쿼리 서비스를 사용한 속성 점수 분석

데이터의 각 행은 변환을 나타내며, 이 변환에서 관련 터치포인트에 대한 정보는 touchpointsDetail 열.

접점 정보
접점 이름
touchpointsDetail. touchpointName
접점 채널
touchpointsDetail.touchPoint.mediaChannel
접점 Attribution AI 알고리즘 점수
  • touchpointsDetail.scores.algorithmicSourced

  • touchpointsDetail.scores.algorithmicInfluenced

데이터 경로 찾기

Adobe Experience Platform UI에서 데이터 세트 왼쪽 탐색. 다음 데이터 세트 페이지가 나타납니다. 그런 다음 찾아보기 을(를) 탭하고 Attribution AI 점수에 대한 출력 데이터 세트를 찾습니다.

모델 액세스

출력 데이터 세트를 선택합니다. 데이터 세트 활동 페이지가 나타납니다.

데이터 세트 활동 페이지

데이터 세트 활동 페이지에서 데이터 세트 미리 보기 오른쪽 상단 모서리에서 데이터를 미리 보고 예상대로 수집되었는지 확인합니다.

데이터 세트 미리 보기

데이터를 미리 본 후 오른쪽 레일에서 스키마를 선택합니다. 스키마 이름 및 설명과 함께 팝오버가 나타납니다. 스키마 이름 하이퍼링크를 선택하여 채점 스키마로 리디렉션합니다.

스키마 선택

채점 스키마를 사용하여 값을 선택하거나 검색할 수 있습니다. 이 옵션을 선택하면 필드 속성 쿼리 만들기에 사용할 경로를 복사할 수 있도록 사이드 레일이 열립니다.

경로 복사

쿼리 서비스 액세스

Platform UI 내에서 쿼리 서비스에 액세스하려면 쿼리 왼쪽 탐색에서 찾아보기 탭. 이전에 저장한 쿼리 목록이 로드됩니다.

쿼리 서비스 찾아보기

그런 다음 을 선택합니다. 쿼리 만들기 오른쪽 상단 모서리입니다. 쿼리 편집기가 로드됩니다. 쿼리 편집기를 사용하면 채점 데이터를 사용하여 쿼리를 만들 수 있습니다.

쿼리 편집기

쿼리 편집기에 대한 자세한 내용은 쿼리 편집기 사용 안내서.

속성 점수 분석을 위한 쿼리 템플릿

아래 쿼리는 다른 점수 분석 시나리오의 템플릿으로 사용할 수 있습니다. 다음을 교체해야 합니다. _tenantIdyour_score_output_dataset 채점 출력 스키마에 있는 적절한 값 포함.

NOTE
데이터 수집 방법에 따라 아래에 사용된 값은 다음과 같습니다. timestamp 은(는) 다른 형식일 수 있습니다.

유효성 검사 예

전환 이벤트별 총 전환 수(전환 기간 내)

    SELECT conversionName,
           SUM(scores.firstTouch) as total_conversions,
           SUM(scores.algorithmicSourced) as total_attributed_conversions
    FROM
        (SELECT
                _tenantId.your_score_output_dataset.conversionName
                    as conversionName,
                inline(_tenantId.your_score_output_dataset.touchpointsDetail),
                timestamp as conversion_timestamp
         FROM
                your_score_output_dataset
        )
    WHERE
        conversion_timestamp >= '2020-07-16'
      AND
        conversion_timestamp <  '2020-10-14'
    GROUP BY
        conversionName

전환 전용 이벤트의 총 수입니다(전환 창 내).

    SELECT
        _tenantId.your_score_output_dataset.conversionName as conversionName,
        COUNT(1) as convOnly_cnt
    FROM
        your_score_output_dataset
    WHERE
        _tenantId.your_score_output_dataset.touchpointsDetail.touchpointName[0] IS NULL AND
        timestamp >= '2020-07-16' AND
        timestamp <  '2020-10-14'
    GROUP BY
        conversionName

트렌드 분석 예

일별 전환 수

    SELECT conversionName,
           DATE(conversion_timestamp) as conversion_date,
           SUM(scores.firstTouch) as convertion_cnt
    FROM
        (SELECT
                _tenantId.your_score_output_dataset.conversionName as conversionName,
                inline(_tenantId.your_score_output_dataset.touchpointsDetail),
                timestamp as conversion_timestamp
         FROM
                your_score_output_dataset
        )
    GROUP BY
        conversionName, DATE(conversion_timestamp)
    ORDER BY
        conversionName, DATE(conversion_timestamp)
    LIMIT 20

