Variaciones de datos previstas entre el Adobe Target y Adobe Analytics al utilizar y no utilizar A4T

Información sobre variaciones de datos previstas entre Target y Adobe Analytics al usar y no usar Analytics como Fuente de informes (A4T). A4T reduce considerablemente la variación de datos.

Variaciones de datos previstas al no usar A4T

Con A4T, la creación de informes con Analytics y con Target usa datos de Analytics exclusivamente, por lo que no hay variación entre las soluciones en los informes de actividad de Target. Sin embargo, en algunas circunstancias, los clientes comparan los datos de Target con los datos de Analytics fuera del ámbito de la integración con A4T y, por lo tanto, experimentan los problemas de variación que se describen a continuación.

Estos son algunos escenarios en los que puede experimentar variaciones de datos esperadas:

  • A4T permite que se produzca una visita de Target (parte superior de la página), pero no se produce ninguna visita de Analytics (final de página). Por ejemplo, supongamos que un visitante carga la página, pero cierra el explorador antes de activar la llamada de Analytics. En estos casos, A4T excluye la visita de Target de los datos. Al permitir que las visitas de Target (de nuevo, parte superior de la página) cuenten como visitas de Analytics en ausencia de una llamada real de Analytics, se crean incoherencias con el conjunto de datos en Analytics (inflación de visitantes, etc.).

    Si se configura una prueba de redireccionamiento en Target para dividir el tráfico 50/50 (o 25/25/25/25, etc.), es posible que el comportamiento del usuario no se divida de forma equitativa. Si ve una división desigual, simplemente significa que un grupo de usuarios falló en ejecutar una llamada de Analytics en la página de aterrizaje más que los demás grupos. Este error al ejecutar la llamada de Analytics para un grupo provocó que se excluyera la visita de Target para ese usuario, lo que crea uniformidad.

    Adobe espera abordar este problema en el futuro, mientras los equipos de Adobe trabajan para A4T en Adobe Experience Platform. Los equipos de Adobe están determinando cómo gestionar estos diferentes eventos que se producen en momentos diferentes de la página.

    NOTA

    Hay un problema conocido que provoca que un número limitado de clientes que utilizan redireccionamientos con A4T vean un porcentaje más alto de tasas de visitas no vinculadas. Consulte Problemas conocidos y problemas resueltos.

Variaciones de datos previstas al no usar A4T

Es normal encontrar unas variaciones de entre el 15 y el 20%, incluso en conjuntos de datos similares. Los sistemas que realizan recuentos de manera distinta pueden arrojar unas variaciones de datos mucho mayores, de incluso entre el 35 y el 50%. A veces, las variaciones pueden ser aún mayores.

Aunque los datos reales pueden variar de forma muy considerable, las tendencias suelen ser coherentes. Siempre y cuando las diferencias y tendencias sean coherentes, los datos seguirán conservando su valor y utilidad. Si no lo son, puede ser indicativo de que hay algo mal configurado, en cuyo caso deberá ponerse en contacto con el representante de cuentas para obtener ayuda.

Analytics emplea un sistema basado en visitas y transacciones, mientras que usa métricas basadas en visitantes. Target Siempre que un visitante abre una página, se considera una visita en Analytics, pero Target no cuenta la visita hasta que se reúnen las condiciones establecidas para la actividad.

Los informes de Target muestran el rendimiento en función del mbox de conversión que se seleccionó al definir la actividad. Sin embargo, estos datos de mbox de conversión no se envían a Analytics, que tiene sus propias variables de conversión definidas según la implementación de etiquetado Analytics . Cuando se esperan datos idénticos (por ejemplo, si el pedido de un minorista confirma que la página contiene un mbox de conversión y un evento de compra Analytics), los datos pueden variar según la colocación de estas etiquetas. En general, las tendencias en los informes de los dos productos son similares.

Las variaciones de datos previstas pueden estar originadas por variaciones de índole tanto técnica como empresarial.

Ejemplos de variaciones técnicas

A continuación se indican las situaciones que pueden desembocar en variaciones de datos debido a diferencias técnicas:

  • TargetLos visitantes de deben permitir las cookies y JavaScript
  • Las cookies de origen y de terceros se procesan de modo distinto, con lo cual los datos procedentes de ambos tipos de cookies no coinciden
  • Ubicación relativa de las etiquetas en las páginas y la “fuga” provocada por los visitantes que abandonan la página antes de que se cargue completamente
  • Consideraciones de zona horaria
  • Diferencias en las que se pueden contar dispositivos

Ejemplos de variaciones empresariales.

A continuación se indican las situaciones que pueden desembocar en variaciones de datos debido a diferencias empresariales:

  • Diferencias entre las métricas de visitante y visita
  • Centrarse en las actividades excluye a algunos visitantes.
  • Un único mbox en varias páginas, que cuenta los visitantes de cada una de esas páginas
  • Las prioridades de actividad pueden incluir a algunos visitantes y excluir a otros en una página
  • Los visitantes que se han convertido una vez pueden volver a incluirse en el recuento cuando entran de nuevo en la actividad
  • Analytics cuenta todas las conversiones de todas las visitas y visitantes, mientras que Target cuenta las conversiones de las visitas y visitantes que se incluyen en la actividad.

En esta página