Cas dʼutilisation des vues de données
Ces cas d’utilisation illustrent la flexibilité et la puissance des vues de données dans Customer Journey Analytics.
Utilisation des mesures de dimensions de liaison
Pour plus d’informations, consultez le cas d’utilisation des mesures de dimensions de liaison .
Utiliser des données de résumé
Pour plus d’informations, voir le cas d’utilisation Utiliser des données récapitulatives .
Cas d’utilisation de l’extension BI
Consultez les cas d’utilisation de l’extension BI pour savoir comment réaliser un certain nombre de cas d’utilisation à l’aide de l’extension Customer Journey Analytics BI.
Création d’une mesure à partir d’un champ de schéma de chaîne string
Par exemple, lors de la création d’une vue de données, vous pouvez créer une mesure Commandes à partir d’un champ de schéma Titre de page qui est une chaîne.
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Sur l’onglet Composants, faites glisser le Titre de page dans la section Mesures sous Composants inclus.
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Mettez en surbrillance la mesure que vous venez de faire glisser et renommez-la
Ordersdans les paramètres des composants sur -
Ouvrez la section Inclure/Exclure les valeurs et spécifiez les éléments suivants :
- Activez Définir les valeurs d’exclusion d’inclusion.
- Sélectionnez Si tous les critères sont satisfaits depuis Correspondance.
- Spécifiez
confirmation. Ce texte pour page_title indique que cette page est liée au placement d’une commande. Après avoir passé en revue tous les titres de page pour lesquels ces critères sont remplis, un1sera comptabilisé pour chaque instance. Le résultat est une nouvelle mesure (et non une mesure calculée). Une mesure qui contient des valeurs incluses/exclues peut être utilisée partout où toute autre mesure peut être utilisée. Elle fonctionne avec Attribution IQ, les filtres et partout où vous pouvez utiliser des mesures standard.
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Vous pouvez également définir un modèle dʼattribution pour cette mesure, tel que Dernière touche, avec un intervalle de recherche en amont de Session.
Vous pouvez également créer une autre mesure Commandes à partir du même champ et spécifier un modèle d’attribution différent. Comme Première touche et une fenêtre de recherche en amont différente, comme 30 jours.
Un autre exemple consiste à utiliser l’ID de personne, une dimension, comme mesure pour déterminer le nombre d’ID de personne de votre société.
Utilisation de nombres entiers en tant que dimensions integers
Auparavant, les entiers étaient automatiquement traités comme des mesures dans Customer Journey Analytics. Désormais, les données numériques (y compris les événements personnalisés dʼAdobe Analytics) peuvent être traités comme des dimensions. Voici un exemple :
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Faites glisser l’entier Durée dans la section Dimensions sous Composants inclus :
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Vous pouvez maintenant ajouter lʼoption Regroupement des valeurs afin de présenter cette dimension de manière regroupée dans le compte rendu des performances. Sans regroupement des segments, chaque instance de cette dimension apparaîtra sous la forme d’un élément de ligne dans les rapports Workspace.
Utiliser des dimensions numériques comme mesures dans les diagrammes de flux numeric
Vous pouvez utiliser une dimension numérique pour incorporer des mesures dans votre visualisation Flux.
- Sous lʼonglet Composants dans les Vues de données, faites glisser le champ de schéma Canaux marketing dans la zone Mesures sous Composants inclus.
- Dans le compte rendu des performances Espace de travail, ce flux affiche les Canaux marketing qui convergent vers les Commandes :
Filtrage des sous-événements sub-event
Cette fonctionnalité s’applique spécifiquement aux champs basés sur des tableaux. La fonctionnalité d’inclusion/exclusion permet de filtrer au niveau des sous-événements, tandis que les filtres (segments) créés dans le créateur de filtres ne permettent de filtrer qu’au niveau des événements. Ainsi, vous pouvez effectuer un filtrage des sous-événements à l’aide de l’option inclure/exclure dans les vues de données, puis référencer cette nouvelle mesure/dimension dans un filtre au niveau de l’événement.
Par exemple, utilisez la fonctionnalité d’inclusion/exclusion dans les vues de données pour vous concentrer uniquement sur les produits qui ont généré des ventes de plus de 50 €. Ainsi, si vous avez une commande qui comprend un achat de produit de 50 € et un achat de produit de 25 €, la fonctionnalité d’inclusion/exclusion supprime l’achat de produit de 25 €, et non la commande entière.
- Sous lʼonglet Composants dans les Vues de données, faites glisser le champ de schéma Chiffre dʼaffaires dans la zone Mesures sous Composants inclus.
- Sélectionnez la mesure et configurez les éléments suivants sur le côté droit :
a. Sous Format, sélectionnez Devise.
b. Sous Currency, sélectionnez USD.
c. Sous Inclure/Exclure des valeurs, cochez la case en regard de Définir des valeurs dʼinclusion/exclusion.
d. Sous Correspond à, sélectionnez Si tous les critères sont remplis.
e. Sous Critères, sélectionnez Est supérieur ou égal à.
f. Spécifiez50comme valeur.
