FAQ sur l’affichage des rapports - A4T

Réponse Vous pouvez utiliser Analysis Workspace pour analyser votre Target activités et expériences. Le Panneau Analytics for Target vous permet d’afficher l’effet élévateur et le degré de confiance pour trois mesures de succès au maximum. Vous pouvez également approfondir l’analyse à l’aide de tableaux et de visualisations.

Pour obtenir des informations détaillées et des exemples, ouvrez le Analytics et Target : Tutoriel sur les bonnes pratiques relatives à l’analyse, fourni par Adobe Experience League.

Les segments de réponse sont le plus souvent utilisés en haut d’un panneau dans la zone de dépôt des segments. Le segment est appliqué à tous les tableaux et visualisations du panneau. Cette technique est particulièrement utile pour voir comment le test affecte un sous-ensemble de personnes (par exemple, comment ce test a-t-il été effectué pour les personnes au Royaume-Uni) ?

Un segment peut également être superposé directement dans le tableau à structure libre, mais vous devez le superposer sur l’ensemble du tableau pour conserver les calculs de l’effet élévateur et du degré de confiance dans le panneau A4T. Les segments au niveau des colonnes ne sont actuellement pas pris en charge dans le panneau.

Réponse lors de l’utilisation Target impressions d’activité et conversions dans Analysis Workspace, appliquez le modèle Attribution IQ <>Même touche<> aux mesures pour garantir une comptabilisation exacte. Pour appliquer un modèle d’attribution autre que celui par défaut, cliquez avec le bouton droit de la souris sur la mesure pour modifier les paramètres de colonne, activez l’option Utiliser un modèle d’attribution autre que celui par défaut, puis sélectionnez le modèle Touche identique. Si ce modèle n’est pas appliqué, les mesures sont surestimées.

Tout en cours Adobe Analytics Les modules peuvent ajouter ce modèle avec Attribution IQ. Si vous n’avez pas accès à Attribution IQ, veuillez vous fier aux données A4T dans Reports & Analytics.

Répondez Au Target Variable envoyée à Analytics a une période d’expiration de 90 jours par défaut. (Remarque : cette période d’expiration peut être ajustée par l’assistance clientèle si nécessaire). Lorsque les visiteurs naviguent sur le site tout au long de cette fenêtre d’expiration, ils font partie de nombreux Target les activités, qui sont toutes regroupées dans la dimension .

Lorsque vous segmentez pour qu’une activité soit présente dans un accès, vous obtenez toutes les expériences qui font partie de cette activité. plus toutes les autres expériences qui persistent sur cet accès.

Réponse Pour les activités utilisant Analytics en tant que source des rapports (A4T), la mesure d’objectif utilise le paramètre <>Incrémenter le décompte et laisser l’utilisateur dans l’activité<> et <>À chaque impression<>. Ces paramètres sont les suivants : not configurable.

Pour plus d’informations, voir "Lors de la configuration de mes mesures d’objectif, pourquoi ne puis-je pas accéder aux options Paramètres avancés ?" in FAQ sur les définitions de mesures - A4T.

Réponse Il existe plusieurs options de normalisation des mesures dans les rapports A4T. Cette mesure, également appelée méthodologie de calcul, devient le dénominateur du calcul de l’effet élévateur. Elle affecte également la manière dont les données sont agrégées avant l’application du calcul du degré de confiance.

• Visiteurs uniques  : augmente une fois qu’un utilisateur est admissible pour une activité pour la première fois.
• Visites  : augmente à chaque session une fois qu’un utilisateur (visiteur unique) entre dans une activité, même s’il ne la consulte pas lors de ses visites ultérieures.
• Impressions d’activité  : augmente à chaque fois que le contenu de l’activité est présenté. (Mesuré par Target).

Lorsqu’un visiteur visualise une page contenant une activité, une variable contenant le nom de cette activité est définie pour ce visiteur. Consultez les scénarios détaillés ci-après pour une comparaison entre les différentes méthodologies de calcul.

