1. SoftwareAdobeAdobe Analytics- und Suchmaschinendaten
Adobe Analytics für Dummies

Von David Karlins

Ein Hauptvorteil der Datenanalyse mit Adobe Analytics besteht darin, Ihre Marketing- und Werbestrategien voranzutreiben. Sobald Sie sich mit Adobe Analytics befasst haben, erfahren Sie, wie die Plattform verwendet werden kann, um die Daten von Suchmaschinen in Ihre Marketingbemühungen einzubeziehen.

Ein wichtiger Werbekanal für alle Marken findet sich in Suchmaschinen wie Google, Bing und Yahoo! Unternehmen wenden zwei Arten von Taktiken an, um die Sichtbarkeit ihrer Marke in Suchmaschinen zu verbessern: Suchmaschinenoptimierung (SEO) und Suchmaschinenmarketing (SEM oder Paid Search).

Analysten müssen das Verhalten von Suchmaschinen als Kanal analysieren und zwischen bezahlt und natürlich unterscheiden. Mithilfe der Daten können sie ermitteln, wie sich der Kanal auf das Verhalten und die Conversion-Rate auswirkt.

Adobe Analytics sammelt Daten in verschiedenen Dimensionen, die sich auf die Suche konzentrieren. Leider sind sie weniger zuverlässig als die Dimensionen für Marketingkanäle und Verweise. Wir empfehlen, die bewährten Vorgehensweisen von Adobe zu befolgen, indem Sie Daten in diesen Dimensionen ignorieren und stattdessen Marketingkanal, Verweiser, verweisende Domain und die mit Ad Analytics for Paid Search verknüpften Dimensionen verwenden.

Um gründlich zu sein und weil Ihre Installation von Adobe Analytics möglicherweise auf diese Weise konfiguriert ist (es ist möglicherweise nicht möglich oder ratsam, dies zumindest nicht schnell zu ändern), ist es hilfreich, Details zu den ursprünglichen Zielen dieser Adobe-Dimensionen anzugeben . Beachten Sie jedoch stattdessen die empfohlenen Best Practices, wenn Sie in der Lage sind, dies zu tun.

Erkennen bezahlter Suchanfragen mit Adobe Analytics

Mit Adobe Analytics können Administratoren Regeln definieren, um die bezahlte Suche von der natürlichen Suche zu unterscheiden. Die Regeln werden in der Admin-Konsole einer Report Suite festgelegt. Sie finden sie unter Report Suites → Einstellungen bearbeiten → Allgemein → Erkennung bezahlter Suchvorgänge. Eine automatische Regel von Adobe ist, dass ein Besuch einen Referrer haben muss, der eine bekannte Suchmaschine ist.

Dankenswerterweise hält Adobe diese Liste auf dem neuesten Stand, sodass sich Administratoren nicht darum kümmern müssen. Die verbleibenden Definitionen der bezahlten Sucherkennungsregeln basieren auf einem Abfragezeichenfolgenparameter, zum Beispiel: cid = PS. Unternehmen können je nach Suchmaschine unterschiedliche Parameter für Abfragezeichenfolgen festlegen. Wir haben es jedoch vorgezogen, eine einzige Variable für alle Suchmaschinen zu verwenden, um die Daten einfacher zu bereinigen.

Das folgende Bild zeigt, wie die Erkennung kostenpflichtiger Suchanfragen konfiguriert wird, die den Google Analytics-Standards entsprechen.

Adobe Analytics Report Suite

Wenn Sie mit Google Analytics vertraut sind, sind Sie wahrscheinlich an das Konzept der utm-Abfrageparameter gewöhnt, um Marketingkanäle wie die bezahlte Suche zu definieren. Google Analytics erfordert, dass Sie utm_medium = cpc als Abfrageparameter verwenden, um bezahlte Suchanfragen ordnungsgemäß zu speichern. Da Adobe bezahlte Suchvorgänge basierend auf beliebigen Abfrageparametern definieren kann, können Marken, die von Google zu Adobe Tracking wechseln, dieselben Abfrageparameter beibehalten. Die Erkennungsregel für bezahlte Suchanfragen der Report Suite muss lediglich gelehrt werden, um nach utm_medium = cpc zu suchen.

Differenzierung der bezahlten Suche in Adobe Analytics

Die einfachste der Dimensionen, die sich auf Suchmaschinendaten konzentrieren, ist die bezahlte Suchdimension. Die Dimension der bezahlten Suche hilft Analysten dabei, das Verhalten von Suchmaschinen entweder als bezahlt oder als natürlich einzustufen. Diese Aufschlüsselung auf hoher Ebene kann verwendet werden, um das Verhalten bei einer sehr hohen Granularität leicht zu unterscheiden.

Bezahlte Adobe Analytics-Suchtabelle

Analyse von bezahlten und natürlichen Suchmaschinen in Adobe Analytics

Alle Verhaltensdaten aller Suchmaschinen, unabhängig von der Erkennung bezahlter Suchvorgänge, sind an die Suchmaschinendimension gebunden. Die Dimensionswerte sind glücklicherweise freundlicher als nur Domains. Adobe gibt die Daten als Text zurück, z. B. Yahoo! oder Google - Dänemark.

Adobe Analytics-Suchmaschinendaten

Die benutzerfreundlichere Ansicht Ihrer Suchmaschinendaten kann hilfreich sein, wenn Sie Daten filtern oder segmentieren, um genau die Suchmaschinen zu finden, die Sie analysieren möchten. Das Bild oben zeigt die Suchmaschinendimension mit einem bezahlten Suchsegment.

Sehen Sie im obigen Bild etwas Seltsames? Da die Daten nach Besuchen sortiert sind, auf die kein Segment angewendet wurde, wird die erste Werbebuchung als "Nicht angegeben" aufgeführt.

"Nicht angegeben" wird oben aufgeführt, da es sich um das Ergebnis aller Besuche handelt, die nicht von einer Suchmaschine stammen. Würde ein Analyst alle Besuche in den einzelnen Suchmaschinen zusammenfassen, so bestünde ein erheblicher Unterschied zwischen dieser Summe und der Gesamtzahl der Besuche auf der Website. Im Übrigen handelt es sich nicht näher bezeichnet. Adobe fügt standardmäßig für fast alle Dimensionen eine nicht angegebene Zeile hinzu, damit Sie sich leichter auf das Verhalten konzentrieren können, bei dem die Dimension bei der Erfassung dieser Metrik nicht festgelegt (oder nicht angegeben) war.

Mit Adobe können Analysten dieses dimensionale Element mithilfe der Tabellenfilterfunktion ganz einfach aus der Ansicht entfernen. Das Bild unten zeigt die Details, die Sie jetzt entfernen möchten.

Adobe Analytics erweiterter Filter

Bezahlte Sucherkennungsregeln helfen Analysten, indem sie bei der Granularität der Suchmaschinen zwei Dimensionen erstellen: Suchmaschine - natürlich und Suchmaschine - bezahlt. Der einzige Unterschied besteht darin, ob die Besuche den Erkennungsregeln entsprechen.

Analysten können Suchmaschinendaten verwenden, um Marketingfachleuten dabei zu helfen, ihre Marketing-Dollars besser zuzuordnen. Wenn eine bezahlte Suchmaschine eine deutlich höhere Verkehrsmenge, aber eine niedrigere Conversion-Rate aufweist, ist es möglicherweise sinnvoll, das Budget für diese Suchmaschine anzupassen. Eine Suchmaschine allein reicht in der Regel nicht aus, um diese Empfehlung abzugeben. Wie zu erwarten, bietet Adobe auch ähnliche Dimensionen an, die sich eher auf das Suchwort als auf die Suchmaschine konzentrieren.

Starten der Keyword-Analyse in Adobe Analytics

Mithilfe von Suchwörtern können Analysten ihre Suchwerbedaten genauer analysieren, um zu ermitteln, welche Keywords potenzielle Kunden und Konsumenten zum Besuch ihrer Website motivieren. Diese Schlüsselwörter können für einen Analysten häufig zu den nützlichsten Dimensionswerten werden. Wann sagen Ihnen die Verbraucher genau, wonach sie suchen?

Leider gibt es einen Haken. Vor Jahren hat Google im Namen des Datenschutzes die Anzeige natürlicher Keywords auf allen Analyseplattformen gesperrt. Andere Suchmaschinen folgten bald, und jetzt wurden unsere beliebten natürlichen Suchwörter aus Adobe Analytics (und Google Analytics, Webtrends, Coremetrics usw.) entfernt.

Die Suchmaschinen haben Werbetreibenden jedoch weiterhin Zugriff auf die Erfassung des Suchbegriffs gewährt, wenn ein Nutzer auf eine bezahlte Suchanzeige geklickt hat, jedoch nur dann, wenn das Keyword über den Abfrageparameter auf der Zielseite gesendet wurde.

Was bedeutet das alles? Alle drei Dimensionen sind größtenteils nutzlos, da in der Regel nur das Schlüsselwort Nicht verfügbar aufgeführt wird. Möglicherweise werden in ihnen nur minimale Daten von Suchmaschinen angezeigt, die die bezahlte Suche noch nicht blockiert haben. Sie sollten jedoch mit Ihrem Adobe-Adminteam und Ihrem Werbeteam zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass bezahlte Suchschlüsselwörter in einer benutzerdefinierten Adobe-Dimension erfasst werden.

