DocumentatieAnalyticsHandleiding exporteren

Gegevensfeeds gebruiken om algemene metriek te berekenen

Last update: Mon Jun 10 2024 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)

Gemaakt voor:

  • Gebruiker
  • Beheerder

Beschrijft hoe te om gemeenschappelijke metriek te berekenen gebruikend gegevensvoer.

NOTE
Hits die normaal gesproken van Adobe Analytics worden uitgesloten, worden opgenomen in gegevensfeeds. Gebruiken exclude_hit = 0 om uitgesloten klappen uit vragen over ruwe gegevens te verwijderen. Gegevensbronnen worden ook opgenomen in gegevensfeeds. Als u gegevensbronnen wilt uitsluiten, sluit dan alle rijen uit met hit_source = 5,7,8,9.

Paginaweergaven

  1. Telt het aantal rijen waarin een waarde zich bevindt post_pagename of post_page_url.

Voorvallen

  1. Telt het totale aantal rijen.

Bezoeken

  1. Samenvoegen post_visid_high, post_visid_low, visit_num, en visit_start_time_gmt.
  2. Telt het unieke aantal waarden.
TIP
Onregelmatigheden op internet, systeemonregelmatigheden of het gebruik van aangepaste bezoeker-id's kunnen zelden hetzelfde gebruiken visit_num waarden voor verschillende bezoeken. Gebruik terwijl optioneel visit_start_time_gmt bij het tellen van bezoeken om ervoor te zorgen dat deze bezoeken worden geteld.

Bezoekers

Alle methoden die Adobe gebruikt om unieke bezoekers te identificeren (aangepaste bezoeker-id, Experience Cloud-id-service, enz.) worden uiteindelijk allemaal berekend als een waarde in post_visid_high en post_visid_low. De samenvoeging van deze twee kolommen kan worden gebruikt als standaard voor het identificeren van unieke bezoekers, ongeacht hoe zij als unieke bezoeker zijn geïdentificeerd. Als u wilt begrijpen welke methode Adobe wordt gebruikt om een unieke bezoeker te identificeren, gebruikt u de kolom post_visid_type.

  1. Samenvoegen post_visid_high en post_visid_low.
  2. Telt het unieke aantal waarden.

Koppelingen aanpassen, downloaden of afsluiten

  1. Telt het aantal rijen waarin:

    • post_page_event = 100 voor aangepaste koppelingen
    • post_page_event = 101 voor downloadkoppelingen
    • post_page_event = 102 voor exit-koppelingen

Aangepaste gebeurtenissen

Alle metriek worden geteld in de post_event_list kolom als door komma's gescheiden gehele getallen. Gebruiken event.tsv om numerieke waarden aan te passen aan de gewenste gebeurtenis. Bijvoorbeeld: post_event_list = 1,200 geeft aan dat de hit een aankoopgebeurtenis en een aangepaste gebeurtenis 1 bevatte.

  1. Tellen hoe vaak de opzoekwaarde van de gebeurtenis wordt weergegeven in post_event_list.

Tijd besteed

De bezoekers moeten eerst per bezoek worden gegroepeerd en vervolgens worden besteld op basis van het nummer van de treffer tijdens het bezoek.

  1. Samenvoegen post_visid_high, post_visid_low, visit_num, en visit_start_time_gmt.
  2. Sorteren op deze samengevoegde waarde en vervolgens een secundaire sortering toepassen op visit_page_num.
  3. Als een treffer niet de laatste in een bezoek is, trekt u de opdracht post_cust_hit_time waarde van de volgende treffer post_cust_hit_time waarde.
  4. Dit getal is de hoeveelheid tijd (in seconden) die voor de treffer is doorgebracht. Filters kunnen worden toegepast om de focus op dimensiepunten of gebeurtenissen te verplaatsen.

Orders, eenheden en inkomsten

Als een hit currency De waarde komt niet overeen met de valuta van een rapportsuite. De waarde wordt omgezet met de conversiekoers van die dag. De kolom post_product_list gebruikt de omgezette valutawaarde, zodat alle treffers dezelfde valuta in deze kolom gebruiken.

  1. Alle rijen uitsluiten waar duplicate_purchase = 1.

  2. Alleen rijen opnemen waarin event_list bevat de aankoopgebeurtenis.

  3. Parseren post_product_list kolom om alle prijsgegevens te extraheren. De post_product_list kolom is op dezelfde manier opgemaakt als de kolom s.products variabele.

  4. Bereken de gewenste metrische waarde:

    • Aantal rijen tellen om Orden te berekenen
    • Aantal getallen quantity in de producttekenreeks om eenheden te berekenen
    • Aantal getallen price in de productreeks om opbrengst te berekenen
recommendation-more-help
6b7d49d5-f5fe-4b7f-91ae-5b0745755ed2