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Welches Adobe Analytics-Tool sollte ich verwenden?

Diese Hilfeseite enthält empfohlene Anwendungsfälle für jedes Adobe Analytics-Tool. Die Tools sollten in der Reihenfolge der Liste verwendet werden. Wenn ein bestimmtes Tool Ihren Anforderungen nicht gerecht wird, wählen Sie stattdessen das nächste in der Liste aus.
Weitere Informationen zu Adobe Analytics-Produktvergleichen finden Sie hier .

Adobe Analytics-Berichtsoberflächen

Analysis Workspace sollte die bevorzugte Benutzeroberfläche für alle Berichts- und Analyseaufgaben sein. Adobe investiert weiterhin in dieses Produkt und gibt monatlich Updates dafür heraus. Können Sie eine Aufgabe nicht mit Analysis Workspace durchführen, versuchen Sie eine der unten stehenden Oberflächen.**
Reports & Analytics sollte verwendet werden:
  • Von Einsteigern, die auf eine vorkonfigurierte Berichterstellung zugreifen müssen, in der einfacher navigiert werden kann.
  • Für eine genaue Zählung von A4T-Aktivitätsimpressionen und Aktivitätskonversionen
  • Für ein besseres Verständnis der Target-Aktivität (Analytics für Target/A4T)
  • Für den Zugriff auf Echtzeitdaten in der Benutzeroberfläche
  • Zum Einrichten von Kalenderereignissen
  • Zum Einrichten von Zielen
  • Zum Anzeigen von Bot-Berichten
  • Zur simultanen Anzeige von Report Suites auf einem einzelnen Dashboard
  • Für den Zugriff auf Videovisualisierungen von gleichzeitigen Zuschauern, Videotagesabschnitten und Zuschauerrückgängen
  • Zur Nutzung von Veröffentlichungslisten für geplante Berichte
Mobile Services sollte verwendet werden:
  • Wenn eine Silo-Ansicht mobiler App-Daten benötigt wird.
  • So verwalten Sie die Implementierung Ihrer SDKs für mobile Apps.
  • Zur Einrichtung von mobiler Werbung, beispielsweise In-App-Nachrichten, Push-Benachrichtigungen und Standort-Targeting.
  • Wenn für App-Daten mehr interaktive Visualisierungen gewünscht werden (Sunburst).
  • Zur visuellen Darstellung von Zielpunkten auf einer Karte.
  • Für Lebenszeitwert-Metriken.
Ad Hoc Analysis sollten verwendet werden:
  • Wenn echte Tabellenerstellungsfunktionalität benötigt wird. Beispiel: a) Analysis Workspace unterstützt Ihre Anforderungen nicht, b) Sie möchten die Neuerstellung der Tabelle kontrollieren, c) die Tabelle soll die verschiedenen Aufschlüsselungsstufen speichern, die Sie auf die einzelnen Zeilen anwenden, d) Sie möchten die Zeilen in der Metrik manuell sortieren
  • Für den Export von 50.000 Datenzeilen
  • Wenn die Projektarbeit tabellar organisiert werden soll.
  • Für die Verwendung des Site-Analyse-Berichts (3D-Pfadsetzungsbericht).
Data Workbench sollte verwendet werden:
  • Als flexibelste Analyseoption (bis hin zur Analyse auf Besucher-/Trefferebene).
  • Für die Erstellung eines Mehrkanal-Datensatzes der Online- und Offline-Interaktionen von CRM über POS bis Web.
  • Für erweiterte Attribution (regelbasierte und Algorithmus-Modelle).
  • Für prädiktive statistische Modellierung (Tendenzauswertung, Clustering, Korrelationen usw.).
  • Für die Latenzanalyse (Zeit vor/seit einem Ereignis).
  • Für die Identifikation und den Export komplexer Segmente in Adobe Experience Cloud.

Importieren von Daten in Adobe Analytics

Classifications sollten verwendet werden:
  • Wenn Metadaten vorliegen, die Sie einem Erfassungswert (eVar, prop, Marketingkanal) zuweisen möchten
  • Optionen:
    • Rule Builder: verwenden, wenn für eine Variable Werte in einem vorhersagbaren Format erfasst werden, z. B. durch Trennzeichen getrennte Werte. Mit diesem Ansatz können Sie Regeln einmal erstellen, ohne sich später weiter damit beschäftigen zu müssen.
    • Browser-Importeur: verwenden, wenn Sie nicht über berechenbare Werte verfügen oder wenn Sie über eine endliche Liste von Werten verfügen, die eine einmalige Aktualisierung erfordern. Bei diesem Ansatz ist eine fortlaufende Überwachung der Classifications auf neue Werte nötig.
Data Sources sollte verwendet werden:
  • Wenn Offline-Daten vorliegen, die dauerhaft in Adobe Analytics geschrieben werden sollen
  • Optionen:
    • Zusammenfassung: einfache Datenuploads nach Tag oder anhand von begrenzten Dimensionen
    • Transaktions-ID: Datenuploads, die einen Online-Endpunkt mit Offlinedaten verknüpfen und importierte Daten vollständig einem online erstellten Besucher-Schnappschuss zuordnen (z. B. online abgeschlossene Bestellungen, die offline zurückgegeben werden)
    • Volle Verarbeitung: Datenquellen mit Zeitstempel, verarbeitet, als ob es sich dabei um einen von Adobe-Servern abgerufenen Treffer handeln würde. D. h. die Daten werden direkt in die Visitor Journey eingefügt.
Data Connectors (ehemals Genesis) sollte verwendet werden:
  • Wenn Sie mit einem Drittanbieter interagieren, der eine unterstützte Schnittstelle für Adobe Analytics erstellt hat. Data Connectors übernimmt meist zusammengefasste Daten automatisch, dauerhaft und wiederholt in Adobe Analytics.
Die Dateneinfügungs-API sollte verwendet werden:
  • Wenn Sie Daten in Adobe Analytics laden und den Adobe AppMeasurement- oder mobilen SDK-Code nicht nutzen können.
Kundenattribute sollten verwendet werden:
  • Wenn Sie Unternehmenskundendaten in einer Datenbank für Customer Relationship Management (CRM) speichern und die Daten in die Experience Cloud hochladen möchten.
  • Wenn Sie CRM-Daten für tiefgreifende Analysen in Analytics oder als Targeting-Kriterien in Adobe Target verwenden möchten.
Zielgruppenanalysen sollten verwendet werden:
  • Wenn Sie Zielgruppendaten des Adobe Audience Manager (AAM) – wie beispielsweise demografische Daten (z. B. Geschlecht oder Verdienstniveau), psychografische Daten (z. B. Interessen und Hobbys), CRM-Daten oder Ad-Impression-Daten – in einen beliebigen Analytics-Workflow einbetten möchten.
  • Wenn Sie möchten, dass hochgeladene CRM-Daten zeitbasiert sind, da diese Integration für jeden Treffer Daten an Analytics übermittelt.

