1.2.5使用Customer Journey Analytics分析Google Analytics資料

目標

1.2.5.1建立連線

前往analytics.adobe.com存取Customer Journey Analytics。

在Customer Journey Analytics首頁上，前往​ 連線。

在這裡，您可以看到CJA與Platform之間建立的所有不同連線。 這些連線與Adobe Analytics中的報表套裝有相同的目標。 不過，資料的收集是完全不同的。 所有資料都來自Adobe Experience Platform資料集。

按一下​ 建立新連線。

然後您會看到​ 建立連線 UI。

對於名稱，請使用此： --aepUserLdap-- - GA + Loyalty Data Connection。

您需要選取要使用的正確沙箱。 在沙箱功能表中，選取您的沙箱，應為--aepSandboxName--。 在此範例中，要使用的沙箱是​ 技術內部人員。

將​ 每日事件平均數量 ​設定為​ 小於100萬。

在資料集功能表中，您現在可以開始新增資料集。 按一下​ 新增資料集。

要新增的資料集包括：

搜尋這兩個資料集，核取其核取方塊，然後按一下​ 下一步。

然後您會看到以下內容：

針對資料集Demo System - Event Dataset for BigQuery (Global v1.1)，將​ 人員ID ​變更為​ 忠誠度ID，並將​ 資料來源型別 ​設定為​ 網頁資料。 啟用​ 匯入所有新資料 ​和​ 回填所有現有資料 ​的兩個選項。

針對資料集Demo System - Event Dataset for BigQuery (Global v1.1)，確認​ 人員ID ​已設定為​ crmId，並將​ 資料來源型別 ​設定為​ 網頁資料。 啟用​ 匯入所有新資料 ​和​ 回填所有現有資料 ​的兩個選項。 按一下​ 新增資料集。

到時您就會在這裡。 按一下​ 儲存。

建立您的​ 連線 ​後，可能需要幾個小時才能在CJA中使用您的資料。

之後，您會在可用連線清單中看到您的連線。

1.2.5.2建立資料檢視

連線完成後，您現在可以逐漸影響視覺效果。 Adobe Analytics和CJA的區別在於CJA需要資料檢視，以便在視覺化之前清理和準備資料。

資料檢視類似於Adobe Analytics中虛擬報表套裝的概念，您可以在其中定義內容感知造訪定義、篩選以及元件的呼叫方式。

每個連線至少需要一個資料檢視。 不過，對於某些使用案例，針對相同的連線擁有多個資料檢視是很好的選擇，其目的是為不同的團隊提供不同的深入分析。

如果您希望公司成為資料導向型公司，您應該調整每個團隊中檢視資料的方式。 部分範例：

在​ 連線 ​畫面上，勾選您剛建立的連線前面的核取方塊。 按一下​ 建立資料檢視。

您將會被重新導向至​ 建立資料檢視 ​工作流程。

您現在可以設定資料檢視的基本定義。 時區、工作階段逾時或資料檢視篩選等(區段部分類似於Adobe Analytics中的虛擬報表套裝)。

您在上一個練習中建立的​ 連線 ​已經選取。 您的連線名為--aepUserLdap-- - GA + Loyalty Data Connection。

接下來，依照此命名慣例為資料檢視命名： --aepUserLdap-- - GA + Loyalty Data View。

為描述輸入相同的值： --aepUserLdap-- - GA + Loyalty Data View。

在執行任何分析或視覺效果之前，我們需要建立資料檢視，其中包含所有欄位、維度和量度及其歸因設定。

按一下​ 儲存並繼續。

按一下​ 儲存。

您現在可以將元件新增至資料檢視。 如您所見，有些量度和維度會自動新增。

將下列元件新增至資料檢視。 也請務必將欄位名稱更新為好記名稱。 若要這麼做，請選取量度或維度，並更新右側功能表中的​ 元件名稱 ​欄位。

之後，您將會看到類似以下的內容：

接下來，您必須變更​ 歸因或持續性設定，以變更其中部分元件的人員和工作階段內容。

請變更下列元件的​ 歸因設定：

若要這麼做，請選取元件，按一下​ 使用自訂歸因模型，並將​ 模型 ​設定為​ 最近，並將​ 有效期 ​設定為​ 人員報告期間。 對上述所有元件重複此步驟。

在變更上述所有元件的歸因設定後，您應該就會擁有此檢視。 按一下​ 儲存並繼續。

在​ 設定 ​畫面上，不需要變更。 按一下​ 儲存並完成。

您現在已準備好在Adobe Analytics Analysis Workspace中分析Google Analytics資料。 讓我們移至下一個練習。

1.2.5.3建立專案

在Customer Journey Analytics中，移至​ Workspace。 按一下​ 建立專案

選取​ 空白Workspace專案 ​並按一下​ 建立。

您現在有一個空白專案：

首先，儲存專案並命名它。 您可以使用下列指令來儲存：

您將會看到此快顯視窗。 請使用此命名慣例：

接著，按一下​ 儲存。

接下來，請務必在熒幕右上角選取正確的資料檢視。 這是您在上一個練習中建立的資料檢視，其命名慣例為--aepUserLdap-- - GA + Loyalty Data View。

