하위 히트 분석
하위 히트 분석을 사용하면 히트 수준보다 더 세분화된 수준에서 제품 데이터를 분석할 수 있습니다. 전체 히트에 대해 필터링하는 대신 히트 내의 개별 제품에 대해 세그먼트화할 수 있습니다. 예를 들어 동일한 순서로 구매한 다른 모든 제품을 포함하지 않고 특정 제품 카테고리로 세그먼트화할 수 있습니다.
Adobe Analytics 하위 히트 분석에서는 특히 Products 변수에 적용됩니다. Products 변수는 Adobe Analytics에서 하위 히트 분석을 지원하는 유일한 다중 값 개체입니다.
Adobe Analytics에서 제품 변수은(는) 하나의 히트에서 여러 제품을 캡처할 수 있습니다. 하위 히트 분석이 없으면 제품 속성에 대해 세그먼트화하면 히트 내의 모든 제품이 제품 속성과 일치하는 모든 히트가 반환됩니다. 그 결과가 잘못된 속성 및 부풀려진 매출 지표입니다. 하위 히트 분석은 필터를 히트 내의 개별 제품 행으로 범위를 지정하고 이러한 문제를 해결합니다.
하위 히트 분석에서 제외 논리는 제품 변수에 대한 표준 히트 수준 제외와 다르게 동작합니다. 제품 컨테이너 내에서 제품 특성을 제외하면 세그먼트는 제품이 있음을 반환하지만 제외 기준과 일치하지 않는 히트를 반환합니다.
Adobe Analytics에서는 히트에 제품 ID가 없어도 모든 히트에는 제품 목록 항목이 있습니다. 따라서 하위 히트 분석 제외 로직은 제품이 전혀 없는 히트를 반환합니다.
예
남성 범주의 온라인 매출만 측정하려 합니다. 하위 히트 분석이 없으면 Men에 대한 세그먼트를 적용하면 Men 카테고리가 있는 제품이 하나 이상 포함된 주문(히트)에 있는 모든 제품의 수익이 포함됩니다. 하위 히트 분석을 사용하면 필터를 제품 수준으로 확장하고 Men 카테고리의 제품에 대한 매출만 반환합니다.
또한 남성 범주를 제외한 다른 모든 범주의 온라인 매출을 측정하려고 합니다.
세그먼테이션 빌더에서 또는 빠른 세그먼트의 일부로 히트 컨테이너에 Dimension 소매: 패션 제품 범주 같음 남성을 포함하도록 지정합니다.
따라서 최소 한 개 이상의 남성 소매: 패션 제품 범주가 포함된 모든 주문이 고려되며 이러한 주문의 다른 제품 매출은 온라인 매출 지표에 포함됩니다.
카테고리를 보고할 때 Men Retail: Fashion Product Category와(과) 함께 제품을 포함하는 주문의 일부인 Retail: Fashion Product Category에 대한 다른 모든 값이 보고됩니다.
세그먼테이션 빌더에서 또는 빠른 세그먼트의 일부로 제품 컨테이너에 Dimension 소매: 패션 제품 범주 같음 남성을 포함하도록 지정합니다.
그 결과, 최소 남성 소매: 패션 제품 범주을 포함하는 모든 주문이 고려되며 남성 소매: 패션 제품 범주에 속하는 제품의 매출만 온라인 매출 지표에 포함됩니다.
범주를 보고할 때 남성 소매: 패션 제품 범주만 보고됩니다.
세그먼테이션 빌더에서 또는 빠른 세그먼트의 일부로 제품 컨테이너에 Dimension 소매: 패션 제품 범주 같음 남성을 제외하도록 지정합니다.
제품 수준에서 제외하려면 하나 이상의 제품이 포함된 히트가 포함된 다음 하위 히트 수준의 제외가 해당 범위 내에 적용됩니다. 이 제외는 전체 히트를 제외하는 히트 수준 제외와 다릅니다.