Crear un informe de tendencias de eventos

Este documento proporciona un ejemplo del SQL requerido para crear un informe de tendencias de eventos por día en un intervalo de fechas específico. Con el servicio de consulta de Adobe Experience Platform, puede escribir consultas que utilicen Experience Events para capturar una variedad de casos de uso. Los eventos de experiencia están representados por la clase ExperienceEvent del Modelo de datos de experiencia (XDM), que captura una instantánea inmutable y no agregada del sistema cuando un usuario interactúa con un sitio web o servicio. Los eventos de experiencia pueden incluso utilizarse para el análisis del dominio de tiempo. Consulte la sección pasos siguientes para más casos de uso que impliquen Experience Events para generar informes de visitantes.

Los informes le proporcionan acceso a los datos de su plataforma para beneficiarse de las perspectivas empresariales estratégicas de su organización. Con estos informes, puede examinar los datos de su plataforma de diversas maneras, mostrar métricas clave en formatos fáciles de entender y compartir las perspectivas resultantes.

Más información sobre XDM y Experience Events se encuentra en la variable XDM System información general. Combinando el servicio de consulta con Experience Events, puede realizar un seguimiento eficaz de las tendencias de comportamiento entre los usuarios. El siguiente documento proporciona ejemplos de consultas que involucran Experience Events.

Objetivos

En el siguiente ejemplo se crea un informe de tendencias de eventos en un intervalo de fechas especificado, agrupado por fecha. En concreto, este ejemplo SQL resume varios valores de análisis como A, By Cy, a continuación, resume el número de veces que se han visto parkas durante el período de un mes.

La columna de marca de tiempo que se encuentra en Experience Event los conjuntos de datos están en formato UTC. El ejemplo utiliza la variable from_utc_timestamp() para transformar la marca de tiempo de UTC a EDT y, a continuación, utiliza la función date_format() para aislar la fecha del resto de la marca de tiempo.

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;

Los resultados de esta consulta se pueden ver a continuación.

     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)

Pasos siguientes

Al leer este documento, tiene una mejor comprensión de cómo utilizar el servicio de consulta con Experience Events para realizar un seguimiento eficaz de las tendencias de comportamiento entre los usuarios.

Para obtener más información sobre otros casos de uso basados en visitantes que utilizan Experience Events, lea los siguientes documentos:

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