13.5使用Customer Journey Analytics进行可视化

目标

  • 了解Analysis WorkspaceUI
  • 了解让Analysis Workspace与众不同的功能。
  • 学习如何在CJA中使用Analysis Workspace

上下文

在本练习中,您将使用CJA中的Analysis Workspace分析产品视图、产品漏斗、客户流失等。

我们将介绍在模块7 -查询服务中完成的一些查询,这样您就可以看到运行相同查询和更多是多么简单,而无需使用SQL并且只依赖Analysis Workspace的拖放理念。

让我们使用您在练习13.4 -Analysis Workspace的数据准备中创建的项目,请转至https://analytics.adobe.com

演示

打开项目ldap - Omnichannel Analysis

打开项目并选择“视图”ldap - Omnichannel Analysis后,您便可以开始生成第一个可视化效果。

演示

我们每天有多少产品视图

首先,我们需要选择正确的日期来分析数据。 转到画布右侧的日历下拉菜单。 单击它并选择适用的日期范围。

演示

在左侧菜单(组件区域)中,找到“计算度量​产品视图”。 选择它,然后将其拖放到自由格式表右上角的画布中。

演示

将自动添加维​Day​以创建您的第一个表。 现在,您可以立即看到您的问题得到解答。

演示

接下来,右键单击度量摘要。

演示

单击​可视化,然后选择​​作为可视化。

演示

您将按小时看到产品视图。

演示

单击可视化中的​设置​可以将时间范围更改为每天。

演示

单击​Line​至​管理数据源​旁边的点。

演示

接下来,单击​锁定选择​并选择​选定项目​以锁定此可视化,以便始终显示产品视图的时间轴。

演示

查看的5大产品

查看的5大产品有哪些?

请记住时不时保存项目。

操作系统 短剪辑
Windows Control + S
Mac Command + S

让我们开始查找查看的前5个产品。 在左侧菜单中,找到​产品名称 -Dimension。

演示

现在,拖放​产品名称​以替换​Day​维:

这就是

演示

接下来,尝试按品牌名称细分其中一个产品。 搜索​brandName​并将其拖动到第一个产品名称下。

演示

然后,使用用户代理进行细分。 搜索​用户代理​并将其拖动到品牌名称下。

演示

然后您将看到:

演示

最后,您可以添加更多可视化。 在左侧的可视化视图中,搜索Donut。 将Donut拖放到画布上的​Line​可视化下。 它将自动显示所有​产品名称

演示

接下来,在表中,从我们在​Google Pixel XL 32GB黑色智能手机>花旗信号​下进行的细分中选择前5行​用户代理。 选择3行时,按住​CTRL​按钮(在Windows上)或​Command​按钮(在Mac上)。

演示

您将看到甜圈图表发生更改:

演示

您甚至可以调整设计,使​线​图形和​圆环​图形都变小一些,以便它们能够相互配合:

演示

单击​Donut​旁边的点以​管理数据源

演示

接下来,单击​锁定选择​锁定此可视化,以便始终显示产品视图的时间轴。

演示

请通过以下链接进一步了解使用Analysis Workspace的可视化功能:

产品交互漏斗,从查看到购买

有很多方法可以解决这个问题。 其中一种是使用产品交互类型并将其用于自由形式表。 另一种方法是使用​流失可视化。 让我们使用最后一个,我们希望同时进行可视化和分析。

单击此处,关闭当前面板:

演示

现在,单击​+添加空白面板​添加新的空白面板。

演示

单击可视化​流失

演示

选择与上一个练习相同的日期范围。

演示

你们会看到这个。

演示

在左侧的组件下找到维​事件类型:

演示

单击箭头以打开维:

演示

您将看到所有可用的产品交互类型。 选择项目​commerce.productViews​并将其拖放到​流失可视化​内的​添加触点​字段中。

演示

演示

使用​commerce.productListAdds​和​commerce.purchases​执行相同操作,并将它们放到​流失可视化​内的​添加触点​字段中。 然后您将拥有:

演示

您的可视化现在将如下所示:

演示

你可以做很多事。 一些示例:随着时间的推移进行比较,逐个设备比较每个步骤,或按忠诚度进行比较。 但是,如果我们想分析一些有趣的事情,如为什么客户在将商品添加到购物车后不购买商品,我们可以使用CJA中的最佳工具:单击鼠标右键。

右键单击触点​commerce.productListAdds。 然后单击此触点​细分流失

演示

将创建一个新的自由格式表,以分析用户未购买时所做的操作。

演示

在新的自由格式表中,通过​页面名称​更改​事件类型,以查看他们正在进行的页面,而不是购买确认页面。

演示

访问“取消服务”页面之前,人们在网站上做什么?

