non è l'ultimo di una visita, sottrae il post_cust_hit_time valore dall'hit successivo post_cust_hit_time .
  4. Questo numero è la quantità di tempo (in secondi) trascorso per l’hit. I filtri possono essere applicati per evidenziare elementi o eventi di dimensione.

Ordini, unità e ricavi

Se il currency valore di un hit 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, pertanto tutti gli hit usano la stessa valuta in questa colonna.

  1. Escludere tutte le righe in cui duplicate_purchase = 1.
  2. Include solo le righe in cui event_list contiene l'evento di acquisto.
  3. Analizzare la post_product_list colonna per estrarre tutti i dati di prezzo. La post_product_list colonna 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 unità quantity nella stringa di prodotto da calcolare
    • Somma il numero di price nella stringa di prodotto per calcolare le entrate

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