1.2.5.3.1自由格式表格

自由表格或多或少都可作為Excel中的樞紐分析表。 您從左側列選取某專案，然後將其拖放至自由格式，即可取得表格報表。

自由表格幾乎是無限的。 您幾乎可以執行任何操作，而且與Google Analytics相比，這會帶來太多價值（因為此工具有一些分析限制）。 這是將Google Analytics資料載入其他分析工具的原因之一。

請看兩個您需要使用SQL、BigQuery和一點時間回答在Google Analytics UI或Google Data Studio中無法做到的簡單問題的範例：

讓我們在CJA中透過Analysis Workspace回答這些問題及更多問題。

首先，在面板右側選取正確的日期範圍(Today)。 CLick 套用。

拖放一些維度和量度以分析行銷管道。 首先使用維度​ 行銷管道，並將其拖放至​ 自由格式表格 ​的畫布。 （按一下「全部顯示」，以防您在「量度」功能表中未立即看到量度）

然後您會看到以下內容：

接下來，您需要將量度新增至自由表格。 您應該新增這些量度： 人員、工作階段、產品檢視、結帳、購買、轉換率 （計算量度）。

您必須先建立計算量度​ 轉換率，才能執行此作業。 若要這麼做，請按一下量度旁的​ + ​圖示：

作為計算量度的名稱，請使用​ 轉換率 ​並針對​ 外部識別碼 ​使用​ 轉換率。 然後將量度​ 購買 ​和​ 工作階段 ​拖曳到畫布上。 將​ Format ​設為​ Percent ​並將​ 小數位數 ​設為​ 2。 最後，按一下​ 儲存。

按一下​ 儲存。

接下來，若要在​ 自由格式表格 ​中使用所有這些量度，請逐一拖放至​ 自由格式表格 ​上。 請參閱下列範例。

您最後會得到一個這樣的表格：

如上所述，自由表格 ​提供您執行深入分析所需的自由。 例如，您可以挑選任何其他Dimension來劃分表格內的特定量度。

例如，前往維度並搜尋，然後選取​ 瀏覽器 ​變數。

接著，您會看到此Dimension可用值的概觀。

選取Dimension Safari，並將它拖放到量度上，例如​ 結帳。 然後您會看到以下內容：

這樣做時，您剛才回答了一個可能的問題：有多少人使用Safari （依行銷管道分割）進入結帳頁面？

現在來回答歸因問題。

在資料表中尋找​ Purchase ​量度。

將滑鼠停留在量度上，就會顯示​ 設定 ​圖示。 按一下它。

隨即顯示內容功能表。 勾選​ 非預設歸因模型 ​的核取方塊。

在顯示的快顯視窗中，您可以輕鬆變更歸因模型和回顧視窗（使用SQL要達到這一點相當複雜）。

選取​ 首次接觸 ​作為歸因模型。

選擇回顧期間的​ 人員。

現在按一下​ 套用。

您現在可以看到該特定量度的歸因模型現在是「首次接觸」。

您可以視需要進行任意多的劃分，沒有變數、區段、維度或日期範圍型別的限制。

更特殊的功能是從Adobe Experience Platform加入任何資料集，讓Google Analytics的數位行為資料更為豐富。 例如離線、客服中心、忠誠度或CRM資料。

為了展示該功能，讓我們設定您結合離線資料與線上資料的第一次劃分。 挑選維度​ 忠誠度等級，並將其拖放到任何​ 行銷管道，例如​ 有機搜尋：

接下來，讓我們分析使用具有​ 忠誠度等級 （即​ 銅級）的​ 有機搜尋 ​來到網站的客戶，使用的是哪種​ 裝置型別。 取得Dimension 裝置型別，並將其拖放至​ Bronze。 然後您會看到以下內容：

您可以看到在第一次劃分時會使用「忠誠度等級」。 此維度來自與您用於BigQuery聯結器不同的資料集和結構描述。 人員ID loyaltyID (示範系統 — BigQuery的事件結構描述（全域v1.1）)與​ loyaltyID (示範系統 — 忠誠度的設定檔結構描述（全域v1.1）)彼此相符。 因此，您可以結合Google Analytics的體驗事件與忠誠度綱要的設定檔資料。

我們可以不斷分割具有區段或特定日期範圍的列（也許是為了反映特定電視促銷活動），以便向Customer Journey Analytics詢問問題並在行動中取得答案。

使用SQL取得相同的最終結果，然後使用協力廠商的視覺化工具是很困難的挑戰。 尤其是當您提出問題並嘗試即時取得答案時。 Customer Journey Analytics沒有這項挑戰，可讓資料分析人員靈活且即時查詢資料。

