Visualización de informes: preguntas más frecuentes sobre A4T
En este tema encontrará respuestas a preguntas que se plantean a menudo sobre la visualización de informes al usar Adobe Analytics como fuente de informes para Adobe Target (A4T).
¿Puedo ver mis datos de actividad Target en Analysis Workspace? workspace
Puede usar Analysis Workspace para analizar las actividades y experiencias de Target. El panel de Analytics for Target le permite ver el alza y la confianza de hasta tres métricas de éxito. También puede profundizar utilizando tablas y visualizaciones.
Para obtener información detallada y ejemplos, abra el tutorial de Analytics y Target: Prácticas recomendadas de análisis, proporcionado por Adobe Experience League.
¿Dónde se pueden aplicar los segmentos en Analysis Workspace? segmentation
Los segmentos se utilizan principalmente en la parte superior de un panel en la zona de colocación de segmentos. El segmento se aplica a todas las tablas y visualizaciones del panel. Esta técnica es más útil para ver cómo afecta la prueba a un subconjunto de personas (por ejemplo, ¿cómo ha funcionado esta prueba para personas en el Reino Unido)?
Un segmento también se puede superponer directamente en la tabla de forma libre, pero tenga en cuenta que debe superponerlo en toda la tabla para conservar los cálculos de alza y confianza dentro del panel A4T. Los segmentos de nivel de columna no son compatibles actualmente con el panel.
¿Puedo aplicar el modelo de Attribution IQ "Mismo contacto" en Analysis Workspace?
Cuando use Target impresiones y conversiones de actividad en Analysis Workspace, aplique el modelo de Attribution IQ "Mismo contacto" a las métricas para garantizar un recuento preciso. Para aplicar un modelo de atribución no predeterminado, haga clic con el botón derecho en la métrica para modificar Configuración de columna > habilitar Utilizar modelo de atribución no predeterminado > seleccione Mismo modelo de contacto. Si no se aplica este modelo, las métricas se sobrevaloran.
Todos los paquetes actuales de Adobe Analytics pueden agregar este modelo con Attribution IQ. Si no tiene acceso a Attribution IQ, confíe en los datos de A4T en Reports & Analytics.
Cuando se aplica un segmento de visita para una actividad Target específica, ¿por qué se devuelven experiencias no relacionadas? activity-segmentation
La variable Target enviada a Analytics tiene un período de caducidad predeterminado de 90 días. (Nota: el Servicio de atención al cliente puede ajustar este periodo de caducidad si es necesario). A medida que los visitantes navegan por el sitio durante este período de caducidad, forman parte de muchas actividades Target, que se acumulan en la dimensión.
Cuando segmenta para que una actividad esté presente en una visita, obtiene todas las experiencias que forman parte de esa actividad además de cualquier otra experiencia que persista en esa visita.
Al configurar mi Goal Metrics, ¿por qué no puedo acceder a Advanced Settings?
Para las actividades que usan Analytics como fuente de informes (A4T), la métrica de objetivo usa la configuración "Increment Count & Keep User in Activity" y "On Every Impression". Estas configuraciones no se pueden configurar.
Para obtener más información, consulte "Al configurar las métricas de objetivo, ¿por qué no puedo acceder a las opciones de configuración avanzada?" en Definiciones de métricas: preguntas más frecuentes sobre A4T.
¿Debería usar visitantes, visitas o impresiones de actividad como métrica de normalización (es decir, metodología de recuento)? metrics
Existen varias opciones para normalizar métricas en la creación de informes de A4T. Esta métrica, también denominada metodología de contabilización, se convierte en el denominador del cálculo del alza. También afecta a la manera en que se agregan los datos antes de que se calcule la confianza.
- Los visitantes únicos aumentan una vez cuando un usuario cumple los requisitos por primera vez para una actividad.
- Las visitas aumentan en cada sesión una vez que un usuario (visitante único) entra en una actividad, aunque la actividad no se vea en visitas posteriores.
- Impresiones de actividad aumenta cada vez que se sirve el contenido de la actividad. (Medido por Target).
Cuando un visitante ve una página que contiene una actividad, se establece una variable para ese visitante que incluye el nombre de esa actividad. Consulte los escenarios detallados que se muestran a continuación para ver cómo se compara cada metodología de recuento.
