- Commerce Intelligence Guide d’utilisation
- Commerce Intelligence Introduction
- Prise en main
- Administrateur
- Analyse des données
- Analyste de données
- Gestionnaire de Data Warehouse
- Introduction
- Types de colonne calculés avancés
- Création Google Ecommerce dimensions
- Types de colonne calculés
- Configuration des méthodes de réplication
- Configuration des recharges de données
- Modification du tableau opérationnel d’une mesure
- Création et utilisation des vues de Data Warehouse
- Création/suppression de chemins pour les colonnes calculées
- Création/utilisation d’une colonne calculée SQL
- Créer des colonnes calculées
- Informations sur les données et les mises à jour
- Commandes des invités
- Stockage des données dans Commerce
- Diagrammes de relation d’entité
- Gestion des dimensions de données dans les mesures
- MongoDB guide de modélisation des données
- Réplication Google Analytics channels
- Normalisation des données avec les tableaux de mappage
- Traduire les requêtes SQL en Commerce Intelligence rapports
- Présentation et évaluation des relations entre les tables
- Utilisation de la différence de date calculée
- Utilisation du filtrage à l’échelle du tableau de bord
- Utilisation de la colonne calculée Nombre d’événements
- Utilisation de la colonne calculée de comparaison séquentielle
- Tableaux de commerce courants
- REPORT BUILDER SQL
- En utilisant la variable Cohort Report Builder
- En utilisant la variable Cohort Report Builder pour les cohortes non basées sur des dates
- Créer une analyse qualitative des cohortes
- Explorer les opérateurs de filtres spéciaux
- Exporter les résultats de ma requête
- Utilisation de formules dans le [Report Builder]
- Créer Google Analytics Graphiques
- Importance de la Lifetime Revenue Cohort Analysis
- Commande des données à l’aide du Show Top/Bottom fonctionnalité
- En utilisant la variable SQL Report Builder
- Rapport Premier achat
- Présentation de la fonction Repeat Order Probability Report
- Mesures d’audit à l’aide du SQL Report Builder
- Différences entre les colonnes SQL et Data Warehouse Manager
- Connexion aux données
- Introduction
- Formatage et importation de données eCommerce
- Importer Bing Ad Spend Données
- Importer CJ Affiliate Données marketing (Commission Junction)
- Importer Linkshare data
- Importer MailChimp data
- Importation de données de dépenses publicitaires hors ligne/autres
- Utilisation du téléchargeur de fichiers
- Services de migration de données
- Intégrations SaaS
- Intégrations SaaS
- Présentation des résultats entre Database et SQL Éditeur
- Connexion Adobe Analytics
- Valeur attendue Adobe Analytics Données
- Connexion Facebook Ads
- Valeur attendue Facebook Ads data
- Connexion Google Adwords
- Valeur attendue Google Adword data
- Audit Google Adwords data
- Connexion Google Analytics Warehoused
- Valeur attendue Google Analytics Warehoused Données
- Connexion Google Analytics
- Valeur attendue Google Analytics data
- Connexion Google ECommerce
- Valeur attendue Google ECommerce data
- Connexion Mixpanel
- Valeur attendue Mixpanel data
- Validation des données dans Mixpanel
- Connexion PrestaShop
- Connexion Quickbooks
- Valeur attendue Quickbooks data
- Connexion Salesforce
- Valeur attendue Salesforce data
- Connexion Spree
- Valeur attendue Spree Données
- Connexion Stripe
- Valeur attendue Stripe data
- Connexion WooCommerce
- Connexion Zendesk
- Valeur attendue Zendesk data
- Analyse Zendesk data
- Audit Zendesk data
- Intégrations de base de données
- Connexion Amazon RDS
- Connexion de bases de données via VPN
- Connectez-vous MySQL Database to Commerce Intelligence
- Connexion à Adobe Commerce
- Données commerciales attendues
- Connexion Microsoft SQL Server
- Connexion MongoDB via SSH Tunnel
- Connexion MySQL via un direct connection
- Connexion MySQL via cPanel
- Connexion MySQL via SSH Tunnel
- Connexion PostgreSQ
- Analyse des campagnes
- Analyse des clients
- Calcul des taux de perte de commerce
- Définir la concentration des clients
- Définition de la perte de clientèle
- Expected Lifetime Value (LTV) analysis (de base)
- Expected Lifetime Value (LTV) analysis (avancé)
- Présentation du suivi des données de source d’acquisition d’utilisateurs
- Suivi des données de navigateur et de périphérique utilisateur dans votre base de données
- Analyse du comportement de réachat des clients
- Analyse de l’activité du site web et des taux de conversion des clients
- Analyse de récence, de fréquence et d’argent (RFM)
- Analyse des performances de l’entreprise
- Objectifs de suivi par rapport aux mesures réelles
- Analyse des commandes renvoyées
- Année après année, mois après mois, semaine après semaine
- Analyse des performances de la saison des fêtes
- Analyse de l’atténuation et de l’attrition des probabilités de répétition
- Présentation et création d’une analyse de base
- Identifier vos sources et canaux marketing les plus précieux
- Compréhension Google Analytics Attribution UTM
- Analyse des niveaux de stock
- Reporting d’un calendrier de vente au détail
- Prévisionnel
- Création de rapports et partage de données
- Utilisateur de données
- Rapports
