1. TarkvaraAdobeAnalüüsi Adobe Analyticsi abil: kust andmed pärinevad
Adobe Analytics mannekeenidele

Autor David Karlins

Te ei pruugi seda teada, kuid Adobe Analyticsi kasutajad viivad andmeanalüütilisi asju läbi nende veebisaitide. Adobe kogub andmeid ka nende klientide nimel mobiilirakendustes, tahvelarvutirakendustes ja mujal. Lisaks on Adobe loonud Adobe Analyticsi märkimisväärselt paindlikumaks, et käsitleda digitaalselt ühendatud tarbijamaailma, mis sujuvalt lülitub häälte abistajalt telefonilt sülearvutile.

Adobe Analyticsi andmeallikad

Andmeanalüüsi olemuse määratles populaarkultuuri valdkonnas Jonah Hilli tegelane raamatu Mononeel filmi kohanduses. Selles tõestisündinud loos suutis väikeste turgude pesapallimeeskond (Oakland A-d) dramaatiliselt edestada palju suuremate palgafondidega meeskondi, määrates uuenduslikult kindlaks ja tegutsedes madala hinnaga mängijate omandamiseks, tuginedes statistilistele näitajatele, mis kajastavad mängija efektiivsust tavapärasest kaugemal ja lähevad sellega mitmel viisil vastuollu mõõdikud, näiteks löömise keskmised väärtused, kodused jooksud hooaja jooksul ja RBI-d (löömise keskmised).

Pärast selle filmi ilmumist on andmete kogumisel ja analüüsimisel ilmnenud uued ja üha keerukamad väljakutsed. (Andmete suundumuste kohta saate lisateavet sellest artiklist.)

Näiteks on võrguseadmete kasutajad konditsioneeritud ühest kohast teise kiireks navigeerimiseks, mis nõuab kasutaja tegevuse täpseks jälgimiseks nüansseeritumaid ja detailsemaid mõõdikuid. Ja kasutajad on üha enam teadlikud privaatsuse kaalutlustest ja teevad teadlikumaid otsuseid selle kohta, kuidas nad soovivad hallata suhet pakutavate mugavuste vahel, jälgides nende tegevust ja säilitades veebitegevuses konfidentsiaalsust.

Andmeanalüüsi mündi teisel küljel on kasutajaandmete allikaid tunduvalt rohkem kui vaid mõni aasta tagasi. Täna on Adobe-l mitmeid mehhanisme teabe analüüsimiseks teabe importimiseks digitaalselt eraldatud allikatest, näiteks kõnekeskused, kliendisuhete halduse (CRM) süsteemid ja kauplustesisesed mootorid.

Enne andmete kogumise üksikasjadesse sukeldumist on oluline mõista, et andmete hõivamine ja Adobe Analyticsi pumpamine ei ole tavaliselt andmeanalüütikute pärusmaa. Teie ülesanne analüütikuna on analüüsida kasutaja tegevusest kogutud andmeid.

Kuid järgmine põhiline ülevaade andmete kogumisest on analüütikutele oluline kahel põhjusel. Esiteks on hea teada, kust andmed pärinevad, kui soovite nende õigsust hinnata; ja kaks, see, et saate Adobe Analyticsi kaevandamise ja andmete saatmise protsessist täielikult aru, võimaldab teil tulemuslikumalt suhelda nende inimestega, kes seadistavad andmeid kaevandavad tööriistad.

Adobe Analyticsi kasutamine veebisaitidelt andmete kogumiseks

Alustame kõige levinumast Adobe Analyticsi andmeallikast: veebisaitidest. Veebi andmeid analüüsiti algselt serverilogide põhjal. Serverilogide andmeid genereerivad automaatselt serverid, mis võõrustavad veebisaite ja pakuvad iga saidi kõigi taotluste ning kõigi failide allalaadimiste arvu ja ajatemperatuuri. Kahjuks on andmed väga ebausaldusväärsed, kuna serverilogid ei suuda robotit inimestest eristada.

Botid on automatiseeritud arvutid, mis skaneerivad veebisaite. Need robotid on sageli sõbralikud ja neid kasutatakse otsingumootorite või tootekogujate veebisaitide järjestamiseks. Mõned robotid on aga ebasõbralikud ja neid kasutatakse konkurentsi eesmärgil või halvemini.

