Confrontare con i dati di Adobe Analytics
Quando l’organizzazione adotta Customer Journey Analytics, si possono notare alcune differenze confrontando i dati con quelli di Adobe Analytics. Questo è normale e può verificarsi per diversi motivi. Customer Journey Analytics è progettato per aiutare a migliorare alcune delle limitazioni ai dati in AA. Tuttavia, possono verificarsi discrepanze inaspettate e non previste. Questo articolo è progettato per aiutarti a diagnosticare e risolvere tali differenze in modo che tu e il tuo team possiate usare Customer Journey Analytics senza problemi per l’integrità dei dati.
Supponiamo che tu abbia acquisito i dati di Adobe Analytics in Adobe Experience Platform tramite il connettore di origine di Analytics e quindi creato una connessione a Customer Journey Analytics utilizzando questo set di dati.
Successivamente, hai creato una visualizzazione dati e hai notato delle discrepanze con i risultati dei rapporti in Adobe Analytics, quando effettui rapporti su questi dati su Customer Journey Analytics.
Di seguito sono riportati alcuni passaggi per confrontare i dati Adobe Analytics originali con quelli di Adobe Analytics attualmente in Customer Journey Analytics.
Prerequisiti
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Assicurati che il set di dati di Analytics in Adobe Experiencve Platform contenga dati per l’intervallo di date che stai esaminando.
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Assicurati che la suite di rapporti selezionata in Analytics corrisponda alla suite di rapporti che è stata acquisita in Adobe Experience Platform.
Passaggio 1: eseguire la metrica Occorrenze in Adobe Analytics
La metrica Occorrenze mostra il numero di hit in cui una determinata dimensione è stata impostata o persistita.
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In Analytics > Workspace, trascina l’intervallo di date su cui desideri creare un rapporto come dimensione in una Freeform tabella.
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La metrica Occurrences viene applicata automaticamente a tale intervallo di date.
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Salva questo progetto in modo da poterlo utilizzare nel confronto.
Passaggio 2: confrontare i risultati con Total records by timestamps in Customer Journey Analytics
Ora confronta le Occurrences in Analytics con i record totali per marca temporale in Customer Journey Analytics.
I record totali per marca temporale devono corrispondere alle occorrenze, purché nessun record sia stato rilasciato dal connettore di origine di Analytics - vedi la sezione seguente.
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Dai Servizi query di Adobe Experience Platform, esegui la seguente query Total Records by timestamps:
code language-sql SELECT Substring(from_utc_timestamp(timestamp,'{timeZone}'), 1, 10) AS Day, Count(_id) AS Records FROM {dataset} WHERE timestamp >= from_utc_timestamp('{fromDate}','UTC') AND timestamp < from_utc_timestamp('{toDate}','UTC') AND timestamp IS NOT NULL AND enduserids._experience.aaid.id IS NOT NULL GROUP BY Day ORDER BY Day; -
In Feed dati di Analytics, identifica se alcune righe potrebbero essere state filtrate dal connettore di origine di Analytics.
Il Connettore origine di Analytics potrebbe filtrare alcune righe durante la trasformazione in schema XDM. Ci possono essere diversi motivi per cui l’intera riga è inadatta alla trasformazione. Se uno dei seguenti campi di Analytics contiene questi valori, l’intera riga verrà filtrata.
table 0-row-2 1-row-2 2-row-2 3-row-2 4-row-2 5-row-2 6-row-2 Campo Analytics Valori che ne causano l’eliminazione di una riga Opt_out y, Y In_data_only Not 0 Exclude_hit Not 0 Bot_id Not 0 Hit_source 0, 3, 5, 7, 8, 9, 10 Page_event 53, 63 Per ulteriori informazioni su hit_source, consulta: Riferimento colonna dati. Per ulteriori informazioni su page_event consulta: Ricerca eventi pagina.
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Se il connettore ha filtrato delle righe, sottrarle dalla metrica Occurrences. Il numero risultante deve corrispondere al numero di eventi nei set di dati Adobe Experience Platform.
Perché i registri possono essere filtrati o saltati durante l’acquisizione da Adobe Experience Platform
Le Connessioni di Customer Journey Analytics ti consentono di unire più set di dati in base a un ID persona comune nei set di dati. Sul back-end, si applica la deduplica: join esterno completo o unione su set di dati evento basati su marche temporali, quindi join interno su un set di dati di profilo e di ricerca, in base all’ID persona.
Ecco alcuni dei motivi per cui i record potrebbero essere ignorati durante l’acquisizione di dati da Adobe Experience Platform.
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Marca temporale mancante - Se le marche temporali non sono presenti nei set di dati dell’evento, questi verranno completamente ignorati o saltati durante l’acquisizione.
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ID persona mancanti - Gli ID persona mancanti (dal set di dati degli eventi e/o dal set di dati profilo/ricerca) fanno sì che tali record vengano ignorati o saltati. Il motivo è che non esistono ID comuni o chiavi corrispondenti per unire i record.
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ID persona non validi o grandi - Con ID non validi, il sistema non può trovare un ID comune valido tra i set di dati da unire. In alcuni casi, la colonna ID persona presenta ID persona non validi, ad esempio “non definito” o “00000000”. Un ID persona (con qualsiasi combinazione di numeri e lettere) visualizzato in un evento più di 1 milione di volte al mese non può essere attribuito a un utente o a una persona specifica. Verrà classificato come non valido. Tali record non possono essere acquisiti nel sistema e causare l’inserimento e la generazione di rapporti soggetti a errori.