  1. SoftwareAdobeAdobe Analytics im Vergleich zu Google Analytics
Adobe Analytics für Dummies

Von David Karlins

Wenn Sie prüfen, welche Datenanalyselösung für Sie geeignet ist, stellt sich wahrscheinlich die Frage: In welcher Beziehung stehen Adobe Analytics und Google Analytics zueinander? Es lohnt sich, Adobe Analytics mit Google Analytics zu vergleichen.

Unzählige Kunden und Fachleute in der Branche fragen Experten, welche Analyselösung ihnen am besten gefällt. Anstatt diese Frage zu beantworten, betrachten wir eine objektivere Frage: Was sind die Stärken und Einschränkungen von Adobe Analytics und Google Analytics?

Dieser Fokus hat potenziellen Käufern von Datenanalyselösungen dabei geholfen, Funktionen und Integrationen schnell auf ihre Anforderungen abzubilden. Wenn Sie die beiden vergleichen und gegenüberstellen, werden Sie verstehen, warum Ihre Organisation die Implementierung von Adobe Analytics gefordert hat.

Untersuchung, wie sich Adobe Analytics gegen Google Analytics schlägt

Beginnen wir diesen Vergleich mit Adobe Analytics, da dies das Thema dieses Buches ist. Die Analyselösung von Adobe wird oft als der Ferrari der Branche angesehen - beeindruckend leistungsstark, aber teuer. Diese Analogie hat etwas Wahres. Aber lassen Sie uns einige der Funktionen aufschlüsseln, die nur in Adobe Analytics verfügbar sind.

Analysearbeitsbereich einsehen

In Bezug auf die Leistung kann keine Analyselösung die Adobe-Funktionen übertreffen, durch die Sie in diesem Buch gehen werden. Das erste wichtige Unterscheidungsmerkmal für Adobe ist Analysis Workspace, das Standardmodul in Adobe Analytics für Analyse, Visualisierung, Kuratierung und Freigabe. Analysis Workspace wurde sowohl für den Vermarkter als auch für den Analysten entwickelt und bietet unbegrenzte Aufschlüsselungen, Segmentierung im laufenden Betrieb und berechnete Metriken, eine Vielzahl von Datenvisualisierungsfunktionen und vier wichtige integrierte datenwissenschaftliche Funktionen.

Um nur ein Beispiel zu nennen: Adobe Analytics verwendet Anomaly Detection-Algorithmen, um Anomalien zu identifizieren, z. B. schwer auffindbare Einbußen beim durchschnittlichen Bestellwert, Spitzen bei Bestellungen mit geringem Umsatz, statistisch signifikante Anstiege bei Testregistrierungen und Einbußen bei den Zielseitenaufrufen.

Anomalieerkennung in Adobe Analytics

Adobe hat Analysis Workspace kürzlich um eine dringend benötigte Komponente für die Attributierung erweitert, mit der nahezu alle Metriken eines von zehn Attributierungsmodellen haben, die Sie auf nahezu jede Dimension der Plattform anwenden können.

Kurz gesagt, Marketing Attribution hilft Ihnen zu verstehen, wie Ihre Kunden und Kunden mit Ihrer Online-Präsenz interagieren und was sie wollen, so dass hochgradig fokussierte und genaue Marketing- oder Serviceentscheidungen getroffen werden können. Mit Attribution IQ in Analysis Workspace können Sie beispielsweise Freiformtabellen, Visualisierungen und berechneten Metriken viele neue Typen von Attributionsmodellen hinzufügen. Attribution IQ wird unten gezeigt.

Adobe Analytics Attribution IQ-Bedienfeld

Zum jetzigen Zeitpunkt ist für algorithmische und datengesteuerte Modelle ein Upgrade auf die Data Workbench-Lösung von Adobe zu erheblichen Kosten erforderlich.

Visualisierung von Flow und Fallout in Adobe Analytics

Zwei große Unterscheidungsmerkmale für Adobe hängen mit den Visualisierungen der Customer Journey zusammen: Flow und Fallout. Andere Anbieter scheinen nicht in der Lage zu sein, die richtige Flexibilität und Benutzerfreundlichkeit für diese Art von Analysen zu erhalten. Darüber hinaus ist Adobe auf die Veröffentlichung von Customer Journey Analytics vorbereitet, einer Funktion, die sich auf das Zusammenfügen von Besuchen und Geräten auf Geräten basiert, die auf Anmeldungen oder Adobes Gerätekombinationen basieren. op.

Visualisierung des Ablaufs in Adobe Analytics

Adobe verfügt außerdem über integrierte Datenkonnektoren mit Dutzenden von Partnern, die eine relativ nahtlose und häufig bidirektionale Integration von Datensätzen über E-Mail, Suchmaschinenoptimierung (SEO), Handel, Werbeplattformen und vieles mehr ermöglichen. Wenn diese vorgefertigten Integrationen nicht ausreichen, empfiehlt Adobe eine benutzerdefinierte Integration über eine Reihe von Optionen, einschließlich der kürzlich veröffentlichten Adobe Experience Platform.

Das andere große Verkaufsargument für die Integration von Adobe liegt in der Tiefe der eigenen Experience Cloud - der Integration mit anderen Adobe-Lösungen. Adobe war das erste Unternehmen, das eine bidirektionale Integration mit einer Analytics and Data Management Platform (DMP) hatte. DMPs werden zum Zusammenführen von Daten aus mehreren Datensätzen, zum Erstellen von Zielgruppen aus diesen zusammengeführten Daten und zum Aktivieren dieser Zielgruppen in Werbeplattformen verwendet.

Mach dir keine Sorgen. Wenn dieses Thema zu weit fortgeschritten ist, sollten Sie nur wissen, dass Marketer in Analytics Segmente definieren können, die dann mit zusätzlichen Datenquellen in Audience Manager (Adobe DMP) angereichert werden, und diese Segmente dann zur weiteren Analyse wieder in Analytics freigeben können. Adobe bietet außerdem Qualitätsintegrationen mit Target (Testen und Personalisieren), Campaign (1: 1-Marketingkampagnenmanagement), Experience Manager (Content- und Asset-Management) und Ad Cloud (Optimierung von Werbeangeboten).

Ermitteln der Einschränkungen der Analytics-Lösung von Adobe

Die größte fehlende Funktion von Adobe könnte für Sie von großer Bedeutung sein: die Integration in Google Ads. Adobe bietet verschiedene Möglichkeiten zur Integration von Werbedaten seines größten Analytics-Konkurrenten, aber keine ist so nahtlos oder vollständig wie die von Google.

Darüber hinaus beschweren sich einige, dass die Verwendung der Lösung von Adobe zu schwierig ist. Diese Meinung scheint jedoch auf der Omniture-Benutzeroberfläche (dem von Adobe übernommenen Programm, das sich zu Adobe Analytics entwickelt hat) zu beruhen, was ehrlich gesagt entmutigend war. Analysis Workspace hat diese Einschränkungen beseitigt und einzigartige Möglichkeiten geschaffen, um neue Benutzer zu befähigen.

Wenn Sie sich überfordert fühlen, lesen Sie diese Ressourcen, mit denen Sie sich in Adobe Analytics zurechtfinden.

Verstehen, wie Google Analytics in das Bild der Datenanalyse passt

Wenn Sie noch nie Adobe Analytics verwendet haben, aber bereits eine Analyselösung verwendet haben, wird davon ausgegangen, dass Sie Google Analytics verwendet haben. Machen wir einen Schritt zurück und schauen wir uns an, wie Google Analytics in die Welt der Analytics passt.

Zunächst ist es wichtig, den Unterschied zwischen dem kostenlosen Google-Tool Google Analytics und Google Analytics 360 für Unternehmen (und nicht kostenlos) zu beachten.

Unterscheidung zwischen Google Analytics und Google Analytics 360

Google hat den Markt für kostenlose Analyselösungen in die Enge getrieben und der gesamten Branche geholfen, eine riesige Welle von Geschäftsleuten dazu zu bringen, Fragen zu ihren Daten zu stellen. Die kostenlose Version von Google Analytics ist ein wertvolles und zugängliches Tool zum Generieren von Berichten darüber, wer auf eine Website gelangt und wie diese mit dieser Website interagiert. Es ist kein Tool für die Datenanalyse auf Unternehmensebene.

Der Schwerpunkt liegt hier auf Google Analytics 360. Google hat diese kostenpflichtige Lösung vor einigen Jahren veröffentlicht. Ein wesentliches Unterscheidungsmerkmal und Vorteil von Google Analytics ist die native Integration in Google Ads. Wenn Werbung Ihre analytische Grundlage ist, verwenden Sie wahrscheinlich mehr Budget und Zeit für die Anzeigen-Tools von Google als für jedes andere Tool und finden daher die Anzeigen-Integrationen von Google wertvoll.

Google Analytics

Google importiert Daten aus Google-Anzeigen (früher DoubleClick for Advertisers), der Google-Suchkonsole, Display- und Videoanzeigen sowie bezahlten Suchanzeigen für Google Analytics 360-Kunden.

