Uso de Customer Journey Analytics

Journey Optimizer integración con Customer Journey Analytics proporciona una vista holística de todos sus recorridos con distribución automatizada de informes y visualizaciones personalizadas de los datos.

Después de crear el recorrido en Journey Optimizer, puede importar los datos de cliente a Customer Journey Analytics para iniciar informes y comprender el impacto de cada interacción que un cliente tiene con sus recorridos.

➡️ Customer Journey Analytics de Discover

Antes de usar Customer Journey Analytics para sus recorridos, primero debe configurar esta integración:

  1. Crear una conexión en Customer Journey Analytics con la variable Conjunto de datos desea enviar a Adobe Experience Platform.

    Lo siguiente Journey Optimizer se puede configurar:

  2. Creación de una vista de datos para configurar las dimensiones y métricas que desee usar en el informe.

    Puede crear métricas específicas de Journey Optimizer para reflejar mejor los datos de sus recorridos. Más información

Uso Journey Optimizer con Customer Journey Analytics puede provocar algunas discrepancias en los datos de los informes debido a:

  • Ambas Journey Optimizer y Customer Journey Analytics sincronice datos de Azure Data Lake Storage (ADLS) para crear informes.

    El tiempo de procesamiento de los datos entrantes puede ser ligeramente diferente entre los productos. Debido a esto, es posible que los datos no coincidan al mostrar informes desde una fecha determinada hasta el día actual. Para reducir las discrepancias, utilice intervalos de fechas que excluyan el día actual.

  • En Journey Optimizer informes, la métrica Enviado también incluye la métrica Reintento.

    Reintentos no se incluirá en Enviado métrica en Customer Journey Analytics. Esto causará que Customer Journey Analytics Enviado métricas que muestran valores inferiores a Journey Optimizer. Sin embargo, los datos de reintentos se convierten en Mensajes enviados correctamente o Devoluciones métrica.
    Para reducir las discrepancias, utilice intervalos de fechas desde hace una semana o incluso después.

  • Los informes se proporcionan desde una fuente de datos diferente.

    Esto podría provocar entre un 1 y un 2 % de discrepancias de datos entre productos.

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