Datavyer använder exempel

De här användningsexemplen illustrerar flexibiliteten och kraften hos datavyer i Customer Journey Analytics.

Använd mått för bindning

Mer information finns i Använd bindningsmåtten.

Använd sammanfattningsdata

Mer information finns i Använda sammanfattningsdata.

Användningsexempel för BI-tillägg

Se användningsexempel för BI-tillägg om hur du slutför ett antal användningsfall med Customer Journey Analytics BI-tillägget.

Skapa ett mått från ett strängschemafält string

När du skapar en datavy kan du till exempel skapa ett Orders-mått från ett Page Title-schemafält som är en sträng.

  1. Dra Page Title på fliken Components till avsnittet Metrics under Included components.

  2. Markera måttet som du just drog in och ändra namnet till Orders i Component Settings

  3. Öppna avsnittet Include/Exclude Values och ange följande:

    1. Aktivera Set include exclude values.
    2. Välj If all criteria are met från Match.
    3. Ange confirmation. Den här texten för page_title anger att den här sidan är relaterad till att placera en order. När du har granskat alla sidrubriker där villkoren uppfylls, räknas 1 för varje instans. Resultatet är ett nytt mätvärde (inte ett beräknat mätvärde) Ett mätvärde som har inkluderade/exkluderade värden kan användas överallt där andra mätvärden kan användas. Det fungerar med Attribution IQ, filter och var du än är kan du använda standardvärden.

    Dimension till mått {width="100%"}

  4. Du kan ytterligare ange en attribueringsmodell för det här måttet, till exempel Last Touch, med Lookback window av Session.
    Du kan också skapa ytterligare Orders-mått från samma fält och ange en annan attribueringsmodell. Till exempel First Touch och en annan Lookback window, till exempel 30 days.

Ett annat exempel är att använda person-ID, en dimension, som ett mått för att avgöra hur många person-ID ditt företag har.

Använd heltal som dimensioner integers

Tidigare behandlades heltal automatiskt som mätvärden i Customer Journey Analytics. Nu kan numeriska värden (inklusive anpassade händelser från Adobe Analytics) behandlas som dimensioner. Här är ett exempel:

  1. Dra heltalet Duration till avsnittet Dimensions under Included Components:

  2. Du kan nu lägga till Value Bucketing för att presentera den här dimensionen på ett paketerat sätt i rapporter. Utan bucketing visas varje instans av den här dimensionen som en radartikel i Workspace-rapporter.

    Heltal till dimension {width="100%"}

Använd numeriska mått som mått i flödesdiagram numeric

Du kan använda en numerisk dimension för att hämta mätvärden till din ​ Flow-visualisering.

  1. Dra schemafältet Marketing Channels till området Metrics under Included components på fliken Komponenter i datavyer.
  2. I Workspace-rapporter visar det här flödet Marketing Channels som flödar in i Orders:

Marknadskanalen flödar från e-post till Avsluta/beställ.

Gör underhändelsefiltrering sub-event

Den här funktionen gäller specifikt för matrisbaserade fält. Med funktionerna för att inkludera/exkludera kan du filtrera på underhändelsenivå, medan filter (segment) som är inbyggda i filterverktyget bara ger dig filtrering på händelsenivå. Du kan alltså filtrera efter händelser genom att använda Inkludera/Exkludera i datavyer och sedan referera till det nya måttet/måttet i ett filter på händelsenivå.

Använd till exempel funktionerna för att inkludera/exkludera i datavyer om du bara vill fokusera på produkter som genererade mer än 50 dollar för försäljning. Om du har en beställning som innehåller ett produktköp på 50 USD och ett produktköp på 25 USD tar funktionen för att inkludera/exkludera bort produktinköpet på 25 USD, inte hela beställningen.

  1. Dra schemafältet Revenue till området Metrics under Included components på fliken Komponenter i datavyer.
  2. Markera måtten och konfigurera följande på höger sida:
    a. Välj Currency under Format.
    b. Välj USD under Currency.
    c. Markera kryssrutan intill Set include/exclude values under Include/Exclude Values.
    d. Välj If all criteria are met under Match.
    e. Välj is greater than or equal under Criteria.
    f. Ange 50 som värde.

Med de här nya inställningarna kan du bara visa värdefulla intäkter och filtrera bort vad som helst under 50 dollar.