Darüber hinaus können in Google Analytics erstellte Segmente für Remarketing-Kampagnen über Google Ads aktiviert werden. Beachten Sie jedoch, dass diese Remarketing-Listen nicht nachträglich aktualisiert werden. Daher sind Nutzer in Ihrem Segment, bevor das Segment für Google Ads freigegeben wurde, nicht in der Remarketing-Liste enthalten. Für Remarketing stehen nur Benutzer zur Verfügung, die Teil Ihres Segments werden, nachdem es als Remarketing-Zielgruppe freigegeben wurde.

Berechnete Metriken in Google Analytics und Google Analytics 360 sind auf die vier Grundrechenarten (Addieren, Subtrahieren, Multiplizieren, Dividieren) beschränkt und können nur in benutzerdefinierten Berichten verwendet und nur von Administratoren erstellt werden.

Einige Berechnungen sind bereits in Berichte integriert, sie sind jedoch oft einfache Teiler anderer Metriken, die bereits im Bericht enthalten sind. Analysten benötigen häufig komplexere Operatoren und Funktionen wie eindeutige Zählungen, Mittelwerte, Mediane, Perzentile und logische Operatoren (wenn, dann und, oder größer als und kleiner als). Die Oberfläche zum Erstellen einer berechneten Metrik in Google Analytics ist unten dargestellt.

Google Analytics-Messdaten

Integration in die Google Cloud Platform

Ein weiteres Unterscheidungsmerkmal des Google-Tools ist die Integration in die Google Cloud Platform (GCP). Fortgeschrittene Analysten und Datenwissenschaftler, die mit SQL (Structured Query Language, eine Sprache für den Zugriff auf und die Bearbeitung von Datenbanken) vertraut sind, können dank der Integration von Google-Daten in BigQuery, Googles sich schnell bewegender SQL-basierter Plattform für komplexe Analysen, Abfragen ausführen von mehreren Datensätzen mit riesigen Daten gefüllt.

Die Einschränkung oder der Nachteil besteht darin, dass für den Zugriff auf diese Daten ein hohes Maß an Sprachkompetenz mit SQL erforderlich ist, um die Arten von Berichten zu generieren, die Sie in Adobe Analytics ohne SQL generieren können.

Übersicht über die erweiterte Analyseoberfläche von Google

Die kürzlich von Google veröffentlichte Oberfläche für Analytics 360 heißt Advanced Analysis. Es enthält einige wichtige Funktionen, die bisher in Standard-Google Analytics nicht verfügbar waren. Beispielsweise verbessert Advanced Analysis die Fähigkeit eines Benutzers, einen Bericht aufzuschlüsseln, z. B. den Marketingkanalbericht nach Zielseite aufzuschlüsseln. Die erweiterte Analyse von Google ermöglicht zehn Ausfälle in einem Bericht, während die alte Benutzeroberfläche maximal fünf zulässt.

Segmentüberlappung ist der zweite Bericht in Advanced Analysis. Dieser Bericht bietet Analysten ein Venn-Diagramm mit Segmenten, in dem der Prozentsatz der Benutzer angegeben ist, die ein Segment gemeinsam nutzen. Schließlich hat Google die benutzerdefinierten Trichterfunktionen in Advanced Analysis erweitert. Google Analytics 360-Kunden lieben die Möglichkeit, benutzerdefinierte Trichter im Handumdrehen zu erstellen, während Nicht-360-Kunden den Trichter erstellen müssen, bevor Daten in ihn fließen.

In Advanced Analysis hat Google diese benutzerdefinierten Trichter auf maximal 10 Trichterschritte erweitert und damit das Maximum in Google Analytics verdoppelt. Im Vergleich zu Adobes Analysis Workspace ist das Advanced Analysis-Tool von Google weitaus weniger robust. Wir sind jedoch gespannt, was Google in künftigen Versionen herausbringt.

Bewertung der Vorteile und Nachteile von Adobe Analytics und Google Analytics

Wie bereits erwähnt, erhält Google gute Noten für die Integration mit anderen Google-Plattformen. Google Analytics verfügt jedoch nur über eine wesentliche Nicht-Google-Integration mit Salesforce, sodass für alle anderen Datenquellen eine benutzerdefinierte Einrichtung über die API erforderlich ist.

Google Analytics hat sich aus seinem Ursprung als viel einfacheres Tool für die Berichterstellung entwickelt und behält bedeutende evolutionäre Einschränkungen und Einschränkungen bei, im Gegensatz zu einem vollwertigen Analysetool. Die Einschränkungen, die mit berechneten Metrikfunktionen, Dimensionsunterschieden und benutzerdefinierten Trichtern verbunden sind, können für Analysten schwerwiegend sein, die SQL nicht verwenden können oder nicht daran interessiert sind.

Das größte Manko ist möglicherweise, dass Google Analytics, selbst die Premium-Lösung von Analytics 360, in seinen Berichten Datenstichproben verwendet, sodass einige Berichte möglicherweise keine vollständige Darstellung des Besucherverhaltens enthalten. Ähnlich wie bei der Wahlabfrage werden in Google Analytics-Berichten Daten angezeigt, die einem Prozentsatz des gesamten Datensatzes zugeordnet sind (z. B. 20 Prozent), und diese Zahl wird mit der Gesamtzahl der Website-Besucher multipliziert (in diesem Beispiel mit fünf).

Natürlich ist Googles echter Stichprobenalgorithmus komplizierter als dieser, aber das Endergebnis ist wichtig: Je nach Aufteilung der Daten erhalten Sie möglicherweise unterschiedliche Antworten. In Analytics 360 werden die Stichprobenminima in vielen Berichten erhöht.

Kurz gesagt, die kostenlose Version von Google Analytics spielt eine wichtige Rolle bei der Öffnung der Tür zur Datenanalyse für eine Vielzahl kleiner Entwickler, einschließlich einzelner Website-Designer, die ihre Websites mit WordPress, Wix oder anderen Tools erstellen. Sie können damit grundlegende Berichte erstellen und eine begrenzte Anzahl von im Wesentlichen vordefinierten Analysen durchführen.

Das weniger bekannte und implementierte Google Analytics 360 mit der erweiterten Analyseoberfläche fügt einige Funktionen hinzu, die sich in gewisser Weise mit denen in Adobe Analytics überschneiden. Zu den Einschränkungen gehört die Notwendigkeit der SQL-Programmierung, um die gesammelten Daten optimal zu nutzen, und insbesondere Probleme mit der Datengenauigkeit. Google Analytics bietet den Vorteil, den direktesten Weg zur Datenanalyse mit Schwerpunkt auf Werbung und Veröffentlichung zu bieten.

Andere Datenanalyseoptionen

Jetzt ist es Zeit, einige andere Optionen zu prüfen. Diese Analyseprodukte sind häufig nischenorientierter und konzentrieren sich auf ereignisbasiertes Tracking, Echtzeitstatistiken für Publisher, Frameworks für mobile Anwendungen oder Daten, die für Produktmanager erstellt wurden.

Jeder dieser Anbieter, einschließlich MixPanel, Heap, Amplitude und Localytics, bietet fokussiertere, aber weniger Funktionen als Google Analytics 360 oder Adobe Analytics. Keiner wollte mit den umfassenderen Cloud-Angeboten von Google Marketing Platform oder Adobe Experience Cloud konkurrieren.

  1. Benutzerdefinierte Segmente von SoftwareAdobe8 Adobe Analytics
Adobe Analytics für Dummies

Von David Karlins

Um sich in Adobe Analytics wie zu Hause zu fühlen und produktiv zu arbeiten, müssen Sie eine Reihe von benutzerdefinierten Segmenten zusammenstellen, die Sie bereitstellen können, um wichtige Elemente der Site-Aktivität zu erfassen. Hier finden Sie einige nützliche benutzerdefinierte Segmente, mit deren Hilfe Sie die mit Adobe Analytics benötigten Daten finden können.

Der Abschnitt net enthält Anweisungen zum Erstellen eines benutzerdefinierten Segments in Adobe Analytics. Die danach aufgelisteten benutzerdefinierten Segmente enthalten keine detaillierten Anweisungen, liefern jedoch die Informationen, die geändert werden müssen.

Isolieren einseitiger Besucher mit Adobe Analytics

"One and done" bezieht sich manchmal auf Star-Basketballspieler, die ein obligatorisches Studienjahr absolviert haben, bevor sie bei der NBA unterschrieben haben. Andererseits müssen Datenanalysten manchmal Besucher anhäufen, die eine Seite aufgerufen haben und verschwunden sind.

Die Identifizierung dieser "One and Done" -Nutzer ist beispielsweise bei der Analyse von Marketingkampagnen hilfreich. Was können Sie als Werbemangel identifizieren, der einen Besucher zu unserem Anwesen geführt hat, aber nicht effektiv genug war, um den Besucher dazu zu bringen, mehr als eine Seite anzuzeigen? Sie können Fragen zu Zielseite, Kampagnenname, Gerätetyp, Standort, Uhrzeit usw. stellen, um Ihr Anzeigenbudget zu optimieren und die Anzahl der zukünftigen Besucher auf einer Seite zu begrenzen.

Erstellen Sie jetzt in Adobe Analytics ein benutzerdefiniertes Segment, um einzelne Seitenbesucher zu isolieren.

