在Customer Journey Analytics中使用绑定维度和量度
Customer Journey Analytics 提供了几种方法，使维度值在所设置的点击之后持续存在。Adobe 提供的一种持久性方法称为“绑定”。在早期版本的 Adobe Analytics 中，这个概念被称为促销。
虽然可以对顶级事件数据使用绑定维度，但最好在处理对象阵列时使用这个概念。您可以将维度归因于对象阵列的一部分，而无需将其应用于给定事件中的所有属性。例如，您可以将一个搜索词归因于购物车对象阵列中的一款产品，而无需将该搜索词绑定到整个事件。
示例 1：使用绑定维度将其他产品属性归因于购买
您可以将对象阵列中的维度项绑定到另一个维度。当绑定维项出现时，Customer Journey Analytics会调用绑定维并将其包含在事件中。 考虑以下客户历程：
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一位访客查看了关于洗衣机的产品页面。
code language-json { "PersonID": "1", "product": [ { "name": "Washing Machine 2000", "color": "white", "type": "front loader", }, ], "timestamp": 1534219229 } -
该访客随后又查看了关于烘干机的产品页面。
code language-json { "PersonID": "1", "product": [ { "name": "Dryer 2000", "color": "neon orange", }, ], "timestamp": 1534219502 } -
最终，该访客完成了购买。每个产品的颜色不包括在购买事件中。
code language-json { "PersonID": "1", "orders": 1, "product": [ { "name": "Washing Machine 2000", "price": 1600, }, { "name": "Dryer 2000", "price": 499 } ], "timestamp": 1534219768 }
如果您想在没有绑定维度的情况下按颜色查看收入，则维度 product.color 仍然存在并错误地将点数归因于烘干机的颜色：
进入 数据视图 并将Product Color维度绑定到Product Name：
设置此持久性模型时，每当设置了产品颜色时，Customer Journey Analytics都会记录产品名称。 当它在后续事件中为该人员识别出相同的产品名称时，产品颜色也会随之改变。 当您将产品颜色绑定到产品名称时，相同的数据看起来类似如下：
示例 2：使用绑定量度将搜索词绑定到产品购买
Adobe Analytics 中最常见的促销方法之一是将搜索词绑定到产品，这样每个搜索词就可以获得相应产品的点数。考虑以下客户历程：
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一位访客来到您的网站并搜索“拳击手套”。搜索量度加一，并显示前三个搜索结果。
code language-json { "PersonID": "1", "page_name": "Search results", "search": "1", "search_term": "boxing gloves", "product": [ { "name": "Beginner gloves", }, { "name": "Tier 3 gloves", }, { "name": "Professional gloves", } ] } -
该访客找到一副自己喜欢的手套，然后将其添加到购物车。
code language-json { "PersonID": "1", "page_name": "Shopping cart", "cart_add": "1", "product": [ { "name": "Tier 3 gloves", } ] } -
随后又搜索“网球拍”。搜索量度加一，并显示前三个搜索结果。
code language-json { "PersonID": "1", "page_name": "Search results", "search": "1", "search_term": "tennis racket", "product": [ { "name": "Shock absorb racket", }, { "name": "Women's open racket", }, { "name": "Extreme racket", } ] } -
找到自己喜欢的球拍，然后将其添加到购物车。
code language-json { "PersonID": "1", "page_name": "Shopping cart", "cart_add": "1", "product": [ { "name": "Tier 3 gloves", }, { "name": "Shock absorb racket", } ] } -
第三次搜索“鞋子”。搜索量度加一，并显示前三个搜索结果。
code language-json { "PersonID": "1", "page_name": "Search results", "search": "1", "search_term": "shoes", "product": [ { "name": "Men's walking shoes", }, { "name": "Tennis shoes", }, { "name": "Skate shoes", } ] } -
找到一双自己喜欢的鞋子，然后将其添加到购物车。
code language-json { "PersonID": "1", "page_name": "Shopping cart", "cart_add": "1", "product": [ { "name": "Tier 3 gloves", }, { "name": "Shock absorb racket", }, { "name": "Skate shoes", } ] } -
该访客完成结账过程，购买了这三件商品。
code language-json { "PersonID": "1", "page_name": "Thank you for your purchase", "purchase": "1", "product": [ { "name": "Tier 3 gloves", "price": "89.99" }, { "name": "Shock absorb racket", "price": "34.99" }, { "name": "Skate shoes", "price": "79.99" } ] }
