Query di esempio per Experience Events

Oltre alle query SQL standard, Adobe Experience Platform Query Service supporta la scrittura di query utilizzando Experience Events. Gli eventi esperienza sono rappresentati dalla classe Experience Data Model (XDM) ExperienceEvent, che acquisisce uno snapshot immutabile e non aggregato del sistema quando un utente interagisce con un sito Web o un servizio, e può quindi essere utilizzato per l'analisi del dominio temporale.

Ulteriori informazioni su XDM e Experience Events sono disponibili nella XDM System panoramica. Combinando Query Service con Experience Events, puoi tenere traccia delle tendenze comportamentali tra i tuoi utenti. Nel seguente documento sono riportati alcuni esempi di query relative a Experience Events.

Creazione di un rapporto con tendenze per giorno su un intervallo di date specifico

L'esempio seguente crea un rapporto con tendenze di eventi su un intervallo di date specificato, raggruppati per data. Nello specifico, riassume vari valori di analisi come A, B e C, quindi riassume il numero di volte in cui i parchi sono stati visualizzati.

La colonna timestamp trovata nei set di dati Experience Event è in UTC. Nell'esempio seguente viene utilizzata la funzione from_utc_timestamp() per trasformare la marca temporale da UTC a EDT. Quindi utilizza la funzione date_format() per isolare la data dal resto della marca temporale.

SELECT 
date_format( from_utc_timestamp(timestamp, 'EDT') , 'yyyy-MM-dd') as Day,
SUM(web.webPageDetails.pageviews.value) as pageViews,
SUM(_experience.analytics.event1to100.event1.value) as A,
SUM(_experience.analytics.event1to100.event2.value) as B,
SUM(_experience.analytics.event1to100.event3.value) as C,
SUM(
    CASE 
    WHEN _experience.analytics.customDimensions.evars.evar1 = 'parkas' 
    THEN 1 
    ELSE 0 
    END) as viewedParkas
FROM your_analytics_table 
WHERE TIMESTAMP >= to_timestamp('2019-03-01') AND TIMESTAMP <= to_timestamp('2019-03-31')
GROUP BY Day 
ORDER BY Day ASC, pageViews DESC;
     Day     | pageViews |   A    |   B   |    C    | viewedParkas
-------------+-----------+--------+-------+---------+--------------
 2019-03-01  |   55317.0 | 8503.0 | 804.0 | 1578.0  |           73
 2019-03-02  |   55302.0 | 8600.0 | 854.0 | 1528.0  |           86
 2019-03-03  |   54613.0 | 8162.0 | 795.0 | 1568.0  |          100
 2019-03-04  |   54501.0 | 8479.0 | 832.0 | 1509.0  |          100
 2019-03-05  |   54941.0 | 8603.0 | 816.0 | 1514.0  |           73
 2019-03-06  |   54817.0 | 8434.0 | 855.0 | 1538.0  |           76
 2019-03-07  |   55201.0 | 8604.0 | 843.0 | 1517.0  |           64
 2019-03-08  |   55020.0 | 8490.0 | 849.0 | 1536.0  |           99
 2019-03-09  |   43186.0 | 6736.0 | 643.0 | 1150.0  |           52
 2019-03-10  |   48471.0 | 7542.0 | 772.0 | 1272.0  |           70
 2019-03-11  |   56307.0 | 8721.0 | 818.0 | 1571.0  |           81
 2019-03-12  |   55374.0 | 8653.0 | 843.0 | 1501.0  |           59
 2019-03-13  |   55046.0 | 8509.0 | 887.0 | 1556.0  |           65
 2019-03-14  |   55518.0 | 8551.0 | 848.0 | 1516.0  |           77
 2019-03-15  |   55329.0 | 8575.0 | 818.0 | 1607.0  |           96
 2019-03-16  |   55030.0 | 8651.0 | 815.0 | 1542.0  |           66
 2019-03-17  |   55143.0 | 8435.0 | 774.0 | 1572.0  |           65
 2019-03-18  |   54065.0 | 8211.0 | 816.0 | 1574.0  |          111
 2019-03-19  |   55097.0 | 8395.0 | 771.0 | 1498.0  |           86
 2019-03-20  |   55198.0 | 8472.0 | 863.0 | 1583.0  |           82
 2019-03-21  |   54978.0 | 8490.0 | 820.0 | 1580.0  |           83
 2019-03-22  |   55464.0 | 8561.0 | 820.0 | 1559.0  |           83
 2019-03-23  |   55384.0 | 8482.0 | 800.0 | 1139.0  |           82
 2019-03-24  |   55295.0 | 8594.0 | 841.0 | 1382.0  |           78
 2019-03-25  |   42069.0 | 6365.0 | 606.0 | 1509.0  |           62
 2019-03-26  |   49724.0 | 7629.0 | 724.0 | 1553.0  |           44
 2019-03-27  |   55111.0 | 8524.0 | 804.0 | 1524.0  |           94
 2019-03-28  |   55030.0 | 8439.0 | 822.0 | 1554.0  |           73
 2019-03-29  |   55281.0 | 8601.0 | 854.0 | 1580.0  |           73
 2019-03-30  |   55162.0 | 8538.0 | 846.0 | 1534.0  |           79
 2019-03-31  |   55437.0 | 8486.0 | 807.0 | 1649.0  |           68
 (31 rows)

