Configuración de columna

Configuración de columna le permite configurar el formato de columna, aunque algunas opciones de formato pueden ser condicionales.

Vea un vídeo de demostración de esta funcionalidad.
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Este vídeo muestra la funcionalidad mediante Adobe Analytics. Sin embargo, la funcionalidad también está disponible en Customer Journey Analytics. Tenga en cuenta las siguientes diferencias terminológicas.

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Para obtener acceso a Configuración de columna, seleccione Configuración de columna en el encabezado de la columna.

Configuración de columna

Puede editar la configuración de varias columnas a la vez. Seleccione varias columnas y seleccione Setting en cualquiera de las columnas seleccionadas. Cualquier cambio que realice se aplicará a todas las columnas que tengan celdas seleccionadas.

Opción
Descripción
Mostrar total
Mostrar una suma de la columna del lado del cliente. Este total no anula la duplicación de métricas como sesiones o personas.
Mostrar total general
Mostrar una suma de la columna del lado del servidor. El total general anula la duplicación de métricas como sesiones o personas.
Mostrar minigráfico
Mostrar un gráfico de líneas en el encabezado de la columna.
Número
Determine si una celda muestra u oculta el valor numérico de la métrica. Por ejemplo, si la métrica es Visualizaciones de la página, el valor numérico es el número de visualizaciones de la página para el elemento de fila.
Porcentaje
Determine si una celda muestra u oculta el valor porcentual de la métrica. Por ejemplo, si la métrica es Vistas de página, el valor porcentual es el número de vistas de página para el elemento de fila, dividido por el total de vistas de página para la columna. Nota: Es posible garantizar que los porcentajes superiores al 100 % sean precisos. El límite superior puede moverse al 1000 % para evitar que el ancho de las columnas sea demasiado grande.
Mostrar anomalías
Determine si la detección de anomalías se ejecuta en los valores de esta columna.
Mostrar previsión
Determine si los valores de previsión se muestran en esta columna.
Justificar el texto del encabezado
Ajuste el texto del encabezado en las tablas improvisadas para que los encabezados sean más legibles y las tablas se puedan compartir con mayor facilidad. El ajuste es útil para el procesamiento de PDF y para las métricas con nombres largos. Está activada de forma predeterminada.
La interpretación de cero no tiene valor
Determine, para las celdas con un valor 0, si desea mostrar un 0 o una celda en blanco. Esta interpretación es útil cuando se ven los datos de cada día de un mes y algunos días están en el futuro. En lugar de mostrar 0 para las fechas futuras, se muestran celdas en blanco. Los gráficos también respetan esta configuración (es decir, los gráficos no muestran una línea o barra con valores 0).
Contexto
Determine si una celda muestra u oculta todo el formato de la celda, incluidos el gráfico de barras y el formato condicional.
Gráfico de barras
Muestra un gráfico de barras horizontal que representa el valor de la celda en relación con el total de la columna.
Formato condicional
Utilice un formato condicional. Consulte la sección a continuación.
Vista previa de celdas de tabla
Vista previa de cómo aparece cada celda con las opciones de formato seleccionadas actualmente aplicadas.
Uso de modelos de atribución no predeterminados
Utilice un modelo de atribución no predeterminado. Consulte la sección a continuación.

Formato condicional conditional-formatting

El formato condicional aplica formato que puede definir a los límites superior, medio e inferior. La aplicación de formato condicional en tablas improvisadas también está habilitada automáticamente en los desgloses, a menos que los límites Personalizados estén seleccionados.

Formato condicional

Opciones de formato condicional
Descripción
límites porcentuales de uso
Cambie el rango de límite en función de los porcentajes, no en función de los valores absolutos. El rango de límite de porcentaje funciona para métricas que solo están basadas en porcentajes (como la Tasa de salida hacia otro sitio) y para métricas que tienen un recuento y un porcentaje (como las Vistas de la página).
Generado automáticamente
Calcule automáticamente los límites superior/medio/inferior en función de los datos. El límite superior es el valor máximo de esta columna. El límite inferior es el valor más bajo y el punto medio es la media entre los límites superior e inferior.
Personalizado
Asigne manualmente límite superior, punto medio y límite inferior. Los límites proporcionan la flexibilidad para determinar si el valor de una columna es bueno, medio o malo.
Paleta de formato condicional
Aplique un conjunto de colores preconfigurado a las celdas. En función de cuál de los cuatro esquemas de color disponibles seleccione, se asignan distintos colores a valores altos, valores medios y valores bajos.
Sustituir una dimensión en la tabla restablece los límites de formato condicional. Cuando se sustituye una métrica se vuelven a calcular los límites de dicha columna (donde las métricas se encuentran en el eje X y las dimensiones se encuentran en el eje Y).

