지표 유형 및 속성
계산된 지표 정의에서 지표의 지표 유형과 속성 모델을 구성할 수 있습니다.
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지표 구성 요소에서
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팝업 대화 상자에서:
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지표 유형 을 지정합니다.
table 0-row-2 1-row-2 2-row-2 지표 유형 정의 표준 공식이 하나의 표준 지표로 구성된 경우 계산되지 않은 지표에 해당하는 대응값과 동일한 데이터가 표시됩니다. 표준 지표는 각 개별 라인 항목별로 계산된 지표를 만드는 데 유용합니다.
예를 들어
총 합계 각 라인 항목에 있는 보고 기간에 대한 총 합계 를 사용합니다. 수식에 단일 총 합계 지표가 포함된 경우 계산된 지표는 모든 라인 항목에 동일한 총 합계를 표시합니다. 총 합계 지표는 사이트 합계 데이터를 기준으로 비교하는 계산된 지표를 만들고자 할 때 유용합니다.
예를 들어
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속성 을 지정합니다.
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다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.
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비기본 속성 모델을 적용하려면 적용 을 선택합니다. 취소하려면 취소를 선택합니다.
비기본 속성 모델을 이미 정의한 경우 편집 을 선택해 선택 항목을 수정합니다.
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속성 모델, 컨테이너 및 전환 확인 기간을 사용하는 방법에 대한 예는 예를 참조하십시오.
속성 모델 attribution-models
속성 모델은 지표의 전환 확인 기간에 여러 값이 표시될 때 어떤 차원 항목이 지표에 대한 크레딧을 받는지 결정합니다. 속성 모델은 전환 확인 기간 내에 여러 차원 항목이 설정된 경우에만 적용됩니다. 단일 차원 항목만 설정된 경우, 사용된 속성 모델에 관계없이 해당 차원 항목은 100%의 크레딧을 받습니다.
2^(-t/halflife)
이고, 여기서 t
는 접점과 전환 사이의 시간입니다. 그러면 모든 접점이 100%로 표준화됩니다. 중요한 특정 사건에 대한 속성을 측정하려는 시나리오에 이상적입니다. 이 이벤트 후 전환이 일어나기까지 시간이 오래 소요될수록 크레딧은 적게 제공됩니다.높은 수준에서 속성은 잉여금이 균등하게 분배되어야 하는 플레이어 연합으로 계산됩니다. 각 연합의 잉여금은 각 하위 연합 (또는 이전에 참가한 차원 항목)에 의해 이전에 생성된 잉여금에 따라 재귀적으로 결정됩니다. 자세한 내용은 John Harsanyi 및 Lloyd Shapley의 원본 논문을 참조하십시오.
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.
컨테이너 container
속성 컨테이너는 속성에 대해 원하는 범위를 정의합니다. 가능한 옵션은 다음과 같습니다.
- 세션: 전환이 발생한 세션 시작 부분까지 되돌아봅니다. 세션 전환 확인 기간은 데이터 보기에서 수정된 세션 시간 제한을 따릅니다.
- 개인: 개인 컨테이너 범위에서 전환을 봅니다.
- 전역 계정 [B2B edition]{class="badge informative"}: 전역 계정 컨테이너 범위에서 전환을 봅니다.
- 계정 [B2B edition]{class="badge informative"}: 개인 컨테이너 범위에서 전환을 봅니다.
- 영업 기회 [B2B edition]{class="badge informative"}: 영업 기회 컨테이너 범위에서 전환을 봅니다.
- 구매 그룹 [B2B edition]{class="badge informative"}: 구매 그룹 컨테이너 범위에서 전환을 봅니다.
전환 확인 기간 lookback-winwow
기여도 분석 전환 확인 기간은 터치 포인트를 포함하도록 전환이 되돌아봐야 하는 시간입니다. 차원 항목이 전환 확인 기간 밖에 설정된 경우, 해당 값은 어떤 속성 계산에도 포함되지 않습니다.
- 14일: 전환이 발생한 날로부터 최대 14일까지를 되돌아봅니다.
- 30일: 전환이 발생한 날로부터 최대 30일까지를 되돌아봅니다.
- 60일: 전환이 발생한 날로부터 최대 60일까지를 되돌아봅니다.
- 90일: 전환이 발생한 날로부터 최대 90일까지를 되돌아봅니다.
- 13개월 [B2B 에디션]{class="badge informative"}: 전환이 발생한 날로부터 최대 13개월까지를 되돌아봅니다.
- 사용자 정의 시간: 전환이 발생한 시점부터 사용자 정의 전환 확인 기간을 설정할 수 있습니다. 분, 시간, 일, 주, 월 또는 분기 단위로 지정할 수 있습니다. 예를 들어 2월 20일에 전환이 발생한 경우 5일의 전환 확인 기간을 통해 2월 15일부터 2월 20일까지의 모든 차원 접점을 속성 모델에서 평가할 수 있습니다.
예
다음 예를 생각해 보십시오.
- 9월 15일 방문자가 유료 검색 광고를 통해 사이트에 방문했다가 나갑니다.
- 9월 18일 이 방문자가 친구로부터 받은 소셜 미디어 링크를 통해 다시 사이트에 방문합니다. 장바구니에 몇 개 항목을 추가하지만 구입하지는 않습니다.
- 9월 24일 마케팅 팀이 장바구니에 있는 일부 항목에 대한 쿠폰이 포함된 이메일을 보냅니다. 쿠폰은 적용하지만 다른 쿠폰이 있는지 확인하기 위해 다른 몇 개 사이트를 방문합니다. 디스플레이 광고를 통해 다른 항목을 찾은 다음 최종적으로 $50에 구매합니다.
기여도 분석 모델에 따라 컨테이너 및 채널은 서로 다른 크레딧을 받습니다. 예제는 아래 표를 참조하십시오.
크레딧은 유료 검색, 소셜, 이메일 및 디스플레이 간에 나눠집니다.
- $30인 60% 크레딧이 디스플레이에 제공됩니다.
- $10인 20% 크레딧이 유료 검색에 제공됩니다.
- 나머지 20%는 소셜과 이메일 간에 나누어져 각각 $5가 제공됩니다.
- 디스플레이 접점과 전환 간 0일 간격.
2^(-0/7) = 1
- 이메일 접점과 전환 간 0일 간격.
2^(-0/7) = 1
- 소셜 접점과 전환 간 6일 간격.
2^(-6/7) = 0.552
- 유료 검색 접점과 전환 간 9일 간격.
2^(-9/7) = 0.41
이러한 값을 표준화하면 다음과 같은 결과가 나옵니다.- 디스플레이: 33.8%, $16.88 받음
- 이메일: 33.8%, $16.88 받음
- 소셜: 18.6%, $9.32 받음
- 유료 검색: 13.8%, $6.92 받음
크레딧이 여러 채널에 속하는 경우 일반적으로 정수가 있는 전환 이벤트는 분할됩니다. 예를 들어 두 채널이 선형 속성 모델을 사용하여 주문에 기여하는 경우 두 채널 모두 해당 주문의 0.5를 받습니다. 이러한 부분 지표는 모든 개인에게 집계된 다음 보고를 위해 가장 가까운 정수로 반올림됩니다.
[B2B edition]{class="badge informative" title="Customer Journey Analytics B2B 에디션"} 계정 또는 영업 기회와 같은 특정 B2B 컨테이너와 더 적절한 전환 확인 기간(최대 13개월)을 사용하여 일반적인 B2B 시나리오에서 위의 속성 모델을 적용합니다.