Recupero di un elenco di visitatori organizzati per numero di visualizzazioni di pagina.

Nell'esempio seguente viene creato un rapporto in cui sono elencati gli ID degli utenti che hanno visualizzato più pagine.

SELECT 
endUserIds._experience.aaid.id, 
SUM(web.webPageDetails.pageviews.value) as pageViews 
FROM your_analytics_table
GROUP BY endUserIds._experience.aaid.id 
ORDER BY pageViews DESC
LIMIT 10;
               id                  | pageViews
-----------------------------------+-----------
 457C3510571E5930-69AA721C4CBF9339 |     706.0
 776F85658792C017-6491FE6570382A01 |     700.0
 6BEC9C6AB52E779F-28F5B023113F2C85 |     654.0
 1C0CCFB2DC63611E-6E4A4D4142AEB613 |     642.0
 112EE9A6F3BE29D1-514A6C355A2C9EF6 |     629.0
 CCC75A0E6AC7F2FA-11D58515D370F626 |     624.0
 749F850A44153120-3710C53FA2162349 |     614.0
 2B668C6DDDAF0C505-92EDCC072F7CDDA |     587.0
 7EB7257335935320-101921AF45111FE6 |     586.0
 5F4759CA80DCA9C9-2C0DA93D80D9DBFA |     586.0
(10 rows)

Riproduzione delle sessioni di un visitatore

L'esempio seguente elenca le ultime 100 pagine visualizzate da un utente specificato.

