Möglicherweise wissen Sie dies nicht, aber Benutzer von Adobe Analytics führen Datenanalysen für Dinge außerhalb ihrer Websites durch. Adobe erfasst auch Daten im Auftrag seiner Kunden in mobilen Apps, Tablet-Apps und mehr. Darüber hinaus hat Adobe in Adobe Analytics erhebliche Flexibilität eingebaut, um eine stärker digital vernetzte Verbraucherwelt zu bewältigen, die nahtlos vom Sprachassistenten zum Telefon und zum Laptop wechselt.
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Die Wahrnehmung der Natur der Datenanalyse wurde im Bereich der Populärkultur von der Jonah Hill-Figur in der Verfilmung des Buches Moneyball definiert . In dieser wahren Geschichte gelang es einem kleinen Baseballteam (die Oakland A's), Teams mit viel größeren Gehaltslisten dramatisch zu übertreffen, indem es innovativ unterbewertete Spieler identifizierte und handelte, um unterbewertete Spieler zu gewinnen, basierend auf statistischen Messungen der Effektivität eines Spielers, die über die traditionellen hinausgingen und in vielerlei Hinsicht widersprachen Metriken wie Schlagdurchschnitte, Homeruns pro Saison und RBIs (Runs batted in).
Seit dem Erscheinen dieses Films sind neue und immer komplexere Herausforderungen beim Sammeln und Analysieren von Daten aufgetreten. ( Weitere Informationen zu Datentrends finden Sie in diesem Artikel .)
Zum Beispiel wurden Benutzer von Online-Geräten darauf konditioniert, schnell von einem Ort zum anderen zu navigieren, was differenziertere und detailliertere Metriken erfordert, um die Benutzeraktivität genau zu verfolgen. Und die Benutzer sind sich zunehmend der Datenschutzerwägungen bewusst und treffen fundiertere Entscheidungen darüber, wie sie die Beziehung zwischen der Bequemlichkeit, die durch die Verfolgung ihrer Aktivitäten geboten wird, und der Wahrung der Vertraulichkeit ihrer Online-Aktivitäten verwalten möchten.
Auf der anderen Seite der Medaille der Datenanalyse gibt es weitaus mehr Quellen für Nutzerdaten als noch vor wenigen Jahren. Adobe verfügt heute über eine Reihe von Mechanismen zum Importieren von Informationen zur 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, ist es wichtig zu verstehen, dass das Erfassen von Daten und das Einspeisen in Adobe Analytics normalerweise nicht die Domäne von Datenanalysten ist. Ihre Aufgabe als Analyst besteht darin, die von Benutzeraktivitäten erfassten Daten zu analysieren.
Der folgende grundlegende Überblick darüber, wie Daten erhoben werden, ist für Analysten jedoch aus zwei Gründen wichtig. Erstens ist es gut zu wissen, woher die Daten stammen, wenn Sie ihre Gültigkeit beurteilen möchten. und zweitens: Wenn Sie ein grundlegendes Verständnis des Prozesses des Minings und Sendens von Daten an Adobe Analytics haben, können Sie produktiver mit den Leuten interagieren, die die Tools zum Extrahieren von Daten einrichten.
Beginnen wir mit der häufigsten Adobe Analytics-Datenquelle: Websites. Webdaten wurden ursprünglich auf der Grundlage von Serverprotokollen analysiert. Serverprotokolldaten werden automatisch von Servern generiert, die Websites hosten und eine Zählung und einen Zeitstempel jeder Anfrage und jedes Downloads jeder Datei auf der Website bereitstellen. 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 oft freundlich und werden verwendet, um Websites für Suchmaschinen oder Produkt-Aggregator-Websites zu bewerten. Einige Bots sind jedoch unfreundlich und werden für Wettbewerbsinformationen oder Schlimmeres verwendet.
Da Serverprotokolle einen Menschen nicht von einem Bot unterscheiden können, wechselte die Branche schnell zu Tags, die heute der Industriestandard sind. Im Allgemeinen sind Tags JavaScript-basierte Codezeilen, die ein unsichtbares Bild an jede Seite und Aktion auf Ihrer Website anhängen. Diese Bilder dienen als Leuchtfeuer für Analysetools, bei denen mehrere Dinge in nur wenigen Millisekunden passieren:
JavaScript-Code wird ausgeführt, um Browser- und Geräteinformationen sowie den Zeitstempel des Seitenaufrufs zu identifizieren.
