Adobe Analytics의 발전
기존 데이터 준비
Customer Journey Analytics로의 원활한 이전을 위해 Adobe Analytics 데이터를 준비하는 것은 데이터 무결성 및 보고 일관성에 중요합니다.
ID 수집
고객 여정을 이해하는 데 가장 중요한 요소는 각 단계에서 고객을 파악하는 것입니다. Customer Journey Analytics의 경우 모든 채널에 존재하는 식별자와 해당 데이터를 사용하면 Customer Journey Analytics 내에서 여러 소스를 결합할 수 있습니다.
ID의 예로는 고객 ID, 계정 ID 또는 이메일 ID가 있습니다. ID의 종류(하나 이상 보유할 수 있음)가 무엇이든 각 ID에 대해 다음과 같은 사항을 고려해야 합니다.
- ID가 존재하거나 Customer Journey Analytics로 가져오려는 모든 데이터 소스에 추가할 수 있습니다.
- 데이터의 각 행에 ID가 채워집니다.
- 아이디에 PII(사용자 식별 정보)는 포함되지 않습니다. 민감할 수 있는 모든 항목에 해싱을 적용합니다.
- ID는 모든 소스에서 동일한 형식(동일한 길이, 동일한 해시 방법 등)을 사용합니다.
Adobe Analytics와 같은 데이터 세트에서 ID는 모든 데이터 행에 존재하지 않을 수 있지만 보조 ID는 존재합니다. 이 경우, 고객이 ECID를 통해서만 식별되고 ID가 수집되는 경우(예: 고객 인증 시) 크로스 채널 분석(“결합”이라고도 함)을 사용하여 행 간의 간격을 메울 수 있습니다.
변수 정렬
Analytics 데이터를 Customer Journey Analytics 데이터로 변환하는 가장 간단한 방법은 Adobe Analytics 소스 커넥터를 사용하여 글로벌 보고서 세트를 Experience Platform으로 수집하는 것입니다. 이 커넥터는 Adobe Analytics 변수를 Experience Platform의 XDM 스키마 및 데이터 세트에 직접 매핑하므로 Customer Journey Analytics에 쉽게 연결할 수 있습니다.
전체 글로벌 보고서 세트가 항상 구현 가능한 것은 아닙니다. 여러 보고서 세트를 Customer Journey Analytics으로 가져오려는 경우 두 가지 옵션이 있습니다.
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변수를 해당 보고서 세트 간에 정렬하도록 계획하십시오. 예를 들어 보고서 세트 1의 eVar1은 페이지를 지정할 수 있습니다. 보고서 세트 2의 eVar1은 내부 캠페인를 지정할 수 있습니다. Customer Journey Analytics로 가져오면 이들 변수가 단일 eVar1 차원으로 혼합되어 정확하지 않으며 혼동을 주는 보고를 초래할 수 있습니다.
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데이터 준비 기능을 사용하여 변수를 매핑합니다. 모든 보고서 세트가 동일한 공통 변수 설계를 사용하는 경우 더 쉬워지지만 새로운 Experience Platform Data Prep 기능을 사용하는 경우에는 필요하지 않습니다. 이 옵션을 사용하면 데이터 스트림 (또는 속성) 수준에 있는 매핑된 값별로 변수를 참조할 수 있습니다.
고유 수 초과 또는 낮은 트래픽 문제로 인해 글로벌 보고서 세트로 이동하는 데 불편을 겪었다면 Customer Journey Analytics에는 차원에 대한 카디널리티 제한이 없습니다. 이를 통해 고유 값을 표시하고 계산할 수 있습니다.
다음은 보고서 세트를 다른 스키마와 결합하는 사용 사례입니다.
마케팅 채널 (재)구성
기존 Adobe Analytics 마케팅 채널 설정은 Customer Journey Analytics에서 동일하게 적용되지 않습니다. 이는 다음 두 가지 이유에 기인한 것입니다.
