每日特征变化报表

此报表会返回一个特征列表,这些特征在选定日期之前的30天内实现了至少10,000次,并且在同一时间间隔内任一方向上的标准偏差大于或等于1.7。 此报表可帮助您评估特征中独特用户的展示次数随时间的变化情况。

注意

Audience Manager中的每日特征变化报表遵循RBAC原则。 您只能根据您所属的RBAC用户组从您有权访问的数据源查看特征。

标准偏差测量与平均值(或平均值/预期值)的差异或偏差量。 标准偏差低表示数据点趋向于非常接近平均值。 高标准偏差表示数据点分布在大范围值中。

使用Date列表为报表选择一个或多个日期。 列表底部会显示一个颜色编码的条形图,以直观的方式表示所有选定日期中所有特征的标准偏差范围。 黑色的垂直线表示平均值。

中间的列包含由Trait ID和Trait Name标识的特征列表。 单击任何特征可访问一个弹出对话框,通过该对话框可以从以下选项中进行选择:

  • 仅保留: 从报表中删除所有其他特征,并仅显示此特征的数据。
  • 排除: 从报表中删除此特征,并显示所有其他特征的数据。您可以排除多个特征。
  • 查看数据: 用于显示该行的数据。您还可以将所有行下载为文本文件。

Standard Deviation列显示颜色编码的条形图,以显示选定间隔内每个特征的标准差。 红色条表示标准偏差为负的特征(数据点往往低于平均值)。 绿色条指示具有正标准偏差的特征(数据点往往高于平均值)。 将鼠标悬停在任意条上可显示一个弹出对话框,其中包含用于保留或排除该特征以及查看更多信息的更多信息和选项。

报表底部会显示一些图标,允许您以各种格式导出数据,还原您对报表所做的任何更改(例如排除特征),启用或禁用自动更新,以及刷新报表数据。 请参阅报表图标和说明的工具

用例

示例1:当您具有具有高季节性级别的特征时,此报表会非常有用。例如,假设您的在线商店正在测试各种类型和价格的季节性促销活动。 您在Audience Manager中定义了以下特征:

  • productPage == "December Promotion"
  • price > "500"

假设您在12月20日运行Daily Trait Variation报表,并发现过去30天内上述特征存在实数正偏差。 这可能表明您的访客正在寻找您在季节性促销活动中提到的产品。 要利用这一趋势,您可以投入更多精力,将特定产品类别的创意内容定位到对其感兴趣的访客。

示例2:此报表可帮助您确定与标记问题或特征错误配置相关的定位异常。假设您已根据在线商店的类别定义了以下特征:

  • productPage == "smartphones"

由于您的商店进行了重新配置,您将根据品牌名称将智能手机页面拆分为多个页面。 但是,您忘记更新在Audience Manager中定义的特征。

一个月后,您会运行Daily Trait Variation报表,并注意到productPage == "smartphones"特征上存在较大的负偏差,但根据网站分析,访客数量有所增加。 根据此信息,您意识到尚未更新新产品页面的Audience Manager特征,因此您需要创建以下特征:

  • productPage == "samsung"
  • productPage == "apple"
  • productPage == "huawei"

执行此操作后,您将看到受众符合新创建特征的条件。

在此页面上