결합된 이벤트 데이터 세트
연결을 만들면 Customer Journey Analytics은 모든 스키마와 데이터 세트를 단일 데이터 세트에 결합합니다. 이 '결합된 이벤트 데이터 세트'는 Customer Journey Analytics이 보고에 사용하는 것입니다. 연결에 여러 개의 스키마나 데이터 세트를 포함하는 경우:
- 스키마가 결합됩니다. 중복된 스키마 필드가 병합됩니다.
- 각 데이터 세트의 '개인 ID' 열은 이름과 관계없이 하나의 열에 병합됩니다. 이 열은 Customer Journey Analytics에서 고유한 사용자를 식별하는 기반입니다.
- 행은 타임스탬프를 기반으로 처리됩니다.
- 이벤트는 밀리초 수준까지 해결됩니다.
예
다음과 같은 예를 살펴보십시오. 각각 다른 필드에 다른 데이터가 들어 있는 이벤트 데이터 세트가 두 개 있습니다.
example_id
timestamp
string_color
string_animal
metric_a
user_310
1 Jan 7:02 AM
Red
Fox
user_310
1 Jan 7:04 AM
2
user_310
1 Jan 7:08 AM
Blue
3
user_847
2 Jan 12:31 PM
Turtle
4
user_847
2 Jan 12:44 PM
2
different_id
timestamp
string_color
string_shape
metric_b
user_847
2 Jan 12:26 PM
Yellow
Circle
8.5
user_847
2 Jan 1:01 PM
Red
alternateid_656
2 Jan 8:58 PM
Red
Square
4.2
alternateid_656
2 Jan 9:03 PM
Triangle
3.1
이 두 이벤트 데이터 세트를 사용하여 연결을 만들 때 다음 표를 보고에 사용합니다.
id
timestamp
string_color
string_animal
string_shape
metric_a
metric_b
user_310
1 Jan 7:02 AM
Red
Fox
user_310
1 Jan 7:04 AM
2
user_310
1 Jan 7:08 AM
Blue
3
user_847
2 Jan 12:26 PM
Yellow
Circle
8.5
user_847
2 Jan 12:31 PM
Turtle
4
user_847
2 Jan 12:44 PM
2
user_847
2 Jan 1:01 PM
Red
alternateid_656
2 Jan 8:58 PM
Red
Square
4.2
alternateid_656
2 Jan 9:03 PM
Triangle
3.1
이 결합된 이벤트 데이터 세트는 보고에서 사용되는 것입니다. 행이 어느 데이터 세트에 포함되어 있든 상관없습니다. Customer Journey Analytics은 모든 데이터를 동일한 데이터 세트에 있는 것처럼 처리합니다. 일치하는 개인 ID가 두 데이터 세트에 표시되면 동일한 고유 사용자로 간주됩니다. 30분 내에 타임스탬프가 있는 두 데이터 세트에 일치하는 개인 ID가 표시되면 동일한 세션의 일부로 간주됩니다.
이 개념은 속성에도 적용됩니다. 행이 어느 데이터 세트에 포함되어 있든 상관없습니다. 속성은 모든 이벤트가 단일 데이터 세트에 포함된 것처럼 정확하게 작동합니다. 위의 표를 예로 사용합니다.
연결에 첫 번째 표만 포함되고 두 번째 표는 포함되지 않은 경우 string_color
차원을 사용하여 보고서를 가져오고 마지막 터치 속성을 사용하여 metric_a
지표를 가져오면 다음이 표시됩니다.
하지만 두 표를 모두 연결에 포함한 경우 user_847
이 두 데이터 세트에 있으므로 속성 변경됩니다. 두 번째 데이터 세트 속성의 한 행 metric_a
가 이전에 지정되지 않은 '노란색'이면 다음이 표시됩니다.
크로스 채널 분석
데이터 세트를 결합하는 다음 수준은 공통 식별자 (개인 ID)를 기반으로 다른 채널의 데이터 세트가 결합되는 크로스 채널 분석입니다. 크로스 채널 분석은 결합 기능의 이점을 활용할 수 있으며, 이를 통해 데이터 세트의 개인 ID를 다시 입력할 수 있으므로 데이터 세트가 제대로 업데이트되어 여러 데이터 세트를 매끄럽게 결합할 수 있습니다. 결합은 인증된 세션과 인증되지 않은 세션의 사용자 데이터를 모두 확인하여 결합된 ID를 생성합니다.
크로스 채널 분석을 사용하면 다음과 같은 질문에 답변할 수 있습니다.
- 한 채널에서 경험을 시작한 후 다른 채널에서 완료하는 사람은 몇 명입니까?
- 얼마나 많은 사람들이 내 브랜드와 상호 작용합니까? 얼마나 많은 디바이스와 어떤 유형의 디바이스를 사용하고 있습니까? 어떻게 중첩됩니까?
- 사람들이 모바일 디바이스에서 작업을 시작한 다음 나중에 데스크탑 PC로 이동하여 작업을 완료하는 빈도는 얼마나 됩니까? 하나의 디바이스에 랜딩되는 캠페인 클릭스루가 다른 곳에서 전환을 가져옵니까?
- 장치 간 여정을 고려할 때 캠페인 효과에 대한 이해가 어떻게 달라집니까? 단계 분석은 어떻게 변경됩니까?
- 사용자가 하나의 디바이스에서 다른 디바이스로 이동하는 가장 일반적인 경로는 무엇입니까? 어디에서 중단됩니까? 어디로 이어집니까?
- 여러 디바이스가 있는 사용자의 행동은 단일 디바이스가 있는 사용자와 어떻게 다릅니까?
크로스 채널 분석에 대한 자세한 내용은 특정 사용 사례를 참조하십시오.
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