Dati di riepilogo
I dati di riepilogo sono dati di serie temporali che non sono legati a un singolo ID persona. I dati di riepilogo rappresentano i dati aggregati a un diverso livello di aggregazione, ad esempio le campagne. Puoi utilizzare questi dati in Customer Journey Analytics per supportare vari casi d’uso. Ad esempio, dati contenenti una data e un singolo valore di metrica, oppure dati contenenti più dimensioni e metriche.
Questi dati di riepilogo possono quindi essere utilizzati per presentare indicatori di prestazioni di alto livello o eseguire analisi. Esempi di dati di riepilogo possono essere impression pubblicitarie, aperture di e-mail, spese pubblicitarie, costo del bene venduto, indici S&P e altro ancora. Puoi anche utilizzare i dati di riepilogo per caricare target o obiettivi su base oraria o giornaliera.
Sono supportati solo i dati di serie temporali basati su ore o su giorni.
Esempio
Un esempio di utilizzo dei dati di riepilogo è la combinazione dei dati riepilogati delle campagne pubblicitarie con i dati clickstream nel sito per la generazione di rapporti.
Dati di riepilogo
I dati di riepilogo contengono i seguenti dati della campagna pubblicitaria.
Dati evento
I dati clickstream nel sito contengono i seguenti eventi.
Dati combinati
Come spiegato in Set di dati evento combinato, durante la definizione di una connessione, Customer Journey Analytics crea un set di dati evento combinato complessivo. Quando configuri la visualizzazione dati per le dimensioni provenienti da un set di dati di riepilogo, sono disponibili opzioni per raggruppare e nascondere le dimensioni in preparazione al reporting in Workspace. In particolare per i dati di riepilogo, i dati di riepilogo vengono combinati con i dati evento, in base alla configurazione del componente gruppo di dati di riepilogo.
Reporting
La combinazione dei dati riepilogati dell’evento e dei dati clickstream nel sito consente di generare rapporti in Workspace sul ritorno sulla spesa pubblicitaria (ROAS, return on ad spend).
Consulta il caso d'uso Acquisire e generare rapporti sui dati di riepilogo per un articolo dettagliato su come utilizzare, creare rapporti e analizzare i dati di riepilogo nel Customer Journey Analytics.
Prerequisiti
Per utilizzare correttamente i dati di riepilogo nei rapporti e nelle analisi, è necessario soddisfare una serie di prerequisiti. Nelle sezioni seguenti vengono descritti in dettaglio questi prerequisiti.
Granularità e fuso orario
Quando configuri il set di dati contenente i dati di riepilogo in Customer Journey Analytics, noti che la granularità viene derivata automaticamente dai dati. Le selezioni per l'elenco a discesa Timestamp e Timezone sono disabilitate in quanto derivano entrambe dalla definizione dello schema.
Granularità
Non è possibile combinare e abbinare la granularità oraria e giornaliera dei dati di riepilogo in un unico set di dati (o con set di dati diversi), utilizzando uno schema di dati di riepilogo. Ad esempio, se disponi di dati di riepilogo granulari giornalieri e orari per i dati della campagna pubblicitaria, sono necessari due schemi: uno per i dati di riepilogo giornalieri e uno per quelli orari. Quindi carica i dati granulari rilevanti nei set di dati associati allo schema appropriato (ad esempio, carica dati orari in un set di dati associato allo schema di dati di riepilogo orari).
Fuso orario
Il fuso orario dei dati di riepilogo è definito a livello di schema di riepilogo in Experience Platform. Il fuso orario si applica solo ai dati granulari orari.
-
Per la granularità giornaliera, l’Experience Platform assume valori UTC, a meno che la marca temporale non includa uno scostamento di fuso orario. Quando si aggiunge il set di dati di riepilogo contenente i dati di riepilogo giornalieri, Customer Journey Analytics ignora la definizione del fuso orario impostata nello schema e rispetta il giorno associato alla marca temporale dai dati nel set di dati.
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Per la granularità oraria, il Customer Journey Analytics rispetta il fuso orario configurato nello schema dei dati di riepilogo nell’Experience Platform durante l’interpretazione della marca temporale. La tabella seguente fornisce alcuni esempi di tale interpretazione.
table 0-row-5 1-row-5 2-row-5 3-row-5 4-row-5 5-row-5 6-row-5 7-row-5 4-align-left 10-align-left 16-align-left 22-align-left 28-align-left 34-align-left 40-align-left 46-align-left Timestamp
dati di origineSchema fuso orario Timestamp
Experience
PlatformDati
fuso orario
visualizzazioneTimestamp
Cliente
Percorso
Analytics2024-07-29T01:00:00 GMT predefinito 2024-07-29T01:00:00 GMT 2024-07-29T01:00:00 2024-07-29T01:00:00 GMT predefinito 2024-07-29T01:00:00 PST 2024-07-28T18:00:00 2024-07-30T01:00:00-05:00 GMT predefinito 2024-07-30T06:00:00 GMT 2024-07-30T06:00:00 2024-07-30T01:00:00-05:00 GMT predefinito 2024-07-30T06:00:00 PST 2024-07-29T23:00:00 02/08/2024 GMT predefinito 02/08/2024 T00:00:00 IST 02/08/2024 T05:00:00 2024-07-29T01:00:00 America/
Los_Angeles
2024-07-28T18:00:00 PST 2024-07-28T18:00:00 2024-07-30T01:00:00-05:00 Australia/
Sydney
2024-07-30T17:00:00 CET 2024-07-30T08:00:00 Per i fusi orari con uno scostamento di 30 minuti (ad esempio IST, Ora standard dell’India), lo scostamento di 30 minuti viene eliminato durante la generazione di rapporti sui dati di riepilogo. Ad esempio: 12:30 è indicato come 12:00.
Per garantire che venga utilizzato il fuso orario corretto per i dati di riepilogo granulari orari, è necessario assicurarsi che nello schema utilizzato per i dati di riepilogo sia configurato il fuso orario corretto.
Per configurare la granularità e il fuso orario per lo schema dei dati di riepilogo, è necessario utilizzare la seguente chiamata API in quanto non è disponibile un’interfaccia utente equivalente.
curl -X POST \
https://platform.adobe.io/data/foundation/schemaregistry/tenant/descriptors \
-H "Authorization: Bearer {$ACCESS_TOKEN}" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-H 'x-api-key: {$API_KEY}' \
-H 'x-gw-ims-org-id: {$ORG_ID}' \
-H 'x-sandbox-name: {$SANDBOX_NAME}' \
-d '{
"@type": "xdm:descriptorTimeSeriesGranularity",
"xdm:sourceSchema": "{$SCHEMA_ID}",
"xdm:sourceVersion": 1,
"xdm:granularity": "{$GRANULARITY}",
"xdm:ianaTimezone": "{$TIMEZONE}"
}'
$ACCESS_TOKEN
$API_KEY
$ORG_ID
$SANDBOX_NAME
$SCHEMA_ID
$GRANULARITY
hour
o day
come valore.$TIMEZONE
America/Los_Angeles
.Impostazioni del componente
Assicurati che le impostazioni dei componenti per un gruppo di dati di riepilogo siano le stesse. Per ulteriori dettagli, vedere Impostazioni dei componenti del gruppo di dati di riepilogo.