Column Settings

I Column settings kan du konfigurera kolumnformatering, varav vissa kan vara villkorliga.

Om du vill komma åt Column settings väljer du i kolumnrubriken.

Du kan redigera inställningar för flera kolumner samtidigt. Markera flera kolumner och välj i någon av de markerade kolumnerna. Alla ändringar du gör gäller för alla kolumner där celler är markerade.

Villkorsstyrd formatering conditional-formatting

Villkorsstyrd formatering tillämpar formatering på övre, mellersta och nedre gränser som du kan definiera. Användning av villkorsstyrd formatering i frihandstabeller aktiveras också automatiskt vid uppdelningar, såvida inte Custom-gränser har valts.

Använd en attribueringsmodell som inte är standard use-non-default-attribution-model

Du kan åsidosätta standardattribueringsmodellen som är konfigurerad i datavyer.

Så här använder du en icke-standardattribueringsmodell för ett mätresultat i en Analysis Workspace:

Attributionsmodeller

En attribueringsmodell avgör vilka dimensionsobjekt som får kredit för ett mätresultat när flera värden visas i en metrisk sökningsfönster. Attributionsmodeller används bara när det finns flera dimensionsobjekt angivna i uppslagsfönstret. Om bara en enda dimensionsobjekt anges får den dimensionsobjektet 100 % kredit oavsett vilken attribueringsmodell som används.

Ikon

Attributionsmodell

Definition

Senaste beröring

Ger 100 % uppskattning av den beröringspunkt som inträffade senast före konverteringen. Den här attribueringsmodellen är vanligtvis standardvärdet för alla mätvärden där ingen attributmodell har angetts på annat sätt. Organisationer använder vanligtvis den här modellen där tiden för konvertering är ganska kort, till exempel när interna söknyckelord analyseras.

Första beröring

Ger 100 % kredit till den beröringspunkt som först ses i attribueringssökningsfönstret. Organisationer använder vanligtvis den här modellen för att förstå varumärkesmedvetenhet och kundvärvning.

Linjär

Ger samma beröm till alla kontaktytor som leder till konvertering. Det är användbart när konverteringscyklerna är längre eller kräver mer frekvent kundengagemang. Organisationer använder vanligtvis den här attribueringsmodellen för att mäta hur effektiva mobilappsaviseringar är eller med prenumerationsbaserade produkter.

deltagande

Alla unika kontaktpunkter får 100 % beröm. Eftersom varje beröringspunkt får 100 % rabatt läggs måttdata vanligtvis till mer än 100 %. Om en dimensionspost visas flera gånger som leder till en konvertering, dupliceras värdena till 100 %. Den här attribueringsmodellen är perfekt i situationer där du vill förstå vilka kontaktpunkter kunderna exponeras mest för. Medieorganisationer använder vanligtvis den här modellen för att beräkna innehållets hastighet. Butiksorganisationer använder vanligtvis den här modellen för att förstå vilka delar av deras sajt som är avgörande för konverteringen.

Samma beröring

Ger 100 % kredit till samma händelse som konverteringen inträffade. Om en beröringspunkt inte inträffar för samma händelse som en konvertering, blockeras den under Ingen. Den här attribueringsmodellen är ibland lika med att inte ha någon attribueringsmodell alls. Det är värdefullt i scenarier där du inte vill ha värden från andra händelser som påverkar hur ett mätvärde ger kredit till dimensionsobjekt. Produkt- eller designteam kan använda den här modellen för att utvärdera hur effektiv en sida är där konverteringen sker.

U Shaped

Ger 40 % uppskattning av den första interaktionen, 40 % tack vare den sista interaktionen och delar de återstående 20 % på alla beröringspunkter däremellan. Vid konvertering med en enda kontaktpunkt får du 100 % kredit. För konverteringar med två kontaktpunkter får båda 50 % rabatt. Den här attribueringsmodellen används bäst i scenarier där du värdesätter den första och den sista interaktionen mest, men inte helt vill avvisa ytterligare interaktioner däremellan.

J-kurva

Ger 60 % kreativitet till den senaste interaktionen, 20 % tack till den första interaktionen och delar de återstående 20 % på alla kontaktpunkter däremellan. Vid konvertering med en enda kontaktpunkt får du 100 % kredit. För konverteringar med två kontaktpunkter får 75 % poäng för den senaste interaktionen och 25 % kredit ges till den första. I likhet med U-Shaped är den här attribueringsmodellen att föredra den första och sista interaktionen, men den är mer prioriterad än den sista interaktionen.

Inverterad J

Ger 60 % kredit till den första beröringspunkten, 20 % kredit till den sista beröringspunkten och delar de återstående 20 % till alla beröringspunkter däremellan. Vid konvertering med en enda kontaktpunkt får du 100 % kredit. För konverteringar med två kontaktpunkter får 75 % kredit för den första interaktionen och 25 % kredit för den sista. I likhet med J-Shaped prioriterar den här attribueringsmodellen den första och sista interaktionen, men prioriterar den första interaktionen mer.

Tidsminskning

Följer en exponentiell minskning med en anpassad halveringsparameter, där standardvärdet är 7 dagar. Vikten för varje kanal beror på hur lång tid det tar mellan öppnandet av kontaktpunkten och den slutliga konverteringen. Formeln som används för att bestämma kredit är 2^(-t/halflife), där t är tiden mellan en kontaktpunkt och en konvertering. Alla beröringspunkter normaliseras sedan till 100 %. Perfekt för scenarier där du vill mäta attribuering mot en specifik och viktig händelse. Ju längre en konvertering sker efter den här händelsen, desto mindre kredit ges.

Anpassad

Gör att du kan ange de vikter du vill ge den första beröringspunkten, den sista beröringspunkten och eventuella mellanliggande beröringspunkter. De angivna värdena normaliseras till 100 % även om de anpassade siffrorna inte läggs till i 100. Vid konvertering med en enda kontaktpunkt får du 100 % kredit. För interaktioner med två beröringspunkter ignoreras parametern middle. Den första och sista beröringspunkten normaliseras sedan till 100 % och krediteringen tilldelas därefter. Den här modellen är idealisk för analytiker som vill ha fullständig kontroll över sin attribueringsmodell och har särskilda behov som andra attribueringsmodeller inte uppfyller.

Algoritmisk

Använder statistiska tekniker för att dynamiskt fastställa den optimala kreditfördelningen för det valda måttet. Den algoritm som används för attribuering bygger på Harsanyi Dividend från kooperativ spelteori. Harsanyi-utdelningen är en generalisering av Shapley-värdelösningen (som uppges efter Lloyd Shapley, en Nobel Laureate-ekonom) för att distribuera krediter bland spelarna i ett spel med olika bidrag till resultatet.
Vid en hög nivå beräknas attribueringen som en koalition av spelare till vilka ett överskott måste fördelas jämnt. Varje koalitions överskottsfördelning bestäms utifrån det överskott som tidigare skapades genom varje delkoalition (eller tidigare deltagande dimensionsposter) rekursivt. Mer information finns i John Harsanyis och Lloyd Shapley's original papers:
Shapley, Lloyd S. (1953). Ett värde för personliga spel. Bidrag till spelets teori, 2(28), 307-317.
Harsanyi, John C. (1963). En förenklad förhandlingsmodell för det personliga kooperativa spelet. Internationell ekonomisk granskning 4(2), 194-220.

Fönstret Lookback

Ett uppslagsfönster är den tid som en konvertering bör titta tillbaka för att inkludera beröringspunkter. Om ett dimensionsobjekt anges utanför uppslagsfönstret inkluderas inte värdet i någon attribueringsberäkning.