Usar feeds de dados para calcular métricas comuns
Descreve como calcular métricas comuns usando feeds de dados.
exclude_hit
: o Analysis Workspace inclui apenas dados em queexclude_hit = 0
.customer_perspective
: o Analysis Workspace inclui apenas dados em quecustomer_perspective = 0
, a menos que você use um conjunto de relatórios virtual que inclua ocorrências em segundo plano móveis.hit_source
: dados de fontes de dados podem conter diferenças entre dados brutos e o Analysis Workspace. Se quiser excluir ocorrências de fontes de dados, exclua todas as linhas nas quaishit_source = 5,7,8,9
.
Exibições de página
- Conte o número de linhas nas quais um valor está em
post_pagename
oupost_page_url
.
Ocorrências
- Conte o número total de linhas.
Visitas
- Concatenar
post_visid_high
,post_visid_low
,visit_num
evisit_start_time_gmt
. - Conte o número exclusivo de valores.
visit_num
para diferentes visitas. Embora seja opcional, use visit_start_time_gmt
ao contar visitas para garantir que essas visitas sejam contadas.Visitantes
Todos os métodos que a Adobe usa para identificar visitantes únicos (ID de visitante personalizada, serviço da Experience Cloud ID etc.) são calculados como um valor em post_visid_high
e post_visid_low
. A concatenação dessas duas colunas pode ser usada como padrão para identificar visitantes únicos, independentemente de como eles foram identificados como um visitante único. Se você quiser entender qual método a Adobe usou para identificar um visitante único, use a coluna post_visid_type
.
- Concatenar
post_visid_high
epost_visid_low
. - Conte o número exclusivo de valores.
Links personalizados, de download ou de saída
-
Contar o número de linhas onde:
post_page_event = 100
para links personalizadospost_page_event = 101
para links de downloadpost_page_event = 102
para links de saída
Eventos personalizados
Todas as métricas são contadas na post_event_list
coluna como números inteiros delimitados por vírgulas. Use event.tsv
para corresponder valores numéricos ao evento desejado. Por exemplo, post_event_list = 1,200
indica que a ocorrência continha um evento de compra e um evento personalizado 1.
- Conte o número de vezes em que o valor de pesquisa do evento aparece em
post_event_list
.
Tempo gasto
As ocorrências devem primeiro ser agrupadas por visita e, em seguida, ordenadas de acordo com o número da ocorrência na visita.
- Concatenar
post_visid_high
,post_visid_low
,visit_num
evisit_start_time_gmt
. - Classifique por esse valor concatenado e aplique uma classificação secundária por
visit_page_num
. - Se uma ocorrência não for a última em uma visita, subtraia o
post_cust_hit_time
valor dopost_cust_hit_time
valor da ocorrência subsequente. - Esse número é a quantidade de tempo gasto (em segundos) para a ocorrência. Os filtros podem ser aplicados para manter o foco nos itens de dimensão ou eventos.
Pedidos, unidades e receita
Se o currency
valor de uma ocorrência não corresponder à moeda de um conjunto de relatórios, ele será convertido usando a taxa de conversão desse dia. A coluna post_product_list
usa o valor da moeda convertida, de modo que todas as ocorrências usam a mesma moeda nesta coluna.
-
Excluir todas as linhas nas quais
duplicate_purchase = 1
. -
Incluir somente linhas nas quais
event_list
contém o evento compra. -
Analise a coluna
post_product_list
para extrair todos os dados de preço. A colunapost_product_list
é formatada da mesma forma que as.products
variável. -
Calcule a métrica desejada:
- Contar o número de linhas para calcular Pedidos
- Soma o número de unidades na sequência de produtos
quantity
para calcular Unidades - Soma o número de
price
na string do produto para calcular a receita