Kuna serverilogid ei saa inimeselt botist aru saada, läks tööstus kiiresti üle siltidele, mis on nüüd tööstusstandard. Üldiselt on sildid JavaScriptil põhinevad koodiridad, mis lisavad nähtamatu pildi teie veebisaidi igale lehele ja toimingule. Need pildid toimivad majakana analüüsitööriistadele, kus vaid mõne millisekundi jooksul juhtub mitu asja:

  1. JavaScripti kood jookseb brauseri ja seadme teabe ning lehevaate ajatempli tuvastamiseks. Veel JavaScripti koodi otsitakse küpsise olemasolu kohta, mis on brauserisse salvestatud tekstitükk. Küpsistele pääseb juurde ainult nende seadistavate domeenide kaudu ja nende kehtivusaeg on sageli kehtiv. Kui see on olemas, ekstraheeritakse küpsisest külastaja ID, et tuvastada kasutaja külastuste ja lehtede vahel. Kui külastaja ID-d pole, luuakse kordumatu ID ja seadistatakse see uude küpsisesse. Need ID-d on iga külastaja jaoks ainulaadsed, kuid pole ühendatud kasutaja isikuandmetega, pakkudes seega kasutajate privaatsust. Lehe kohta teabe kogumiseks kasutatakse rohkem JavaScripti: URL, viitaja ja hulk kohandatud mõõtmeid, mis tuvastavad külastaja tegevuse ja käitumise.

Pärast kogu JavaScripti loogika töötamist luuakse pildimajakas andmete saatmiseks Adobe'i analüütikas kogumis- ja töötlemismootorisse.

Hirmutamine pole nii? Noh, seda tundsid veebiarendajad. Kui veebianalüütika esimest korda sündmuskohale jõudis, oli üks raskemaid ülesandeid arendajatele kogu JavaScripti kirjutamise ja testimise õpetamine, et tagada meie siltide täpne vallandamine. Arendajate õpetamine arendama - see pole tore töö.

Meie õnneks tuli veelgi nutikamal arendajal idee viia kogu JavaScript JavaScripti ühte kasutajaliidesesse. veebiarendajad pidid saidi igale lehele lisama ainult ühe või kaks koodirida ja turundaja sai siis hallata oma silte sellel uuel platvormil, mille nimi on siltide haldussüsteem ehk TMS. Ei läinud kaua, kui sildihaldustööstus plahvatas, mis viis kümnete müüjate ja seejärel omandamiste, ühinemiste ja tehnoloogia pöördepunktideni.

Hea uudis on see, et sildihaldussüsteemi tööstus on muutunud kombeks ja see on Adobe'ist tasuta saadaval dünaamilise sildihalduri (DTM) ja Adobe Launchi kujul. Võib-olla olete juba tuttav Google'i TMS-iga, Google Tag Manageriga või mõne sõltumatu TMS-mängijaga, näiteks Tealium, Ensense või Signal.

Võimalik, et teie ettevõte kasutab juba mõnda neist tehnoloogiatest oma veebisaidil turundussiltide juurutamiseks. Kõik nad saavad Adobe Analyticsi juurutada, ehkki Adobe soovitab parimate tavadena kasutada Adobe Launchi.

Adobe Analyticsi kasutamine andmete kogumiseks mobiilseadmetest

Kui sülearvutile tarnitud standardsed veebisaidid on loomulik koht, kus alustada meie andmete kogumist, on loogiline järgmine samm liikuda väiksemale mobiiliekraanile.

Võib-olla olete juba teadnud, et veebidisaini arengu praeguses etapis on mobiilsed veebisaidid täielikult töötavad veebilehed, mitte sülearvuti, lauaarvuti või suurte kuvarite saitide järelmõeldud lisad. Nende väiksemamahuliste veebisaitide loomisel kasutatakse reageerimise kujundamiseks kutsutavat veebiarenduse lähenemisviisi, mille puhul veebisaidi sisu loomiseks kasutatav kood on sama, sõltumata veebikülastaja ekraani ja brauseri suurusest. Tõenäoliselt kasutab teie ettevõte juba reageerimisvõimet.

Vastuvõtliku disaini rakendamisel peaksid samad sildid, mis töölaua saidil käivituma, töötama mobiil- ja tahvelarvutitele optimeeritud veebisaitidel, kuna need on põhimõtteliselt sama asi, mis on hea uudis siltide haldamise maailmas. Vastuvõtlikul disainil põhinevate mobiilirakenduste maailm on aga täiesti teistsugune kui looduslike rakenduste oma.

Natiivrakenduste andmete kaevandamine Adobe Analyticsi abil

Omarakendused pakuvad andmete kogumisel erilisi väljakutseid. Need mobiili- ja tahvelarvutirakendused on programmeeritud teisiti kui tundlikud veebisaidid.

Üldiselt ei tööta natiivrakendused brauserites, nad ei kasuta HTML-i ega JavaScripti. Tegelikult on iOS-i jaoks loodud rakendused ehitatud erinevas programmeerimiskeeles (eesmärk C) kui Androidi rakendused (Java). Neid tehnilisi programmeerimiskeeli mainitakse ühel olulisel põhjusel: sildihaldussüsteem ei tööta teie mobiili- ja tahvelarvutirakendustes.