Tenez compte des points suivants :

• Les mesures ci-dessus se déclenchent lorsqu’un utilisateur est admissible pour une activité et que le contenu est renvoyé à partir de Target. Cela ne signifie pas pour autant que l’utilisateur a forcément vu l’offre. Si l’activité de l’expérience se trouve en bas de page et que l’utilisateur ne fait pas entièrement défiler celle-ci, l’offre est bien diffusée par Target, mais l’utilisateur ne la voit pas.
• Le nombre d’impressions d’activité (mesurées par Target) et d’instances (mesurées par Analytics) est égal, sauf dans le cas de plusieurs appels de mbox sur une même page, dans une même activité. Cela entraîne le comptage de plusieurs impressions d’activité, mais d’une seule instance.

Pour plus d’informations, voir Configuration des rapports A4T dans Analysis Workspace pour les activités de ciblage automatique in Tutorials Adobe Target.

Réponse

Reports & Analytics applique un modèle d’attribution de même touche aux "impressions de l’activité" et aux "conversions de l’activité", tandis que Analysis Workspace affiche les mesures brutes, qui peuvent sembler exagérées en raison de la persistance de la variable Target dimension.

Pour évaluer la précision Impressions d’activité et Conversions des activités mesures dans Analysis Workspace, assurez-vous que les deux mesures ont Même touche modèles d’attribution appliqués. Pour appliquer des modèles, cliquez sur l’engrenage des paramètres de colonne, activez Modèle d’attribution autre que celui par défaut, puis sélectionnez Même touche. ​ En savoir plus sur l’attribution dans Présentation d’Attributs IQ dans le Guide sur les outils Analytics.

Réponse Dans d’autres rapports, <>non spécifié<> signifie que les données ne respectent pas une règle de classification, mais cela ne devrait jamais se produire dans A4T. Si la mention « non spécifié » s’affiche, cela signifie que le service de classification ne s’est pas encore exécuté. Les données des activités prennent généralement de 24 à 72 heures pour apparaître dans les rapports. Même si les activités n’apparaissent pas dans ce rapport avant ce moment, toutes les données de visiteur liées à ces activités sont capturées et apparaissent une fois la classification terminée.

Après la période de classification, les données apparaissent dans ces rapports environ une heure après avoir été collectées à partir du site Web. Toutes les mesures et valeurs et tous les segments des rapports proviennent de la suite de rapports que vous avez sélectionnée lorsque vous avez configuré l’activité.

Si une classification a été effectuée pour cette activité et que vous voyez toujours une ligne "Non spécifié" dans le rapport, assurez-vous que le rapport n’utilise pas une variableTarget pour afficher les données. À moins que le rapport n’utilise une TargetMesure spécifique, cette ligne "Non spécifié" contient des événements pour les appels qui ne sont pas associés à Target. Cette ligne ne contient aucune Target-informations associées (par exemple, visiteurs/visites/impressions).

Répondez Au Target Variable envoyée à Analytics a une période d’expiration de 90 jours par défaut. Si nécessaire, cette période d’expiration peut être ajustée par l’assistance clientèle. Ce paramètre est global pour toutes les activités ; toutefois, il ne faut pas l’adapter à un seul cas.

Vous pouvez voir Target variables envoyées à Analytics après la période d’expiration, car l’expiration est de 90 jours, mais seulement si cet utilisateur ne voit jamais d’autre A4T activé Target activité. Si un utilisateur revient sur le site au 45 e jour et voit une autre activité, le compteur de la valeur entière de l’eVar A4T est réinitialisé à 90 jours. En d’autres termes, la première campagne à partir du jour 1 pourrait persister pendant 45 + 90 = 135 jours au maximum. Si l’utilisateur continue de revenir, vous pouvez atteindre le point où les mesures sont envoyées à Analytics dans vos rapports à partir d’activités beaucoup plus anciennes. Lorsque les utilisateurs suppriment les cookies et ne reviennent pas sur le site, les chiffres de cette activité diminuent, mais vous pouvez toujours les voir.

Cela signifie que les activités continuent d’obtenir des pages vues, des visites, etc., pendant 90 jours jusqu’à la fin de l’activité pour les visiteurs qui sont devenus membres de l’activité lorsqu’elle était principale. Toutefois, si vous examinez la mesure Impressions d’activité, vous ne devriez voir aucune impression après la fin de l’activité.

