Adobe 간 예상 데이터 분산 Target A4T를 사용할 때와 사용하지 않을 때 및 Adobe Analytics
Analytics를 보고 소스(A4T)로 사용 할 때와 사용하지 않을 때 Target와 Adobe Analytics 간에 예상되는 데이터 차이에 대한 정보입니다. A4T가 데이터 분산을 크게 줄임.
A4T를 사용할 때 예상되는 데이터 차이 expected-using-a4t
A4T를 사용하면 활동에 대한 Analytics 및 Target 보고는 모두 Analytics 데이터만 사용하므로 Target 활동 보고서의 솔루션 간에 차이가 거의 없습니다. 그러나 경우에 따라 고객이 Target 데이터를 A4T 통합의 범위를 벗어난 Analytics 데이터와 비교하므로 아래에 설명된 분산 문제가 발생합니다.
다음은 예상 데이터 차이를 경험할 수 있는 몇 가지 시나리오입니다.
-
A4T에서는 Target 히트(페이지 상단)가 발생하지만 Analytics 히트(페이지 하단)는 발생하지 않을 수 있습니다. 예를 들어 방문자가 페이지를 로드하지만 Analytics 호출이 트리거되기 전에 브라우저를 닫는다고 가정합니다. 이러한 경우 A4T는 데이터에서 Target 히트를 제외합니다. 실제 Analytics 호출이 없을 때 Target 히트(즉, 페이지 상단)가 Analytics 히트로 계산되도록 허용하면 Analytics에 설정된 데이터와 일치하지 않습니다(방문자 인플레이션 등).
트래픽을 50/50(또는 25/25/25/25 등)으로 분할하도록 리디렉션 테스트가 Target에 설정된 경우 사용자 행동이 균일하게 나누어지지 않을 수 있습니다. 불규칙한 분할이 표시되는 경우, 한 사용자 그룹이 랜딩 페이지에서 다른 그룹보다 Analytics 호출을 더 많이 실행하지 못했음을 의미합니다. 한 그룹에 대한 Analytics 호출을 실행하지 못하면 해당 사용자에 대한 Target 히트가 제외되어 불일치가 생성됩니다.
Adobe은 Adobe 팀이 Adobe Experience Platform에서 A4T를 사용하여 향후 이 문제를 해결하기를 희망합니다. Adobe 팀은 페이지의 서로 다른 시간에 발생하는 이러한 다양한 이벤트를 처리하는 방법을 결정하고 있습니다.
A4T를 사용하지 않을 때 예상되는 데이터 분산 expected-not-using-a4t
비슷한 데이터 집합에서도 15-20% 차이는 일반적입니다. 다르게 카운트되는 시스템은 35-50%만큼 높은 데이터 차이를 발생시킬 수 있습니다. 때때로 분산이 훨씬 더 높을 수 있습니다.
실제 데이터는 상당히 다를 수 있지만 일반적으로 추세는 일관됩니다. 차이와 우세가 일관되기만 하면 데이터도 귀중하고 유용한 상태로 유지됩니다. 차이와 추세가 일관되지 않은 경우 잘못 설정된 항목이 있음을 의미할 수 있습니다. 이 경우 지원을 받으려면 계정 담당자에게 문의하십시오.
Analytics는 방문 및 트랜잭션을 기준으로 시스템을 사용하지만 Target은 방문자 기반 지표를 사용합니다. 방문자가 페이지를 열 때마다 에서는 방문으로 계산됩니다 Analytics, 하지만 Target 활동에 설정된 조건이 충족될 때까지 방문을 계산하지 않습니다.
의 보고서 Target 활동을 정의할 때 선택한 전환 mbox를 기반으로 성능을 표시합니다. 그러나 이 전환 mbox 데이터는에 전송되지 않습니다. Analytics로 정의된 대로 자체 전환 변수가 있는 경우 Analytics 태깅 구현. 동일한 데이터를 예상하는 경우(예: 소매점의 주문에서 페이지에 전환 mbox와 가 모두 포함되어 있는지 확인하는 경우) Analytics 구매 이벤트)에서, 이러한 태그의 배치로 인해 데이터가 다를 수 있습니다. 일반적으로 두 제품 보고서의 트렌드는 비슷합니다.
예상 데이터 차이는 기술 및 비즈니스 차이로 인해 발생할 수 있습니다.
기술적 차이의 예 section_C3B50ED2E2F9416FAC91437CF1A87369
다음 사항으로 인해 기술적 차이에 따라 데이터 차이가 발생할 수 있습니다.
- Target 방문자는 쿠키와 JavaScript를 허용해야 합니다.
- 자사 쿠키와 타사 쿠키가 다르게 처리되므로 이러한 쿠키 유형의 데이터는 일치하지 않습니다.
- 페이지에서 태그의 상대 위치와 페이지가 완전히 로드되기 전에 페이지를 종료하는 방문자로 인한 "누수"
- 시간대 고려 사항
- 장치가 카운트될 수 있는 차이
비즈니스 차이의 예 section_2E1EB5E15BB64A1A80E4CDB1A5062AEE
다음 사항으로 인해 비즈니스 차이에 따라 데이터 차이가 발생할 수 있습니다.
- 방문자와 방문 지표 간의 차이
- 활동에 대해 타깃팅하면 일부 방문자가 제외됩니다.
- 여러 페이지의 단일 mbox로, 해당 각 페이지의 방문자 수 계산
- 활동 우선순위는 페이지의 일부 방문자를 포함하고 다른 방문자는 제외할 수 있습니다
- 전환된 방문자는 활동에 다시 들어갈 때 다시 카운트될 수 있습니다
- Analytics는 모든 방문과 방문자에 대한 전환을 모두 계산하지만 Target은 활동에 포함된 방문과 방문자에 대한 전환만 계산합니다.