- Tableaux de bord
- Créer des tableaux de bord
- Tableaux de bord d’usine
- Dashboard Pro
- Importation de graphiques à partir d’un autre utilisateur
- Suppression définitive d’un graphique
- Utilisation des groupes de tableaux de bord
- Gestion des tableaux de bord
- Suppression de tableaux de bord
- Changement du nom des tableaux de bord
- Définition d’un tableau de bord par défaut
- Ajout de graphiques aux tableaux de bord
- Suppression de graphiques des tableaux de bord
- Dimensionnement et organisation des graphiques dans un tableau de bord
- Modification en masse de graphiques dans les tableaux de bord
- Clonage des tableaux de bord
- Recherche de tableaux de bord
- Partage de tableaux de bord avec d’autres utilisateurs
- Partage des tableaux de bord à l’échelle de l’entreprise
- Accès aux tableaux de bord partagés
- Modification de l’accès aux tableaux de bord partagés
- Quitter (annuler le partage) un tableau de bord
- Partage de données
- Bonnes pratiques
- Utilisation des données
- Utilisation des données
- Balisage UTM dans Google Analytics
- Formatage et importation de données financières
- Dimensions de données recommandées pour la segmentation et le filtrage
- Vérification de l’état du cycle de mise à jour
- Réduction du temps de cycle de mise à jour
- Modification de la base de données pour la prise en charge de la réplication incrémentielle
- Optimisation de la base de données pour l’analyse
- Optimisation de vos SQL Requêtes
- Comprendre votre Commerce Intelligence Environnement
- Organisation du projet
- Utilisation des tableaux de bord
- Utilisation des données
- Tutoriels
Documentation
Valeur attendue Google Adwords data
Après vous avez connecté votre Google Adwords account, vous pouvez utiliser la variable Gestionnaire de Data Warehouse pour effectuer facilement le suivi des champs de données pertinents à des fins d’analyse.
Deux tables sont alors disponibles pour la réplication dans votre Data Warehouse :
campaigns[account-id]adwords[account-id]
La variable campaigns table doit être utilisé par défaut., afin que vous puissiez commencer par synchroniser tous les champs pertinents de ce tableau.
La variable adwords Le tableau contient quatre colonnes qui ne se trouvent pas dans la variable campaigns table :
keywordadContentadDestinationUrladGroup
Lorsque vous souhaitez réaliser une analyse qui prend en compte ces attributs, vous devez utiliser la variable adwords table.
IMPORTANT
Ce tableau exclut les lignes où les quatre colonnes sont null.
Vous trouverez ci-dessous un aperçu du schéma attendu pour les deux tableaux.
Campaigns table
La variable campaigns Le tableau contient les colonnes suivantes :
| Colonne | Description |
|---|---|
\_id |
Clé primaire de la table |
accountId |
ID du compte |
adClicks |
Nombre total de clics pour la journée |
adCost |
Coût total de la campagne pour la journée |
adwordsCampaignID |
Adwords Identifiant de campagne |
campaign |
Nom de la campagne (par exemple, utm_campaign) |
date |
Date d’exécution de la campagne |
impressions |
Nombre d’impressions pour la journée |
profileId |
Identifiant du profil |
profileName |
Nom du profil |
\_updated\_at |
Date et heure de la dernière mise à jour de cette ligne |
AdWords table
La variable adwords Le tableau contient les colonnes suivantes :
| Colonne | Description |
|---|---|
\_id |
Clé primaire de la table |
accountId |
ID du compte |
adClicks |
Nombre total de clics pour la journée |
adCost |
Coût total de la campagne pour la journée |
adwordsCampaignID |
Adwords Identifiant de campagne |
campaign |
Nom de la campagne (par exemple, utm_campaign) |
date |
Date d’exécution de la campagne |
impressions |
Nombre d’impressions pour la journée |
profileId |
Identifiant du profil |
profileName |
Nom du profil |
\_updated\_at |
Date et heure de la dernière mise à jour de cette ligne |
keyword |
Mot-clé de la campagne |
adContent |
Première ligne du texte de la campagne en ligne |
adDestinationUrl |
L’URL à laquelle la variable Adwords trafic référencé des publicités |
adGroup |
Nom de la variable Adwords groupe publicitaire |
A partir de ces données, vous pouvez commencer à créer mesures et rapports en fonction des dépenses et l’épouser aux recettes de votre vie pour calculer le retour sur investissement.
Tables consolidées
Adobe recommande de créer une consolidated ad spend pour combiner les données de toutes vos sources publicitaires multiples en un seul tableau. Vous pouvez ainsi utiliser un seul ensemble de mesures pour l’analyse des publicités.
Si vous ne disposez pas d’une table consolidée et que vous créez un beau tableau de bord sur la page adwords tableau, vous devez répliquer le rapport ou créer des mesures en double pour comparer ces données à votre Facebook Ads data. L’utilisation d’un tableau consolidé vous permet d’incorporer facilement des Facebook Ads avec vos données existantes Adwords rapports. Vous pouvez également segmenter par plateforme publicitaire.
Si vous avez déjà synchronisé les champs ci-dessus, contactez-nous pour consolider vos dépenses publicitaires.
Ressources
Compte Adobe
Changer la langue
Copyright © 2023 Adobe. All Rights Reserved.