1.2.5.3.2漏斗或流失分析

漏斗是瞭解客戶歷程中主要步驟的絕佳機制。 這些步驟也可以來自離線互動（例如，來自客服中心），然後您可以將其與相同漏斗中的數位接觸點結合。

Customer Journey Analytics可讓您完成更多工作。 如果您還記得單元13，我們可以用滑鼠右鍵按一下，並執行下列動作：

讓我們看看您可以做的另一件事：本月的Customer Journey Funnel和上個月比較如何？ 行動與桌上型電腦呢？

在下方，您將建立兩個面板：

您將看到我們正在比較依裝置型別分割的不同時段（一月和二月）的漏斗。

Google Analytics UI中不提供此型別的分析，或此類分析非常有限。 因此CJA再次為Google Analytics所擷取的資料增加了大量價值。

建立您的第一個流失視覺效果。 請關閉目前的面板，以從新面板開始。

檢視面板的右側，然後按一下箭頭以將其關閉。

接著，按一下​ + ​以建立新面板。

現在選取​ 流失 ​視覺效果。

身為分析師，假設您想瞭解主要電子商務漏斗的狀況：首頁>內部搜尋>產品詳細資料>結帳>購買。

我們先來新增一些步驟至漏斗。 若要這麼做，請開啟​ 頁面名稱 ​維度。

接著，您就會看到所有已瀏覽過的可用頁面。

將​ Home ​拖放至第一個步驟。

作為第二個步驟，使用​ 存放區搜尋結果

現在您需要新增一些電子商務動作。 在維度中，搜尋Dimension 事件型別 ​維度。 按一下以開啟尺寸。

選取​ Product_Detail_Views，然後將其拖放到下一個步驟。

選取​ Product_Checkouts，然後將其拖放到下一個步驟。

調整流失視覺效果大小。

您的流失視覺效果現已準備就緒。

若要開始分析和記錄深入分析，文字 ​視覺效果永遠是好主意。 若要新增​ 文字 ​視覺效果，請按一下左側功能表中的​ 圖表 ​圖示，檢視所有可用的視覺效果。 然後將​ 文字 ​視覺效果拖放到畫布上。 調整大小並移動，使其看起來像下面的影像。

再次調整其大小以符合儀表板：

流失視覺效果也允許劃分。 使用​ 裝置型別 ​維度，方法是開啟該維度，並將部分值依序拖放到視覺效果上：

最後會產生更進階的視覺效果：

Customer Journey Analytics可讓您完成更多工作。 在流失中的任何位置按一下滑鼠右鍵，您可以……

例如，在流失的任何步驟中按一下滑鼠右鍵，即可檢視其中的部分分析選項。

1.2.5.3.3流量分析和視覺化

如果您想要使用Google Analytics進行進階流量分析，則需要使用SQL來擷取資料，然後使用協力廠商解決方案來處理視覺效果部分。 Customer Journey Analytics會協助解決這個問題。

在此步驟中，您將設定流量分析以回答以下問題：在特定登陸頁面之前，主要貢獻管道為何。 只要拖放兩下和按一下滑鼠，分析人員就能瞭解使用者最後兩次接觸行銷管道時，朝向登陸頁面的流程。

Customer Journey Analytics可協助您回答的其他問題：

讓我們從空白面板開始再次回答這些問題。 關閉目前的面板，然後按一下​ +。

現在選取​ 流量 ​視覺效果。

現在來設定多路徑行銷管道流量分析。 將​ 行銷管道 ​維度拖放至​ 登入維度 ​區域。

您現在可以看到第一個進入路徑：

按一下第一個路徑，向下展開該路徑。

您現在可以看到下一個路徑（行銷管道）。

讓我們進行第三次深入研究。 按一下新路徑中的第一個選項​ 轉介。

現在您應該會看到如下的視覺效果：

讓事情更複雜一些。 想像您要分析兩個行銷路徑後的登陸頁面是什麼嗎？ 若要這麼做，您可以使用次要維度來變更最後一個路徑。 找到​ 頁面名稱 ​維度，並像這樣拖放：

您現在會看到以下內容：

讓我們再來一次流量分析。 這次您將分析特定退出點後所發生的情況。 其他Analytics解決方案需要使用SQL/ETL以及第三方視覺化工具來達成相同目標。

將新的​ 流量視覺效果 ​帶入面板。

之後，您將會擁有此專案：

尋找Dimension 事件型別，並將其拖放至​ 退出維度 ​區域。

現在您可以檢視哪些​ 事件型別 — 路徑將客戶帶往退出。

讓我們調查退出結帳動作前所發生的情況。 按一下​ Product_Checkout ​路徑：

會出現新的動作路徑，其中包含部分見解不佳的資料。

讓我們進一步分析！ 搜尋Dimension 頁面名稱，並將其拖放到新產生的路徑中。

您現在可在數分鐘內完成進階流量分析。 您可以按一下不同的路徑，以檢視它們如何從退出點連線到前面的步驟。

您現在擁有功能強大的套件，可分析漏斗並探索數位及離線接觸點之間的客戶行為路徑。

別忘了儲存您的變更！

1.2.5.4共用專案

僅供參考 — 您可以與同事共用此專案，以進行共同作業或一起分析業務問題。

後續步驟

移至摘要與優點

返回使用BigQuery Google Analytics Connector在Adobe Experience Platform中擷取和分析Source資料

返回所有模組