同样,有多种方法可执行此分析。 但是,我们使用流分析来开始发现部分。

单击此处关闭当前面板:

演示

现在,单击​+添加空白面板​添加新的空白面板。

演示

单击可视化​

演示

然后您将看到:

演示

选择与上一个练习相同的日期范围。

演示

在左侧的组件下找到维度​页面名称:

演示

单击箭头以打开维:

演示

您将找到已查看的所有页面。 查找页面名称:取消服务

演示

将​取消服务​拖放到中间字段的流可视化中:

演示

然后您将看到:

演示

现在,让我们分析访问网站上的​取消服务​页面的客户是否也称为呼叫中心,以及结果是什么。

在维下,返回并找到​调用交互类型

演示

拖放​调用交互类型​以替换​流可视化​右侧的第一个交互。 您现在可以看到访问​取消服务​页面后呼叫呼叫中心的客户。

演示

接下来,在维度下搜索​呼叫感受。 拖放它可替换​流可视化​右侧的第一个交互。

演示

然后您将看到:

演示

正如您所看到的,我们使用流可视化运行全渠道分析。 多亏我们发现,一些想取消服务的顾客,在打电话到呼叫中心后,似乎有正面的感觉。 我们有没有可能通过升职改变他们的想法?

具有积极呼叫中心联系人的客户如何根据主KPI执行操作?

让我们首先对数据进行细分,以便仅获取具有​​调用的用户。 在CJA中,区段称为过滤器。 转到组件区域(左侧)中的过滤器,然后单击​+

演示

在过滤器生成器中,为过滤器指定名称

名称 描述
呼叫感受——积极 呼叫感受——积极

演示

在组件(在Filter Builder中)下,找到​“调用感受”并将其拖放到Filter Builder定义中。

演示

现在,选择​​作为筛选器的值。

演示

将范围更改为​Person​级别。

演示

要完成,只需单击​保存

演示

你会回来的。 如果尚未完成,请关闭上一个面板。

演示

现在,单击​+添加空白面板​添加新的空白面板。

演示

选择与上一个练习相同的日期范围。

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单击​自由形式表

演示

现在,拖放您刚刚创建的筛选器。

演示

是时候添加一些指标了。 开始具有​产品视图。 拖放到自由形式表中。 您还可以删除​事件​度量。

演示

使用​People添加到Cart​和​Purchases​执行此操作。 你会得到这样一张桌子。

演示

由于第一次流动分析,我想到了一个新问题。 因此,我们决定创建此表,并根据细分检查一些KPI以回答该问题。 正如您所看到的,洞察时间比使用SQL或其他BI解决方案要快得多。

归因

CJA中的归因使商业用户能够了解客户旅程中的每次接触。 Attribution展示客户如何从一个接触点移动到另一个接触点,品牌如何使用它来了解广告(网站上的横幅)、内容、产品等对客户旅程的影响。

通过Adobe Experience Platform提供的全渠道数据,我们现在可以跨线上和线下渠道提供归因洞察,以了解例如,客户通过线下商店访问对产品产生兴趣,客户致电呼叫中心获取信息,并且销售是在网站上完成的。

Customer Journey Analytics归因是与其他BI解决方案相比的关键区别点之一。 让我们看看它的工作方式。

我们几乎可以在任何度量中定义归因逻辑(People​或​Sessions​等除外)。 您甚至可以将其与计算的指标结合使用。

打开您创建的计算度量,该度量称为​购买。 在按​事件​筛选的​事件类型​度量上,单击设置。

演示

默认归因模型为​上次触摸。 选中​使用非默认归因模型​的复选框。

演示

选中​使用非默认归因模型​的复选框后,您将看到以下弹出窗口:

演示

在此可更改模型和回顾窗口。

现在您将看到所有可用的归因模型。 要了解归因模型之间的差异,请阅读以下内容:Adobe Analytics归因

如前所述,您甚至可以更改报告回顾窗口。 根据模型,您将有不同的选项。

演示

选择并单击​应用

演示

同类群组分析

同期群表​允许您了解特定时间段内用户细分的行为方式。 借助CJA,可轻松实现这一复杂的查询。 通过同期群分析,您现在可以了解关键KPI,如​MAU(每月活动用户)或​WAU(每周活动用户)。

演示

使用Adobe Experience Platform提供的全渠道数据,现在可以回答以下问题:

  • 有多少人在线购买,之后又回来网上购买? 他们要多久才能回来?
  • 在与我们的呼叫中心互动后,人们的保留是什么? 他们多少会回来吗?
  • 自Alexa应用推出以来,我们的客户如何与各种可用的交互渠道(数字、销售点等)进行交互?

示例:

演示

Customer Journey Analytics和Analysis Workspace

正如您在本实验中所了解的,Analysis Workspace将来自所有渠道的数据拼凑在一起,分析整个客户旅程。 另外,请记住,您可以将数据导入未拼接到旅程的同一工作区。
将不连贯的数据引入分析中,为旅程提供情境,这真的很有用。 一些示例包括NPS数据、调查、Facebook广告事件或离线交互(未识别)。

下一步:摘要和优势

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