跨渠道分析 cross-channel
跨渠道分析通过整合来自各种网络、移动和线下渠道的数据，能够形成对客户在各个渠道行为的统一综合视图。例如，可使用此综合视图分析桌面和移动设备上的客户交互，从而了解客户行为并提炼洞察以优化数字客户体验。还可分析各渠道（包括数字和线下渠道）的客户交互（如支持交互和店内购买）以更好地了解和优化客户历程。
实施步骤
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为要引入的数据创建架构。
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为要引入的数据创建数据集。
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- 通过 Edge Network 或 Analytics 源连接器从网站或移动应用程序获取的基于事件的数据
- 轮廓数据
- 查找数据
- 通过 Edge Network 或 Analytics 源连接器从网站或移动应用程序获取的基于事件的数据
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跨数据集使用通用的命名空间 ID。使用拼接功能来提升任何基于事件的数据集
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执行任何自定义数据准备，以确保将一个在时序数据集间公用的键引入 Customer Journey Analytics。
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为查找数据给予一个主 ID，后者可连接到事件数据中的某个字段。在许可中计为行。
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为轮廓数据设置同一主 ID 作为事件数据的主 ID。
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通过创建连接将相关数据集从 Experience Platform 导入到 Customer Journey Analytics。
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在连接上创建数据视图以选择要包括在该视图中的特定维度和指标。还在该数据视图中配置归因和分配设置。在报告时计算这些设置。
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在 Analysis Workspace 中创建一个项目以配置功能板和报告。
注意事项
在建立此工作流程时，请确保将以下几点考虑在内。
- 跨通道分析数据要求每条记录上的 ID 命名空间都相同。
- 将不同的数据集统一在一起的合并过程需要一个在数据集间公用的人员/实体主键。
- 当前不支持基于辅助键的合并。
- 拼接过程允许根据来自共享相同持久 ID 的记录中的临时 ID（如身份验证 ID）信息，对行中的身份进行重新输入。这使得可以将不同的记录解析为单个拼接 ID，以便在个人层面进行分析，而不是在设备或 Cookie 层面。
- 同一 XDM 字段的对象和属性合并为 Customer Journey Analytics 中的一个维度。要将多个来自不同数据集的属性合并为同一个 Customer Journey Analytics 维度，这些数据集应引用相同的 XDM 字段或架构。