Uso de modelos de atribución no predeterminados use-non-default-attribution-model

Puede anular el modelo de atribución predeterminado configurado en Vistas de datos.

NOTE
Tenga en cuenta lo siguiente al actualizar la atribución de un componente a un modelo de atribución no predeterminado:
  • Al usar el componente en un informe con una sola dimensión: La atribución del componente ignora el modelo de asignación cuando se usa un modelo de atribución no predeterminado.

  • Al usar el componente en un informe con varias dimensiones: La atribución del componente retiene el modelo de asignación cuando se usa un modelo de atribución no predeterminado.

Solo hay varias dimensiones disponibles cuando se exportan datos a la nube.
Para obtener más información acerca de la asignación, vea Configuración del componente de persistencia.

Para utilizar un modelo de atribución no predeterminado para una métrica en una Analysis Workspace:

  1. Seleccione Usar modelo de atribución no predeterminado. Cuando ya esté seleccionado, use Editar para editar el modelo de atribución. O bien, anule la selección para volver al modelo de atribución predeterminado.

    Las opciones de Configuración de columna que resaltan la opción Configuración de datos: utilice un modo de atribución no predeterminado.

  2. En Modelo de atribución de columna, seleccione un Modelo y una ventana retrospectiva. La ventana retrospectiva determina la ventana de atribución de datos que se aplica a cada conversión.

    Las opciones del modelo de atribución de columnas que muestran Lineal seleccionado.

Modelos de atribución

Un modelo de atribución determina qué elementos de dimensión obtienen crédito por una métrica cuando se ven varios valores dentro de la ventana retrospectiva de una métrica. Los modelos de atribución solo se aplican cuando hay varios elementos de dimensión establecidos dentro de la ventana retrospectiva. Si solo se establece un elemento de dimensión, ese elemento de dimensión obtiene un 100% de crédito, independientemente del modelo de atribución utilizado.