Il s’agit d’un comportement normal et attendu. La variable A4T fonctionne comme n’importe quelle autre eVar - la valeur est associée à l’utilisateur jusqu’à ce qu’elle expire (90 jours). Par conséquent, si une activité est principale pendant seulement deux semaines, la valeur est toujours associée à l’utilisateur pendant au moins les 90 jours suivants.

Il est recommandé d’afficher les rapports pour cette activité seulement pendant la période pendant laquelle l’activité était active. Les dates doivent être correctement définies par défaut lorsque vous affichez l’activité dans Analytics, donc, sauf si vous avez manuellement prolongé la date, cela ne devrait pas poser de problème du point de vue de la création de rapports.

Par exemple, supposons que la variable A4T expire après 90 jours et que le test est principal du 1er au 15 janvier.

Le 1er janvier, l’utilisateur consulte le site et voit l’activité XYZ une fois, puis cinq pages ensuite. Au cours des deux semaines suivantes, l’utilisateur ne revient pas sur le site. Pour cet utilisateur, les données ressembleraient à ceci :

table 0-row-5 1-row-5
Nom de l’activité	Instances (Impressions)	Pages vues	Visites	Visiteurs uniques
XYZ	1	5	1	1

L’utilisateur revient le 1er février, consulte cinq autres pages et ne rencontre plus d’activités Target ; l’activité d’origine n’est plus principale. Même si l’activité n’est plus active, l’utilisateur continue à être suivi par le biais de la persistance des eVars. Les données ressemblent maintenant à ce qui suit :

table 0-row-5 1-row-5
Nom de l’activité	Instances (Impressions)	Pages vues	Visites	Visiteurs uniques
XYZ	1	10	2	1

L’utilisateur revient sur le site le 1er mars et voit une nouvelle activité, l’activité ABC. Il voit également cinq pages. Comme l’activité XYZ suit toujours l’utilisateur par le biais de la persistance, et que l’ABC est ensuite défini pour cet utilisateur, deux éléments de ligne s’affichent dans les rapports :

table 0-row-5 1-row-5 2-row-5
Nom de l’activité	Instances (Impressions)	Pages vues	Visites	Visiteurs uniques
XYZ	1	15	3	1
ABC	1	5	1	1

L’utilisateur revient alors le 1er avril, consulte cinq autres pages et effectue un achat. L’expiration de 90 jours de cette première valeur d’eVar est réinitialisée le 1er avril, ce qui s’affiche dans les rapports. La conversion est répercutée à toutes les activités Target que l’utilisateur voit, mais le nombre total de conversions est dédupliqué :

table 0-row-6 1-row-6 2-row-6 3-row-6
Nom de l’activité	Instances (Impressions)	Pages vues	Visites	Visiteurs uniques	Commandes
XYZ	1	20	4	1	1
ABC	1	10	2	1	1
Total	2	20	3	1	1

Comme les deux expériences étaient visibles avant la conversion, elles reçoivent toutes deux le "crédit" de la commande. Toutefois, une seule commande a eu lieu dans le système, ce qui se reflète dans le total. Pour Target création de rapports, car vous ne placez pas de Target activité par rapport à une autre activité pour voir laquelle est la plus réussie, peu importe que toutes les activités que l’utilisateur a vues reçoivent du crédit. Vous comparez les résultats de deux éléments dans une seule activité. Il n’est pas possible pour un utilisateur de voir des expériences différentes dans la même activité, de sorte que vous n’ayez pas à vous soucier de la contamination croisée du crédit de commande.

Pour plus d’informations, voir Variables de conversion (eVar)) dans la variable Guide d’administration Analytics.

Réponse Lorsque vous exécutez un test A/B, qui utilise la variable Le test en t de Welch{target=_blank} (la mesure du degré de confiance) pour choisir un gagnant d’un test, l’une des hypothèses est qu’il existe un horizon temporel fixe. Le test n’est pas statistiquement valide, sauf si vous observez cette taille d’échantillon fixe.

Le Visiteurs uniques est différente dans Analytics et Target uniquement lorsque vous observez une période plus courte que le test réel. Si vous n’avez pas atteint votre taille d’échantillon, le test n’est pas aussi fiable. Pour en savoir plus, voir la rubrique Comment ne pas exécuter un test A/B (en anglais) sur le site web d’Evan Miller.

