Paramètres des colonnes

Paramètres des colonnes vous permet de configurer le formatage des colonnes, qui peut parfois être conditionnel.

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Voir VideoCheckedOut Paramètres de ligne et de colonne dans un tableau à structure libre pour une vidéo de démonstration.

Cette vidéo présente les fonctionnalités de à l’aide d’Adobe Analytics. Toutefois, cette fonctionnalité est également disponible dans Customer Journey Analytics. Gardez à l’esprit les différences terminologiques entre Adobe Analytics et Customer Journey Analytics (par exemple, les segments par rapport aux filtres ou les visites par rapport aux sessions).

Pour accéder à Paramètres des colonnes, sélectionnez Paramètres des colonnes dans l’en-tête de colonne.

Paramètres des colonnes

Vous pouvez modifier les paramètres de plusieurs colonnes à la fois. Sélectionnez plusieurs colonnes et sélectionnez Paramètre dans l’une des colonnes sélectionnées. Toute modification que vous apportez s’applique à toutes les colonnes contenant des cellules sélectionnées.

Option
Description
Afficher le total
Afficher une somme côté client de la colonne. Ce total ne déduplique pas les mesures telles que les sessions ou les personnes.
Afficher le total général
Afficher une somme côté serveur de la colonne. Le total général déduplique les mesures telles que les sessions ou les personnes.
Afficher la sparkline
Afficher un graphique en courbes dans l’en-tête des colonnes.
Nombre
Déterminer si une cellule affiche/masque la valeur numérique de la mesure. Par exemple, si la mesure est Pages vues, la valeur numérique correspond au nombre de pages vues pour l’élément de ligne.
Pour cent
Déterminer si une cellule affiche/masque la valeur de pourcentage pour la mesure. Par exemple, si la mesure est Pages vues, la valeur de pourcentage correspond au nombre de pages vues pour l’élément de ligne, divisé par le nombre total de pages vues pour la colonne. Remarque : des pourcentages supérieurs à 100 % sont possibles pour garantir l’exactitude. La limite supérieure peut passer à 1 000 % pour éviter que la largeur des colonnes ne devienne trop grande.
Afficher les anomalies
Déterminez si la détection des anomalies est exécutée sur les valeurs de cette colonne.
Afficher les prévisions
Déterminez si les valeurs de prévision sont affichées dans cette colonne.
Renvoyer à la ligne le texte de l’en-tête
Placez le texte de l’en-tête dans des tableaux à structure libre pour rendre les en-têtes plus lisibles et les tableaux plus partageables. L’encapsulation est utile pour le rendu du PDF et pour les mesures dont les noms sont longs. Activé par défaut.
Interpréter zéro comme n’étant pas une valeur
Déterminez, pour les cellules contenant une valeur 0, s’il faut afficher une cellule 0 ou une cellule vide. Cette interprétation est utile lorsque vous examinez les données de chaque jour d’un mois et que certains jours se situent dans le futur. Au lieu d’afficher des zéros pour les dates futures, des cellules vides s’affichent à la place. Les graphiques respectent également ce paramètre (en d’autres termes, ils n’affichent pas de ligne ou de barre avec des valeurs 0).
Contexte
Déterminez si une cellule affiche/masque toute la mise en forme de cellule, y compris le graphique à barres et la mise en forme conditionnelle.
Graphique en barres
Afficher un graphique à barres horizontal représentant la valeur de la cellule par rapport au total de la colonne.
Mise en forme conditionnelle
Utilisez la mise en forme conditionnelle. Voir la section ci-dessous.
Aperçu des cellules de tableau
Un aperçu de l’aspect de chaque cellule avec les options de mise en forme actuellement sélectionnées appliquées.
Utiliser le modèle d’attribution différent du modèle par défaut
Utilisez un modèle d’attribution autre que celui par défaut. Voir la section ci-dessous.

