Frågor och svar
Här är några vanliga frågor om stygn:
Du kan använda en Flow-visualisering med datauppsättnings-ID-dimensionen.
- Logga in på Customer Journey Analytics och skapa ett tomt Workspace-projekt.
- Välj fliken **** Visualiseringar **** till vänster och dra en Flödesvisualisering till arbetsytan till höger.
- Markera fliken **** Komponenter **** till vänster och dra dimensionen **** Datauppsättning-ID **** till mittplatsen Dimension eller Objekt .
- Den här flödesrapporten är interaktiv. Om du vill expandera flödena till efterföljande eller föregående sidor markerar du något av värdena. Använd högerklicksmenyn för att expandera eller komprimera kolumner. Olika dimensioner kan också användas i samma flödesrapport.
Om du vill byta namn på dimensionsobjekt för datauppsättnings-ID kan du använda en uppslagsdatauppsättning.
I vissa situationer är det möjligt att flera personer loggar in från samma enhet. Exempel är en delad enhet hemma, delade datorer i ett bibliotek eller en kioskdator i ett butiksuttag.
Det tillfälliga ID:t åsidosätter det beständiga ID:t, så delade enheter betraktas som separata personer (även om de kommer från samma enhet).
I vissa fall kan en enskild användare associera med många beständiga ID:n. Ett exempel är en person som ofta tar bort webbläsarens cookies eller använder webbläsarens privata läge/inkognito-läge.
För fältbaserad stygn är antalet beständiga ID:n irrelevant till förmån för det tillfälliga ID:t. En enskild användare kan tillhöra ett valfritt antal enheter utan att det påverkar Customer Journey Analytics förmåga att fästa ihop olika enheter.
För diagrambaserade sammanfogningar kan en person ha många beständiga ID:n i identitetsdiagrammet. Diagrambaserad sammanfogning använder det beständiga ID:t baserat på det angivna namnutrymmet. Om det finns ett mer beständigt ID för samma namnutrymme används det lexicografiska först beständiga ID:t.
Enhetsövergripande analys är en funktion som är specifik för traditionella Adobe Analytics och som gör att du kan förstå hur människor arbetar på olika enheter. Det finns två arbetsflöden för att länka samman enhetsdata: fältbaserad sammanfogning och enhetsgrafen.
Flerkanalsanalys är ett användningsfall som är specifikt för Customer Journey Analytics och som gör det möjligt att förstå hur människor arbetar på olika enheter och i olika kanaler. Den sammanfogar en datauppsättnings person-ID så att den datauppsättningen kan kombineras med andra datauppsättningar. Den här funktionen fungerar i design på ungefär samma sätt som fältbaserad stygning mellan olika enheter, men implementeringen är annorlunda på grund av att dataarkitekturen skiljer sig mellan traditionell Analytics och Customer Journey Analytics. Mer information finns i Stitching och cross-channel analysis use case.
Om fältet för beständigt ID är tomt för en händelse i en datauppsättning som sammanfogas, bestäms ID:t för den händelsen på ett av två sätt:
- Om fältet Transient ID inte är tomt använder Customer Journey Analytics värdet i Transient ID som Stitched ID.
- Om fältet Övergående ID är tomt lämnar Customer Journey Analytics också fältet Stitched ID tomt. I det här fallet är Persistent ID, Transient ID och Stitched ID tomma för händelsen. Dessa typer av händelser tas bort från alla Customer Journey Analytics-anslutningar med datauppsättningen som sammanfogas där Stitched ID valdes som person-ID.
Var försiktig med "personkomprimering", som inträffar när sammanfogning används på data som använder platshållarvärden för tillfälliga ID:n. I exempeltabellen nedan fylls odefinierade person-ID:n som härstammar från en datauppsättning som härstammar från ett CRM-system i med värdet 'Odefinierad', vilket resulterar i felaktig återgivning av personer.
