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  3. Adobe Analytics for dummies
  4. 第1章 开始学习Adobe Analytics(进行中)
  5. 1、为什么用Adobe Analytics

在本章中,你将开始你的Adobe Analytics之旅。在这本书的剩余部分,我们将深入探讨Adobe Analytics的具体功能,使你能够在几分钟内完成分析,而使用其他工具需要几天的时间。但是,在开始的时候,重要的是能够确定为什么要分析数据,以及如何填充和配置数据。

十多年来,Adobe Analytics一直是领先的网站、应用和以客户为中心的分析工具。如果你是Adobe Analytics的新手,或者阅读本书来增强你使用这套强大工具的能力,那么使用类似工具(如Google Analytics、Webtrends或Microsoft Excel)的经验是很有价值的。但无论你是在阅读这篇文章时有着丰富的数据分析背景,还是这一概念对你来说都是全新的——或者介于两者之间的任何地方——我们首先要把镜头拉回来,了解web数据的历史,这样你才能更好地理解它在今天所扮演的角色。

在本章中,我们将为你提供一个扩展视野的机会,让您了解为什么首先使用Adobe Analytics分析数据。接下来,我们回答一个古老的问题:“我的数据来自哪里?“也就是说,我们深入研究数据如何被推送到Adobe平台上。最后,我们将概述在Adobe Analytics中筛选和压缩所有可访问数据中有价值的见解所涉及的内容。所以,系好安全带,开始吧!

明白你为什么要使用Adobe Analytics

自从Tim Berners-Lee发明万维网以来,人们一直在试图分析与万维网交互产生的数据,是的,这个过程已经变得越来越发达和复杂,但我们很确定,在第一个网站上线后,第一个问题是:“那么,有人会去吗?”

如果我们再往前走几十年,你将很难在今天穿过一个国际机场,而不看到广告。数据分析业务已经爆炸式增长,而且没有放缓的迹象。根据《福布斯》2018年的一项研究,“仅在过去两年中,全球90%的数据都是生成的”(www.Forbes.com/sites/bernardmarr/2018/05/21/how-much-data-do-we-create-every-day-the mind-blacking stats-everyone should read/-7ceaab1460ba)。这相当于每天捕获的数据的250万字节(18个零)。其中大部分来自网络、移动电话和物联网(IoT),这意味着连接到互联网的各种设备,包括可穿戴设备和冰箱。

现在你已经对不断增长的数据有了感觉,是时候考虑如何处理它了。你可能还记得有一次,你在开会的时候听不到“大数据”这个词。当时的想法是,“让我们收集所有我们能收集的数据,然后再想办法处理它。”然而,正如谷歌趋势上某词的搜索量持续下降所表明的那样, 可能是一个某个原因导致,这个就需要去分析才知道。收集数据是一个开始,但分析需要获得有意义的见解,形成假设,并采取行动。

知道何时需要Adobe Analytics

了解报告和分析之间的区别

确定Adobe Analytics数据的来源

你可能不知道这一点,但Adobe Analytics用户分析的数据远不止他们网站上的数据。Adobe还可以在移动应用程序、平板电脑应用程序等方面捕获数据。此外,Adobe已经在他们的产品中建立了很大的灵活性,以处理一个更数字化的消费世界,无缝地从语音助理到电话到笔记本电脑。

数据分析的本质是乔纳·希尔在电影改编的《金钱球》中在大众文化领域定义的,在这个真实的故事中,一支小规模的棒球队(Oakland A对)通过根据球员能力超越和以多种方式进行的统计测量来创新地识别并采取行动,传统指标相比远胜过身价更高的球队,例如击球平均值,每个赛季的本垒打和打点(打点)。

自从那部电影问世以来,在收集数据方面出现了新的、越来越复杂的挑战。例如,在线设备的用户已经习惯于从一个地方快速导航到另一个地方,需要更细致和详细的指标来准确跟踪用户活动。而且,用户越来越意识到隐私问题,并对如何管理通过跟踪其活动提供的便利与在其在线活动中保持机密性之间的关系做出更明智的决定。