분포 분석 예

정의된 유형별 전환 경로의 접점 양(전환 창 내)

    SELECT conversionName,
           touchpointName,
           COUNT(1) as tp_count
    FROM
        (SELECT
                _tenantId.your_score_output_dataset.conversionName as conversionName,
                inline(_tenantId.your_score_output_dataset.touchpointsDetail),
                timestamp as conversion_timestamp
         FROM
                your_score_output_dataset
        )
    WHERE
        conversion_timestamp >= '2020-07-16' AND
        conversion_timestamp < '2020-10-14' AND
        touchpointName IS NOT NULL
    GROUP BY
        conversionName, touchpointName
    ORDER BY
        conversionName, tp_count DESC

Insight 생성 예

접점 및 전환 날짜별 증분 단위 분류(전환 창 내)

    SELECT conversionName,
           touchpointName,
           DATE(conversion_timestamp) as conversion_date,
           SUM(scores.algorithmicSourced) as incremental_units
    FROM
        (SELECT
                _tenantId.your_score_output_dataset.conversionName as conversionName,
                inline(_tenantId.your_score_output_dataset.touchpointsDetail),
                timestamp as conversion_timestamp
         FROM
                your_score_output_dataset
        )
    WHERE
        conversion_timestamp >= '2020-07-16' AND
        conversion_timestamp < '2020-10-14'  AND
        touchpointName IS NOT NULL
    GROUP BY
        conversionName, touchpointName, DATE(conversion_timestamp)
    ORDER BY
        conversionName, touchpointName, DATE(conversion_timestamp)

접점 및 접점 날짜별 증분 단위 분류(전환 창 내)

    SELECT conversionName,
           touchpointName,
           DATE(touchpoint.timestamp) as touchpoint_date,
           SUM(scores.algorithmicSourced) as incremental_units
    FROM
        (SELECT
                _tenantId.your_score_output_dataset.conversionName as conversionName,
                inline(_tenantId.your_score_output_dataset.touchpointsDetail),
                timestamp as conversion_timestamp
         FROM
                your_score_output_dataset
        )
    WHERE
        conversion_timestamp >= '2020-07-16' AND
        conversion_timestamp < '2020-10-14'  AND
        touchpointName IS NOT NULL
    GROUP BY
        conversionName, touchpointName, DATE(touchpoint.timestamp)
    ORDER BY
        conversionName, touchpointName, DATE(touchpoint.timestamp)
    LIMIT 20

모든 채점 모델에 대해 특정 유형의 접점에 대한 집계된 점수(전환 창 내)

    SELECT
           conversionName,
           touchpointName,
           SUM(scores.algorithmicSourced) as total_incremental_units,
           SUM(scores.algorithmicInfluenced) as total_influenced_units,
           SUM(scores.uShape) as total_uShape_units,
           SUM(scores.decayUnits) as total_decay_units,
           SUM(scores.linear) as total_linear_units,
           SUM(scores.lastTouch) as total_lastTouch_units,
           SUM(scores.firstTouch) as total_firstTouch_units
    FROM
        (SELECT
                _tenantId.your_score_output_dataset.conversionName as conversionName,
                inline(_tenantId.your_score_output_dataset.touchpointsDetail),
                timestamp as conversion_timestamp
         FROM
                your_score_output_dataset
        )
    WHERE
        conversion_timestamp >= '2020-07-16' AND
        conversion_timestamp < '2020-10-14'  AND
        touchpointName = 'display'
    GROUP BY
        conversionName, touchpointName
    ORDER BY
        conversionName, touchpointName

고급 - 경로 길이 분석

각 전환 이벤트 유형에 대한 경로 길이 분포 가져오기:

    WITH agg_path AS (
          SELECT
            _tenantId.your_score_output_dataset.conversionName as conversionName,
            sum(size(_tenantId.your_score_output_dataset.touchpointsDetail)) as path_length
          FROM
            your_score_output_dataset
          WHERE
            _tenantId.your_score_output_dataset.touchpointsDetail.touchpointName[0] IS NOT NULL AND
            timestamp >= '2020-07-16' AND
            timestamp <  '2020-10-14'
          GROUP BY
            _tenantId.your_score_output_dataset.conversionName,
            eventMergeId
    )
    SELECT
        conversionName,
        path_length,
        count(1) as conversionPath_count
    FROM
        agg_path
    GROUP BY
        conversionName, path_length
    ORDER BY
        conversionName, path_length

고급 - 전환 경로 분석의 고유한 터치포인트 수

각 전환 이벤트 유형에 대해 전환 경로의 개별 터치포인트 수에 대한 분포를 살펴보십시오.

    WITH agg_path AS (
      SELECT
        _tenantId.your_score_output_dataset.conversionName as conversionName,
        size(array_distinct(flatten(collect_list(_tenantId.your_score_output_dataset.touchpointsDetail.touchpointName)))) as num_dist_tp
      FROM
        your_score_output_dataset
      WHERE
        _tenantId.your_score_output_dataset.touchpointsDetail.touchpointName[0] IS NOT NULL AND
        timestamp >= '2020-07-16' AND
        timestamp <  '2020-10-14'
      GROUP BY
        _tenantId.your_score_output_dataset.conversionName,
        eventMergeId
    )
    SELECT
        conversionName,
        num_dist_tp,
        count(1) as conversionPath_count
    FROM
     agg_path
    GROUP BY
        conversionName, num_dist_tp
    ORDER BY
        conversionName, num_dist_tp

스키마 평면화 및 전개 예

이 쿼리는 구조 열을 여러 개의 단일 열로 병합하고 배열을 여러 행으로 분해합니다. 이렇게 하면 속성 점수를 CSV 형식으로 변환하는 데 도움이 됩니다. 이 쿼리의 출력에는 각 행에 하나의 전환과 해당 전환에 해당하는 터치포인트 중 하나가 있습니다.

TIP
이 예제에서는 을(를) {COLUMN_NAME} 에 더해서 _tenantIdyour_score_output_dataset. 다음 COLUMN_NAME 변수는 Attribution AI 모델을 구성하는 동안 추가된 선택적 통과 열 이름(보고 열)의 값을 가져올 수 있습니다. 채점 출력 스키마를 검토하여 다음을 찾으십시오. {COLUMN_NAME} 이 쿼리를 완료하는 데 필요한 값입니다.
SELECT
  segmentation,
  conversionName,
  scoreCreatedTime,
  aaid, _id, eventMergeId,
  conversion.eventType as conversion_eventType,
  conversion.quantity as conversion_quantity,
  conversion.eventSource as conversion_eventSource,
  conversion.priceTotal as conversion_priceTotal,
  conversion.timestamp as conversion_timestamp,
  conversion.geo as conversion_geo,
  conversion.receivedTimestamp as conversion_receivedTimestamp,
  conversion.dataSource as conversion_dataSource,
  conversion.productType as conversion_productType,
  conversion.passThrough.{COLUMN_NAME} as conversion_passThru_column,
  conversion.skuId as conversion_skuId,
  conversion.product as conversion_product,
  touchpointName,
  touchPoint.campaignGroup as tp_campaignGroup,
  touchPoint.mediaType as tp_mediaType,
  touchPoint.campaignTag as tp_campaignTag,
  touchPoint.timestamp as tp_timestamp,
  touchPoint.geo as tp_geo,
  touchPoint.receivedTimestamp as tp_receivedTimestamp,
  touchPoint.passThrough.{COLUMN_NAME} as tp_passThru_column,
  touchPoint.campaignName as tp_campaignName,
  touchPoint.mediaAction as tp_mediaAction,
  touchPoint.mediaChannel as tp_mediaChannel,
  touchPoint.eventid as tp_eventid,
  scores.*
FROM (
  SELECT
        _tenantId.your_score_output_dataset.segmentation,
        _tenantId.your_score_output_dataset.conversionName,
        _tenantId.your_score_output_dataset.scoreCreatedTime,
        _tenantId.your_score_output_dataset.conversion,
        _id,
        eventMergeId,
        map_values(identityMap)[0][0].id as aaid,
        inline(_tenantId.your_score_output_dataset.touchpointsDetail)
  FROM
        your_score_output_dataset
)
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