| table 0-row-5 1-row-5 2-row-5 3-row-5 4-row-5 5-row-5 6-row-5 7-row-5 8-row-5 9-row-5 10-row-5 11-row-5 | ||||
|---|---|---|---|---|
| Händelse | Tidsstämpel | Beständigt ID (cookie-ID) | Transient ID (inloggnings-ID) | Stitched ID (after replay) |
| 1 | 2023-05-12 12:01 | 123 | - | Artikel |
| 2 | 2023-05-12 12:02 | 123 | Kategori | Artikel |
| 3 | 2023-05-12 | 456 | Odefinierad | Odefinierad |
| 4 | 2023-05-12 12:04 | 456 | - | Odefinierad |
| 5 | 2023-05-12 | 789 | Odefinierad | Odefinierad |
| 6 | 2023-05-12 | 012 | Odefinierad | Odefinierad |
| 7 | 2023-05-12 | 012 | - | Odefinierad |
| 8 | 2023-05-12 | 789 | Odefinierad | Odefinierad |
| 9 | 2023-05-12 | 456 | - | Odefinierad |
| 10 | 2023-05-12 12:02 | 123 | - | Artikel |
| 4 enheter | 2 personer: Händelser 1, 4, 7, 9, 10 har tagits bort |
2 personer: Oautentiserad (komprimerad till en person) |
Vissa mätvärden i Customer Journey Analytics liknar mätvärden i traditionell analys, men andra är olika beroende på vad du jämför. I tabellen nedan jämförs flera vanliga mätvärden:
| table 0-row-4 1-row-4 2-row-4 3-row-4 | |||
|---|---|---|---|
| Customer Journey Analytics sammanfogade data | Data som inte sammanfogats med Customer Journey Analytics | Adobe Analytics | Analytics Ultimate med CDA |
| Personer = Antal distinkta person-ID:n där Stitched ID väljs som person-ID. Personer kan vara högre eller lägre än Unika besökare i traditionella Adobe Analytics, beroende på utfallet av sammanfogningsprocessen. | Personer = Antal distinkta person-ID:n baserat på den kolumn som valts som person-ID. Personer i Analytics-källanslutningsdatauppsättningar liknar Unika besökare i traditionella Adobe Analytics om endUserIDs._experience.aaid.id används som person-ID i Customer Journey Analytics. |
Unika besökare = Antal distinkta besökar-ID. Unika besökare kanske inte är samma som antalet distinkta ECID s. | Se Personer. |
| Sessioner: Definieras baserat på sessionsinställningarna i datavyn Customer Journey Analytics. Sammanfogningsprocessen kan kombinera enskilda sessioner från flera enheter till en enda session. | Sessioner: Definieras baserat på sessionsinställningarna som anges i datavyn i Customer Journey Analytics. | Besök: Se Besök. | Besök: Definieras baserat på sessionsinställningarna som anges i den virtuella CDA-rapportsviten. |
| Händelser = antal rader i sammanslagna data i Customer Journey Analytics. Det här måttet ligger vanligtvis nära förekomster i traditionella Adobe Analytics. Observera dock Vanliga frågor och svar ovan om rader med ett tomt Persistent ID. | Händelser = antal rader i osydda data i Customer Journey Analytics. Det här måttet ligger vanligtvis nära förekomster i traditionella Adobe Analytics. Observera dock att om några händelser har ett tomt person-ID i de data som inte sammanställts i datavjön i Experience Platform, ingår inte dessa händelser i Customer Journey Analytics. | Förekomster: Se Förekomster. | Förekomster: Se Förekomster. |
Andra mätvärden kan vara liknande i Customer Journey Analytics och Adobe Analytics. Det totala antalet för anpassade Adobe Analytics-händelser 1-100 är till exempel jämförbart mellan traditionella Adobe Analytics och Customer Journey Analytics (oavsett om de är sammanfogade eller inte). Skillnader i funktioner), t.ex. borttagning av dubbletter av händelser mellan Customer Journey Analytics och Adobe Analytics, kan orsaka diskrepans mellan de två produkterna.
Data behöver inte kapslas in i Experience Platform, men måste konfigureras om i Customer Journey Analytics. Följ dessa steg:
- Konfigurera den nya diagrambaserade sammanslagna datauppsättningen.
- Konfigurera den nya datauppsättningen som en del av en ny anslutning i Customer Journey Analytics.
- Växla din befintliga datavy till den nya anslutningen (och som sådan den nya grafbaserade, stilade datauppsättningen)
- Ta bort den gamla anslutningen som använder den fältbaserade sammanslagna datauppsättningen.