SELECT 
timestamp, 
web.webReferrer.type as referrerType, 
web.webReferrer.URL as referrer, 
web.webPageDetails.name as pageName, 
_experience.analytics.event1to100.event1.value as A, 
_experience.analytics.event1to100.event2.value as B, 
_experience.analytics.event1to100.event3.value as C, 
web.webPageDetails.pageviews.value as pageViews
FROM your_analytics_table 
WHERE endUserIds._experience.aaid.id = '457C3510571E5930-69AA721C4CBF9339' 
ORDER BY timestamp 
LIMIT 100;
      timestamp       |  referrerType  |                            referrer                                |                 pageName            |  A  |  B  |  C  | pageViews
----------------------+----------------+--------------------------------------------------------------------+-------------------------------------+-----+-----+-----+--------------
2019-11-08 17:15:28.0 | typed_bookmark |                                                                    |                                     |     |     |     |
2019-11-08 17:53:05.0 | social         | http://www.reddit.com                                              | Home                                |     |     |     |          1.0
2019-11-08 17:53:45.0 | typed_bookmark |                                                                    | Kids                                |     |     |     |          1.0
2019-11-08 19:22:34.0 | typed_bookmark |                                                                    |                                     |     |     |     |          
2019-11-08 20:01:12.0 | search_engine  | http://www.google.com/search?ie=UTF-8&q=laundry parkas&cid=sem:115 | Home                                |     |     |     |          1.0 
2019-11-08 20:01:57.0 | typed_bookmark |                                                                    | Kids                                |     |     |     |          1.0
2019-11-08 20:03:36.0 | typed_bookmark |                                                                    | Search Results                      | 1.0 |     |     |          1.0
2019-11-08 20:04:30.0 | typed_bookmark |                                                                    | Product Details: Pemmican Power Bar |     |     |     |          1.0
2019-11-08 20:05:27.0 | typed_bookmark |                                                                    | Shopping Cart: Cart Details         |     |     |     |          1.0
2019-11-08 20:06:07.0 | typed_bookmark |                                                                    | Shopping Cart: Shipping Information |     |     |     |          1.0
2019-11-08 20:07:02.0 | typed_bookmark |                                                                    | Shopping Cart: Billing Information  |     |     | 1.0 |          1.0
2019-11-08 20:07:52.0 | typed_bookmark |                                                                    | Shopping Cart: Order Review         |     |     |     |          1.0
2019-11-08 20:08:45.0 | typed_bookmark |                                                                    | Order Confirmation                  |     |     |     |          1.0
2019-11-08 20:09:24.0 | typed_bookmark |                                                                    | Home                                |     |     |     |          1.0
2019-11-08 20:10:03.0 | typed_bookmark |                                                                    | Editorial Page: Camping Essentials  |     |     |     |          1.0
2019-11-08 20:11:01.0 | typed_bookmark |                                                                    | Account Registration|Form           |     |     |     |          1.0
2019-11-08 20:11:38.0 | typed_bookmark |                                                                    | Seasonal Sale                       |     |     |     |          1.0
2019-11-08 20:12:10.0 | typed_bookmark |                                                                    | Blog: Iris Sagan                    |     |     |     |          1.0
2019-11-08 20:13:09.0 | typed_bookmark |                                                                    | Product Details: UltraTech Socks    |     |     |     |          1.0
2019-11-08 20:14:05.0 | typed_bookmark |                                                                    | Seasonal Sale                       |     |     |     |          1.0

Visualizzazione di un rapporto rollup di un visitatore

L'esempio seguente mostra un rapporto aggregato di vari valori di analisi per un utente specificato.

SELECT 
endUserIds._experience.aaid.id, 
SUM(web.webPageDetails.pageviews.value) as pageViews, 
SUM(_experience.analytics.event1to100.event1.value) as A, 
SUM(_experience.analytics.event1to100.event2.value) as B, 
SUM(_experience.analytics.event1to100.event3.value) as C,
SUM(
    CASE 
    WHEN _experience.analytics.customDimensions.evars.evar1 = 'parkas' 
    THEN 1 
    ELSE 0 
    END) as viewedParkas
FROM your_analytics_table 
WHERE endUserIds._experience.aaid.id = '457C3510571E5930-69AA721C4CBF9339' 
GROUP BY endUserIds._experience.aaid.id
ORDER BY pageViews DESC;
               id                 | pageViews |   A   |   B   |   C   | viewedParkas
----------------------------------+-----------+-------+-------+-------+--------------
457C3510571E5930-69AA721C4CBF9339 |     706.0 | 83.0  |  7.0  | 38.0  |          22

Passaggi successivi

Per ulteriori informazioni sulle query di esempio che utilizzano funzioni definite dal Adobe (ADF), consultare la guida Funzioni definite dal Adobe. Per informazioni generali sull'esecuzione della query, leggere la guida sull'esecuzione della query in Query Service.

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