相反,相比前几年有更多的用户数据来源。如今,Adobe有许多机制可以从其他数据源(如呼叫中心、客户关系管理(CRM)系统和电商系统)导入数据。

1、为什么用Adobe Analytics 在深入讨论如何收集数据之前,我们想强调的是,捕获数据并将其输入Adobe Analytics通常不是数据分析师的职责范围。作为分析师,你的工作就是分析从用户活动中获取的数据。但以下关于数据收集方式的基本概述对分析师来说很重要,原因有二。第一,当你想评估数据的有效性时,最好知道数据来自何方;第二,对挖掘数据并将数据发送到Adobe Analytics的过程有一个基本的掌握,这样你就可以与那些设置提取数据的工具的人进行更有效的交互。在本章的最后,我们将讨论如何建立这种关系。

 

从网站捕获数据

让我们从最常见的Adobe Analytics数据源开始:网站。Web数据最初是基于服务器日志进行分析的。服务器日志数据由承载网站的服务器自动生成,并提供网站上每个文件的每个请求和下载的计数和时间戳。不幸的是,这些数据非常不可靠,因为服务器日志无法区分机器人和人类。

1、为什么用Adobe Analytics机器流量只是程序自动访问网站。这些机器人程序通常是友好的,用于搜索引擎或产品聚合网站的排名网站。然而,有些机器人并不友好,影响了服务器的性能,占用资源。

 

因为服务器日志无法区分人和机器人,所以行业就用标签去跟踪,而标签现在是行业标准。通常,标记是基于JavaScript的代码行,它将不可见的图像附加到网站上的每个页面和操作。这些图像通过信标的形式发送给分析工具,几毫秒内就会发生几件事:

  1. 运行JavaScript代码来识别浏览器和设备信息以及页面浏览的时间戳。
  2. 更多的JavaScript代码运行以查找cookie的存在,Cookie是保存在浏览器上的一段文本。Cookie只能归属的主域所访问,并且通常有一个过期日期。
  3. 如果存在,则从cookie中提取访问者ID,以在访问和页面之间识别用户。如果访问者ID不存在,则在新cookie中创建并设置唯一ID。这些ID对每个访问者都是唯一的,但没有连接到用户的个人数据,因此为用户提供了一种隐私度量。
  4. 更多的JavaScript用于捕获关于页面的信息:URL、referer和标识访问者的操作和行为的大量自定义维度。

在所有JavaScript逻辑运行之后,生成图像信标,将数据发送给Adobe Analytics中的收集和处理引擎去处理。

很吓人不是吗?嗯,这就是web开发人员的感受。当我们第一次开始从事web分析时,我们最艰巨的工作是教开发人员如何编写和测试所有这些JavaScript,以确保我们的标记能够准确触发。教开发人员开发不是一个有趣的工作。

幸运的是,一个更聪明的开发人员想出了一个主意,将所有的JavaScript移到一个UI(用户界面)中。Web开发人员只需在网站的每个页面上添加一两行代码,然后营销人员就可以在这个名为代码管理系统(tag management system,TMS)的新平台上管理他们的代码。不久,代码管理行业爆炸式增长,出现了数十家供应商,然后是收购、兼并和技术更新。

好消息是,标签管理系统行业已经变得普通化,你可以免费的从Adobe获取动态标签管理器(DTM)和Adobe Launch。你可能已经熟悉了谷歌的TMS——Google Tag Manager,或者是一个独立的TMS产品,比如Tealium,Ensighten,或者Signal。很可能你的公司已经在使用这些技术之一在你的网站上部署营销代码。他们都可以部署Adobe分析,尽管Adobe对最佳实践的建议是使用Adobe Launch。

 