如果您使用的分配模型不包含与搜索词的绑定维度，则所有三种产品都将收入归因于单个搜索词。例如，如果您将原有分配与搜索词维度一起使用：
如果您将最近分配与搜索词维度一起使用，则所有三个产品仍将收入归因于单个搜索词：
虽然此示例仅包括个人，但许多搜索不同内容的人可能会将搜索词错误地归因于不同的产品，导致难以确定最佳搜索结果是什么。
现在，只要存在Searches量度，您就可以将Search Term绑定到Product Name，以正确地将搜索词归因于收入。
在 Analysis Workspace 中，生成的报表将类似如下：
Customer Journey Analytics会自动检测所选维度和绑定维度之间的关系。 如果绑定维度在对象数组中，而所选维度位于更高级别，则需要绑定量度。绑定量度充当绑定维度的触发器，因此它仅在存在绑定量度的事件上绑定自身。在上述例子中，搜索结果页面始终包括搜索词维度和搜索量度。
将搜索词维度设置为此持久性模型将会执行以下逻辑：
- 设置搜索词维度后，检查产品名称是否存在。
- 如果不存在产品名称，则什么也不做。
- 如果存在产品名称，则检查是否存在搜索量度。
- 如果不存在搜索量度，则什么也不做。
- 如果存在搜索量度，则将搜索词绑定到该事件中的所有产品名称。它将自身复制到与该事件的产品名称相同的级别。在本例中，它被视为 product.search_term。
- 如果在随后的事件中看到相同的产品名称，则绑定的搜索词也会被带到该事件中。
示例 3：将视频搜索词绑定到用户个人资料
您可以将搜索词绑定到用户个人资料，以便个人资料之间的持久性保持完全分离。例如，您的组织运行一个流媒体服务，其中一个总帐户可以有多个个人资料。 访客有一个儿童个人资料和一个成人个人资料。
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该帐户在儿童档案下登录并搜索儿童电视节目。请注意，这
"ProfileID"是2代表儿童个人资料。code language-json { "PersonID": "7078", "ProfileID": "2", "Searches": "1", "search_term": "kids show" } -
他们找到节目“Orangey”并播放它，以便他们的孩子可以观看。
code language-json { "PersonID": "7078", "ProfileID": "2", "ShowName": "Orangey", "VideoStarts": "1" } -
那天晚上晚些时候，家长切换到他们的个人资料并搜索一些成人内容来观看。请注意，这
"ProfileID"是1代表成人个人资料。两份个人资料属于同一个帐户，代表相同的"PersonID"。code language-json { "PersonID": "7078", "ProfileID": "1", "Searches": "1", "search_term": "grownup movie" } -
他们找到“Analytics After Hours”节目并在夜晚观看。
code language-json { "PersonID": "7078", "ProfileID": "1", "ShowName": "Analytics After Hours", "VideoStarts": "1" } -
第二天，他们继续为他们的孩子播放电视节目“Orangey”。 他们不需要搜索，因为他们现在已经知道该节目了。
code language-json { "PersonID": "7078", "ProfileID": "2", "ShowName": "Orangey", "VideoStarts": "1" }
如果将“最近分配”与“人员过期”一起使用，则 "grownup movie" 搜索词将归属于儿童节目的最后一次观看。
但是，如果您将 search_term绑定到ProfileID，则每个个人资料的搜索将被隔离到他们自己的个人资料中，归因于他们搜索的正确节目。
Analysis Workspace 将正确地将 Orangey 的第二集归属于搜索词 "kids show"，而不考虑来自其他个人资料的搜索。
示例 4：评估零售环境中的浏览与搜索行为
可以将值绑定到先前事件上设置的维度。 设置具有绑定维的变量时，Customer Journey Analytics会考虑保留的值。 如果不希望出现这种行为，可以调整绑定维度的持久性设置。 考虑以下示例，其中对事件设置了 product_finding_method，然后绑定到购物车，为以下事件添加量度。
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访客执行搜索
"camera"。请注意，此页面上未设置任何产品。code language-json { "search_term": "camera", "product_finding_method": "search" } -
他们点击自己喜欢的相机并将其添加到购物车中。
code language-json { "Product": [ { "name": "DSLR Camera" } ], "CartAdd": "1" } -
然后访客浏览到男士腰带类别而不执行搜索。请注意，此页面上未设置任何产品。
code language-json { "category": "Men's belts", "product_finding_method": "browse" } -
他们点击自己喜欢的腰带并将其添加到购物车中。
code language-json { "Product": [ { "name": "Ratchet belt" } ], "CartAdd": "1" } -
他们通过结账过程并购买这两件物品。
code language-json { "Product": [ { "name": "DSLR Camera", "price": "399.99" }, { "name": "Ratchet belt", "price": "19.99" } ], "Purchase": "1" }
如果持久性设置为没有绑定维度的最近分配，则所有 $419.98 的收入都归于browse查找方法。
如果使用没有绑定维度的原始分配设置持久性，则所有 $419.98 的收入都归于search查找方法。
但是，如果您将product_finding_method绑定到购物车添加量度，则生成的报告会将每个产品归因于正确的研究方法。