Mise en forme conditionnelle conditional-formatting

La mise en forme conditionnelle applique la mise en forme aux limites supérieure, moyenne et inférieure que vous pouvez définir. L’application d’une mise en forme conditionnelle dans les tableaux à structure libre est également activée automatiquement sur les répartitions, sauf si des limites personnalisées sont sélectionnées.

Mise en forme conditionnelle

Options de mise en forme conditionnelle
Description
Utiliser les limites en pourcentage
Modifier la plage de limites pour qu’elle soit basée sur des pourcentages plutôt que sur des valeurs absolues. La plage de limites en pourcentage fonctionne pour les mesures basées uniquement sur un pourcentage (comme le Taux de rebond) ainsi que pour les mesures comportant un nombre et un pourcentage (comme les Pages vues).
Généré automatiquement
Calculer automatiquement les limites hautes/moyennes/basses en fonction des données. La limite supérieure est la valeur la plus élevée de cette colonne. La limite inférieure est la valeur la plus faible et la valeur moyenne est la moyenne entre les limites supérieure et inférieure.
Personnalisé
Attribuez manuellement les valeurs Limite supérieure, Milieu et Limite inférieure. Les limites permettent de déterminer quand une valeur de colonne devient bonne, moyenne ou mauvaise.
Palette de mise en forme conditionnelle
Appliquez un jeu de couleurs préconfiguré aux cellules. En fonction des quatre modèles de couleurs disponibles que vous sélectionnez, différentes couleurs sont attribuées aux valeurs élevées, aux valeurs intermédiaires et aux valeurs faibles.
Le remplacement d’une dimension du tableau réinitialise les limites de la mise en forme conditionnelle. Le remplacement d’une mesure recalcule les limites de cette colonne (lorsqu’une mesure se trouve sur l’axe des abscisses et une dimension sur l’axe des ordonnées).

Utilisation d’un modèle d’attribution différent du modèle par défaut use-non-default-attribution-model

Vous pouvez remplacer le modèle d’attribution par défaut configuré dans Vues de données.

NOTE
Tenez compte des points suivants lors de la mise à jour de l’attribution d’un composant à un modèle d’attribution autre que celui par défaut :
  • Lors de l’utilisation du composant dans un rapport avec une seule dimension : l’attribution du composant ignore le modèle d’attribution lorsqu’un modèle d’attribution autre que celui par défaut est utilisé.

  • Lors de l’utilisation du composant dans un rapport avec plusieurs dimensions : l’attribution du composant conserve le modèle d’attribution lorsqu’un modèle d’attribution autre que celui par défaut est utilisé.

Plusieurs dimensions sont disponibles uniquement lors de l’exportation de données vers le cloud.
Pour plus d’informations sur l’affectation, voir Paramètres des composants de persistance.

Pour utiliser un modèle d’attribution autre que celui par défaut pour une mesure dans une Analysis Workspace :

  1. Sélectionnez Utiliser un modèle d’attribution autre que celui par défaut. Lorsque cette option est déjà sélectionnée, utilisez Modifier pour modifier le modèle d’attribution. Vous pouvez également désélectionner cette option pour revenir au modèle d’attribution par défaut.

    Options des paramètres de colonne mettant en surbrillance l’option Paramètres de données : utilisez un mode d’attribution autre que celui par défaut.

  2. Dans Modèle d’attribution de colonne, sélectionnez un Modèle et un Intervalle de recherche en amont. L’intervalle de recherche en amont détermine la fenêtre d’attribution des données appliquée à chaque conversion.

    Options du modèle d’attribution de colonne affichant Linéaire sélectionné.

Modèles d’attribution

Un modèle d’attribution détermine les éléments de dimension qui reçoivent du crédit pour une mesure lorsque plusieurs valeurs sont affichées dans l’intervalle de recherche en amont d’une mesure. Les modèles d’attribution ne s’appliquent que lorsque plusieurs éléments de dimension sont définis dans l’intervalle de recherche en amont. Si un seul élément de dimension est défini, il est crédité à 100 %, quel que soit le modèle d’attribution utilisé.