Mõned sildihaldussüsteemi müüjad on häkkinud JavaScripti rakendustesse integreerimise võime, kuid tulemusel on piiratud võimalused ja see pole kaugeltki parim tava. Kõige täielikum, täpsem ja skaleeritavam viis Adobe tööriistade juurutamiseks on kasutada Adobe mobiilse tarkvara arenduskomplekti (SDK). Adobe mobiili SDK on loodud toimima andmekogumissüsteemina, nagu sildihaldussüsteem, kuid kasutab rakenduse emakeelset programmeerimiskeelt (Objective C iOS-ile või Java Androidile).

Adobe SDK on oluline, kuna sellel on sügavam juurdepääs rakendust käivitavale koodile ja seetõttu saab seda kasutada enamaks kui lihtsalt andmete kogumiseks. Lisaks andmete saatmisele Adobe Analyticsile on Adobe SDK kohustatud tegema ka järgmisi toiminguid.

  • Jäädvustage GPS-i põhjal geograafilise asukoha andmeid. Kasutage analüüsimiseks või toiminguteks geofentse, mis põhinevad sellel GPS-i andmetel. Saatke kasutajatele tõukemärguandeid. Rakenduse sisu värskendamine rakendusesiseste sõnumite, isikupärastamise ja testimise abil.

Juurdepääs nendele võimalustele võib olla piiratud SKU-ga või versiooniga, mille teie ettevõte on Adobe'i ostnud. Tehke koostööd oma Adobe kontohalduriga, et mõista, millised neist võimalustest on teie lepingus sisalduvad.

Adobe Analyticsi kasutamine asjade Interneti kaudu ja mujalt andmete hõivamiseks

Nüüd, kui olete aru saanud kahe suurima kasutusjuhu (veebi ja mobiili) kogumisstandarditest, on aeg asuda üldisemale asjade interneti (IoT) kogumile. Kõik, kes andmete kohta küsimusi esitavad, peavad mõtlema digitaalsete kioskite, nutikellade, ühendatud autode, interaktiivsete ekraanide ja muude uute seadmete üle, mida meie tehnikaületajad selle lause kirjutamisest alates on teatanud.

Sellistel müüjatel nagu Adobe on keeruline püsida iga uue seadme peal, kuna SDK-de ehitamine võtab aega, raha, uuringuid, insenere, koode, kvaliteedi tagamist ja palju muud. Kuid ärge muretsege: seadmetel, millel pole looduslike versioonidega SDK-sid, saab andmeid siiski Adobe Analyticsi saata.

Parim tava andmete saatmiseks ühest nendest seadmetest on rakenduse programmeerimisliidese (API) kaudu. Lühidalt tähendab see, et Interneti-rakenduste arendajad saavad kirjutada oma koodi, et luua ühendus teie Adobe Analyticsi kontoga ja seejärel sinna andmeid saata.

API-st on saanud vaikimisi andmete saatmise viisid igast Interneti-ühendusega seadmest kas täistööajaga või osalise tööajaga. Adobe'il on ka mõned soovitused, mida jagada, eriti nende suurte panuste osas, mis puudutab neid uusi seadmeid, näiteks hääl ja ühendatud auto. Selle kirjutamise ajal pole SDK-d saadaval häälega aktiveeritud seadmete ega ühendatud autorakenduste jaoks. Kuid Adobe omab mõlema tehnoloogia jaoks andmete kohandamise, muutuvate sätete ja koodivalikute parimaid tavasid.

Ettevõtte tarkvara - asutustele litsentsitud tarkvara - uuendatakse regulaarselt ja Adobe avaldab parimate tavade andmete jälgimiseks uute digitaalsete meediumitega, näiteks hääle ja ühendatud autoga.

Olete nüüd uurinud igat tüüpi andmeid, mille on genereerinud seadmed, millel on osalise või täistööajaga juurdepääs veebile: arvutid, telefonid, tahvelarvutid ja asjade Interneti.

Inimeste digitaalsed kogemused ja interaktsioonid nendes seadmetes on hõivatud TMS, SDK ja API kombinatsiooni abil. Turundajate ja analüütikute sõnul on selles loendis midagi puudu: andmed, mis ei põhine käitumisel.

Võib-olla on parim näide käitumisharjumusteta andmetest teie kliendisuhete haldamise (CRM) tööriist. CRM-i tööriistu kasutatakse teie väljavaadete ja klientide korraldamiseks, kategoriseerimiseks ja haldamiseks. Muud näited käitumisharjumusteta andmetest, millest turundajad ja analüütikud oleksid huvitatud, hõlmavad järgmist:

  • Kõnekeskus Võrguühenduseta või poes ostud Tagastab või tühistab Müüdud kaupade toote maksumus Reklaamikampaania Kliendirahulolu

Adobe Analytics saab importida mõnda neist andmetüüpidest koos paljude teistega. Üldiselt imporditakse need andmed Adobe Analyticsi kas failiedastusprotokolli (FTP) või API kaudu.