Mehr JavaScript-Code wird ausgeführt, um nach einem Cookie zu suchen, bei dem es sich um einen Textabschnitt handelt, der in einem Browser gespeichert wird. Auf Cookies kann nur von den Domains zugegriffen werden, die sie gesetzt haben und haben oft ein Ablaufdatum.
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 gesetzt. Diese IDs sind für jeden Besucher eindeutig, aber nicht mit den personenbezogenen Daten eines Benutzers verbunden, wodurch den Benutzern ein gewisses Maß an Privatsphäre geboten wird.
Mehr JavaScript wird verwendet, um Informationen über die Seite zu erfassen: die URL, den Referrer und eine Reihe von benutzerdefinierten Dimensionen, die die Aktion und das Verhalten des Besuchers identifizieren.
Nachdem die gesamte JavaScript-Logik ausgeführt wurde, wird der Bildbeacon generiert, um Daten an die Erfassungs- und Verarbeitungs-Engine in Adobes Analytics zu senden.
Einschüchternd, nicht wahr? Nun, so dachten Webentwickler. Als Web Analytics zum ersten Mal auf den Markt kam, bestand eine der schwierigsten Aufgaben darin, Entwicklern beizubringen, wie man all dieses JavaScript schreibt und testet, um sicherzustellen, dass unsere Tags genau ausgelöst werden. Entwicklern beizubringen, sich zu entwickeln – kein Spaß.
Zu unserem Glück kam ein noch schlauerer Entwickler auf die Idee, all das JavaScript in eine einzige Benutzeroberfläche (Benutzeroberfläche) zu verlagern. Web - Entwickler nur eine oder zwei Zeilen Code hinzufügen zu jeder Seite der Website hatte, und die Vermarkter könnten dann ihre Tags in dieser neuen Plattform einen Namen verwalten Tag - Management - Systems, oder TMS. Es dauerte nicht lange, bis die Tag-Management-Branche explodierte, was zu Dutzenden von Anbietern und dann zu Übernahmen, Fusionen und Technologieschwenks führte.
Die gute Nachricht ist, dass die Branche der Tag-Management-Systeme mittlerweile standardisiert ist und kostenlos von Adobe in Form von Dynamic Tag Manager (DTM) und Adobe Launch erhältlich ist. Vielleicht kennen Sie bereits das TMS von Google, den Google Tag Manager oder einen der unabhängigen TMS-Player wie Tealium, Ensighten oder Signal.
Möglicherweise verwendet Ihr Unternehmen bereits eine dieser Technologien, um Marketing-Tags auf Ihrer Website bereitzustellen. Alle können Adobe Analytics bereitstellen, obwohl Adobe als Best Practice die Verwendung von Adobe Launch empfiehlt.
Wenn Standard-Websites, die auf einem Laptop bereitgestellt werden, der natürliche Ausgangspunkt für unsere Diskussion zur Datenerfassung sind, ist der Wechsel zu einem kleineren mobilen Bildschirm der logische nächste Schritt.
Sie wissen vielleicht bereits, dass mobile Websites in dieser Phase der Entwicklung des Webdesigns voll funktionsfähige Webseiten sind und keine nachträglichen Anhänge von Laptop-, Desktop- oder großen Monitor-Sites. Diese kleineren Websites werden mithilfe eines Ansatzes für die Webentwicklung namens Responsive Design erstellt, bei dem der zum Erstellen von Website-Inhalten verwendete Code unabhängig von der Größe des Bildschirms und des Browsers des Webbesuchers derselbe ist. Ihr Unternehmen setzt höchstwahrscheinlich bereits Responsive Design ein.
Wenn Responsive Design angewendet wird, sollten dieselben Tags, die auf der Desktop-Site ausgelöst werden, auf mobilen und Tablet-optimierten Websites funktionieren, da sie im Wesentlichen dasselbe sind, was in der Tag-Management-Welt eine gute Nachricht ist. Die Welt der auf Responsive Design basierenden mobilen Apps ist jedoch völlig anders als die der nativen Apps.
Native apps present particular challenges for data collection. These mobile and tablet applications are programmed in a different way than responsive websites.
