보고서 세트 데이터용 Adobe Analytics 소스 커넥터
Adobe Experience Platform을 사용하면 Analytics 소스 커넥터를 통해 Adobe Analytics 데이터를 수집할 수 있습니다. 커넥터는 보고서 세트 데이터를 실시간으로 플랫폼 데이터 세트로 스트리밍하여 XDM 형식으로 변환합니다.
Analytics 소스 커넥터 작동 방식
AppMeasurement 또는 Adobe Analytics 태그 확장과 같은 기존 Adobe Analytics 구현을 계속 사용하여 보고서 세트에 데이터를 수집할 수 있습니다. 소스 커넥터는 해당 데이터를 수집하거나 보고하는 방법을 변경하지 않습니다. 데이터가 Analytics 데이터 수집 서버에 도달하면 커넥터가 데이터 사본을 캡처합니다.
이 복사본은 중간 값이라고 하는 각 히트의 부분적으로 처리된 형식입니다. Analytics는 사전 처리(예: 처리 규칙) 후 방문 및 방문자 수준 처리 전에 중간 값을 생성합니다. 따라서 방문 횟수와 같은 사후 처리 컨텍스트는 포함되지 않습니다. 원래 히트는 파이프라인을 통해 계속되어 평소대로 보고서 세트에 작성됩니다.
커넥터는 이러한 중간 값을 실시간으로 Experience Platform의 데이터 세트로 스트리밍합니다. 데이터 레이크에서 쿼리 서비스 및 기타 데이터 검색 애플리케이션에 데이터를 사용할 수 있으며 실시간 고객 프로필을 강화할 수도 있습니다.
중간 값 단계를 포함하여 Analytics에서 데이터를 수집하고 처리하는 방법에 대한 자세한 내용은 Adobe Analytics의 데이터 처리 순서를 참조하십시오.
Adobe Analytics 필드를 XDM에 매핑
Experience Platform 사용자 인터페이스에서 소스 연결을 만들면 Analytics 필드가 자동으로 XDM에 매핑되고 Platform 데이터 세트로 수집됩니다. 지침은 Analytics 원본 커넥터 자습서를 참조하십시오.
Analytics와 Experience Platform 간에 발생하는 필드 매핑에 대한 자세한 내용은 Adobe Analytics 필드 매핑 안내서를 참조하십시오.
Analytics 데이터의 기본 식별자
Analytics 소스 커넥터의 모든 히트에는 ECID나 AAID의 존재 여부에 따라 달라지는 기본 식별자가 포함됩니다. ECID가 있으면 ECID가 기본 식별자로 지정됩니다. AAID가 있는 경우 AAID가 기본 AAID로 지정됩니다.
다음 표는 Analytics 데이터의 ID 필드에 대한 자세한 정보를 제공합니다.
s_vi 쿠키 ID라고도 합니다. 그럼에도 불구하고 AAID는 s_vi 쿠키가 없는 경우에도 생성됩니다. AAID는 Analytics 데이터 피드의 post_visid_high 및 post_visid_low 열에 표시됩니다. 특정 이벤트에서 AAID 필드는 Analytics ID에 대한 작업 순서에 설명된 여러 가지 다른 형식 중 하나일 수 있는 단일 ID를 포함합니다. 참고: 전체 보고서 세트 내에서 AAID에는 여러 이벤트에 걸쳐 혼합된 형식이 포함될 수 있습니다.mcvisid에 의해 표시됩니다. ECID에 대한 자세한 내용은 ECID 개요를 참조하십시오. ECID가 Analytics에서 작동하는 방법에 대한 자세한 내용은 Analytics 및 Experience Cloud ID 요청에 대한 문서를 참조하십시오.visitorID 변수 사용에 따라 Adobe Analytics에 채워지는 별도의 식별자 필드입니다. AACUSTOMID가 있으면 AACUSTOMID가 Analytics ID 작업 순서에 정의된 다른 모든 식별자를 우선하므로 AAID는 AACUSTOMID를 기반으로 합니다.Analytics 소스가 ID를 처리하는 방법
Analytics 소스는 다음과 같이 XDM 형식으로 Experience Platform에 이러한 ID를 전달합니다.
endUserIDs._experience.aaid.idendUserIDs._experience.mcid.idendUserIDs._experience.aacustomid.id
이러한 필드는 ID로 표시되지 않습니다. 대신 동일한 ID(이벤트에 있는 경우)가 키-값 쌍으로 XDM의 identityMap에 복사됩니다.
{ "key": "AAID", "value": [ { "id": "<identity>", "primary": <true or false> } ] }{ "key": "ECID", "value": [ { "id": "<identity>", "primary": <true or false> } ] }{ "key": "AACUSTOMID", "value": [ { "id": "<identity>", "primary": false } ] }
ID 또는 ID가 identityMap에 복사되면 endUserIDs._experience.mcid.namespace.code도 같은 이벤트에 설정됩니다.
- AAID가 있으면
endUserIDs._experience.aaid.namespace.code이(가) "AAID"로 설정됩니다. - ECID가 있으면
endUserIDs._experience.mcid.namespace.code이(가) "ECID"로 설정됩니다. - AACUSTOMID가 있으면
endUserIDs._experience.aacustomid.namespace.code이(가) "AACUSTOMID"로 설정됩니다.
