Utveckling från Adobe Analytics
Förbered dina befintliga data
Att förbereda dina Adobe Analytics-data för en smidig övergång till Customer Journey Analytics är avgörande för dataintegriteten och för att skapa en enhetlig rapportering.
Samla in identiteter
Den kanske viktigaste faktorn när det gäller att förstå en kundresa är att veta vem kunden är i varje steg. Om du till exempel har en identifierare som finns i alla dina kanaler och motsvarande data för Customer Journey Analytics kan du sammanfoga flera källor i Customer Journey Analytics.
Exempel på identiteter kan vara ett kund-ID, konto-ID eller e-post-ID. Oavsett vilken identitet (och det kan finnas flera) måste du tänka på följande för varje ID:
- ID finns eller kan läggas till i alla datakällor som du vill hämta till Customer Journey Analytics
- ID fylls i på varje datarad
- ID:t innehåller inte PII. Hash-koda allt som kan vara känsligt.
- ID använder samma format för alla källor (samma längd, samma hash-metod osv.)
I datauppsättningar som Adobe Analytics kanske ingen identitet finns på varje datarad, men det gör en sekundär identitet. I det här fallet kan Flerkanalsanalys (kallas även"Stitching") användas för att överbrygga gapet mellan rader när en kund bara identifieras med sitt ECID och när en identitet samlas in (till exempel när en kund autentiseras).
Justera variablerna
Den enklaste metoden att omvandla Adobe Analytics-data till Customer Journey Analytics är att importera en global rapportserie till Experience Platform med Analytics Source Connector. Den här kopplingen mappar dina Adobe Analytics-variabler direkt till ett XDM-schema och en datauppsättning i Experience Platform, som i sin tur enkelt kan anslutas till Customer Journey Analytics.
En fullständig global rapportsvit kanske inte alltid är möjlig för en implementering. Om du planerar att ta in flera rapportsviter i Customer Journey Analytics har du två alternativ:
-
Planera för att få variablerna att stämma överens i alla dessa rapportsviter. EVar1 i rapportsviten 1 kan till exempel peka på Page. I rapportsviten 2 kan eVar1 peka på Internal Campaign. När variablerna hämtas in i Customer Journey Analytics blandas de i en enda eVar1-dimension, vilket kan leda till förvirrande och oriktiga rapporter.
-
Använd funktionen Dataprep för att mappa variabler. Det blir enklare om alla rapportsviter använder samma vanliga variabeldesign, men det behövs inte om du använder den nya funktionen Dataprep för Experience Platform. Det gör att du kan referera till en variabel med dess mappade värde, som finns på datastream-nivån (eller egenskapsnivån).
Om du har undvikit att gå över till en global rapportserie på grund av problem med Uniques Exceeded eller Low Traffic, vet du att Customer Journey Analytics inte har några kardinalitetsbegränsningar för en dimension. Det gör att alla unika värden kan visas och räknas.
Här är ett användningsexempel för som kombinerar rapportsviter med olika scheman.
(Re)Konfigurera era marknadsföringskanaler
De traditionella inställningarna för Adobe Analytics Marketing Channel fungerar inte på samma sätt i Customer Journey Analytics. Det finns två orsaker:
-
Bearbetningsnivån för de Adobe Analytics-data som hämtas in till Adobe Experience Platform.
-
Customer Journey Analytics rapportering
Adobe har publicerat uppdaterade metodtips för implementering av marknadsföringskanal. Dessa uppdaterade rekommendationer hjälper dig att få ut det mesta av de funktioner som redan finns i Adobe Analytics med Attribution IQ. De kommer också att hjälpa dig att lyckas när du går över till Customer Journey Analytics.
I och med introduktionen av härledda fält som en del av datavyer i Customer Journey Analytics stöds även marknadsföringskanaler på ett icke-förstörande och retroaktivt sätt med funktionsmallen för marknadsföringskanalen.
Förbered dig för kritiska skillnader när du migrerar till Customer Journey Analytics
I takt med att er organisation utvecklas till att använda Customer Journey Analytics kan ni ta hjälp av dessa steg för att förbereda era data och bli medvetna om de kritiska skillnaderna mellan de båda teknikerna. Den här artikeln riktar sig till en administratörspass.
Arbeta bekvämt med rapporttidsbearbetning report-time
Rapporteringen i Adobe Analytics bygger på en stor mängd dataförbearbetning för att generera resultat, som den beständighet som du ser i eVars. Customer Journey Analytics kör däremot dessa beräkningar vid rapportkörning.
Report time processing öppnar möjligheten att tillämpa inställningar som är retroaktiva och skapa flera versioner av variabel beständighet utan att behöva ändra hur underliggande data samlas in.
Denna förskjutning resulterar i vissa skillnader i hur data rapporteras, särskilt för variabler som kan ha ett långt utgångsfönster. Du kan börja med att utvärdera hur rapporttidsbearbetning kan påverka din rapportering med en virtuell rapportserie.
Identifiera kritiska segment och beräknade värden segments-calcmetrics
Adobe Analytics-segment (som kallas filters i Customer Journey Analytics) och beräknade värden är inte kompatibla med Customer Journey Analytics. I många fall kan dessa komponenter återskapas i Customer Journey Analytics med hjälp av nya scheman och tillgängliga data.
För att övergången ska bli så smidig som möjligt för användarna när de växlar mellan systemen ska du planera i förväg med
-
Identifiera de viktigaste komponenterna.
-
dokumentera definitioner, och
-
Identifierar vilka fält som krävs i data för att replikera dem i Customer Journey Analytics som Filter och Beräknade mått.
Här är några videor som vägleder dig:
Andra överväganden
-
Tack vare datavyer i Customer Journey Analytics har ni större flexibilitet när det gäller att definiera mått och mått inom Customer Journey Analytics. Du kan till exempel använda värdet för en dimension för att bli definitionen av ett mätvärde. Läs mer
-
Om du har definierat en anpassad kalender i Adobe Analytics har du liknande anpassade kalenderfunktioner i Customer Journey Analytics. Du måste se till att din kalender är korrekt definierad.
-
I Customer Journey Analytics kan du definiera en anpassad tidsgräns för besök/session samt definiera ett mätvärde som startar en ny session. Du kan skapa datavyer med olika sessionsdefinitioner för att få insikter över vad som var möjligt i Adobe Analytics. Den här funktionen kan vara särskilt användbar för mobildatauppsättningar.
-
Överväg att tillhandahålla en dataordlista för dina användare - eller utöka SDR-filen så att den innehåller Experience Platform-fältnamnet för schemaelement.
Nästa steg
När du har flyttat till Customer Journey Analytics och observerat eventuella datamaterial kan du jämföra dina ursprungliga Adobe Analytics-data med Adobe Analytics-data som nu finns i Customer Journey Analytics. Läs mer