Icono
Modelo de atribución
Definición
Último contacto
Último contacto
Otorga un 100% de crédito al punto de contacto que se produce más recientemente antes de la conversión. Este modelo de atribución suele ser el valor predeterminado para cualquier métrica en la que no se especifique lo contrario en un modelo de atribución. Las organizaciones suelen utilizar este modelo en el que el tiempo de conversión es relativamente corto, como con el análisis de palabras clave de búsqueda interna.
Primer contacto
Primer contacto
Otorga un 100% de crédito al punto de contacto que se ve por primera vez dentro de la ventana retrospectiva de atribución. Las organizaciones suelen utilizar este modelo para comprender la imagen de marca o la adquisición de clientes.
Lineal
Lineal
Otorga el mismo crédito a cada punto de contacto que se visualice y que conduzca a una conversión. Resulta útil cuando los ciclos de conversión son más largos o requieren una participación del cliente más frecuente. Las organizaciones suelen utilizar este modelo de atribución para medir la efectividad de las notificaciones de aplicaciones móviles o con productos por suscripción.
Participación
Participación
Otorga un 100% de crédito a todos los puntos de contacto únicos. Dado que cada punto de contacto recibe un 100 % de crédito, los datos de métricas suelen sumar más del 100 %. Si un elemento de dimensión aparece varias veces separadas y conduce a una conversión, los valores se deduplican al 100%. Este modelo de atribución es ideal en situaciones en las que desea comprender a qué puntos de contacto se exponen más los clientes. Los medios suelen utilizar este modelo para calcular la velocidad de contenido. Las organizaciones comerciales suelen utilizar este modelo para comprender qué partes de su sitio son esenciales para la conversión.
Mismo contacto
Mismo contacto
Otorga un 100% de crédito al mismo evento en el que se produjo la conversión. Si un punto de contacto no se produce en el mismo evento que una conversión, se agrupa en "Ninguno". Este modelo de atribución a veces se equipara a no tener ningún modelo de atribución. Resulta útil en escenarios en los que no desea valores de otros eventos que afecten a cómo una métrica da crédito a los elementos de dimensión. Los equipos de producto o diseño pueden utilizar este modelo para evaluar la eficacia de una página en la que se produce la conversión.
Forma de U
En forma de U
Otorga un 40% de crédito a la primera interacción, un 40% de crédito a la última interacción y divide el 20% restante en cualquier punto de contacto intermedio. Para las conversiones con un solo punto de contacto, se otorga un 100% de crédito. Para las conversiones con dos puntos de contacto, se otorga un 50% de crédito a ambos. Este modelo de atribución se utiliza mejor en escenarios donde se valora más la primera y la última interacción, pero no se desea descartar por completo las interacciones adicionales intermedias.
Curva J
Curva J
Otorga un 60% de crédito a la última interacción, un 20% de crédito a la primera interacción y divide el 20% restante en cualquier punto de contacto intermedio. Para las conversiones con un solo punto de contacto, se otorga un 100% de crédito. Para las conversiones con dos puntos de contacto, se otorga un 75% de crédito a la última interacción y un 25% de crédito a la primera. Similar a la Forma de U, este modelo de atribución favorece la primera y la última interacción, pero favorece más intensamente la última interacción.
J inversa
J inversa
Otorga un 60% de crédito al primer contacto, un 20% al último contacto y divide el 20% restante en cualquier punto de contacto intermedio. Para las conversiones con un solo punto de contacto, se otorga un 100% de crédito. Para las conversiones con dos puntos de contacto, se otorga un 75% de crédito a la primera interacción y un 25% de crédito a la última. Similar a la Forma de J, este modelo de atribución favorece la primera y la última interacción, pero favorece más intensamente la primera interacción.
Deterioro de tiempo
Deterioro de tiempo
Sigue un declive exponencial con un parámetro de semivida personalizado, con un valor predeterminado de 7 días. El valor de cada canal depende de la cantidad de tiempo que transcurra entre el inicio del punto de contacto y la conversión final. La fórmula utilizada para determinar el crédito es 2^(-t/halflife), donde t es la cantidad de tiempo entre un punto de contacto y una conversión. A continuación, todos los puntos de contacto se normalizan al 100%. Ideal para escenarios en los que desea medir la atribución con un evento específico e importante. Cuanto más tardía sea la conversión después de este evento, menor será el crédito.
Personalizado
Personalizado
Permite especificar los pesos que desea dar al primer punto de contacto, al último punto de contacto y a cualquier punto de contacto intermedio. Los valores especificados se normalizan al 100% incluso si los números introducidos no suman 100. Para las conversiones con un solo punto de contacto, se otorga un 100% de crédito. En el caso de interacciones con dos puntos de contacto, se omite el parámetro central. Los puntos de primer y último contacto se normalizan al 100% y el crédito se asigna en consecuencia. Este modelo es ideal para los analistas que desean un control total sobre su modelo de atribución y tienen necesidades específicas que otros modelos de atribución no satisfacen.
Algorítmico
Algorítmico
Utiliza técnicas estadísticas para determinar dinámicamente la asignación óptima de crédito para la métrica seleccionada. El algoritmo utilizado para la atribución se basa en el dividendo de Harsanyi de la teoría de juegos cooperativa. El dividendo de Harsanyi es una generalización de la solución del valor de Shapley (llamada así por Lloyd Shapley, economista ganador del Premio Nobel) para distribuir crédito entre los jugadores en un juego con contribuciones desiguales al resultado.
En un nivel superior, la atribución se calcula como una coalición de actores a los que debe distribuirse equitativamente un excedente. La distribución del superávit de cada coalición se determina de acuerdo con el superávit creado previamente por cada subcoalición (o los elementos de dimensión que participaban antes) de manera recursiva. Para obtener más información, vea los artículos originales de John Harsanyi y Lloyd Shapley:
Shapley, Lloyd S. (1953). A value for n-person games. Contributions to the Theory of Games, 2(28), 307-317.
Harsanyi, John C. (1963). Un modelo de negociación simplificado para un juego cooperativo de n personas. International Economic Review 4(2), 194-220.

Ventana retroactiva

Una ventana retrospectiva es la cantidad de tiempo que una conversión debe devolverse en el tiempo para incluir los puntos de contacto. Si se establece un elemento de dimensión fuera de la ventana retrospectiva, el valor no se incluye en ningún cálculo de atribución.

  • 14 días: Busca hasta 14 días después de que se produjo la conversión.
  • 30 días: Busca hasta 30 días después de que se produjo la conversión.
  • 60 días: Busca hasta 60 días después de que se produjo la conversión.
  • 90 días: Busca hasta 90 días después de que se produjo la conversión.
  • Sesión: Busca hasta el principio de la sesión en la que se produjo una conversión. Las ventanas retrospectivas de sesión respetan el tiempo de espera de sesión modificado en una vista de datos.
  • Persona (ventana de informes): Busca todas las visitas hasta el primer día del mes del intervalo de fechas actual. Por ejemplo, si el intervalo de fechas del informe es del 15 de septiembre al 30 de septiembre, el intervalo de fechas de retrospectiva de personas sería del 1 de septiembre al 30 de septiembre. Si utiliza esta ventana retrospectiva, puede ver ocasionalmente que los elementos de dimensión se atribuyen a fechas fuera de la ventana de creación de informes.
  • Tiempo personalizado: le permite establecer una ventana retrospectiva personalizada desde el momento en que se produjo una conversión. Puede especificar el número de minutos, horas, días, semanas, meses o trimestres. Por ejemplo, si se produce una conversión el 20 de febrero, una ventana retrospectiva de cinco días evaluaría todos los puntos de contacto de la dimensión del 15 de febrero al 20 de febrero en el modelo de atribución.
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