Analytics 소스 커넥터 데이터와 Adobe Analytics 비교

조직에서 Customer Journey Analytics를 채택함에 따라 Adobe Analytics와 Customer Journey Analytics 간의 데이터 차이가 있을 수 있습니다. 이러한 차이는 정상이며 여러 가지 이유로 발생할 수 있습니다. Customer Journey Analytics는 Adobe Analytics에서의 데이터에 대한 몇 가지 제한 사항을 개선할 수 있도록 설계되었습니다. 이러한 유연성으로 인해 Customer Journey Analytics이 데이터를 해석하는 방식에 약간의 차이가 발생할 수 있습니다. 이 문서를 사용하여 Customer Journey Analytics 및 Adobe Analytics가 데이터를 처리하는 방식의 잠재적 차이점을 이해합니다.

이 페이지에서는 Analytics 소스 커넥터를 사용하여 Adobe Analytics 데이터를 Adobe Experience Platform에 수집한 다음 Customer Journey Analytics에서 연결데이터 보기를 생성한다고 가정합니다.

해당 데이터는 Adobe Analytics에서 데이터 커넥터를 통해 Adobe Experience Platform으로, 그리고 CJA 연결을 사용하여 Custoer Journey Analytics로 이동합니다.

보고 플랫폼마다 데이터가 다를 수 있는 이유는 다음과 같습니다.

  • 다양한 데이터 세트 또는 보고서 세트: Adobe Analytics의 보고서 세트와 소스 커넥터가 데이터를 가져오는 보고서 세트가 동일한지 확인합니다.

  • 캘린더 설정: Adobe Analytics의 보고서 세트에는 시간대 및 기타 캘린더 설정을 구성할 수 있습니다. 마찬가지로, Customer Journey Analytics의 데이터 보기에는 제어할 수 있는 별도의 설정이 있습니다. 패리티를 원하는 경우 이러한 설정이 제품 간에 일치하는지 확인합니다.

  • 추가 데이터 세트: Customer Journey Analytics는 단일 연결 내에 여러 데이터 세트를 포함할 수 있는 기능을 제공합니다. 이러한 차이점에는 추가 이벤트 데이터 세트, 프로필 데이터 세트 또는 조회 데이터 세트가 포함됩니다. 이 기능은 Adobe Analytics와 Customer Journey Analytics의 핵심 차별화 요소로, 교차 채널 데이터에 대한 인사이트를 제공합니다.

  • 결합된 데이터 세트: Adobe는 두 데이터 세트 간의 개인 ID를 분석할 수 있는 기능을 제공하여 결합된 ID가 포함된 새로운 데이터 세트를 생성합니다. 이러한 결합된 데이터 세트에는 Adobe Analytics 보고서 세트에서 제공하는 것 이상의 추가 데이터가 포함되어 있습니다.

  • 데이터 소스: Customer Journey Analytics에는 요약 데이터 원본 또는 트랜잭션 ID 데이터 원본을 포함하여 Adobe Analytics 보고서 세트에 업로드된 모든 유형의 데이터 소스가 포함되지 않습니다.

  • 차원 및 지표 설정: 데이터 보기 내 모든 차원과 지표는 조직에서 변경할 수 있는 자체 설정을 포함합니다. 이러한 변경 사항은 보고서가 실행될 때 적용되므로 소급 적용됩니다. Adobe Analytics의 차원 및 지표 설정은 데이터 수집 방법을 변경하여 해당 시점부터 이러한 변경 사항이 적용됩니다. 두 제품 중 하나에서 구성 요소 설정을 변경하면 보고 차이를 만들 수 있습니다. 특정 차원에 집중하는 경우 Adobe Analytics와 Customer Journey Analytics 간의 속성 및 지속성 설정이 일치하는지 확인합니다.

    note tip
    TIP
    Adobe는 Adobe Analytics의 차원에서 “가장 최근(마지막)”의 할당을 사용할 것을 강력히 권장합니다. 이 할당 설정을 사용하면 Customer Journey Analytics에서 보다 많은 속성 유연성을 사용할 수 있습니다.
  • 방문 정의: 개별 차원 및 지표 설정 외에도 데이터 보기 자체에는 방문자 데이터 해석 방식을 근본적으로 변경하는 설정이 포함되어 있습니다. 예를 들어, 세그먼트를 전체 데이터 보기에 적용할 수 있습니다(Adobe Analytics의 가상 보고서 세트와 유사). 방문 기간의 정의를 변경하거나 원하는 이벤트에 자동으로 새 방문을 시작할 수도 있습니다. 이러한 설정은 Customer Journey Analytics와 Adobe Analytics 간의 보고 차이를 보고하는 데 중요한 영향을 미칠 수 있습니다.

제품 간 레코드 수 확인

위의 모든 설정이 유사하게 표시되고 제품 간 레코드 수를 최소한 검증하려는 경우 다음 단계를 사용할 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. Adobe Analytics 데이터 피드에서 원하는 날짜 범위에 대한 피드 파일을 생성합니다. 각 파일 내의 행 수를 계산하여 다음 행을 식별하고 제외합니다.

    • exclude_hit0이 아닙니다(두 제품의 Analysis Workspace에서 제외된 데이터).
    • hit_source0, 3, 5, 7, 8, 9 또는 10입니다(데이터 소스 및 기타 히트가 아닌 데이터).
    • page_event53 또는 63입니다(스트리밍 미디어 keep-alive 히트).

    위의 기준 중 하나와 일치하는 행은 Analytics 소스 커넥터 수집 워크플로에서 제외되므로 데이터 피드 행을 계산할 때도 제외해야 합니다.

  3. 쿼리 서비스의 총 레코드는 동일한 기간 동안 데이터 피드의 행 수와 일치해야 합니다.

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