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每日特征变化报表

此报表返回在所选日期之前30天内至少实现10,000次的特征列表,并且在同一时间间隔内,在任一方向上标准偏差大于或等于1.7。 该报告可帮助您评估特征中独特用户的展示次数随时间的变化情况。
Audience Manager中的每日特征变化报告遵循RBAC原则。 您只能根据您所属的RBAC用户组来查看您 有权访问的数 据源中的特征。
标准偏差测量偏离平均值(或平均/预期值)的偏差或偏差量。 标准差较低,表明数据点趋近于均值。 高标准偏差表示数据点分布在大范围值中。
使用列表 Date 为报表选择一个或多个日期。 在列表底部显示一个彩色编码条形图,它以可视方式代表所有选定日期中所有特征的标准偏差范围。 黑色垂直线表示平均值。
中间列包含由和标识的特征 Trait ID 列表 Trait Name。 单击任何特征以访问一个弹出对话框,通过该对话框可以从以下选项中进行选择:
  • 仅保留: 从报告中删除所有其他特征并仅显示此特征的数据。
  • 排除: 从报表中删除此特征并显示所有其他特征的数据。 您可以排除多个特征。
  • 视图数据: 用于显示该行的数据。 还可以将所有行作为文本文件下载。
该 Standard Deviation 列显示彩色编码条形图,它们显示所选间隔内每个特征的标准偏差。 红条表示标准偏差为负的特征(数据点往往低于平均值)。 绿色条指示标准偏差为正的特征(数据点往往高于平均值)。 将鼠标悬停在任何栏上可显示一个弹出对话框,其中包含更多信息和选项以保留或排除该特征,并视图更多信息。
报表底部会显示一些图标,允许您以各种格式导出数据,还原对报表所做的任何更改(如排除特征),启用或禁用自动更新,并刷新报表的数据。 请参 阅报表图标和说明的工具

用例

示例#1 : 此报表在您具有具有高季节性级别的特征时非常有用。 例如,假设您的在线商店正在测试各种类型和价格的季节性促销活动。 您具有以下特征,定义请参阅 Audience Manager:
  • productPage == "December Promotion"
  • price > "500"
假设您在12 Daily Trait Variation 月20日运行报告,并注意到过去30天内上述特征存在明显的正偏差。 这可能表明您的访客正在寻找您在季节性促销中提及的产品。 为了利用这一趋势,您可以投入更多精力,将特定产品类别的创意定位到对其感兴趣的访客。
示例#2 : 此报告可以帮助您确定与标记问题或特征错误配置相关的定位异常。 假设您根据在线商店的类别定义了以下特征:
  • productPage == "smartphones"
由于您的商店进行了重新配置,您将根据品牌名称将智能手机页面拆分为多个页面。 但是,您忘记更新中定义的特征 Audience Manager。
一个月后,您会运行报 Daily Trait Variation 告并注意到该特征存在较大的负偏 productPage == "smartphones" 差,但根据网站分析,访客数量已增加。 根据此信息,您会意识到您尚未更新新产 Audience Manager 品页面中的特征,因此您需要创建以下特征:
  • productPage == "samsung"
  • productPage == "apple"
  • productPage == "waue"
完成此操作后,您将看到受众符合新创建特征的资格。