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 más altas.
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 Cada vez que un visitante abre una página, se cuenta como una visita en Analytics, pero Target no cuenta la visita hasta que se cumplen las condiciones establecidas en la actividad.
Los informes de Target muestran el rendimiento según el mbox de conversión seleccionado 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 de 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 de Analytics), los datos pueden diferir debido a 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 solo mbox en varias páginas, contando los visitantes en cada una de esas páginas
- Las prioridades de actividad pueden incluir algunos visitantes y excluir otros en una página
- Los visitantes que se hayan convertido una vez podrán volver a contarse cuando vuelvan a entrar 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.
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