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​ 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的差異在於，CJA需要資料檢視，才能在視覺化之前清除和準備資料。

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建立您的專案

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中利用Analysis Workspace來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 Funnel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），然後您可以將其與同一funnel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：

讓我們看看另一個您可以做的事：本月的Customer Journey Funnel與上個月比較如何？ 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funnel在不同時段（一月和二月）的不同分割方式（依裝置型別）。

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。

身為分析人員，假設您想瞭解主要電子商務funnel的最新狀況：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funnel。 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