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组件和归因设置

传统 Adobe Analytics 中的 eVar、prop 和事件在 Customer Journey Analytics 中已不复存在。相反,您拥有无限的架构元素(维度、量度、列表字段)。现在,您在数据收集过程中曾经应用于 eVar 和 prop 的所有归因设置,均在查询时应用 - 也称为报表时间处理。
单击 此处 ,查看视频概述。
在应用归因设置之前,请牢记这一点:
  • 在数据视图用户界面中,指定默认归因。 注意 :以后,您将能够在 Workspace 项目中覆盖这些设置。但是,这项功能目前不可用。
  • Customer Journey Analytics 中的归因设置为非破坏性设置,具有追溯性。换言之,您无法对 Customer Journey Analytics 中的数据集造成无法弥补的损害。即使意外删除了某些内容,您也始终可以返回 Experience Platform 并将数据集重新导入。(但是,请记住,重新引入数据集将产生额外成本。)
  • 如果您希望某个维度的“行为”类似于传统 eVar(转换变量),则默认情况下应使用“最后接触访问”归因对其进行配置。
  • 如果您希望某个维度的“行为”类似于传统 prop(流量变量),则默认情况下应使用“同一接触”归因对其进行配置。
  • 如果您希望某个量度的“行为”类似于默认量度,则不应更改任何内容。
  • 量度的归因设置会覆盖维度的归因设置。

指定组件和归因设置

如果您选择指定归因设置,则在 设置并保存数据视图设置 、添加组件后,您就可以随时指定归因设置。您可以为维度和量度指定归因/过期/回顾设置。例如,如果您希望某个维度归因持续存在,则可能需要设置一个自定义的过期时间。例如,如果您希望将“跟踪代码”维度(促销活动变量)设置为“最后接触”归因并持续存在一周,则需要添加一个 1 周的自定义过期时间。
您可以选择不设置分配/过期。在这种情况下,维度的行为类似于 prop(“同一接触”归因模型)。未设置归因设置的量度,将会继承适用于此量度的维度设置。
  1. 指定维度和量度的组件和归因设置。有关单独设置的信息,请参阅下文。
  2. 单击 Save 以保存数据视图。

