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Adobe Analytics 的演化

Last update: Thu May 02 2024 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)

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准备您的现有数据

准备 Adobe Analytics 数据以无缝迁移到 Customer Journey Analytics 对于数据完整性和报告一致性至关重要。

收集标识

了解客户历程最关键的组成部分也许是在每一步都知道客户是谁。对于 Customer Journey Analytics，拥有一个存在于所有渠道和相应数据的标识符允许在 Customer Journey Analytics 中将多个来源拼接在一起。标识示例可能是客户 ID、帐户 ID 或电子邮件 ID。无论标识是什么（可能有多个），请确保为每个 ID 考虑以下内容：

  • ID 存在或可以添加到您要带入 Customer Journey Analytics 的所有数据源
  • ID 填充在每行数据上
  • ID 不包含 PII。将散列应用于任何可能敏感的内容。
  • ID 在所有源中使用相同的格式（相同的长度、相同的散列方法等）

在 Adobe Analytics 等数据集中，可能并非每行数据都存在标识，但辅助标识确实存在。在这种情况下，当仅通过客户的 ECID 识别客户时以及收集标识时（例如，当客户进行身份验证时），可使用跨渠道分析（也称为“拼接”）消除行间差距。

使您的变量保持一致

将 Analytics 数据转换为 Customer Journey Analytics 数据的最直接方法是使用 Adobe Analytics Source Connector 将全局报告包纳入 Experience Platform 中。该连接器会将您的 Adobe Analytics 变量直接映射到 Experience Platform 中的 XDM 架构和数据集，然后便可以轻松连接到 Customer Journey Analytics。

完整的全局报告包可能并不总是适用于实施。如果您计划将多个报告包引入Customer Journey Analytics，您有2个选项：

  • 提前规划以使这些报告包中的变量保持一致。 例如，报告包 1 中的 eVar1 可能指向页面。在报告包 2 中，eVar1 可能指向内部营销活动。当被引入 Customer Journey Analytics 时，这些变量将混合到一个单一的 eVar1 维度中，从而导致潜在的混乱和不准确的报告。

  • 使用数据准备功能来映射变量。 虽然如果所有报告包都使用相同的常用变量设计，这样会更轻松，但是如果您使用新 Experience Platform 数据准备功能，则无需这样做。它允许您通过变量的映射值(位于数据流（或属性）级别)引用变量。

如果您因为 Uniques Exceeded 或 Low Traffic 问题而无法迁移到全局报告包，请注意 Customer Journey Analytics 对维度没有基数限制。它允许出现并计算任何唯一值。

以下是将报告包与不同架构相结合的用例。

（重新）配置您的营销渠道

传统的 Adobe Analytics 营销渠道设置在 Customer Journey Analytics 中的执行方式不同。这有两个原因：

  • 摄取到 Adobe Experience Platform 的 Adobe Analytics 数据的处理级别，以及

  • Customer Journey Analytics 的报告时性质

Adobe 发布了](https://experienceleague.adobe.com/docs/analytics/components/marketing-channels/mchannel-best-practices.html?lang=zh-Hans)营销渠道实施的[最新先进实践。这些最新的推荐可帮助您用 Attribution IQ 充分利用 Adobe Analytics 中已有的功能。他们还将帮助您在过渡到 Customer Journey Analytics 时取得成功。

随着作为 Customer Journey Analytics 数据视图的一部分引入派生字段，还使用营销渠道功能模板以非破坏并可追溯的方式支持营销渠道。

迁移到 Customer Journey Analytics 时做好应对重大差异的准备

随着贵组织不断发展使用Customer Journey Analytics，请探索这些步骤以准备数据并了解这两种技术之间的关键差异。本文针对管理员受众。

熟悉报告时处理 report-time

Adobe Analytics 中的报告依赖于大量数据预处理来生成结果，例如您在 eVars 中看到的持久性。相比之下，Customer Journey Analytics 在报告运行时运行这些计算。

报告时处理开启了应用追溯设置和创建变量持久性的多个版本的能力，而无需更改基础数据的收集方式。

这种转变将导致数据报告方式的一些差异，特别是对于任何可能具有较长到期窗口的变量。您可以从使用虚拟报告包评估报告时处理如何影响您的报告开始。

识别重要区段和计算量度 segments-calcmetrics

Adobe Analytics 区段（在 Customer Journey Analytics 中称为筛选条件）和计算量度与 Customer Journey Analytics 不兼容。在许多情况下，可以使用新的模式和可用数据在 Customer Journey Analytics 中重建这些组件。

为了使用户在系统之间过渡时尽可能顺利地进行过渡，请提前计划

  1. 确定这些组件中最重要的部分。

  2. 记录它们的定义，以及

  3. 确定数据中需要哪些字段以在 Customer Journey Analytics 中将它们复制为筛选条件和计算量度。

这里有几个视频可以为您指南：

其他注意事项

  • 使用 Customer Journey Analytics 数据视图的强大功能，您可以在 Customer Journey Analytics 中定义量度和维度时更加灵活。例如，您可以使用维度的值来定义度量。了解详情

  • 如果您在 Adobe Analytics 中定义了自定义日程表，那么 Customer Journey Analytics 中也将具有类似的自定义日程表功能。您需要确保正确定义日历。

  • 在 Customer Journey Analytics 中，您可以定义自定义访问/会话超时，以及定义将启动新会话的量度。您可以创建具有不同会话定义的数据视图，以获得超越 Adobe Analytics 的洞察力。此功能可能对移动数据集特别有益。

  • 考虑为用户提供数据字典，或扩展SDR以包含架构元素的Experience Platform字段名称。

后续步骤

迁移到 Customer Journey Analytics 后，如果您发现任何数据差异，您可以将原始 Adobe Analytics 数据与现在位于 Customer Journey Analytics 中的 Adobe Analytics 数据进行比较。了解详情

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