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Adobe Experience Platform으로 수집된 Adobe Analytics 데이터의 처리 수준 및
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Customer Journey Analytics의 보고서 시간 특성
Adobe는 업데이트된 마케팅 채널 구현을 위한 모범 사례를 게시했습니다. 이러한 업데이트된 권장 사항을 사용하면 Attribution IQ를 통해 Adobe Analytics에 이미 있는 기능을 최대한 활용하는 데 도움이 됩니다. 또한 정상적으로 Customer Journey Analytics로 전환할 수 있도록 지원합니다.
Customer Journey Analytics 데이터 보기의 일부로 파생 필드가 도입됨에 따라 마케팅 채널 기능 템플릿을 사용하여 마케팅 채널 또한 비파괴적이고 소급 적용되는 방식으로 지원됩니다.
Customer Journey Analytics로 마이그레이션할 때 중요한 차이점에 대비
조직이 Customer Journey Analytics을 사용하기 위해 진화할 때 이러한 단계를 통해 데이터를 준비하고 두 기술 간의 중요한 차이점을 파악하십시오. 이 문서는 관리자 대상자를 대상으로 합니다.
보고 시간 처리에 익숙해지기 report-time
Adobe Analytics에서의 보고는 상당한 양의 데이터 사전 처리에 의존하여 eVar에서 볼 수 있는 지속성과 같은 결과를 초래합니다. 반대로 Customer Journey Analytics는 보고서 실행 시 이러한 계산을 처리합니다.
보고서 처리 시간을 사용하면 기본 데이터 수집 방법을 변경할 필요 없이 소급 설정을 적용하고 여러 버전의 변수 지속성을 생성할 수 있습니다.
이러한 변화로 인해 특히 만료 기간이 긴 변수의 경우 데이터 보고 방식에 약간의 차이가 발생합니다. 가상 보고서 세트를 사용하여 보고서 처리 시간이 보고에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 평가할 수 있습니다.
중요한 세그먼트 및 계산된 지표 식별 segments-calcmetrics
Adobe Analytics 세그먼트(Customer Journey Analytics에서는 필터라고 함) 및 계산된 지표는 Customer Journey Analytics와 호환되지 않습니다. 대부분의 경우 이들 구성 요소는 사용 가능한 새 스키마 및 데이터를 사용하여 Customer Journey Analytics에서 다시 빌드할 수 있습니다.
사용자가 시스템 간 전환할 때 최대한 원활하게 전환하도록 하려면 다음과 같은 방법을 통해 계획을 수립하십시오.
다음은 몇 가지 안내 비디오입니다.
기타 고려 사항
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강력한 Customer Journey Analytics 데이터 보기를 사용하면 Customer Journey Analytics 내에서 지표 및 차원을 훨씬 유연하게 정의할 수 있습니다. 예를 들어 차원 값을 사용하여 지표의 정의가 될 수 있습니다. 자세히 알아보기
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Adobe Analytics에서 사용자 정의 캘린더를 정의한 경우 Customer Journey Analytics 내에서 유사한 캘린더 기능을 사용할 수 있습니다. 캘린더가 올바르게 정의되었는지 확인해야 합니다.
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Customer Journey Analytics에서 사용자 정의 방문/세션 시간 초과를 정의하고 새 세션을 시작하는 지표를 정의할 수 있습니다. 다양한 세션 정의를 사용하여 데이터 보기를 만들고 Adobe Analytics에서 가능했던 것 이상의 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이 기능은 특히 모바일 데이터 세트에 유용할 수 있습니다.
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사용자를 위한 데이터 사전을 제공하거나 스키마 요소의 Experience Platform 필드 이름을 포함하도록 SDR을 확장합니다.
다음 단계
Customer Journey Analytics로 이동한 후 데이터 불일치가 발견되는 경우 원래 Adobe Analytics 데이터와 현재 Customer Journey Analytics의 Adobe Analytics 데이터를 비교할 수 있습니다. 자세히 알아보기