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um ein benutzerdefiniertes Segment zu erstellen, das Besucher mit nur einer Seite erfasst:

Adobe Analytics Segment Builder

Identifizieren von Besuchern mit einem Besuch und mehreren Seiten mit Adobe Analytics

In diesem Segment werden Besucher identifiziert, die auf mehrere Seiten Ihrer Website zugreifen, die Website jedoch nur einmal besucht haben. Dieses Segment ist möglicherweise hilfreich, wenn Sie den Erfolg einer Werbekampagne mit einer besseren Absprungrate als erwartet weiter analysieren möchten, jedoch nicht die Art von Klebrigkeit erzielen möchten, die zu mehreren wiederkehrenden Besuchen führen würde.

Die Definition für dieses Segment ist nahezu identisch mit der Definition für das vorherige Segment, nämlich für Besucher mit nur einer Seite. Der einzige Unterschied besteht darin, dass Sie den logischen Operator für die Dimension "Besuche auf einer Seite" im ersten Container auf "Nicht gleich" anstelle von "Gleich" setzen.

Benutzerdefiniertes Segment für mehrseitige Besucher Adobe Analytics

Bucketing von SEO zur internen Suche mit Adobe Analytics

Analysten haben versucht, Proxys für natürliche Suchschlüsselwörter zu identifizieren, seit Google den Zugriff auf sie von Analyseplattformen entfernt hat. Sie können Adobe Analytics verwenden, um die Lücke zu schließen. Eine der besten Möglichkeiten, um nach fehlenden Daten zu suchen, besteht darin, interne Suchbegriffdaten als Proxy zu analysieren.

Wenn ein Besucher über eine natürliche Suche auf Ihre Website gelangt und dann eine interne Suche auf Ihrer Website durchführt, stehen die Chancen gut, dass die Keywords in Beziehung stehen. Dieses Segment eignet sich hervorragend, wenn Sie interne Suchbegriffe und Eingabeseiten analysieren müssen, um Möglichkeiten für eine verbesserte Analyse zu ermitteln.

Da die Metrik für interne Suchvorgänge nicht dem Standard entspricht, sieht Ihr besuchsbasiertes Segment möglicherweise etwas anders aus als das, was Sie unten sehen. und einen zweiten Container, der Ihre interne Suchmetrik auf den zweiten Treffer eines Besuchs begrenzt. Die Dimension "Treffertiefe" stellt sicher, dass die interne Suche unmittelbar nach der ersten Anzeige der Zielseite erfolgt.

SEO-Segment Adobe Analytics

Segmentieren der Aktivitäten vor dem Kauf mit Adobe Analytics

Das nächste benutzerdefinierte Segment hilft Ihnen dabei, besser zu verstehen, was passiert, bevor ein Käufer in den Einkaufs- / Warenkorbfluss eintritt. Die Erkenntnisse, die Sie aus diesem Adobe Analytics-Segment erhalten, helfen Ihnen dabei, die Arten von Aktivitäten, die häufig zu Einkäufen führen, besser zu verstehen.

In diesem benutzerdefinierten Segment müssen Sie wissen, wie Ihre Website / App und die Implementierung eingerichtet sind, um den Kauffluss zu definieren. Suchen Sie den Dimensionswert oder die Metrik, die den Beginn des Checkout-Prozesses definiert, und legen Sie diesen Wert auf den ersten Schritt in Ihrem besuchsbasierten Container fest.

Die zweite Komplexität tritt auf, nachdem Sie Aufträge in die Drop-Zone "Segment" gezogen und in ein sequentielles Segment geändert haben, indem Sie den logischen Operator auf "Dann" einstellen. Um Ihre Analyse auf die Aktion vor der Definition Ihres Segments zu konzentrieren, passen Sie den Sequenztyp von "Alle einschließen" auf "Nur vor Sequenz" an.

vor dem Kauf benutzerdefiniertes Segment Adobe Analytics

Mit Adobe Analytics streng organischen Traffic finden

Der Schwerpunkt liegt hier nicht auf nicht gentechnisch verändertem Gemüse aus der Region, sondern auf der Identifizierung von Website-Aktivitäten, die aus rein biologischen, nicht bezahlten Quellen stammen. Es kann hilfreich sein, zu verstehen, wie Ihre Besucher auf natürliche Weise auf Ihre Website gelangen, ohne Werbekosten zu verwenden, um deren Besuch zu beeinflussen. Dieses Segment eignet sich hervorragend für den Segmentvergleich, um festzustellen, wie sich das Verhalten von anderen unterscheidet.

Die Details Ihres Segments können geringfügig von den unten gezeigten abweichen, aber das Wesentliche ist dasselbe. Erstellen Sie ein besuchsbasiertes Segment, das sich auf nicht bezahlte Marketingkanäle konzentriert, und stellen Sie sicher, dass Sie einen logischen Operator "Oder" zwischen ihnen festlegen, wenn Sie ihn in Adobe Analytics einrichten.

organisches Suchsegment Adobe Analytics

Suche nach streng bezahlten Aktivitäten mit Adobe Analytics

Die Umkehrung zum ausschließlich organischen Segment ist ein ausschließlich bezahltes Segment. Das Vergrößern der gerade bezahlten Aktivität kann auch ein nützliches Segment für einen Segmentvergleich sein, um schnell zu erkennen, wie unterschiedlich die Besucher sind, für die Ihr Unternehmen bezahlt.

Dieses besuchsbasierte Segment mit dem logischen Operator "Oder" unterscheidet sich möglicherweise in Ihrer Report Suite, wenn Sie über andere kostenpflichtige Marketingkanäle verfügen. Unten sehen Sie ein Beispiel für die Definition eines Segments für streng bezahlte Aktivitäten.

Bezahlte Adobe Analytics-Suche

Potenzielle Bots mit Adobe Analytics herausfiltern

Wenn Shakespeare heute schreiben würde, könnte Lady Macbeth anstelle von "out damn’d spot" das Sprichwort "Out damn’d bot!" Haben. Okay, vielleicht nicht. Für einen Datenanalysten ist es jedoch wichtig, Bots zu identifizieren und aus den Verkehrsdaten zu entfernen, um mit gültigen Daten arbeiten zu können. Vor diesem Hintergrund finden Sie hier ein Adobe Analytics-Rezept für ein benutzerdefiniertes Segment, mit dem potenzielle Bots isoliert werden können.

Die Definition dieses potenziellen Bots-Segments wurde von Adobe auf der Grundlage umfangreicher Untersuchungen zur Bot-Aktivität bereitgestellt. Wenn Sie unbekannte Betriebssysteme oder Browser und Linux-Server aussortieren, können Sie einen erheblichen Teil des Bot-Datenverkehrs aus den Report Suites entfernen.

Das einzige erweiterte Konzept besteht darin, sicherzustellen, dass Sie einen Ausschluss auf das gesamte Segment angewendet haben, indem Sie in der Drop-Zone Segment auf Optionen, Ausschließen klicken. Wenn Sie alle drei Kriterien als Ausschlüsse definieren, wird die gesamte Drop-Zone rot dargestellt.

Benutzerdefiniertes Segment für Adobe Analytics-Bots

Erkennen von Ausfällen an der Kasse mit Adobe Analytics

Hier finden Sie eine Blaupause zum Erstellen eines benutzerdefinierten Segments, um das Erkennen von Auscheckfehlern zu erleichtern, insbesondere von Besuchern, die auf die Auscheckseite zugreifen, aber keine Conversions durchführen. Hier identifizieren Sie Aktivitäten, bei denen der Besucher den gesamten Weg zur Checkout-Seite zurückgelegt hat, jedoch nicht auf die Schaltfläche "Kaufen" geklickt hat.

Dieses Segment ist nützlich, um häufige Ursachen für das Aufgeben des Wagens zu identifizieren. Darüber hinaus ist es ein fantastisches Segment, es mit dem Rest der Experience Cloud zu teilen, um den Kaufprozess für diese Besucher zu verbessern und neu zu beleben.

Überprüfen Sie das benutzerdefinierte Segment
  1. SoftwareAdobeAnwendung von Adobe Analytics zur Eingrenzung Ihres Marktsegments: Identifizierung von Käufern
Adobe Analytics für Dummies

Von David Karlins

Die Idee hinter der Verwendung einer Plattform zum Analysieren von Daten besteht darin, eine bessere Entscheidungsfindung zu fördern. Adobe Analytics bietet so viele verschiedene Tools, um dieses Ziel zu erreichen. Insbesondere im Marketing wird immer wieder versucht, bestimmte Marktsegmente zu identifizieren und gezielt anzusprechen. Adobe Analytics bietet hierfür ein benutzerdefiniertes Segment.

Hier ist ein benutzerdefiniertes Segment, das fast jeder in Adobe Analytics verwenden kann: Wer kauft etwas?

Es ist für jede Art von Berichterstattung überaus wertvoll, dieses Marktsegment von Besuchern analysieren zu können. Schließlich sind dies Ihre Erfolgsgeschichten, und je einfacher es ist, sie in Tabellen hervorzuheben, desto mehr Daten können Sie sammeln und nutzen, um mehr Verkäufe zu erzielen.

