Approfondimenti di Analytics per le interazioni web e mobili
Adobe Experience Platform consente di acquisire dati dalle suite di rapporti di Adobe Analytics utilizzando i campi Experience Data Model (XDM) per compilare i set di dati. I dati di analisi sono stati modificati per essere conformi alla classe XDM ExperienceEvent. Query Service può quindi utilizzare questi dati eseguendo query SQL per generare informazioni utili sul comportamento di un utente sulle piattaforme digitali.
Questo documento fornisce una serie di query SQL di esempio che illustrano casi d’uso comuni durante la creazione di informazioni dai dati di Analytics per web e dispositivi mobili.
Per ulteriori informazioni sull'acquisizione e la mappatura dei dati di analisi, consulta la documentazione sulle mappature dei campi di Analytics.
Introduzione
Per ciascuno dei seguenti casi d’uso, come modello da personalizzare viene fornito un esempio di query SQL con parametri. Fornire i parametri nei punti in cui { } è visualizzato negli esempi SQL per il set di dati, l'eVar, l'evento o l'intervallo di tempo che si desidera valutare.
Obiettivi
Gli esempi seguenti mostrano query SQL per casi d’uso comuni per analizzare i dati di Adobe Analytics.
Genera il conteggio dei visitatori per ogni ora in un dato giorno
SELECT Substring(from_utc_timestamp(timestamp, 'America/New_York'), 1, 10) AS Day,
Substring(from_utc_timestamp(timestamp, 'America/New_York'), 12, 2) AS Hour,
Count(DISTINCT enduserids._experience.aaid.id) AS Visitor_Count
FROM {TARGET_TABLE}
WHERE TIMESTAMP = to_timestamp('{TARGET_YEAR}-{TARGET_MONTH}-{TARGET_DAY}')
GROUP BY Day, Hour
ORDER BY Hour;
Identifica le 10 pagine più visualizzate in un dato giorno
SELECT web.webpagedetails.name AS Page_Name,
Sum(web.webpagedetails.pageviews.value) AS Page_Views
FROM {TARGET_TABLE}
WHERE TIMESTAMP = to_timestamp('{TARGET_YEAR}-{TARGET_MONTH}-{TARGET_DAY}')
GROUP BY web.webpagedetails.name
ORDER BY page_views DESC
LIMIT 10;
Identificare i 10 utenti più attivi
SELECT enduserids._experience.aaid.id AS aaid,
Count(timestamp) AS Count
FROM {TARGET_TABLE}
WHERE TIMESTAMP = to_timestamp('{TARGET_YEAR}-{TARGET_MONTH}-{TARGET_DAY}')
GROUP BY enduserids._experience.aaid.id
ORDER BY Count DESC
LIMIT 10;
Identifica le 10 città più desiderate in base all’attività dell’utente
SELECT concat(placeContext.geo.stateProvince, ' - ', placeContext.geo.city) AS state_city,
Count(timestamp) AS Count
FROM {TARGET_TABLE}
WHERE TIMESTAMP = to_timestamp('{TARGET_YEAR}-{TARGET_MONTH}-{TARGET_DAY}')
GROUP BY state_city
ORDER BY Count DESC
LIMIT 10;
Identifica i 10 prodotti più visualizzati
SELECT Product_SKU,
Sum(Product_Views) AS Total_Product_Views
FROM (SELECT Explode(productlistitems.sku) AS Product_SKU,
commerce.productviews.value AS Product_Views
FROM {TARGET_TABLE}
WHERE TIMESTAMP = to_timestamp('{TARGET_YEAR}-{TARGET_MONTH}-{TARGET_DAY}')
AND commerce.productviews.value IS NOT NULL)
GROUP BY Product_SKU
ORDER BY Total_Product_Views DESC
LIMIT 10;
Identifica i 10 ricavi più elevati dall'ordine
SELECT Purchase_ID,
Round(Sum(Product_Items.priceTotal * Product_Items.quantity), 2) AS Total_Order_Revenue
FROM (SELECT commerce.`order`.purchaseid AS Purchase_ID,
Explode(productlistitems) AS Product_Items
FROM {TARGET_TABLE}
WHERE commerce.`order`.purchaseid IS NOT NULL
AND TIMESTAMP = to_timestamp('{TARGET_YEAR}-{TARGET_MONTH}-{TARGET_DAY}')
GROUP BY Purchase_ID
ORDER BY total_order_revenue DESC
LIMIT 10;