Exportieren von Daten aus Adobe Analytics

Report Builder sollte verwendet werden:
  • Wenn die individuellen Layoutoptionen von Workspace zu sehr einschränken (in Report Builder sind sämtliche Optionen möglich, die Excel bietet).
  • Zur lockeren Verknüpfung von Benutzereingaben oder Offline-Datenquellen (Impressionen, Kosten) mit Adobe-Daten. Eine dauerhaftere Lösung für das Einbinden von Daten ist Data Sources (siehe „Importieren von Daten in Analytics“).
  • Zum Zusammenführen von Daten aus verschiedenen dimensionalen Berichten (z. B. Kombination eines Berichts über Promo-Impressionen mit einem Bericht über den Klick-zu-Konversion-Verlauf bei einer Promo).
  • Für Berichtssuite-übergreifende Ansichten.
  • Wenn bei der Planung Automatisierung gewünscht wird (XLSX, XLSM, CSV, PDF, TXT, XML, MHT).
Data Warehouse sollte verwendet werden:
  • So greifen Sie auf Variablen zu, die sonst in der Benutzeroberfläche ausgeblendet sind: IP-Adresse, Experience Cloud ID, Analytics-Besucher-ID, Seiten-URL)
  • Für den Zugriff auf granularere Daten als jene in der Benutzeroberfläche (denormalisierte Tabellenansicht)
  • Für den Download von Daten in einem für die Pivot-Tabellen-Eingabe geeigneten Format
  • Wenn der Kunde Adobe-Daten in ein Drittanbieter-Tool für die Datenvisualisierung eingeben möchte (leicht zusammengefasst und nicht auf Trefferebene)
  • So greifen Sie auf alle eindeutigen Dimensionswerte zu, wenn Sie in Adobe Analytics mit "geringer Traffic"arbeiten
Analytics Data Feed sollte verwendet werden:
  • Zur Nutzung des granularsten Daten-Feeds, der möglich ist (Besucher-ID, Treffer).
  • Wenn der Kunde Adobe-Dateien in einer clientseitigen Datenbank und so granular wie möglich speichern möchte.
  • Wenn der Kunde ein Business Intelligence-Tool entwickeln oder Adobe-Daten auf Trefferebene in ein Drittanbieter-Tool importieren möchte.
Bericht-APIs sollten verwendet werden, wenn die anderen Visualisierungsoptionen Ihren Anforderungen nicht gerecht werden. Die 3 API-Optionen sind:
  • Vollständig verarbeitet: Wenn Sie umfangreiche Daten präsentieren möchten (einschließlich Besuchen, Besuchern und Segmenten). Dabei handelt es sich üblicherweise um in der Analytics-Benutzeroberfläche zusammengefasste Daten, die innerhalb von etwa 30–90 Minuten verfügbar sind. Die Verwendung ist überall im Report Builder möglich.
  • Echtzeit: Wenn Sie einige Metriken und Dimensionen mit nur wenigen Sekunden Latenz anzeigen möchten. Hierbei handelt es sich um begrenzte, teilweise verarbeitete, zusammengefasste Daten, die innerhalb von etwa 30 Sekunden verfügbar sind. Umfasst eindeutige Algorithmen für die beliebtesten Elemente, Gewinner und Verlierer. Die Verwendung ist überall im Report Builder möglich.
  • Livestream: Wenn Sie einen Stream mit teilweise verarbeiteten Analytics-Daten auf Trefferebene innerhalb von Sekunden nach deren Erfassung benötigen. Hierbei handelt es sich um teilweise verarbeitete Daten, die innerhalb von etwa 30 Sekunden verfügbar sind. Nur für Analytics Premium verfügbar. Benötigt eine Option zur Visualisierung der Daten, üblicherweise mithilfe von Engineering Services.

Individuelle Lösungen

Engineering Services sollten verwendet werden, wenn:
  • Die anderen Adobe-Werkzeuge entsprechen nicht Ihren Anforderungen.
  • Sie benötigen ein individuelles Erlebnis.
  • Sie benötigen eine vollständig automatisierte Lösung.
  • Sie möchten viele Geräte erreichen.
  • Sie verfügen über mehrere Datenquellen.
  • Sie haben komplizierte Daten-ETL-Anforderungen (Anforderungen für Extraktion, Transformation und Laden).
  • Sie benötigen individuelles Branding.
  • Sie möchten Analytics-Live-Stream visualisieren.