Evolução a partir do Adobe Analytics

Preparar os dados existentes

Preparar os dados do Adobe Analytics para uma migração perfeita para o Customer Journey Analytics é essencial para a integridade dos dados e a consistência dos relatórios.

Coletar identidades

Talvez o componente mais importante para entender uma jornada de cliente seja saber quem é o cliente em cada etapa. Para o Customer Journey Analytics, ter um identificador que existe em todos os canais e os dados correspondentes permite compilar várias fontes internamente.
Exemplos de identidades podem ser uma ID do cliente, ID da conta ou ID de email. Qualquer que seja a identidade (e pode haver várias), considere o seguinte para cada ID:

  • A ID existe ou pode ser adicionada em todas as fontes de dados que você deseje trazer para o Customer Journey Analytics
  • A ID está preenchida em todas as linhas de dados
  • A ID não contém PII. Aplique hash a qualquer item que possa ser sensível.
  • A ID usa o mesmo formato em todas as fontes (mesmo comprimento, mesmo método de hash etc.)

Em conjuntos de dados como o Adobe Analytics, uma identidade pode não existir em todas as linhas de dados, mas uma identidade secundária sim. Nesse caso, a análise de vários canais (também conhecida como “Identificação”) pode ser usada para preencher a lacuna entre linhas, quando um cliente é identificado apenas por seu ECID e quando uma identidade é coletada (por exemplo, quando um cliente se autentica).

Alinhar as variáveis

O método mais direto para transformar dados do Adobe Analytics em dados do Customer Journey Analytics é assimilar um conjunto de relatórios global na Experience Platform por meio do conector de origem do Analytics. Esse conector mapeia as variáveis do Adobe Analytics diretamente para um esquema XDM e um conjunto de dados na Experience Platform, que por sua vez podem ser facilmente conectados ao Customer Journey Analytics.

Um conjunto de relatórios global completo pode nem sempre ser viável para uma implementação. Se estiver planejando trazer vários conjuntos de relatórios para o Customer Journey Analytics, você terá duas opções:

  • Planeje com antecedência para alinhar as variáveis nesses conjuntos de relatórios. Por exemplo, a eVar1 no conjunto de relatórios 1 pode apontar para Página. No conjunto de relatórios 2, o eVar1 pode apontar para Campanha interna. Quando trazidas para o Customer Journey Analytics, essas variáveis serão combinadas em uma única dimensão da eVar1, resultando em relatórios potencialmente confusos e imprecisos.

  • Use o recurso de Preparo de dados para mapear variáveis. Embora seja mais fácil se todos os conjuntos de relatórios usarem o mesmo design de variável comum, não será necessário se você usar o novo recurso Preparo de dados da Experience Platform. Ele permite fazer referência a uma variável pelo seu valor mapeado, que está no nível da sequência de dados (ou propriedade).

Caso tenha evitado mudar para um conjunto de relatórios global devido a problemas com únicos excedidos ou tráfego baixo, saiba que o Customer Journey Analytics não tem limites de cardinalidade em uma dimensão. Ele permite que qualquer valor único seja exibido e contado.

Veja um caso de uso sobre combinação de conjuntos de relatórios com esquemas diferentes.

(Re)configurar canais de marketing

As configurações tradicionais de canal de marketing do Adobe Analytics não têm o mesmo desempenho no Customer Journey Analytics. Isso ocorre por dois motivos:

  • O nível de processamento nos dados do Adobe Analytics assimilados na Adobe Experience Platform e

  • A natureza de tempo do relatório do Customer Journey Analytics

A Adobe publicou práticas recomendadas atualizadas para a implementação de Canais de marketing. Essas recomendações atualizadas ajudam a aproveitar ao máximo os recursos já existentes no Adobe Analytics com Attribution IQ. Elas também o auxiliarão para ser bem-sucedido na transição para o Customer Journey Analytics.

Com a introdução de Campos derivados como parte das Visualizações de dados do Customer Journey Analytics, os canais de marketing também passaram a ser compatíveis de maneira não destrutiva e retroativa usando o Modelo da função do canal de marketing.

Preparar-se para diferenças significativas ao migrar para o Customer Journey Analytics

Conforme sua organização evolui para usar o Customer Journey Analytics, siga essas etapas para preparar os dados e conhecer as principais diferenças entre as duas tecnologias. Este artigo destina-se a um público-alvo de administradores.

Familiarize-se com o Processamento de tempo do relatório report-time

Os relatórios no Adobe Analytics dependem de uma quantidade significativa de dados pré-processados para gerar resultados como a persistência que você vê no eVars. Por outro lado, o Customer Journey Analytics executa esses cálculos no tempo de execução do relatório.

O Processamento de tempo do relatório abre a capacidade de aplicar configurações retroativas e criar várias versões de persistência de variável sem precisar alterar a forma como os dados subjacentes são coletados.

Essa mudança resultará em algumas diferenças no modo como os dados são relatados, especialmente para quaisquer variáveis que possam ter uma janela de expiração longa. Você pode começar avaliando como o processamento do tempo do relatório pode afetar seus relatórios usando um conjunto de relatórios virtual.

Identificar segmentos críticos e métricas calculadas segments-calcmetrics

Os segmentos do Adobe Analytics (chamados de filtros no Customer Journey Analytics) e as métricas calculadas não são compatíveis com o Customer Journey Analytics. Em muitos casos, esses componentes podem ser recriados no Customer Journey Analytics usando os novos esquemas e dados disponíveis.

Para tornar a experiência o mais suave possível para os usuários durante a transição entre os sistemas, planeje com antecedência

  1. identificando os componentes mais críticos.

  2. Documentando suas definições, e

  3. Identificando quais campos serão necessários nos dados para replicá-los no Customer Journey Analytics como filtros e métricas calculadas.

Estes são alguns vídeos para orientá-lo:

Outras considerações

  • As visualizações de dados do Customer Journey Analytics oferecem muito mais flexibilidade na definição de métricas e dimensões. Por exemplo, você pode usar o valor de uma dimensão para se tornar a definição de uma métrica. Saiba mais

  • Se tiver definido um calendário personalizado no Adobe Analytics, você terá recursos de calendário personalizado semelhantes no Customer Journey Analytics. É preciso garantir que o seu calendário esteja definido corretamente.

  • No Customer Journey Analytics, é possível definir um tempo limite de visita/sessão personalizado, bem como uma métrica que iniciará uma nova sessão. É possível criar visualizações de dados com diferentes definições de sessão para obter insights acima e além do que era possível no Adobe Analytics. Esse recurso pode ser particularmente benéfico para conjuntos de dados de dispositivos móveis.

  • Considere fornecer um dicionário de dados para seus usuários ou estenda o SDR para incluir o nome do campo da Experience Platform para elementos do esquema.

Próximas etapas

Caso observe discrepâncias de dados depois de migrar para o Customer Journey Analytics, é possível comparar os dados originais do Adobe Analytics com os dados atuais que estão no Customer Journey Analytics. Saiba mais

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