Utilizzare i feed di dati per calcolare le metriche comuni

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

IMPORTANTE

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

Visualizzazioni pagina

  1. Conta il numero di righe in cui un valore è espresso in post_pagename o post_page_url.

Visite

  1. Concatenare post_visid_high, post_visid_low, visit_num e visit_start_time_gmt.
  2. Conta il numero univoco di valori.
NOTA

Le irregolarità di Internet, le irregolarità del sistema o l’utilizzo di ID visitatore personalizzati possono raramente utilizzare gli stessi valori visit_num per visite diverse. Utilizza visit_start_time_gmt durante il conteggio delle visite per assicurarti che queste visite siano conteggiate.

Visitatori

Tutti i metodi utilizzati dall'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 unici, indipendentemente da come sono stati identificati come visitatori unici. Per 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. Conta il numero univoco di valori.

Collegamenti personalizzati, di download o di uscita

  1. Conta 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 colonna post_event_list come numeri interi delimitati da virgole. Utilizza event.tsv per far corrispondere i valori numerici con l’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 il valore di ricerca dell’evento viene visualizzato in 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 per visit_page_num.
  3. Se un hit non è l'ultimo di una visita, sottrae il valore post_cust_hit_time dal valore post_cust_hit_time dell'hit successivo.
  4. Questo numero è la quantità di tempo (in secondi) trascorso per l’hit. I filtri possono essere applicati per concentrarsi su elementi o eventi dimensionali.

Ordini, unità e ricavi

Se il valore currency 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. Escludi tutte le righe in cui duplicate_purchase = 1.
  2. Includi solo le righe in cui event_list contiene l’evento di acquisto.
  3. Analizzare la colonna post_product_list per estrarre tutti i dati sul prezzo. La colonna post_product_list viene formattata come la variabile s.products.
  4. Calcola la metrica desiderata:
    • Conteggio del numero di righe per calcolare gli 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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