Adobe Analytics 데이터와 비교

조직에서 Customer Journey Analytics를 채택함에 따라 Adobe Analytics와 Customer Journey Analytics 간의 데이터 차이가 있을 수 있습니다. 이는 정상이며 여러 가지 이유로 발생할 수 있습니다. Customer Journey Analytics는 AA에서의 데이터에 대한 몇 가지 제한 사항을 개선할 수 있도록 설계되었습니다. 그러나 예기치 않거나 의도하지 않은 불일치가 발생할 수 있습니다. 이 문서는 귀하와 귀하의 팀이 데이터 무결성에 대한 우려로 방해받지 않고 Customer Journey Analytics를 사용할 수 있도록 이러한 차이점을 진단하고 해결하는 데 도움이 되도록 설계되었습니다.

Analytics 소스 커넥터를 통해 Adobe Analytics 데이터를 Adobe Experience Platform에 수집한 다음 이 데이터 세트를 사용하여 Customer Journey Analytics 연결을 생성했다고 가정해 보겠습니다.

The data flow from Adobe Analytics through the data connector to Adobe Experience Platform and to Custoer Journey Analytics using CJA connections.

그런 다음 데이터 보기를 생성하고 Customer Journey Analytics에서 이 데이터를 보고하는 동안 Adobe Analytics의 보고 결과와 불일치하는 것을 발견합니다.

다음은 원래 Adobe Analytics 데이터와 현재 Customer Journey Analytics의 Adobe Analytics 데이터를 비교하기 위해 따라야 할 몇 가지 단계입니다.

사전 요구 사항

  • Adobe Experience Platform의 Analytics 데이터 세트에 조사 중인 날짜 범위에 대한 데이터가 포함되어 있는지 확인합니다.

  • Analytics에서 선택한 보고서 세트가 Adobe Experience Platform에 포함된 보고서 세트와 일치하는지 확인합니다.

1단계: Adobe Analytics에서 발생 횟수 지표 실행

발생 횟수 지표는 지정된 차원이 설정되거나 지속된 히트 수를 보여 줍니다.

  1. Analytics > 작업 영역에서 차원으로 보고할 날짜 범위를 자유 형식 테이블로 드래그합니다.

  2. 발생 횟수 지표는 해당 날짜 범위에 자동으로 적용됩니다.

  3. 비교에 사용할 수 있도록 이 프로젝트를 저장합니다.

2단계: 결과를 Customer Journey Analytics의 타임스탬프별 총 레코드와 비교

이제 Analytics의 발생 횟수를 Customer Journey Analytics의 타임스탬프별 총 레코드와 비교합니다.

Analytics 소스 커넥터에 의해 삭제된 레코드가 없는 경우 타임스탬프별 총 레코드는 발생 횟수와 일치해야 합니다. 아래 섹션을 참조하십시오.

NOTE
이는 (결합을 통해) 결합된 데이터 세트가 아닌 일반 평균 값 데이터 세트에만 적용됩니다. Customer Journey Analytics에서 사용 중인 개인 ID에 대한 처리는 비교 작업을 수행하는 데 있어 매우 중요합니다. 특히 결합이 켜져 있는 경우 Adobe Analytics에서 복제하기가 항상 쉽지는 않을 수 있습니다.
  1. Adobe Experience Platform 쿼리 서비스에서 다음 타임스탬프별 총 레코드 쿼리를 실행합니다.

    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;
    
  2. Analytics 데이터 피드에서 일부 행이 Analytics 소스 커넥터에 의해 필터링되었는지 여부를 원시 데이터에서 식별합니다.

    XDM 스키마로 변환하는 동안 Analytics 소스 커넥터가 특정 행을 필터링할 수 있습니다. 전체 행이 변환에 적합하지 않은 이유는 여러 가지가 있을 수 있습니다. 다음 Analytics 필드 중 하나라도 이러한 값이 포함된 경우 전체 행이 필터링됩니다.

    table 0-row-2 1-row-2 2-row-2 3-row-2 4-row-2 5-row-2 6-row-2
    Analytics 필드 행이 삭제되는 값
    Opt_out y, Y
    In_data_only 0이 아님
    Exclude_hit 0이 아님
    Bot_id 0이 아님
    Hit_source 0, 3, 5, 7, 8, 9, 10
    Page_event 53, 63

    hit_source에 대한 자세한 내용은 데이터 열 참조를 참조하십시오. page_event에 대한 자세한 내용은 페이지 이벤트 조회를 참조하십시오.

  3. 커넥터가 행을 필터링한 경우 발생 횟수 지표에서 해당 행을 뺍니다. 결과 숫자는 Adobe Experience Platform 데이터 세트의 이벤트 수와 일치해야 합니다.

Adobe Experience Platform에서 수집하는 동안 레코드가 필터링되거나 건너뛸 수 있는 이유

Customer Journey Analytics 연결을 사용하면 데이터 세트 간 공통 개인 ID를 기반으로 여러 데이터 세트를 가져오고 결합할 수 있습니다. 백엔드에서 중복 제거를 적용합니다. 타임스탬프를 기반으로 이벤트 데이터 세트에 대한 전체 외부 연결 또는 합을 적용한 다음 개인 ID를 기반으로 프로필 및 조회 데이터 세트에 대한 내부 연결을 적용합니다.

다음은 Adobe Experience Platform에서 데이터를 수집하는 동안 레코드를 건너뛸 수 있는 몇 가지 이유입니다.

  • 타임스탬프 누락 – 이벤트 데이터 세트에서 타임스탬프가 누락된 경우 해당 레코드는 수집 중에 완전히 무시되거나 건너뜁니다.

  • 개인 ID 누락 – (이벤트 데이터 세트 및/또는 프로필/조회 데이터 세트에서) 누락된 개인 ID로 인해 해당 레코드가 무시되거나 건너뜁니다. 그 이유는 레코드를 연결할 공통 ID나 일치하는 키가 없기 때문입니다.

  • 유효하지 않거나 큰 개인 ID – 잘못된 ID를 사용하면 시스템이 연결할 데이터 세트 중에서 유효한 공통 ID를 찾을 수 없습니다. 경우에 따라 개인 ID 열에 “정의되지 않음“ 또는 “00000000”과 같은 잘못된 개인 ID가 있습니다. 한 달에 1백만 번 이상 이벤트에 나타나는 개인 ID(숫자와 문자의 조합 포함)는 특정 사용자 또는 개인에게 할당할 수 없습니다. 잘못된 것으로 분류됩니다. 이러한 레코드는 시스템으로 수집될 수 없으며 오류 유발 수집 및 보고를 초래할 수 있습니다.

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