Verwachte gegevensvariaties tussen Adobe Target en Adobe Analytics bij gebruik en niet bij gebruik van A4T

Informatie over verwachte gegevensvariaties tussen Target en Adobe Analytics wanneer gebruiken en niet het gebruiken van Analytics als Rapporterende Bron (A4T). A4T verlaagt de gegevensvariantie aanzienlijk.

Verwachte gegevensvariantie bij gebruik van A4T expected-using-a4t

Met A4T, zowel gebruiken de Analytics als het Doel het melden van activiteiten de gegevens van de Analyse uitsluitend, zodat is er weinig verschil tussen de oplossingen in de activiteitenverslagen van het Doel. In sommige omstandigheden vergelijken klanten de gegevens van Target echter met de gegevens van Analytics buiten het bereik van de integratie A4T en ervaren ze dus de hieronder beschreven variantiekwesties.

Hier volgen enkele scenario's waarin u de verwachte gegevensvariatie kunt ervaren:

  • A4T maakt het mogelijk dat een doelhit (boven aan pagina) optreedt, maar er vindt geen treffer voor Analytics (onder aan pagina) plaats. Stel dat een bezoeker de pagina laadt, maar de browser sluit voordat de analytische aanroep wordt geactiveerd. In deze gevallen sluit A4T de Target hit uit van de gegevens. Als u toestaat dat Target-hits (ook boven aan de pagina) worden geteld als analyseresultaten wanneer er geen daadwerkelijke analytische aanroep is, ontstaan er inconsistenties met de gegevensset in Analytics (bezoekersinflatie, enzovoort).

    Als een omleidingstest in Doel wordt opgezet om verkeer 50/50 (of 25/25/25, etc.) te verdelen, zou het gebruikersgedrag niet gelijkmatig kunnen worden verdeeld. Als u een ongelijkmatige splitsing ziet, betekent dit simpelweg dat één groep gebruikers er niet in is geslaagd een analytische aanroep op de bestemmingspagina uit te voeren meer dan de andere groepen wel hebben gedaan. Als de analytische aanroep voor één groep niet werd uitgevoerd, werd de Target-hit voor die gebruiker uitgesloten, waardoor de ongelijkheid ontstond.

    Adobe hoopt dit probleem in de toekomst aan te pakken terwijl Adobe-teams werken aan A4T op de Adobe Experience Platform. De teams van Adobe bepalen hoe te om deze verschillende gebeurtenissen te behandelen die op verschillende tijden op de pagina voorkomen.

Verwachte gegevensvariantie wanneer niet gebruiken A4T expected-not-using-a4t

Variaties van 15-20% zijn normaal, zelfs bij vergelijkbare gegevenssets. Systemen die verschillend tellen kunnen resulteren in veel hogere gegevensvariaties, tot wel 35-50%. Soms kunnen variaties zelfs hoger zijn.

Hoewel de werkelijke gegevens aanzienlijk kunnen variëren, zijn trends doorgaans consistent. Zolang de verschillen en trends consistent blijven, blijven de gegevens waardevol en nuttig. Als de verschillen en trends inconsistent zijn, kan dat betekenen dat er iets verkeerd wordt opgezet. Neem in dit geval contact op met uw accountvertegenwoordiger voor hulp.

Analytics gebruikt een systeem dat is gebaseerd op bezoeken en transacties, maar Target gebruikt op bezoekers gebaseerde meetgegevens. Wanneer een bezoeker een pagina opent, telt deze als een bezoek in Analytics, maar Target telt het bezoek niet mee totdat aan de voorwaarden van de activiteit is voldaan.

Rapporten in Target Geef de prestaties weer op basis van het geselecteerde conversiekader bij het definiëren van de activiteit. Deze gegevens van het conversiemabox worden echter niet verzonden naar Analytics, dat zijn eigen omzettingsvariabelen heeft zoals die door uw Analytics tagging-implementatie. Waar u identieke gegevens verwacht (bijvoorbeeld als de bestelling van een detailhandelaar bevestigt dat de pagina zowel een conversiembox als een Analytics aankoopgebeurtenis), kunnen de gegevens verschillen als gevolg van de plaatsing van deze labels. Over het algemeen zijn de trends in de verslagen van beide producten vergelijkbaar.

De verwachte gegevensvariaties kunnen door zowel technische als bedrijfsvariaties worden veroorzaakt.

Voorbeelden van technische variaties section_C3B50ED2E2F9416FAC91437CF1A87369

Het volgende kan gegevensvariaties veroorzaken op basis van technische verschillen:

  • Target bezoekers moeten cookies en JavaScript toestaan
  • cookies van de eerste en derde partij worden op verschillende wijze verwerkt; als gevolg hiervan komen de gegevens van deze cookietypen niet overeen
  • Relatieve locatie van tags op pagina's en 'lekkage' veroorzaakt door bezoekers die de pagina verlaten voordat deze volledig wordt geladen
  • Overwegingen voor tijdzones
  • Verschillen in de meeteenheden

Voorbeelden van bedrijfsvariaties section_2E1EB5E15BB64A1A80E4CDB1A5062AEE

Het volgende kan gegevensvariaties veroorzaken die op bedrijfsverschillen worden gebaseerd:

  • Verschillen tussen meetgegevens bezoekers en bezoekers
  • Bij gerichte activiteiten zijn sommige bezoekers uitgesloten
  • Eén enkel vak op meerdere pagina's, waarbij bezoekers op elk van deze pagina's worden geteld
  • Activiteitsprioriteiten kunnen sommige bezoekers bevatten en andere op een pagina uitsluiten
  • Bezoekers die eenmaal zijn geconverteerd, kunnen opnieuw worden geteld wanneer ze de activiteit opnieuw betreden
  • Analytics telt alle omzettingen voor alle bezoeken en bezoekers , maar Target tellingen uitsluitend conversies voor bezoeken en bezoekers die deel uitmaken van de activiteit
recommendation-more-help
3d9ad939-5908-4b30-aac1-a4ad253cd654