从移动端捕获数据

如果将Web到平板是我们开始数据收集讨论的自然场所,那么下一步就应该是移动到更小的移动屏幕——WAP端

你可能已经知道,在web设计发展的这个阶段,移动网站是功能齐全的web页面,而不是笔记本电脑、台式机或大型监视器网站的事后附加功能。这些较小规模的网站是通过使用一种称为响应式设计(responsive design)的web开发方法创建的,在这种方法中,用于创建网站内容的代码是相同的,而与web访问者的屏幕和浏览器的大小无关。你的公司很可能已经在利用响应式设计。

当应用响应式设计时,桌面站点上的相同标签应该在移动和平板优化的网站上工作,因为它们本质上是相同的,这在代码管理领域是个好消息。然而,基于响应式设计的移动应用程序与原生应用程序是完全不同。

WAP端跟踪基本是照搬Web端的跟踪方式,但是要注意单页应用。

 

从原生应用中挖掘数据

原生APP对数据收集提出了特殊的挑战。这些移动和平板电脑APP的编程方式与响应式网站不同。一般来说,原生APP不在浏览器中运行,不使用HTML,也不能运行JavaScript。事实上,为iOS构建的应用程序是用不同于Android应用程序(Java)的编程语言(Objective C)构建的。我们提到这些技术编程语言的一个重要原因是:代码管理系统不适用于移动和平板电脑应用。

一些代码管理系统供应商拥有将JavaScript集成到APP中的能力,但其结果是功能有限,远远不是最佳实践。部署Adobe工具的最完整、准确和可伸缩的方法是使用Adobe移动软件开发工具包(SDK)。Adobe mobile SDK是作为一个数据收集系统而构建的,类似于标代码管理系统,但是使用原生APP的本地编程语言(Objective C for iOS或Java for Android)。

Adobe SDK之所以重要,是因为它可以更深入地访问运行APP的代码,因此不仅可以用于数据收集。除了向Adobe Analytics发送数据外,Adobe SDK还需要执行以下操作:

  • 基于GPS获取地理位置数据
  • 利用基于GPS数据的地理围栏进行分析或行动
  • 向用户发送推送通知
  • 通过应用内消息、个性化设置和测试更新应用内的内容

1、为什么用Adobe Analytics

 

能否使用这些功能取决于你是否已经购买,与你的Adobe客户经联系作,了解合同中是否包含这部分。

 

物联网及其他数据

既然我们已经讨论了两个最大的用例(web和mobile)的数据收集标准,现在是时候扩展到更通用的物联网(Internet of Things,IoT)了。每一个对数据提出疑问的人都需要考虑数字报亭、智能手表、联网汽车、交互式屏幕,以及任何其他新设备。

像Adobe这样的供应商发现很难涵盖每一个类设备,因为构建sdk需要时间、金钱、工程师、代码、质量保证等等。但别担心:没有本地构建的sdk的设备仍然可以向Adobe Analytics发送数据。

从这些设备之一发送数据的最佳实践是通过应用程序编程接口(API)。简而言之,这意味着物联网应用程序的开发人员可以编写自己的代码来创建到Adobe Analyt-ics帐户的连接,然后向其发送数据。api已经成为从任何连接到Internet的设备发送数据的默认方式。Adobe也有一些建议要分享,他们在一些新设备上重大赌注,比如语音和联网汽车。在撰写本文时,SDK不可用于语音激活设备或连接的汽车应用程序。但是,Adobe在这两种技术的数据自定义、变量设置和代码选项方面都有最佳实践。

1、为什么用Adobe Analytics

 

企业软件——授权给机构的软件——定期更新,Adobe发布了跟踪新数字媒体(如语音和联网汽车)相关数据的最佳实践。

现在,你已经知道了能够访问web的设备有计算机、电话、平板电脑和物联网。

配置和分析数据

将Adobe Analytics置于数据分析领域


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(1)个小伙伴在吐槽
  1. 还没使用过Adobe分析,不过看起来还不错
    王光卫博客2021-06-09 10:44 回复 Mac OS X | Firefox浏览器 89.0