Icône
Modèle d’attribution
Définition
Dernière touche
Dernière touche
Attribue un crédit de 100 % au point de contact le plus récent avant la conversion. Ce modèle d’attribution est généralement la valeur par défaut pour toute mesure pour laquelle aucun modèle d’attribution n’est spécifié autrement. Les entreprises utilisent généralement ce modèle lorsque le temps de conversion est relativement court, par exemple lors de l’analyse de mots-clés de recherche interne.
Première touche
Première touche
Attribue un crédit de 100 % au point de contact affiché pour la première fois dans l’intervalle de recherche en amont d’attribution. Les entreprises utilisent généralement ce modèle pour comprendre la notoriété de la marque ou l’acquisition de clients.
Linéaire
Linéaire
Accorde le même crédit à chaque point de contact visible menant à une conversion. Cela s’avère utile lorsque les cycles de conversion sont plus longs ou nécessitent un engagement client plus fréquent. Les entreprises utilisent généralement ce modèle d’attribution pour mesurer l’efficacité des notifications des applications mobiles ou avec des produits basés sur les abonnements.
Participation
Participation
Attribue un crédit de 100 % à tous les points de contact uniques. Comme chaque point de contact reçoit un crédit de 100 %, les données de mesure s’additionnent généralement à plus de 100 %. Si un élément de dimension apparaît plusieurs fois distinct menant à une conversion, les valeurs sont dédupliquées à 100 %. Ce modèle d’attribution est idéal dans les situations où vous souhaitez comprendre les points de contact auxquels les clients sont le plus exposés. Les entreprises de médias utilisent généralement ce modèle pour calculer la vitesse du contenu. Les organisations de vente au détail utilisent généralement ce modèle pour comprendre les parties de leur site qui sont essentielles à la conversion.
Même touche
Même touche
Attribue un crédit de 100 % à l’événement correspondant à celui où la conversion a eu lieu. Si un point de contact ne se produit pas sur le même événement qu’une conversion, il est regroupé sous « Aucun ». Ce modèle d’attribution équivaut parfois à n’avoir aucun modèle d’attribution. Elle s’avère utile dans les scénarios où vous ne souhaitez pas que les valeurs d’autres événements affectent la manière dont une mesure crédite les éléments de dimension. Les équipes de produit ou de conception peuvent utiliser ce modèle pour évaluer l’efficacité d’une page sur laquelle une conversion a lieu.
En U
En forme de U
Attribue 40 % de crédit à la première interaction, 40 % à la dernière interaction et divise les 20 % restants entre les autres points de contact. Pour les conversions avec un point de contact unique, un crédit de 100 % est attribué. Pour les conversions avec deux points de contact, 50 % de crédit est attribué aux deux. Ce modèle d’attribution est idéal dans les scénarios où vous attribuez la plus grande valeur aux première et dernière interactions, mais où vous ne souhaitez pas ignorer entièrement les interactions supplémentaires entre les deux.
Courbe J
En forme de J
Attribue un crédit de 60 % à la dernière interaction, de 20 % à la première interaction et divise les 20 % restants entre les autres points de contact. Pour les conversions avec un point de contact unique, un crédit de 100 % est attribué. Pour les conversions avec deux points de contact, 75 % de crédit est attribué à la dernière interaction et 25 % à la première. Semblable à la forme en U, ce modèle d’attribution favorise la première et la dernière interaction, mais privilégie plus fortement la dernière interaction.
Inverse J
En forme de J inversé
Attribue un crédit de 60 % au premier point de contact, de 20 % au dernier point de contact et divise les 20 % restants entre les autres points de contact. Pour les conversions avec un point de contact unique, un crédit de 100 % est attribué. Pour les conversions avec deux points de contact, 75 % de crédit est attribué à la première interaction et 25 % à la dernière. Semblable à la forme en J, ce modèle d’attribution favorise la première et la dernière interactions, mais favorise plus fortement la première interaction.
Décroissance temporelle
Décroissance temporelle
Suit une atténuation exponentielle avec un paramètre de demi-vie personnalisé, où la valeur par défaut est de sept jours. La pondération de chaque canal dépend de la durée écoulée entre l’initiation du point de contact et la conversion éventuelle. La formule utilisée pour déterminer le crédit est 2^(-t/halflife), où t correspond à la durée entre un point de contact et une conversion. Tous les points de contact sont ensuite normalisés à 100 %. Idéal pour les scénarios dans lesquels vous souhaitez mesurer l’attribution par rapport à un événement spécifique et significatif. Plus une conversion se produit après cet événement, moins le crédit est accordé.
Personnalisé
Personnalisé
Vous permet de spécifier le poids que vous souhaitez donner au premier point de contact, au dernier point de contact et aux points de contact intermédiaires. Les valeurs spécifiées sont normalisées à 100 %, même si les nombres personnalisés saisis ne totalisent pas 100. Pour les conversions avec un point de contact unique, un crédit de 100 % est attribué. Pour les interactions avec deux points de contact, le paramètre du milieu est ignoré. Les premier et dernier points de contact sont ensuite normalisés à 100 % et le crédit est attribué en conséquence. Ce modèle est idéal pour les analystes qui souhaitent exercer un contrôle total sur leur modèle d’attribution et qui ont des besoins spécifiques que d’autres modèles d’attribution ne répondent pas.
Algorithmique
Algorithmique
Utilise des techniques statistiques pour déterminer de manière dynamique l’attribution optimale du crédit pour la mesure sélectionnée. L’algorithme utilisé pour l’attribution est basé sur le dividende d’Harsanyi de la théorie du jeu coopératif. Le dividende d’Harsanyi est une généralisation de la solution de valeur de Shapley (nommée en honneur de Lloyd Shapley, un lauréat du prix Nobel d’économie) pour distribuer le crédit entre les participants d’un jeu dont les contributions au résultat sont inégales.
À haut niveau, l’attribution se calcule comme une coalition d’acteurs à laquelle un excédent doit être équitablement réparti. La distribution des excédents de chaque coalition est déterminée en fonction de l'excédent qui a été précédemment créé par chaque sous-coalition (ou les éléments de dimension précédemment participants) de manière récursive. Pour plus de détails, voir les documents originaux de John Harsanyi et de 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). A simplified bargaining model for the n-person cooperative game. International Economic Review 4(2), 194-220.

