使用数据馈送计算常用量度

介绍如何使用数据馈送计算常见量度。

NOTE
从 Adobe Analytics 中排除的点击通常包含在数据馈送中。使用 exclude_hit = 0 可从原始数据查询中删除排除的点击。此外,数据馈送中还包含数据源数据。如果要排除数据源,请排除 hit_source = 5,7,8,9 的所有行。

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  1. 计数值在 post_pagenamepost_page_url 中的行数。

发生次数

  1. 计算总行数。

访问

  1. 拼接 post_visid_highpost_visid_lowvisit_numvisit_start_time_gmt
  2. 计算唯一值的数量。
TIP
Internet 违规、系统违规或使用自定义访客 ID 极少数情况下会将相同的 visit_num 值用于不同的访问。虽然可选,但在计算访问次数时使用visit_start_time_gmt以确保计算这些访问次数。

访客

Adobe 用于识别独特访客的所有方法(自定义访客 ID、Experience Cloud ID 服务等)最终都被计算为 post_visid_highpost_visid_low 中的值。无论以何种方式标识为独特访客,均可使用这两列的拼接来作为标识独特访客的标准。如果您想了解 Adobe 使用哪种方法来识别独特访客,请使用列 post_visid_type

  1. 拼接 post_visid_highpost_visid_low
  2. 计算唯一值的数量。

自定义、下载或退出链接

  1. 计算符合以下条件的行数:

    • post_page_event = 100(自定义链接)
    • post_page_event = 101(下载链接)
    • post_page_event = 102(退出链接)

自定义事件

所有量度将作为以逗号分隔的整数计入 post_event_list 列中。使用 event.tsv 可将这些数值与所需事件进行匹配。例如,post_event_list = 1,200 表示点击包含购买事件和自定义事件 1。

  1. 计算事件查询值在 post_event_list 中出现的次数。

逗留时间

首先,必须按访问对点击进行分组,然后按照访问中的点击数进行排序。

  1. 拼接 post_visid_highpost_visid_lowvisit_numvisit_start_time_gmt
  2. 按此拼接值排序,然后按 visit_page_num 进行二级排序。
  3. 如果某个点击不是某次访问中的最后一个点击,则从后续点击的 post_cust_hit_time 值中减去 post_cust_hit_time 值。
  4. 此数字是该次点击的逗留时间(以秒为单位)。可应用过滤器来重点关注维度项目或事件。

订单数、件数和收入

如果点击的 currency 值与报表包的货币不匹配,则使用当天的兑换率换算。post_product_list 列会使用已转换的货币值,因此该列中的所有点击将使用相同的货币。

  1. 排除 duplicate_purchase = 1 的所有行。

  2. 仅包括 event_list 包含购买事件的行。

  3. 解析 post_product_list 列以提取所有价格数据。post_product_list 列的格式与 s.products 变量相同。

  4. 计算所需的量度:

    • 计算行数以计算“订单数”
    • 计算产品字符串中 quantity 数量的总和以计算“件数”
    • 计算产品字符串中 price 数量的总和以计算“收入”
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