Ces nouveaux paramètres vous permettent dʼafficher uniquement les chiffres dʼaffaires de grande valeur et de filtrer ceux inférieurs à 50 $.
Utilisation du paramètre Aucune option de valeur no-value
Votre entreprise a peut-être passé du temps à former vos utilisateurs à l’exigence "Non spécifié" pour les dimensions dans les rapports. La valeur par défaut des dimensions dans les vues de données est "Aucune valeur". Cependant, vous pouvez spécifier, par dimension, la manière dont Aucune valeur ne doit être signalée. Voir Options Aucune valeur pour un composant de dimension.
Création de plusieurs mesures avec différents paramètres d’attribution attribution
À l’aide de la fonction Dupliquer située en haut à droite, pour créer plusieurs mesures de recettes totales avec différents paramètres d’attribution tels que Première touche, Dernière touche et Algorithmique.
N’oubliez pas de renommer chaque mesure pour refléter les différences, telles que Total Revenue (Algorithmic).
Pour plus dʼinformations sur les autres paramètres de vues de données, voir Création de vues de données.
Pour un aperçu conceptuel des vues de données, voir Présentation des vues de données.
Création de rapports de session et de session de retour new-repeat
Vous pouvez déterminer si une session est effectivement la première session d’un utilisateur ou une session de retour. En fonction de la fenêtre de rapport que vous avez définie pour cette vue de données et d’un intervalle de recherche en amont de 13 mois. Ces rapports permettent, entre autres, de répondre aux questions suivantes :
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Quel pourcentage de vos commandes provient de nouvelles sessions ou de sessions récurrentes ?
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Pour un canal marketing ou une campagne spécifique, ciblez-vous les nouveaux utilisateurs ou les utilisateurs récurrents ? Comment ce choix influence-t-il les taux de conversion ?
Une dimension et deux mesures facilitent cette création de rapports :
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Type de session - Cette dimension a deux valeurs : New et Returning. L’élément de ligne New inclut tous les comportements (c’est-à-dire les mesures par rapport à cette dimension) d’une session qui a été déterminée comme étant la première session définie par une personne. Tous les autres éléments sont inclus dans l’élément de ligne Récurrent (en supposant que tous ceux-ci appartiennent à une session). Les mesures qui ne font partie d’aucune session se retrouvent dans le compartiment « Non applicable » pour cette dimension.
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Premières sessions. La mesure Premières sessions est définie comme la première session d’une personne définie dans la fenêtre de création de rapports.
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Sessions de retour La mesure Sessions de retour est le nombre de sessions qui n’étaient pas la première session d’une personne.—>
Pour accéder aux composants :
- Accédez à l’Éditeur de vue de données.
- Sélectionnez l’onglet Composants , puis Composants standard dans le rail de gauche.
- Faites glisser les composants Type de session, Premières sessions et Sessions de retour dans votre vue de données.
Les nouvelles sessions sont presque toujours reportées avec précision. Ces exceptions sont les suivantes :
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Lorsqu’une première session s’est produite avant l’intervalle de recherche en amont de 13 mois.
Cette session est ignorée. -
Lorsqu’une session s’étend à la fois sur l’intervalle de recherche en amont et le créneau de rapport.
Par exemple, vous exécutez un rapport du 1er au 15 juin 2022. La période de recherche arrière s’étendrait du 1er mai 2021 au 31 mai 2022. Si une session commence le 30 mai 2022 et se termine le 1er juin 2022, la session est incluse dans l’intervalle de recherche en amont. Et toutes les sessions dans la fenêtre de création de rapports sont comptabilisées comme des sessions de retour.
Utiliser la fonctionnalité Date et Date et heure date
Les schémas d’Adobe Experience Platform contiennent des champs Date et Date et heure. Les vues de données du Customer Journey Analytics prennent désormais en charge ces champs. Lorsque vous faites glisser ces champs dans une vue de données en tant que dimension, vous pouvez spécifier leur format. Ce paramètre de format détermine l’affichage des champs dans les rapports. Par exemple :
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Pour le format de date, si vous sélectionnez Jour dans le format Jour, mois, année, la date s’affiche de la manière suivante dans les rapports : 23 août 2022.
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Pour le format de date et heure, si vous sélectionnez Minute de la journée dans le format Heure:minute, l’heure s’affiche de la manière suivante : 20:20.
Les dates postérieures au 1er janvier 1900 (à l’exception du 1er janvier 1970) et les valeurs de date-time postérieures au 1er janvier 2000 00:00:00 sont prises en charge.
Cas d’utilisation de date et date-heure
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Date : une agence de voyages collecte la date de départ pour les voyages sous la forme d’un champ dans ses données. La société souhaite obtenir un rapport qui compare le Jour de la semaine pour toutes les dates de départ collectées afin de déterminer laquelle est la plus populaire. Et l'entreprise souhaite faire de même pour le mois de l'année.
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Date-Time : une société de vente au détail collecte l’heure de chacun de ses achats de point de vente en magasin. Au cours d’un mois donné, la société souhaite connaître les périodes d’achats les plus fréquentées par Heure de la journée.