Tenga en cuenta lo siguiente:
- Las métricas anteriores entran en déclencheur cuando un usuario cumple los requisitos para una actividad y el contenido se devuelve de Target. Esto no significa necesariamente que el usuario haya visto la oferta. Si una experiencia de actividad está por debajo del pliegue y el usuario no se desplaza hacia abajo en la página significa que Target proporcionó la oferta, pero el usuario no la vio.
- Activity Impressions (medido por Target) y Instances (medido por Analytics) son iguales, a menos que haya varias llamadas de mbox en la misma página de la misma actividad. Esto hace que se cuenten varios Activity Impressions, pero solo un único Instance.
Para obtener más información, consulte Cómo configurar informes de A4T en Analysis Workspace para actividades de segmentación automática en Tutorials de Adobe Target.
¿Por qué las "impresiones de actividad" y las "conversiones de actividad" son más altas en Analysis Workspace que en Reports & Analytics? sametouch
Reports & Analytics aplica un modelo de atribución del mismo contacto a las "impresiones de actividad" y a las "conversiones de actividad", mientras que Analysis Workspace muestra las métricas sin procesar, que pueden aparecer infladas debido a la persistencia de la dimensión Target.
Para evaluar las métricas precisas Activity Impressions y Activity Conversions en Analysis Workspace, asegúrese de que ambas métricas tengan Same Touch modelos de atribución aplicados. Los modelos se pueden aplicar haciendo clic en el engranaje de configuración de columna, habilitando Non-default attribution models y seleccionando Same Touch. Obtenga más información acerca de la atribución en Información general sobre la inteligencia de atributos en la Guía de herramientas de Analytics.
¿Qué significa "conversiones de la actividad" si el especialista en marketing elige una métrica de Analytics durante la configuración de la actividad? section_F3EBACF85AF846E9B366A549AAB64356
¿Por qué veo "sin especificar" en los informes de Analytics? ¿Qué quiere decir? unspecified
En otros informes, "sin especificar" significa que los datos no cumplían una regla de clasificación, pero esto no debería suceder nunca en A4T. Si ve “sin especificar”, aún no se ha ejecutado el servicio de clasificación. Los datos de la actividad suelen tardar entre 24 y 72 horas en aparecer en los informes. Aunque las actividades no aparecen en este informe hasta llegado ese momento, todos los datos de visitantes asociados a esas actividades se capturan y aparecen cuando se completa la clasificación.
Tras el periodo de clasificación, los datos aparecen en estos informes aproximadamente una hora después de recabarse del sitio web. Todas las métricas, los segmentos y los valores de los informes proceden del grupo de informes que seleccionó cuando configuró la actividad.
Si la clasificación se realizó para esa actividad y aún ve una fila "Sin especificar" en el informe, asegúrese de que el informe no esté usando una métrica que no sea Target para mostrar los datos. A menos que el informe esté usando una métrica específica de Target, esa fila "Sin especificar" contiene eventos para llamadas que no están asociadas con Target. Esa fila no contendrá información asociada con Target (por ejemplo, visitantes/visitas/impresiones).
¿Por qué se envían Target métricas a Analytics incluso después de desactivar la actividad? section_38AA8380A4D54A18972F1EF3E73E22EF
La variable Target enviada a Analytics tiene un período de caducidad predeterminado de 90 días. El Servicio de atención al cliente puede ajustar este periodo de caducidad si es necesario. Esta configuración es global para todas las actividades; sin embargo, no debe ajustarse para un caso.
Puede ver Target variables enviadas a Analytics después del período de caducidad porque esta caduca a los 90 días, pero solo si ese usuario nunca ve otra actividad Target habilitada para A4T. Si un usuario regresa al sitio el día 45 y ve otra actividad, el contador del valor de la eVar de A4T se restablece a 90 días. Esto significa que la primera campaña del día 1 podría perdurar durante un total de 45 + 90 = 135 días. Si el usuario sigue regresando, es posible que llegue al punto en el que ve las métricas enviadas a Analytics en sus informes desde actividades mucho más antiguas. A medida que los usuarios eliminan las cookies y no regresan al sitio, los números de esa actividad disminuyen, pero aún puede verlos.
Esto significa que las actividades siguen teniendo vistas de página, visitas, etc., durante un máximo de 90 días después de que finalice la actividad para los visitantes que formaron parte de la actividad mientras estaba activa. Sin embargo, si observa la métrica Activity Impressions, no debería ver ninguna impresión una vez finalizada la actividad.