Überlegen wir uns das Ziel, bevor Sie auf Segment Builder klicken: Sie möchten die Besucher identifizieren, für die ein Auftrag vorhanden ist. Mit diesen Kriterien können Sie ein benutzerdefiniertes Segment definieren, um die Daten für Einkäufer zu überprüfen, indem Sie die folgenden Schritte ausführen:

Komponenten des Adobe Analytics-Segments
  1. SoftwareAdobeSo verwenden Sie Adobe Analytics, um den Erfolg Ihrer Marketingkanäle zu analysieren
Adobe Analytics für Dummies

Von David Karlins

Adobe Analytics ist ein leistungsstarkes Tool, mit dem Sie Ihre Zielgruppe aufdecken können. Als Datenanalytiker benötigen Sie zwangsläufig einen detaillierten Einblick in die Kanäle, die Besucher auf Ihre Website lenken. Die Marketingkanaldimension in Adobe Analytics bietet eine vollständige Übersicht über alle Kategorien von Verweisen und Anzeigen, die den Traffic auf Ihre Website oder App lenken.

Die Marketing-Channel-Dimension von Adobe Analytics basiert auf benutzerdefinierten Regeln, die in der Admin-Konsole Ihrer Report Suite definiert sind. Diese Regeln werden als Verarbeitungsregeln für Marketingkanäle bezeichnet. Es wäre klug, mit Ihren Adobe Analytics-Administratoren zu synchronisieren, um zu verstehen, wie diese Regeln definiert wurden, und wenn möglich sogar zu entscheiden, wie sie eingerichtet und priorisiert werden.

Identifizieren von Marketingkanaldimensionen in Adobe Analytics

Standardmäßig verfügt Analysis Workspace über sechs Marketingkanaldimensionen. Um die Dinge einfach zu halten, sind sie in zwei Gruppen zusammengefasst: Kanal und Kanaldetails.

Marketingkanal, letzter Berührungskanal und erster Berührungskanal sind die Dimensionen, die mit einer höheren Granularität der Besuche verbunden sind und häufig Werte für bezahlte Suche, natürliche Suche, E-Mail, Anzeige, soziale Netzwerke und verweisende Domains enthalten. Diese Dimensionen werden durch die erste Dropdown-Liste in den Kanaleinstellungen innerhalb eines Regelsatzes definiert.

Der Hauptunterschied zwischen den drei Kanaldimensionen hängt mit der Attribution zusammen: Welcher Wert sollte im Laufe der Zeit für die entsprechenden Metriken gelten? Das folgende Beispiel soll Ihnen helfen, das Konzept zu verstehen:

Beachten Sie, wie in der Tabelle zwei separate Besuche beschrieben werden, der erste von der Anzeige und der zweite von der bezahlten Suche. Der Werbeleiter möchte wissen, ob das Budget für das nächste Quartal angezeigt oder bezahlt werden soll. Als Analyst möchten Sie den Umsatz einem dieser beiden Kanäle zuordnen, aber welchem?

Seit Jahren verwenden Analysten ein Last-Touch-Attributionsmodell, um die Einnahmen der bezahlten Suche zuzuordnen. In diesem Modell verdient jeder Kanal, der der jüngste ist, 100 Prozent der Gutschrift für die Einnahmen.

In diesem Fall würden die für die Anzeige verantwortlichen Werbetreibenden argumentieren, dass der Besucher ohne ihre anzeigebedingte Sensibilisierungskampagne nicht einmal über die Marke Bescheid gewusst hätte. Daher sollten sie 100 Prozent der Gutschrift verdienen. Dieser Ansatz wird als First-Touch-Attribution bezeichnet.

Wie Sie vielleicht erraten haben, werden dem Kanalwert durch den letzten Berührungskanal Metriken unter Verwendung eines Last-Touch-Attributionsmodells zugewiesen. Der erste Berührungskanal weist Metriken zu, indem ein Modell für die erste Berührungszuweisung verwendet wird.

Als Adobe Attribution IQ herausbrachte, eine leistungsstarke Methode zum Ändern des Attributionsmodells einer Metrik, die mit einer beliebigen Dimension verknüpft ist, befürchtete Adobe, dass die Dimensionen des letzten Berührungskanals und des ersten Berührungskanals irreführend sein könnten, da technisch der letzte Berührungskanal verknüpft sein könnte Metriken, bei denen das Attributionsmodell auf den ersten Tastendruck angepasst wurde!

Um diesen potenziellen Konflikt zu lösen, hat Adobe eine allgemeinere Marketingkanaldimension erstellt. Der Marketing-Kanal verfügt standardmäßig über eine Last-Touch-Zuordnung, weist jedoch nicht die verwirrende Last-Touch-Namensunterscheidung auf, da Metriken jetzt anpassbarer sind.

Am besten verwenden Sie immer den Marketingkanal (oder migrieren Sie Ihre alten Projekte, um ihn zu verwenden) und ignorieren die Dimensionen der ersten und letzten Berührung.

Der zweite Satz von Dimensionen, der durch Marketing-Channel-Verarbeitungsregeln erstellt wird, wird durch den Wert in jedem Regelsatz festgelegt. Dies ist die zweite Dropdown-Liste in den Channel-Einstellungen. Marketing-Channel-Details, Last-Touch-Channel-Details und First-Touch-Channel-Details bieten eine detailliertere Ansicht des Channels.

Diese Dimensionen erfassen das Keyword für die bezahlte Suche, den Kampagnennamen für die Anzeige oder die Suchmaschine für die natürliche Suche. Da diese Werte anpassbar sind, sollten Sie unbedingt mit Ihrem Adobe-Administratorteam zusammenarbeiten, um festzustellen, wie der Wert jedes Kanals in den Verarbeitungsregeln für Marketingkanäle für jede Ihrer Report Suites festgelegt ist.

Adobe Analytics bietet drei separate Kanaldetail-Dimensionen sowie drei Kanaldimensionen: First Touch, Last Touch und Marketing-Kanaldetail. Das Detail des Marketingkanals ist ein Duplikat des Details des Kanals der letzten Berührung und auch weniger verwirrend, wenn neue Attribution IQ-Modelle darauf angewendet werden. Aus diesem Grund entspricht die Best Practice der Vorgehensweise bei Marketingkanälen: Verwenden Sie Marketingkanaldetails (oder beginnen Sie mit der Migration zu diesen).

Das folgende Bild zeigt die Marketingkanaldimension, weiter aufgeschlüsselt nach Marketingkanaldetails.

Details zum Adobe Analytics-Marketingkanal

Definieren Sie Ihre Marketingkanäle in Adobe Analytics

Verarbeitungsregeln für Marketingkanäle werden mithilfe einer Kombination von Dimensionen definiert, die auf Verweis, Suchmaschine, Abfrageparameter, Seite, beliebigem eVar und mehr basiert.

Achtung! Verarbeitungsregeln sind permanent. Vermeiden Sie daher Unfälle, wenn Sie sie in Adobe Analytics anpassen.

Wenn Ihre Report Suite noch keine Daten in der Marketing-Channel-Dimension erfasst, schlägt Adobe einen Standardsatz von Regeln vor, wenn ein Administrator zum ersten Mal auf deren Einstellungen zugreift (verfügbar in Admin-Konsole → Report Suites → Einstellungen bearbeiten → Marketing-Channels).

Regeln für Adobe Analytics-Marketingkanäle

Die Verarbeitungsregeln für Marketingkanäle einer Report Suite bestehen aus drei Schlüsselelementen. Nur ein Administrator kann sie bearbeiten, aber Sie sollten ihre Funktionen verstehen:

  • Regelsätze enthalten eine oder mehrere Regeln zum Festlegen eines Werts für einen Marketingkanal und eine Kanaldetaildimension. Jeder Regelsatz definiert einen einzelnen Wert für die Kanaldimension und einen einzelnen Wert für die Kanaldetaildimension. Durch Regeln wird festgelegt, wie Besuche auf der Grundlage der von Ihnen definierten Bedingungen in die Kanal- und Kanaldetaildimensionen aufgenommen werden sollen. Beispielsweise kann die Bedingung einer Regel so konfiguriert werden, dass festgestellt wird, ob der Verweiser eines Besuchs von einer Suchmaschine stammt. Die Verarbeitungsreihenfolge ist eine wohlbekannte Komponente der Verarbeitungsregeln für Marketingkanäle, da sie die Priorität jedes Regelsatzes definiert. Sobald ein Besuch einem Regelsatz entspricht, werden der Kanal und die Kanaldetails des Besuchs basierend auf diesem Regelsatz festgelegt. Beispielsweise können Sie einen Regelsatz haben, der die bezahlte Suche definiert (basierend auf einem Suchmaschinenverweis und dem Vorhandensein eines CID-Abfrageparameters) und einen zweiten Regelsatz, der die natürliche Suche definiert (basierend nur auf dem Vorhandensein eines Suchmaschinenverweises). . Wenn der Regelsatz für die natürliche Suche Vorrang vor dem Regelsatz für die kostenpflichtige Suche hat, wird der kostenpflichtige Suchkanal niemals festgelegt, da alle Suchmaschinenbesuche unabhängig vom Vorhandensein des Abfrageparameters als natürliche Suche gewertet werden.
Einrichtung des Adobe Analytics-Marketingkanals
  1. SoftwareAdobeAnalyzing Data with Adobe Analytics: Woher die Daten stammen
Adobe Analytics für Dummies

Von David Karlins

Möglicherweise wissen Sie das nicht, aber Benutzer von Adobe Analytics führen Datenanalysen für Dinge durch, die über ihre Websites hinausgehen. Adobe erfasst auch Daten im Namen seiner Kunden in mobilen Apps, Tablet-Apps und mehr. Darüber hinaus hat Adobe in Adobe Analytics erhebliche Flexibilität eingebaut, um eine digital vernetzte Verbraucherwelt zu bewältigen, die nahtlos vom Sprachassistenten zum Telefon zum Laptop wechselt.