Använd inställningen No value options no-value

Företaget kan ha ägnat tid åt att utbilda dina användare så att de förväntar sig"Ospecificerad" för dimensioner i rapporter. Standardvärdet för dimensioner i datavyer är "Inget värde". Du kan dock per dimension ange hur inget värde ska rapporteras. Se Alternativ för Inga värden för en dimensionskomponent.

Inga värdealternativ {width="100%"}

Skapa flera mätvärden med olika attribueringsinställningar attribution

Använd funktionen Duplicate längst upp till höger för att skapa ett antal totala intäktsmått med olika attribueringsinställningar som First Touch, Last Touch och Algorithmic.

Glöm inte att byta namn på varje mätvärde för att återspegla skillnaderna, till exempel Total Revenue (Algorithmic)

Duplicerat mätvärde för olika attributinställningar {width="100%"}

Mer information om andra datavyinställningar finns i Skapa datavyer.
En konceptuell översikt över datavyer finns i Översikt över datavyer.

Ny session- och retursessionsrapportering new-repeat

Du kan avgöra om en session är den första sessionen någonsin för en användare eller en retursession. Baserat på det rapportfönster som du har definierat för den här datavyn och ett 13-månaders uppslagsfönster. Med den här rapporten kan du till exempel avgöra:

  • Hur stor procentandel av dina beställningar kommer från nya sessioner eller retursessioner?

  • För en viss marknadsföringskanal, eller för en viss kampanj, riktar ni er till förstagångsanvändare eller returanvändare? Hur påverkar detta valet konverteringsgraden?

En dimension och två mätvärden underlättar den här rapporteringen:

  • Sessionstyp - Den här dimensionen har två värden: New och Returning. Radobjektet New innehåller allt beteende (d.v.s. mått mot den här dimensionen) från en session som har fastställts vara en persons definierade första session. Allt annat ingår i radobjektet Returning (förutsatt att allt tillhör en session). Om mätvärden inte ingår i någon session hamnar de i"Inte tillämpligt"-haken för den här dimensionen.

  • Första sessionen. Mätvärdet för förstagångssessioner definieras som en persons definierade första session i rapportfönstret.

  • Retursessioner Måttet på retursessioner är antalet sessioner som inte var en persons första session.—>

Så här kommer du åt komponenterna:

  1. Gå till datavyredigeraren.
  2. Välj fliken Components och välj sedan Standard components i den vänstra listen.
  3. Dra komponenterna Session type, First-time Sessions och Return Sessions till datavyn.

Nya sessioner rapporteras nästan alltid korrekt. De enda undantagen är:

  • När en första session ägde rum före 13-månaders uppslagsfönster.
    Den här sessionen ignoreras.

  • När en session sträcker sig över både uppslagsfönstret och rapportfönstret.
    Du kan till exempel köra en rapport från 1 juni till 15 juni 2022. Fönstret för uppslag skulle sträcka sig från 1 maj 2021 till 31 maj 2022. Om en session börjar den 30 maj 2022 och slutar den 1 juni 2022, inkluderas sessionen i uppslagsfönstret. Och alla sessioner i rapportfönstret räknas som retursessioner.

Använda funktionerna Datum och Tid date

Scheman i Adobe Experience Platform innehåller fälten Date och Date-Time. Datavyer i Customer Journey Analytics har nu stöd för dessa fält. När du drar dessa fält till en datavy som en dimension kan du ange deras format. Den här formatinställningen avgör hur fälten visas i rapporter. Exempel:

  • Om du väljer Day med formatet Month, Day, Year för datumformatet kan ett exempel i en rapportering se ut så här: 23 augusti 2022.

  • Om du väljer Minute of Day med formatet Hour:Minute för formatet Datum-Tid kan utdata se ut så här: 20:20.

Datum efter 1 januari 1900 (med undantag av 1 januari 1970) och datum-/tidsvärden efter 1 januari 2000 00:00:00 stöds.

Användningsexempel för datum och tid

  • Datum: Ett reseföretag samlar in avgångsdatumet för resor som ett fält i sina uppgifter. Företaget vill ha en rapport som jämför Day of Week för alla insamlade avgångsdatum för att förstå vilka som är populärast. Företaget vill göra samma sak med Month of Year.

  • Datum och tid: Ett detaljhandelsföretag samlar in tiden för var och en av sina inköp i butiken (POS). Under en viss månad skulle företaget vilja förstå de mest köpta perioderna av Hour of Day.

recommendation-more-help
080e5213-7aa2-40d6-9dba-18945e892f79