Le Visiteurs uniques mesure affiche le nombre de personnes qui ont été exposées au test et qui ont visité le site au cours d’une période donnée. Ces personnes font partie du test et doivent être comptabilisées. Pour afficher uniquement le nombre de personnes qui ont été exposées au cours d’une seule semaine, vous pouvez créer un segment de visiteurs qui ont exécuté une impression de l’activité et l’ont appliquée au rapport.

Vous pouvez raccourcir la durée de la variable Target persiste jusqu’à une session ; toutefois, cela pose problème pour les tests où l’événement de conversion n’est pas aussi susceptible de se produire au cours de la même session.

Réponse La liste suivante explique les raisons pour lesquelles un même visiteur peut être comptabilisé dans plusieurs expériences dans Analytics:

• Le Target le profil a expiré, mais Analytics le cookie est toujours là. Dans ce cas, Target réévalue l’utilisateur, mais Analytics considère le visiteur comme la même personne.
• Si le visiteur utilise la variable mbox3rdPartyId, lorsque le visiteur anonyme est fusionné avec le profil d’identifiant tiers, Target peut mettre le visiteur dans une autre expérience pour établir une correspondance avec l’ID tiers. Pour plus d’informations, voir Synchronisation de profil en temps réel pour mbox3 à identifiant tiers.
• Analytics peut suivre différents appareils comme le même visiteur d’une manière différente que Target effectue le suivi de ces périphériques : Configuration des identifiants tiers dans Target est différent de dans Analytics.

Réponse La modification du pourcentage d’affectation du trafic dans une activité après l’activation peut entraîner des rapports incohérents dans Analytics car la modification n’affecte que les nouveaux visiteurs. Les visiteurs récurrents ne sont pas affectés.

En règle générale, il est conseillé d’arrêter l’activité existante, puis de créer une nouvelle activité plutôt que de modifier le pourcentage après son activation. La création de rapports pour la nouvelle activité commence par les nouveaux visiteurs et les données des visiteurs récurrents ne provoquent pas de rapports incohérents.

Réponse Lorsqu’un visiteur est admissible, consulte le contenu ou effectue une conversion dans une activité A4T, Target envoie des données d’événement à Analytics. Ces données d’événement permettent Analytics pour attribuer les événements de conversion et d’autres événements de parcours de navigation se produisant sur la page aux événements appropriés. Target activités et expériences.

Voici quelques points à garder à l’esprit lors de l’affichage Analytics rapports :

• En règle générale, la fenêtre de création de rapports doit commencer à partir de la date de début de l’activité.
• Si une conversion se produit en dehors de la fenêtre du rapport, elle n’est pas visible dans Analytics.
• Dans la partie "ciblée" du trafic pour Ciblage automatique activités, les visiteurs peuvent voir différentes expériences d’une session à l’autre. Par exemple, si leur profil ou leur contexte a changé et TargetLes algorithmes d’apprentissage automatique de décident qu’ils sont plus susceptibles de se convertir sur une nouvelle expérience. À mesure que les visiteurs passent d’une expérience à l’autre, le nombre de visites est incrémenté pour chaque expérience vue. Contrairement aux activités de test A/B standard où les expériences sont persistantes pour un visiteur entre plusieurs visites.
• Si un visiteur voit plusieurs expériences au cours de plusieurs visites, toute conversion est toujours attribuée à la dernière expérience vue par le visiteur. Comme mentionné, le nombre de visites est incrémenté pour chaque expérience vue par le visiteur. Cela peut diminuer artificiellement les taux de conversion par expérience lors de l’affichage d’expériences sous leCiblés" dans Adobe Analytics rapports.

Réponse

Pour afficher les impressions d’activité dans Analysis Workspace:

1. Dans le Target Interface utilisateur, cliquez sur Afficher dans Analytics.
2. Ajoutez la variable Impressions d’activité à la colonne Analytics Workspace rapport.
3. Sur le Impressions d’activité , cliquez sur le bouton Gear icône .
4. Cliquez sur Utilisation d’un modèle d’attribution différent du modèle par défaut.
5. Sélectionner Modèle Même touche > Appliquer.