Este comportamiento es normal. La variable de A4T funciona como cualquier otra eVar: el valor está asociado al usuario hasta que se alcanza la fecha de caducidad (90 días). Como resultado, si una actividad está activa solo durante dos semanas, el valor sigue asociado con el usuario durante al menos los próximos 90 días.
La práctica recomendada consiste en ver solamente los informes de la actividad que correspondan al periodo de tiempo en el cual dicha actividad estaba activa. Las fechas deben configurarse correctamente de forma predeterminada al ver la actividad en Analytics, por lo que, a menos que haya ampliado manualmente la fecha, no debería suponer un problema desde el punto de vista de la creación de informes.
Por ejemplo, supongamos que la variable A4T caduca pasados 90 días y que la prueba está activa del 1 al 15 de enero.
El 1 de enero, el usuario llega al sitio, ve la actividad XYZ una vez y, después, efectúa cinco vistas de página. En las dos semanas siguientes, el usuario no regresa al sitio. Los datos referentes a ese usuario serían los siguientes:
| table 0-row-5 1-row-5 | ||||
|---|---|---|---|---|
| Nombre de la actividad | Instancias (impresiones) | Vistas de páginas | Visitas | Visitantes únicos |
| XYZ | 1 | 5 | 1 | 1 |
El usuario regresa el 1 de febrero, ve cinco páginas más y no encuentra más actividades de Target y la actividad original ya no está activa. Aunque ya no está activa, la actividad todavía sigue al usuario mediante la persistencia de eVar. Los datos de este momento son estos:
| table 0-row-5 1-row-5 | ||||
|---|---|---|---|---|
| Nombre de la actividad | Instancias (impresiones) | Vistas de páginas | Visitas | Visitantes únicos |
| XYZ | 1 | 10 | 2 | 1 |
El usuario vuelve el 1 de marzo y ve una actividad nueva: ABC. Esta vez también ve cinco páginas. Como la actividad XYZ sigue al usuario a través de la persistencia y este usuario tiene ABC establecido, verá dos elementos de línea en los informes:
| table 0-row-5 1-row-5 2-row-5 | ||||
|---|---|---|---|---|
| Nombre de la actividad | Instancias (impresiones) | Vistas de páginas | Visitas | Visitantes únicos |
| XYZ | 1 | 15 | 3 | 1 |
| ABC | 1 | 5 | 1 | 1 |
El usuario regresa el 1 de abril, ve otras cinco páginas y realiza una compra. La caducidad de 90 días de ese primer valor de eVar se restablece el 1 de abril, por lo que verá eso en los informes. Se atribuye el origen de la conversión a todas las actividades de Target que el usuario ve, pero el número total de conversiones se desduplica:
| table 0-row-6 1-row-6 2-row-6 3-row-6 | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| Nombre de la actividad | Instancias (impresiones) | Vistas de páginas | Visitas | Visitantes únicos | Pedidos |
| XYZ | 1 | 20 | 4 | 1 | 1 |
| ABC | 1 | 10 | 2 | 1 | 1 |
| Total | 2 | 20 | 3 | 1 | 1 |
Dado que ambas experiencias se vieron antes de la conversión, ambas reciben "crédito" por el pedido. Sin embargo, en el sistema solo se ha efectuado un pedido y esto se refleja en el total. Para la creación de informes de Target, ya que no va a colocar una actividad de Target en otra actividad para ver cuál tiene más éxito, no importa que todas las actividades que vio el usuario obtengan crédito. Está comparando los resultados de dos elementos dentro de la misma actividad. Un usuario no puede ver diferentes experiencias en la misma actividad para que no tenga que preocuparse por la contaminación cruzada del crédito de pedidos.
Para obtener más información, consulte Variables de conversión (eVar) en la Guía de administración de Analytics.
¿Por qué sigo viendo más impresiones después de desactivar mi actividad? deactivated
¿Por qué Analytics y Analytics for Adobe Target (A4T) calculan los números de la métrica Unique Visitors de forma diferente? section_0C3B648AB54041F9A2AA839D51791883
Cuando ejecuta una prueba A/B, que usa la prueba T de Welch (la métrica de confianza) para elegir al ganador de una prueba, una de las suposiciones es que hay un horizonte de tiempo fijo. La prueba no es estadísticamente válida a menos que observe ese tamaño de muestra fijo.
La métrica Unique Visitors es diferente en Analytics y Target solo cuando se está observando un período más corto que la prueba real. Si no ha alcanzado el tamaño de la muestra, la prueba no es tan fiable. Consulte Cómo no ejecutar una prueba A/B en el sitio web de Evan Miller para obtener más información.