Adobe Analytics-Datenquellen

Die Wahrnehmung der Art der Datenanalyse wurde im Bereich der Populärkultur von der Figur Jonah Hill in der Verfilmung des Buches Moneyball definiert. In dieser wahren Begebenheit gelang es einem Baseballteam mit kleinem Markt (den Oakland A's), Teams mit viel höheren Gehaltslisten dramatisch zu übertreffen, indem es auf innovative Weise unterbewertete Spieler identifizierte und handelte, die auf statistischen Maßstäben beruhten, die die Effektivität eines Spielers über die traditionellen Maßstäbe hinaus und in vielerlei Hinsicht widersprachen Metriken wie Schlagmittelwerte, Home Runs pro Saison und RBIs (Runs batted in).

Seit dem Erscheinen dieses Films sind neue und immer komplexere Herausforderungen beim Sammeln und Analysieren von Daten entstanden. (Weitere Informationen zu Datentrends finden Sie in diesem Artikel.)

Benutzer von Online-Geräten sind beispielsweise darauf vorbereitet, schnell von einem Ort zum anderen zu navigieren, und benötigen differenziertere und detailliertere Messdaten, um die Benutzeraktivität genau zu verfolgen. Die Benutzer sind sich zunehmend der Datenschutzaspekte bewusst und treffen fundiertere Entscheidungen darüber, wie sie die Beziehung zwischen der Bequemlichkeit der Nachverfolgung ihrer Aktivitäten und der Wahrung der Vertraulichkeit ihrer Online-Aktivitäten verwalten möchten.

Auf der anderen Seite der Datenanalysemünze gibt es weitaus mehr Benutzerdatenquellen als noch vor wenigen Jahren. Heutzutage verfügt Adobe über eine Reihe von Mechanismen zum Importieren von Informationen für die Datenanalyse aus digital getrennten Quellen wie Callcentern, CRM-Systemen (Customer Relationship Management) und In-Store-Commerce-Engines.

Bevor Sie sich mit den Details der Datenerfassung befassen, sollten Sie sich darüber im Klaren sein, dass das Erfassen und Übertragen von Daten in Adobe Analytics normalerweise nicht den Datenanalysten vorbehalten ist. Ihre Aufgabe als Analyst ist es, die von den Benutzeraktivitäten erfassten Daten zu analysieren.

Die folgende grundlegende Übersicht darüber, wie Daten gesammelt werden, ist für Analysten aus zwei Gründen wichtig. Zum einen ist es gut zu wissen, woher die Daten stammen, wenn Sie ihre Gültigkeit beurteilen möchten. Zweitens können Sie mit den Mitarbeitern, die die Tools zum Extrahieren von Daten eingerichtet haben, produktiver interagieren, wenn Sie über grundlegende Kenntnisse zum Mining und Senden von Daten in Adobe Analytics verfügen.

Verwenden von Adobe Analytics zum Erfassen von Daten von Websites

Beginnen wir mit der gängigsten Adobe Analytics-Datenquelle: Websites. Webdaten wurden ursprünglich basierend auf Serverprotokollen analysiert. Server-Protokolldaten werden automatisch von Servern generiert, die Websites hosten, und bieten eine Zählung und einen Zeitstempel für jede Anforderung und jeden Download jeder Datei auf der Site. Leider sind die Daten sehr unzuverlässig, da Serverprotokolle nicht in der Lage sind, Bots von Menschen zu unterscheiden.

Bots sind automatisierte Computer, die Websites scannen. Diese Bots sind häufig freundlich und werden verwendet, um Websites für Suchmaschinen oder Produktaggregator-Websites zu klassifizieren. Einige Bots sind jedoch unfreundlich und werden für Wettbewerbsinformationen oder schlechteres verwendet.

Da Server-Protokolle keinen Menschen von einem Bot unterscheiden können, wurde die Branche schnell auf Tags migriert, die heute der Industriestandard sind. Im Allgemeinen handelt es sich bei Tags um JavaScript-basierte Codezeilen, mit denen jeder Seite und Aktion auf Ihrer Website ein unsichtbares Bild hinzugefügt wird. Diese Bilder dienen als Signal für Analysetools, bei denen in wenigen Millisekunden mehrere Dinge geschehen:

  1. JavaScript-Code wird ausgeführt, um Browser- und Geräteinformationen sowie den Zeitstempel der Seitenansicht zu identifizieren. Es wird mehr JavaScript-Code ausgeführt, um nach einem Cookie zu suchen, bei dem es sich um einen Text handelt, der in einem Browser gespeichert ist. Auf Cookies kann nur von den Domänen zugegriffen werden, die sie festgelegt haben und häufig ein Ablaufdatum haben. Falls vorhanden, wird eine Besucher-ID aus dem Cookie extrahiert, um den Benutzer über Besuche und Seiten hinweg zu identifizieren. Wenn keine Besucher-ID vorhanden ist, wird eine eindeutige ID erstellt und in einem neuen Cookie festgelegt. Diese IDs sind für jeden Besucher eindeutig, jedoch nicht mit den persönlichen Daten eines Benutzers verknüpft. Sie bieten den Benutzern somit ein gewisses Maß an Datenschutz. Mehr JavaScript wird verwendet, um Informationen über die Seite zu erfassen: die URL, der Verweiser und eine Reihe von benutzerdefinierten Dimensionen, die die Aktion und das Verhalten des Besuchers identifizieren.

Nachdem die gesamte JavaScript-Logik ausgeführt wurde, wird das Image Beacon generiert, um Daten in die Erfassungs- und Verarbeitungsengine von Adobe Analytics zu senden.

Einschüchternd, nicht wahr? So haben sich Webentwickler gefühlt. Als die Webanalyse zum ersten Mal auf den Markt kam, war es eine der schwierigsten Aufgaben, den Entwicklern das Schreiben und Testen dieses gesamten JavaScript beizubringen, um sicherzustellen, dass unsere Tags korrekt ausgelöst wurden. Entwicklern beibringen, sich zu entwickeln - kein lustiger Job.

Glücklicherweise hatte ein noch intelligenterer Entwickler die Idee, all dieses JavaScript in einer einzigen Benutzeroberfläche (Benutzeroberfläche) unterzubringen. Webentwickler mussten nur eine oder zwei Codezeilen zu jeder Seite der Website hinzufügen, und der Vermarkter konnte dann seine Tags auf dieser neuen Plattform namens Tag Management System (TMS) verwalten. Es dauerte nicht lange, bis die Tag-Management-Branche explodierte, was zu Dutzenden von Anbietern und dann zu Übernahmen, Fusionen und Technologie-Pivots führte.

Die gute Nachricht ist, dass die Branche der Tag-Management-Systeme inzwischen standardisiert und in Form von Dynamic Tag Manager (DTM) und Adobe Launch kostenlos bei Adobe erhältlich ist. Möglicherweise sind Sie bereits mit Google TMS, Google Tag Manager oder einem der unabhängigen TMS-Player wie Tealium, Ensighten oder Signal vertraut.

Möglicherweise verwendet Ihr Unternehmen bereits eine dieser Technologien, um Marketing-Tags auf Ihrer Website bereitzustellen. Alle von ihnen können Adobe Analytics bereitstellen. Die Empfehlung von Adobe für bewährte Vorgehensweisen lautet jedoch, Adobe Launch zu verwenden.

Verwenden von Adobe Analytics zum Erfassen von Daten von Mobilgeräten

Wenn Standardwebsites, die auf einem Laptop bereitgestellt werden, der natürliche Ausgangspunkt für unsere Erörterung der Datenerfassung sind, ist der Übergang zu einem kleineren mobilen Bildschirm der logische nächste Schritt.

Möglicherweise wissen Sie bereits, dass mobile Websites in dieser Phase der Entwicklung des Webdesigns voll funktionsfähige Webseiten sind und keine nachträglichen Anhänge an Websites mit Laptops, Desktops oder großen Monitoren. Diese kleineren Websites werden mithilfe eines Ansatzes zur Webentwicklung erstellt, der als responsives Design bezeichnet wird. Dabei ist der zum Erstellen von Website-Inhalten verwendete Code unabhängig von der Größe des Bildschirms und des Browsers des Web-Besuchers gleich. Ihr Unternehmen nutzt höchstwahrscheinlich bereits das reaktionsschnelle Design.

Wenn Responsive Design angewendet wird, sollten dieselben Tags, die auf der Desktop-Site ausgelöst werden, auf Websites funktionieren, die für Handys und Tablets optimiert sind, da sie im Wesentlichen identisch sind. Dies ist eine gute Nachricht in der Tag-Management-Welt. Die Welt der Responsive-Design-basierten mobilen Apps ist jedoch völlig anders als die der nativen Apps.

Mit Adobe Analytics Daten aus nativen Apps abrufen

Native Apps stellen besondere Anforderungen an die Datenerfassung. Diese Mobil- und Tablet-Anwendungen sind anders programmiert als responsive Websites.