Intervalle de recherche en amont

Un intervalle de recherche en amont est la durée pendant laquelle une conversion doit faire une recherche en amont pour inclure des points de contact. Si un élément de dimension est défini en dehors de l’intervalle de recherche en amont, la valeur n’est incluse dans aucun calcul d’attribution.

  • 14 jours : recherche les 14 jours précédents à partir du moment où la conversion a eu lieu.
  • 30 jours : vérifie les 30 jours précédents à partir du moment où la conversion a eu lieu.
  • 60 jours : vérifie les 60 jours précédents à partir du moment où la conversion a eu lieu.
  • 90 jours : vérifie les 90 jours précédant la date de la conversion.
  • Session : recherche le début de la session au cours de laquelle une conversion a eu lieu. Les intervalles de recherche en amont de session respectent le délai d’expiration de session modifié dans une vue de données.
  • Personne (intervalle du compte rendu des performances) : examine toutes les visites jusqu’au premier du mois de la période actuelle. Par exemple, si la période du rapport s’étend du 15 au 30 septembre, la période de recherche en amont d’une personne inclut le 1er au 30 septembre. Si vous utilisez cet intervalle de recherche en amont, vous pouvez parfois voir que les éléments de dimension sont attribués à des dates en dehors de votre intervalle de compte rendu des performances.
  • Heure personnalisée : vous permet de définir un intervalle de recherche en amont personnalisé à partir du moment où une conversion s’est produite. Vous pouvez spécifier le nombre de minutes, heures, jours, semaines, mois ou trimestres. Par exemple, si une conversion a eu lieu le 20 février, un intervalle de recherche en amont de cinq jours évalue tous les points de contact de dimension entre le 15 et le 20 février dans le modèle d’attribution.
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