La métrica Unique Visitors muestra el número de personas que han estado expuestas a la prueba y que han visitado el sitio durante el período de tiempo especificado. Esas personas son parte de la prueba y deben ser contadas. Si desea ver solo el número de personas que han estado expuestas durante una semana, puede crear un segmento de visitantes que efectuaron una impresión de actividad y aplicarlo al informe.
Puede acortar el tiempo que la variable Target persiste hasta una sesión; sin embargo, esto resulta problemático en las pruebas en las que el evento de conversión no es tan probable que ocurra dentro de la misma sesión.
¿Por qué a veces se cuenta el mismo visitante en varias experiencias en Analytics? section_1397E972D31C4207A142E4D2D6D794A2
En la siguiente lista se explican los motivos por los cuales se pudo contar el mismo visitante en varias experiencias en Analytics:
- El perfil Target expiró pero la cookie Analytics sigue ahí. En este caso, Target vuelve a evaluar al usuario, pero Analytics considera que el visitante es la misma persona.
- Si el visitante usa
mbox3rdPartyId, cuando el visitante anónimo se combina con el perfil de ID de terceros, Target podría poner al visitante en una experiencia diferente para emparejarlo con el ID de terceros. Para obtener más información, consulte Sincronización de perfiles en tiempo real para mbox con ID de terceros. - Analytics podría estar realizando un seguimiento de diferentes dispositivos como si fuera el mismo visitante de forma distinta al seguimiento que hace Target de dichos dispositivos: la configuración del ID de terceros en Target es diferente que en Analytics.
¿Admite A4T grupos de informes virtuales? virtual
¿Puedo cambiar el porcentaje de asignación de tráfico en una actividad que utiliza A4T después de activar la actividad?
Cambiar el porcentaje de asignación de tráfico en una actividad después de la activación puede generar informes incoherentes en Analytics porque el cambio solo afecta a los nuevos visitantes. Los visitantes que regresan no se ven afectados.
Se recomienda detener la actividad existente y luego crear una nueva, en lugar de cambiar el porcentaje después de la activación. Los informes de la nueva actividad comienzan con los nuevos visitantes y los datos de los visitantes que regresan no provocan informes incoherentes.
¿Cómo se cuentan las visitas en Analytics y cómo se asigna el crédito de conversión en una actividad de Auto-Target que usa A4T?
Cuando un visitante cumple los requisitos, ve contenido o convierte en una actividad de A4T, Target envía datos de evento a Analytics. Estos datos de evento permiten que Analytics atribuya eventos de conversión y otros eventos de flujo de navegación que se producen en la página a las actividades y experiencias de Target relevantes.
Tenga en cuenta lo siguiente al ver los informes de Analytics:
- En general, como práctica recomendada, la ventana de creación de informes debe comenzar desde la fecha de inicio de la actividad.
- Si se produce una conversión fuera de la ventana del informe, la conversión no será visible en Analytics.
- En la porción "segmentada" del tráfico de Auto-Target actividades, los visitantes pueden ver diferentes experiencias de una sesión a la siguiente. Por ejemplo, si su perfil o contexto ha cambiado y los algoritmos de aprendizaje automático de Target deciden que es más probable que se conviertan en una nueva experiencia. A medida que los visitantes pasan de una experiencia a otra, el recuento de visitas aumenta con cada experiencia vista. Esto es distinto de las actividades normales de las pruebas A/B, donde las experiencias se pegan a un visitante en todas las visitas.
- Si un visitante ve varias experiencias en todas las visitas, cualquier conversión siempre se atribuye a la última experiencia que vio el visitante. Como se ha mencionado, el recuento de visitas aumenta para cada experiencia que vio el visitante. Esto puede reducir artificialmente las tasas de conversión por experiencia al ver experiencias bajo la dimensión "Targeted" en Adobe Analytics informes.
¿Cómo realizo un seguimiento de las impresiones de actividad en Analysis Workspace al usar Analytics for Target (A4T)? activity-impressions
Para ver impresiones de actividad en Analysis Workspace:
- En la interfaz de usuario de Target, haga clic en View in Analytics.
- Agregar la columna Activity Impressions al informe Analytics Workspace.
- En la columna Activity Impressions, haga clic en el icono Gear.
- Haga clic en Use non-default attribution model.
- Seleccione Same Touch Model > Apply.