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Utilizar fuentes de datos para calcular métricas comunes

Se describe cómo calcular métricas habituales mediante fuentes de datos.
Las visitas normalmente excluidas de Adobe Analytics se incluyen en las fuentes de datos. Se utiliza exclude_hit > 0 para eliminar visitas excluidas de consultas sobre datos sin procesar. Los datos de fuentes de datos también se incluyen en las fuentes de datos. Si desea excluir las fuentes de datos, excluya todas las filas con hit_source = 5,7,8,9 .

Vistas de páginas

  1. Contar el número de filas donde está un valor post_pagename o post_page_url .

Visitas

  1. Concatenar post_visid_high , post_visid_low , visit_num y visit_start_time_gmt .
  2. Contar el número único de valores.
Las irregularidades de Internet, las irregularidades del sistema o el uso de ID de visitante personalizados rara vez pueden utilizar los mismos visit_num valores para las distintas visitas. Se utiliza visit_start_time_gmt al contar las visitas para asegurarse de que se cuentan.

Visitantes

Todos los métodos que utiliza Adobe para identificar visitantes únicos (ID de visitante personalizado, servicio de ID de Experience Cloud, etc.) todos se calculan finalmente como un valor en post_visid_high y post_visid_low . La concatenación de estas dos columnas puede utilizarse como estándar para identificar visitantes únicos independientemente de cómo se identificaron como visitantes únicos. Si desea saber qué método utilizó Adobe para identificar a un visitante único, utilice la columna post_visid_type .
  1. Concatenar post_visid_high y post_visid_low .
  2. Contar el número único de valores.

Vínculos personalizados, de descarga o de salida

  1. Contar el número de filas donde:
    • post_page_event = 100 para vínculos personalizados
    • post_page_event = 101 para vínculos de descarga
    • post_page_event = 102 para vínculos de salida

Eventos personalizados

Todas las métricas se cuentan en la post_event_list columna como enteros delimitados por comas. Se utiliza event.tsv para hacer coincidir valores numéricos con el evento deseado. Por ejemplo, post_event_list = 1,200 indica que la visita contenía un evento de compra y un evento personalizado 1.
  1. Count the number of times the event lookup value appears in post_event_list .

Tiempo empleado

Las visitas deben agruparse primero por visita y luego ordenarse según el número de visitas dentro de la visita.
  1. Concatenar post_visid_high , post_visid_low , visit_num y visit_start_time_gmt .
  2. Ordene por este valor concatenado y, a continuación, aplique una clasificación secundaria por visit_page_num .
  3. Si una visita no es la última de una visita, reste el post_cust_hit_time valor del post_cust_hit_time valor de la visita subsiguiente.
  4. Este número es la cantidad de tiempo empleado (en segundos) para la visita. Los filtros se pueden aplicar para centrarse en los valores o eventos de dimensión.

Pedidos, unidades e ingresos

Si el valor de una visita currency no coincide con la moneda de un grupo de informes, se convierte con la tasa de conversión de ese día. La columna post_product_list utiliza el valor de moneda convertido, de modo que todas las visitas individuales utilizan la misma moneda en esta columna.
  1. Exclude all rows where duplicate_purchase = 1 .
  2. Incluir solo las filas donde event_list contenga el evento de compra.
  3. Analice la post_product_list columna para extraer todos los datos de precios. La post_product_list columna tiene el mismo formato que la s.products variable.
  4. Calcule la métrica que desee:
    • Contar el número de filas para calcular los pedidos
    • Sumar el número de unidades quantity en la cadena de producto para calcular unidades
    • Sumar el número de price en la cadena de producto para calcular los ingresos