Im Allgemeinen werden native Apps nicht in Browsern ausgeführt, verwenden kein HTML und können kein JavaScript ausführen. Tatsächlich werden für iOS erstellte Anwendungen in einer anderen Programmiersprache (Objective C) als Android-Apps (Java) erstellt. Diese technischen Programmiersprachen werden aus einem wichtigen Grund erwähnt: Ein Tag-Management-System funktioniert auf Ihren Mobil- und Tablet-Anwendungen nicht.

Einige Anbieter von Tag-Management-Systemen haben die Möglichkeit gehackt, JavaScript in Apps zu integrieren. Das Ergebnis weist jedoch eingeschränkte Funktionen auf und ist weit von einer bewährten Vorgehensweise entfernt. Die umfassendste, genaueste und skalierbarste Methode zum Bereitstellen von Adobe-Tools ist die Verwendung des Adobe SDK (Mobile Software Development Kit). Das Adobe Mobile SDK funktioniert wie ein Tag-Management-System als Datenerfassungssystem, verwendet jedoch die native Programmiersprache der App (Objective C für iOS oder Java für Android).

Das Adobe SDK ist wichtig, da es einen tieferen Zugriff auf den Code hat, mit dem die App ausgeführt wird, und daher nicht nur für die Datenerfassung verwendet werden kann. Zusätzlich zum Senden von Daten an Adobe Analytics muss das Adobe SDK Folgendes ausführen:

  • Erfassen Sie geografische Standortdaten basierend auf GPS. Verwenden Sie Geofences, die auf diesen GPS-Daten basieren, für Analysen oder Aktionen. Senden Sie Push-Benachrichtigungen an Benutzer. Aktualisieren Sie Inhalte in der App durch In-App-Messaging, Personalisierung und Testen.

Der Zugriff auf diese Funktionen ist möglicherweise auf die von Ihrem Unternehmen bei Adobe erworbene SKU oder Version beschränkt. Erkundigen Sie sich bei Ihrem Adobe Account Manager, welche dieser Funktionen in Ihrem Vertrag enthalten sind.

Verwenden von Adobe Analytics zum Erfassen von Daten aus dem Internet der Dinge und darüber hinaus

Nachdem Sie die Sammlungsstandards für die beiden wichtigsten Anwendungsfälle (Web und Mobile) verstanden haben, ist es an der Zeit, auf ein allgemeineres Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) zuzugreifen. Jeder, der Fragen zu Daten stellt, muss über digitale Kioske, Smartwatches, vernetzte Autos, interaktive Bildschirme und andere neue Geräte nachdenken, die unsere technischen Overlords angekündigt haben, seit dieser Satz geschrieben wurde.

Anbietern wie Adobe fällt es schwer, den Überblick über jedes neue Gerät zu behalten, da das Erstellen von SDKs Zeit, Geld, Forschung, Ingenieure, Code, Qualitätssicherung und mehr kostet. Aber keine Sorge: Geräte ohne native SDKs können weiterhin Daten an Adobe Analytics senden.

Das Senden von Daten von einem dieser Geräte erfolgt am besten über eine Anwendungsprogrammierschnittstelle (API). Kurz gesagt bedeutet dies, dass die Entwickler der IoT-Anwendung ihren eigenen Code schreiben können, um eine Verbindung zu Ihrem Adobe Analytics-Konto herzustellen und dann Daten an dieses Konto zu senden.

APIs sind die Standardmethode, mit der Daten von jedem mit dem Internet verbundenen Gerät entweder in Vollzeit oder in Teilzeit gesendet werden. Adobe hat auch einige Empfehlungen, die es zu teilen gilt, insbesondere für einige ihrer großen Einsätze in Bezug auf diese neuen Geräte wie Voice und Connected Car. Zum Zeitpunkt der Erstellung dieses Dokuments sind SDKs für sprachaktivierte Geräte oder Anwendungen für verbundene Fahrzeuge nicht verfügbar. Adobe verfügt jedoch über bewährte Methoden für Datenanpassungen, variable Einstellungen und Codeoptionen für beide Technologien.

Unternehmenssoftware - an Institutionen lizenzierte Software - wird regelmäßig aktualisiert, und Adobe veröffentlicht Best Practices für die Nachverfolgung von Daten, die mit neuen digitalen Medien wie Sprache und dem verbundenen Auto in Verbindung stehen.

Sie haben jetzt alle Arten von Daten untersucht, die von Geräten mit Teilzeit- oder Vollzeitzugriff auf das Web generiert wurden: Computer, Telefone, Tablets und IoT.

Die digitalen Erfahrungen und Interaktionen der Benutzer auf diesen Geräten werden durch eine Kombination aus TMS, SDK und API erfasst. Laut Marktteilnehmern und Analysten fehlt in dieser Liste etwas: Daten, die nicht auf Verhalten beruhen.

Das vielleicht beste Beispiel für Daten, die sich nicht auf das Verhalten beziehen, ist Ihr CRM-Tool (Customer Relationship Management). CRM-Tools dienen zum Organisieren, Kategorisieren und Verwalten Ihrer Interessenten und Kunden. Andere Beispiele für Daten, an denen Marketingspezialisten und Analysten nicht interessiert sind, sind:

  • Call Center Offline- oder In-Store-Käufe Rückgabe oder Stornierung Produktkosten der verkauften Waren Werbekampagne Kundenzufriedenheit

Adobe Analytics kann jeden dieser Datentypen zusammen mit vielen anderen importieren. Im Allgemeinen werden diese Daten über FTP (File Transfer Protocol) oder API in Adobe Analytics importiert.

  1. SoftwareAdobeTop 10 Data Analytics-Ressourcen zum Koppeln mit Adobe Analytics
Adobe Analytics für Dummies

Von David Karlins

Woher nehmen Sie Ressourcen, um Ihre Kenntnisse in Adobe Analytics zu erweitern? Hier finden Sie einige großartige Ressourcen. Einige sind offizielle Adobe-Websites mit aktualisierter Echtzeitdokumentation. Andere sind allgemeinere Ressourcen für die Datenanalyse. Und mindestens einer von ihnen ist hier hauptsächlich für diejenigen, die, um Sheryl Crow zu zitieren, mit Adobe Analytics „ein bisschen Spaß haben wollen“.

Adobe Analytics-Implementierungshandbuch

Sie sind vielleicht zu jung, um sich zu erinnern, aber die Leute haben früher Software-Apps in Geschäften gekauft, und die Apps wurden mit einem Buch ausgeliefert, in dem die Verwendung der App dokumentiert ist. Adobe Analytics Implementation Guide spielt diese Rolle. Diese Sammlung von Ressourcen von Adobe enthält eine Makro- und eine Mikroanleitung für die Aufgaben, die Sie zur Implementierung von Analytics ausführen müssen.

Ein Großteil des Materials im Analytics-Implementierungshandbuch wird als herunterladbare PDF-Dateien angeboten. Diese PDF-Dateien werden durch eine Vielzahl von Video-Tutorials ergänzt.

Adobe Analytics-Videotutorials

Um eine Art Menü für das zu bieten, was Sie im Implementierungshandbuch finden, haben wir eine Reihe von Schlüsselthemen zusammengestellt. Es ist eine gute Idee, die Website zu besuchen, Lesezeichen zu setzen und verfügbare Whitepapers, Dokumentationen und Videos zu lesen. Sie möchten diese Website griffbereit halten, wenn Sie sich mit tiefergehenden Adobe Analytics-Funktionen befassen.

Zu den Themen gehören:

  • Ermittlung und Anforderungen: Wie Sie Ihre Analyseziele definieren und Anforderungen für die Implementierung erfassen, beginnend mit der Entwicklung und Dokumentation eines objektiven Verständnisses der Website und ihrer Geschäftsziele. In dieser Phase erfasst Ihr Berater oder Partner die Messanforderungen. Was Adobe als „Messanforderungen erfassen“ bezeichnet, ist synonym mit dem, was häufig als Erstellen eines Geschäftsanforderungsdokuments (Business Requirements Document, BRD) bezeichnet wird. Dieses Dokument ordnet die Ziele einer Website oder App dem allgemeinen Geschäftsziel des Unternehmens zu und schlägt Best Practices für die Branche vor. Installation und Bereitstellung: So richten Sie Adobe Analytics ein und erhalten eine E-Mail mit Anmeldeinformationen. Konfiguration und Implementierung: Was Sie vor dem Starten von Analytics benötigen, einschließlich der Dokumentation eines Referenzdokuments für das Lösungsdesign und einer technischen Spezifikation. Das Referenzdokument für das Lösungsdesign enthält eine Übersicht über die Website-Datenebene, Startelemente / -regeln und Adobe Analytics-Variablen. Die technische Spezifikation enthält eine detaillierte Dokumentation zur Implementierung und Validierung der einzelnen Komponenten der Lösungen. Nach der Implementierung: In dieser Phase des Abwickelns von Analytics arbeiten Sie mit einem Berater oder Partner zusammen, um über Adobe Analytics zugängliche Daten zu identifizieren und zu erörtern, wie diese Daten zur Optimierung Ihres digitalen Geschäfts verwendet werden können. Diese Phase umfasst auch das Aktivieren verschiedener zeitsparender Funktionen von Adobe Analytics, z. B. Berichtsplaner, Arbeitsbereich und Microsoft Report Builder. (Der Berichts-Generator ist ein Plug-in nur für Windows.) Implementierungsressourcen: Hier finden Sie Links zu drei umfassenden zusätzlichen Ressourcen und Dokumentationen für Adobe Analytics. Diese Ressourcen folgen: Das Analytics-Implementierungshandbuch (als PDF zum Herunterladen) Analytics Implementation Training (Schulungsressourcen für Ihr Team) Analytics Video Learning (eine Bibliothek mit hilfreichen Videos)

Ein Messplan für die Datenanalyse für Ihre Adobe Analytics-Strategie

Messpläne werden in dieser Top-Ten-Liste hervorgehoben, da sie die Grundlage für erfolgreiche Analyserahmenwerke bilden. Der Artikel „So erstellen Sie einen Messplan und warum Sie einen wirklich benötigen“ enthält eine nützliche Beschreibung der Messpläne. Und, wie der Titel schon sagt, bietet er auch spezielle Tools zum Erstellen eines Messplans.