组件设置

您可以将量度或维度的名称更改为更加用户友好的名称。请注意,基础名称不会更改,只会更改显示名称。

归因模型

此模型描述某个群组中事件的转化分布。例如,首次接触或最后接触。确定变量在事件之前收到多个值时,Customer Journey Analytics 如何分配成功事件的信用。
UI 图标
归因模型
定义
使用时间
最后接触
将 100% 的点数分给转化前最近发生的接触点。
最基本也是最常见的归因模型。它通常用于转化,并且考虑周期短。最后接触模型通常由管理搜索营销或分析内部搜索关键字的团队使用。
首次接触
将 100% 的点数分给在归因回顾窗口中看到的首次接触点。
这是另一种常见的归因模型,可用于对旨在提升品牌认知度或促进客户获取的营销渠道进行分析。它经常由展示广告或社交渠道营销团队使用,但其对于评估现场产品推荐的有效性也很有帮助。
同一接触
将 100% 的点数分给发生转化的同一点击。如果在转化的同一点击中没有发生接触点,则它将存储在“无”下。
在对转化时立即呈现的内容或用户体验进行评估时,这个模型将会很有帮助。产品或设计团队通常会使用此模型来对发生转化的页面有效性进行评估。
线性
将相同的点数分给促成转化的每个接触点。
对于需要更频繁的客户参与且具有较长考虑周期或用户体验的转化,此模型将非常有用。它通常由负责对移动设备应用程序通知有效性进行衡量的团队使用,或用于基于订阅的产品。
U 型
将 40% 的点数分给首次交互,40% 的点数分给最后交互,并将剩余 20% 的点数分给这两次交互之间的任意接触点。对于具有单一接触点的转化,它将分得 100% 的点数。对于具有两个接触点的转化,两个接触点各分得 50% 的点数。
此模型非常适用于那些重视引入或关闭转化交互,但同时希望识别辅助交互的用户。U 型归因通常由采取更均衡方法但同时希望更多归功于找到或结束转化的渠道的团队使用。
J 曲线
将 60% 的点数分给最后一次交互,20% 的点数分给首次交互,并将剩余 20% 的点数分给这两次交互之间的任意接触点。对于具有单一接触点的转化,它将分得 100% 的点数。对于具有两个接触点的转化,将 75% 的点数分给最后一次交互,将 25% 的点数分给首次交互。
此模型非常适合那些优先考虑首次接触和最后接触,但同时更加关注最后互动的人。J 曲线归因通常由采取更均衡方法但同时希望更多归功于结束转化的渠道的团队使用。
反向 J
将 60% 的点数分给首次接触点,20% 的点数分给最后接触点,并将剩余 20% 的点数分给这两次接触点之间的任意接触点。对于具有单一接触点的转化,它将分得 100% 的点数。对于具有两个接触点的转化,将 75% 的点数分给首次交互,将 25% 的点数分给最后一次交互。
此模型非常适合那些优先考虑首次接触和最后接触,但同时更加关注首次互动的人。反向 J 归因由采取更均衡方法但同时希望更多归功于启动转化的渠道的团队使用。
自定义
允许您指定要赋予给“首次接触点”、“最后接触点”以及“这两次交互之间的任意接触点”的权重。即便输入的自定义数字相加之和并不等于 100,指定的值也会被标准化为 100%。对于具有单一接触点的转化,它将分得 100% 的点数。对于具有两个接触点的交互,中间参数会被忽略。然后,首次接触点和最后接触点会被标准化为 100%,并相应地分配点数。
此模型非常适合那些希望完全控制其归因模型,并具有其他归因模型所不具备的特定需求的人。
时间衰减
密切关注使用自定义半衰期参数的指数衰减(默认值为 7 天)。每个渠道的权重,取决于在接触点启动与最终转化之间流逝的时间。用于确定点数的公式是 2 (-t/halflife) ,其中 t 是接触点与转化之间流逝的时间。然后,所有接触点均被标准化为 100%。
非常适合定期运行视频广告或针对预定日期的事件进行营销的团队。营销活动后发生转化所需的时间越长,获得的点数就越少。
参与率
将 100% 的点数分给所有独特的接触点。与其他归因模型相比,转化总数被夸大。参与率会对重复出现的渠道进行重复数据删除。
非常适用于了解哪些客户经常接触到特定的交互。媒体组织经常使用此模型来计算内容速率。零售组织通常使用此模型来了解其网站的哪些内容对于转化至关重要。

过期

指定一个时段或事件,维度值将在此时段或事件之后过期(即,不再接收成功事件的信用)。您可以在会话、人员或自定义级别设置归因过期时间。
设置
定义
会话
以前称为“访问”级别。页面查看或会话以外的转化事件与维度或量度无关联。
人员(报表窗口)
以前称为“访客”级别。未绑定到此人员的转化事件与维度或量度无关联。
自定义时间
指定自定义时间范围(分钟、小时、日、月或季度)。指定时段以外的转化事件与维度或量度无关联。
有关更多信息,请参阅 归因 IQ 文档

回顾窗口

回顾窗口是指转化应回顾以包含接触点所花费的时间。在查看不同回顾窗口时,为首次交互分配更多点数的归因模型存在较大的差异。
  • 会话: ​回顾到发生转化的会话之初。访问回顾窗口比较狭隘,因为不考虑会话之外的其他因素。会话回顾窗口遵循数据视图中修改后的访问定义。
  • 人员(报表窗口): ​回顾到当前日期范围当月 1 日的所有会话。人员回顾窗口比较广泛,因为考虑范围包括多次会话。例如,如果报表日期范围为 9 月 15 日到 9 月 30 日,则人员回顾日期范围将为 9 月 1 日到 9 月 30 日。