ID 맵에서 ECID가 있으면 이벤트의 기본 ID로 표시됩니다. 이 경우 ID 서비스 유예 기간으로 인해 AAID는 ECID를 기반으로 할 수 있습니다. 그렇지 않으면 AAID가 이벤트의 기본 ID로 표시됩니다. AACUSTOMID는 이벤트의 기본 ID로 표시되지 않습니다. 그러나 AACUSTOMID가 있으면 Experience Cloud 작업 순서로 인해 AAID는 AACUSTOMID를 기반으로 합니다.
히트 타임스탬프 정밀도 및 이벤트 순서 지정
커넥터는 Analytics 데이터를 중간 값으로 받으며, 이 중간 값은 두 번째 수준 히트 타임스탬프를 전달합니다. Analytics는 시간을 초 수준 정밀도에서만 기록하고 초 미만 타이밍을 추적하지 않으므로 동일한 초 내에 수집된 히트의 순서는 결정적이지 않습니다. 따라서 커넥터를 통해 수집된 같은 초 이벤트의 순서는 Analytics 보고에 표시된 순서와 다를 수 있습니다.
Customer Journey Analytics은 타임스탬프를 밀리초로 확인하지만 Analytics 소스 데이터는 전체 초만 채웁니다. 따라서 타임스탬프만으로는 동일한 초를 공유하는 이벤트의 상대적 순서를 설정할 수 없습니다. 이 기능은 여러 개의 히트가 동일한 초(예: 페이지 보기 및 Adobe Target(A4T) 히트)에 수집된 경우 가장 잘 보입니다.
Analytics 타임스탬프 정밀도에 대한 자세한 내용은 Adobe Analytics 타임스탬프 변수 및 히트 깊이 설명서를 참조하십시오. 커넥터가 XDM에 매핑하는 타임스탬프 필드(hit_time_gmt 및 post_cust_hit_time_gmt)에 대해서는 Adobe Analytics 필드 매핑 안내서를 참조하십시오.
타임스탬프 정밀도에 대한 옵션은 다음과 같습니다.
- 작은 같은 초 정렬 차이점을 수락합니다. 대부분의 보고에서 효과는 동일한 초를 공유하고 집계 지표에 영향을 주지 않는 이벤트로 제한됩니다. 이는 혼합 페이지 보기 및 A4T(Adobe Target) 시나리오를 포함하여 권장되는 접근 방식입니다.
- 주문에 민감한 사용 사례의 경우 Web SDK을 선호합니다. Adobe Experience Platform Web SDK를 통해 Experience Platform 및 Customer Journey Analytics으로 직접 데이터를 보내면 초당(밀리초) 타임스탬프 정밀도가 유지되므로 Analytics를 다시 처리할 필요가 없습니다. 이벤트 순서가 중요한 경우 이 방법을 사용하는 것이 좋습니다.
데이터 지연 및 채우기
Experience Platform에서 Analytics 데이터의 예상 대기 시간은 아래 표에 요약되어 있습니다. 지연 시간은 고객 구성, 데이터 볼륨 및 소비자 애플리케이션에 따라 다릅니다. 예를 들어 Analytics 구현이 A4T로 구성된 경우 파이프라인 지연 시간은 5~10분 정도 증가합니다.
Customer Journey Analytics 지연에 대한 자세한 내용은 Customer Journey Analytics 보호를 참조하십시오.
프로덕션 샌드박스에 대한 Analytics 채우기는 기본적으로 13개월로 설정됩니다. 비프로덕션 샌드박스의 Analytics 데이터의 경우 채우기는 3개월로 설정됩니다. 위 표에 언급된 100억 개의 이벤트 제한은 예상되는 지연과 관련하여 엄격히 제한됩니다.
프로덕션 샌드박스에서 Analytics 소스 데이터 흐름을 만들면 두 개의 데이터 흐름이 만들어집니다.
- 내역 보고서 세트 데이터를 데이터 레이크로 13개월 채우도록 하는 데이터 흐름입니다. 이 데이터 흐름은 채우기가 완료되면 종료됩니다.
- 데이터 레이크와 실시간 고객 프로필에 라이브 데이터를 전송하는 데이터 흐름입니다. 이 데이터 흐름은 지속적으로 실행됩니다.
모범 사례
다음 모범 사례에 따라 라이선스 권한을 초과하여 총 저장소 및 데이터 풍부성 지표를 초과하지 않도록 하십시오.
- 시작 부분에서 경험 이벤트 데이터 세트 유지 TTL(Time-To-Live)을 설정하여 데이터 수명주기 관리 및 스토리지 효율성을 최적화합니다. 자세한 내용은 TTL을 사용하여 데이터 레이크에서 경험 이벤트 데이터 세트 유지 관리에 대한 안내서를 참조하십시오.
- Analytics 소스 데이터 흐름을 만들 때 먼저 데이터 레이크로만 데이터를 수집하도록 커넥터를 구성합니다. 데이터 흐름이 작동하는지 확인한 후 데이터 세트에 대해 프로필 수집을 활성화할 수 있습니다. 이 방법은 행 및 열 필터가 데이터 볼륨을 효과적으로 줄일 때 가장 적합합니다. 자세한 내용은 Experience Platform에 Adobe Analytics 연결 설명서를 참조하세요.