Zu diesen Tools gehört eine gut formatierte und durchdachte Excel-Tabelle, die als Vorlage (und Modell) für einen Messplan dient, einschließlich der Erstellung einer integrierten Strategie mit einem Website-Messplan, der auf festgelegten Zielen basiert. Das folgende Bild zeigt die mit dem Artikel gelieferte Vorlagentabelle, die auf der in Großbritannien ansässigen Freshegg-Site (also der britischen Schreibweise von Organization) bereitgestellt wird.

Messplan für die Datenanalyse

Datenverwaltung und Adobe Analytics

Der Artikel „Data Governance: Der Schlüssel zum Aufbau konsistenter, herausragender digitaler Erfahrungen“ von Eric zeigt das Rätsel auf, dass „Vermarkter häufig mehr Daten haben, als sie wissen, was zu tun ist - und das könnte ihr größtes Problem sein Der Artikel stützt sich auf praktische Erfahrungen bei Southwest Airlines und der Zebra Technologies Corporation (die Motorola übernommen hat).

Implementierung von Adobe Analytics

Der Artikel und die Fallstudie liefern ein präzises Argument für die folgenden Themen, die in diesem Buch behandelt werden:

  • Stellen Sie die Analytik in den Mittelpunkt Ihrer Datenverwaltung Investieren Sie in Produkte, Definitionen und Prozesse Trainiere dein Team für den Erfolg Zahlen Sie den Preis für bessere digitale Erlebnisse

Design der Webanalyse-Lösung

Ein Lösungsentwurf oder eine Lösungsentwurfsreferenz (Solution Design Reference, SDR) verknüpft die in einem Messplan definierten Geschäftsanforderungen und -ziele mit den technischen Anforderungen, die für den erfolgreichen Einsatz der Analysetechnologie erforderlich sind. In dem Artikel „7 Schritte zum Einrichten Ihres Web Analytics-Lösungsdesigns“ werden sieben strategische Schritte zum Entwickeln eines effektiven Lösungsdesigns zum Schutz der Integrität Ihrer Web Analytics-Implementierung beschrieben.

Über diesen Link haben Sie auch Zugang zu einem halbstündigen Webinar mit Jason Call, Senior Data Analytic Expert bei ObservePoint.

SDR-Konzepte

Digital Analytics Power Hour

Eines der gründlichsten, ehrlichsten und respektlosesten Medien, um auf dem neuesten Stand der Branche zu bleiben, ist der Podcast. Die drei Moderatoren der Digital Analytics Power Hour - Michael Helbling, Tim Wilson und Moe Kiss - vermitteln ihre expliziten Gefühle zu einer Vielzahl von Analysethemen. Die Gastgeber laden häufig andere Branchenvertreter ein, um sicherzustellen, dass mehrere Meinungen vertreten sind und neue Technologien und Denkweisen erörtert werden. Abbildung 18-5 zeigt das Grundprinzip des Podcasts.

Digital Analytics Power Hour

Analytics-Agenturen und Adobe Analytics

Die Welt der Analytics-Agenturen ist voll von intelligenten und erfolgreichen Beratern. Es ist unmöglich, einen Link zu allen Inhalten zu erstellen. Hier sind jedoch einige Ressourcen aufgeführt, die für den wachsenden Analysten von Adobe Analytics von besonderem Wert sind.

Das Team von 33 Sticks teilt einzigartige Erkenntnisse und Erfahrungen mit Kunden, um digitale Analysen zu implementieren. Lesen Sie die Blog-Artikel und 33 Podcasts zu Tangenten. Der Inhalt befasst sich mit einer Vielzahl von Themen, von digitaler Analyse über Business und Technologie bis hin zu Remote-Arbeiten.

33 Sticks Blog

Die Meister von Analytics Demystified schreiben seit mehr als 10 Jahren Inhalte über Adobe Analytics. Wir empfehlen dringend, einige Zeit in ihrem Blog (https://analyticsdemystified.com/blog/) zu verbringen, um sich über praktische Anwendungen der Adobe-Technologie und Anleitungen zu informieren. Der Inhalt von Adam Greco ist sowohl für neue als auch für erfahrene Analysten von besonderem Wert.

Konferenzen, Konferenzen, Konferenzen… für den Datenanalysten

Analytics-Enthusiasten sind eine eng verbundene Gruppe von Menschen, die es lieben, sich auszutauschen und voneinander zu lernen. Es gibt keinen besseren Weg, um mehr über Trends in den Bereichen Analytics, Adobe und Datenindustrie zu erfahren, als an Analytics-Konferenzen teilzunehmen und sich mit ihnen zu vernetzen. Einige unserer beliebtesten Branchenveranstaltungen umfassen Folgendes:

2019 Adobe SUMMIT
  • Adobe Insider Tour: Zusätzlich zu SUMMIT ist Adobe 2017 zum ersten Mal auf Tour gegangen und das Feedback war beeindruckend positiv. Diese unterhaltsamen, kostenlosen, halbtägigen Veranstaltungen bringen Mitglieder des Adobe Analytics-Produktteams in Städte auf der ganzen Welt (von Chicago und Dallas über London bis Sydney), um Tipps und Tricks mit Adobe-Lösungen zu verbreiten und einen Einblick in die Adobe-Roadmap zu erhalten Geben Sie Adobe-Partnern und -Kunden die Möglichkeit, sich zu präsentieren. Wenn die Tour in Ihre Stadt kommt, sind Sie froh, dass Sie sich die Zeit genommen haben, um die Feierlichkeiten zu genießen. Melden Sie sich als Adobe Insider an, um informiert zu werden. DA Hub und Measure Camp: Zwei unserer bevorzugten herstellerunabhängigen Veranstaltungen sind als Unkonferenzen bekannt. Eine Unkonferenz zielt darauf ab, die großen Keynotes, großen Breakout-Sessions und allgemeinen Konversationen zu vermeiden, für die einige größere Konferenzen bekannt sind. Stattdessen konzentriert sich die Unkonferenz auf kleine Gruppengespräche und eine engere Gruppe von Teilnehmern. Die Teilnehmer dieser Unkonferenzen sind eine äußerst treue Gruppe, mit der Sie sich treffen und Analysen diskutieren möchten.

Die Adobe Experience League

Die Adobe Experience League ist eine Sammlung wertvoller Informationen zu Adobe Experience Cloud-Produkten. Auf dieser Website bietet Adobe Videos, Tutorials und ein Community-Forum. Wenn Sie sich mit Ihrer Adobe-ID anmelden, erhalten Sie eine maßgeschneiderte Erfahrung, die auf den zuvor angezeigten Inhalten und den Funktionen basiert, die Sie in Adobe-Produkten verwenden.

Der YouTube-Kanal von Adobe Analytics

Der YouTube-Kanal von Adobe Analytics ist eine der besten Möglichkeiten, um über neue Funktionen und die neuesten Best Practices auf dem Laufenden zu bleiben. Das Adobe-Produktteam verwaltet den Inhalt hier, und Sie kennen möglicherweise sogar den Namen eines der gängigen Moderatoren - einen Ihrer beiden bevorzugten Analytics-Autoren, Eric Matisoff!

Jedes Mal, wenn Adobe neue Funktionen veröffentlicht oder alte Funktionen um neue Funktionen erweitert, erstellt Adobe eine Wiedergabeliste mit drei- bis fünfminütigen Videos, in denen die Änderungen erläutert werden. Über 10.000 Abonnenten schauen sich regelmäßig die über 180 Videos an, die dank der von Adobe erstellten gut organisierten YouTube-Wiedergabelisten auf den Punkt gebracht und leicht zugänglich sind. Die folgende Abbildung zeigt einen Vergleich von Segmenten in Adobe Analytics. Melden Sie sich noch heute an!

Vergleichen von Adobe Analytics-Segmenten

Mit Adobe Analytics den Überblick behalten

Sie können leicht auf Sportarten zurückgreifen, um Analysen zu verstehen und anzuwenden. Die unterhaltsame, interaktive Website Hack the Bracket verwendet von Adobe Analytics verarbeitete Daten, um das Ergebnis von NCAA-Basketball-Meisterschaftsspielen vorherzusagen.

Havk the Bracket

Klingt nach Spaß? Versuch es! Natürlich übernimmt Adobe keine Garantie für die Vollständigkeit, Zuverlässigkeit und Genauigkeit der Vorhersagen. Alle Maßnahmen, die Sie in Bezug auf die bereitgestellten Vorhersagen ergreifen, erfolgen ausschließlich auf Ihr eigenes Risiko.