In general, native apps don’t run in browsers, don’t use HTML, and can’t run JavaScript. In fact, applications built for iOS are built in a different programming language (Objective C) than Android apps (Java). These technical programming languages are mentioned for one important reason: A tag management system is not going to work on your mobile and tablet applications.
Some tag management system vendors have hacked the capability to incorporate JavaScript into apps, but the result has limited capabilities and is far from a best practice. The most complete, accurate, and scalable way to deploy Adobe tools is to use the Adobe mobile software development kit (SDK). The Adobe mobile SDK is built to work as a data collection system, like a tag management system, but uses the app’s native programming language (Objective C for iOS or Java for Android).
The Adobe SDK is important because it has deeper access into the code that runs the app and therefore can be used for more than just data collection. In addition to sending data to Adobe Analytics, the Adobe SDK is required to do the following:
Der Zugriff auf diese Funktionen ist möglicherweise auf die SKU oder Version beschränkt, die Ihr Unternehmen von Adobe erworben hat. Informieren Sie sich bei Ihrem Adobe Account Manager, welche dieser Funktionen in Ihrem Vertrag enthalten sind.
Nachdem Sie nun die Sammlungsstandards für die beiden größten Anwendungsfälle (Web und Mobile) verstanden haben, ist es an der Zeit, sich einem allgemeineren Satz des Internets der Dinge (IoT) zuzuwenden. Jeder, der Fragen zu Daten stellt, muss an digitale Kioske, Smartwatches, vernetzte Autos, interaktive Bildschirme und alle anderen neuen Geräte denken, die unsere Tech-Oberherren seit diesem Satz angekündigt haben.
Anbietern wie Adobe fällt es schwer, bei jedem neuen Gerät den Überblick zu behalten, da die Erstellung von SDKs Zeit, Geld, Forschung, Ingenieure, Code, Qualitätssicherung und mehr erfordert. Aber keine Sorge: Geräte ohne nativ erstellte SDKs können trotzdem Daten an Adobe Analytics senden.
Die beste Vorgehensweise zum Senden von Daten von einem dieser Geräte ist eine Anwendungsprogrammierschnittstelle (API). Kurz gesagt, die Entwickler der IoT-Anwendung können ihren eigenen Code schreiben, um eine Verbindung zu Ihrem Adobe Analytics-Konto herzustellen und dann Daten dorthin zu senden.
APIs sind zur Standardmethode geworden, mit der Daten von jedem Gerät gesendet werden, das entweder Vollzeit oder Teilzeit mit dem Internet verbunden ist. Adobe hat auch einige Empfehlungen zu teilen, insbesondere für einige ihrer großen Wetten, wenn es um diese neuen Geräte wie Voice und Connected Car geht. Zum Zeitpunkt der Erstellung dieses Artikels sind SDKs für sprachaktivierte Geräte oder Connected Car-Anwendungen nicht verfügbar. Adobe bietet jedoch Best Practices für Datenanpassungen, variable Einstellungen und Codeoptionen für diese beiden Technologien.
Unternehmenssoftware – an Institutionen lizenzierte Software – wird regelmäßig aktualisiert, und Adobe veröffentlicht Best Practices für die Verfolgung von Daten im Zusammenhang mit neuen digitalen Medien wie Sprache und dem vernetzten Auto.
Sie haben jetzt alle Arten von Daten untersucht, die von Geräten generiert werden, die Teilzeit- oder Vollzeitzugriff auf das Internet haben: Computer, Telefone, Tablets und IoT.
Die digitalen Erfahrungen und Interaktionen der Menschen auf diesen Geräten werden durch eine Kombination aus TMS, SDK und API erfasst. Laut Vermarktern und Analysten fehlt dieser Liste etwas: Daten, die nicht auf Verhalten basieren.
Das vielleicht beste Beispiel für nicht verhaltensbezogene Daten stammt aus Ihrem Customer Relationship Management (CRM) -Tool . CRM-Tools werden verwendet, um Ihre Interessenten und Kunden zu organisieren, zu kategorisieren und zu verwalten. Andere Beispiele für nicht verhaltensbezogene Daten, an denen Vermarkter und Analysten interessiert wären, sind die folgenden:
Adobe Analytics kann jeden dieser Datentypen zusammen mit vielen anderen importieren. Im Allgemeinen werden diese Daten entweder über File Transfer Protocol (FTP) oder API in Adobe Analytics importiert.
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