Phân tích dữ liệu với Adobe Analytics: Dữ liệu đến từ đâu

Bạn có thể không biết điều này, nhưng người dùng Adobe Analytics thực hiện phân tích dữ liệu về những thứ bên ngoài trang web của họ. Adobe cũng thay mặt khách hàng của họ thu thập dữ liệu trong các ứng dụng dành cho thiết bị di động, ứng dụng dành cho máy tính bảng, v.v. Thêm vào đó, Adobe đã xây dựng tính linh hoạt đáng kể vào Adobe Analytics để xử lý một thế giới tiêu dùng được kết nối kỹ thuật số hơn, chuyển đổi liền mạch từ trợ lý giọng nói sang điện thoại sang máy tính xách tay.

© Shutterstock / LineTale

Nhận thức về bản chất của phân tích dữ liệu đã được nhân vật Jonah Hill xác định trong lĩnh vực văn hóa đại chúng trong bộ phim chuyển thể từ cuốn sách Moneyball . Trong câu chuyện có thật đó, một đội bóng chày ở thị trường nhỏ (Oakland A's) đã quản lý để vượt trội hơn đáng kể so với các đội có biên chế lớn hơn nhiều bằng cách xác định và hành động một cách sáng tạo để có được những cầu thủ được định giá thấp hơn dựa trên các thước đo thống kê về hiệu quả của một cầu thủ vượt xa và theo nhiều cách khác với truyền thống các chỉ số, chẳng hạn như trung bình đánh bóng, số lần chạy sân nhà mỗi mùa và RBI (số lần đánh bóng).

Kể từ khi bộ phim đó ra mắt, những thách thức mới và phức tạp hơn bao giờ hết trong việc thu thập và phân tích dữ liệu đã xuất hiện. ( Xem bài viết này để biết thêm về xu hướng dữ liệu .)

Ví dụ: người dùng các thiết bị trực tuyến đã được điều kiện để nhanh chóng điều hướng từ nơi này đến nơi khác, yêu cầu các số liệu chi tiết và sắc thái hơn để theo dõi chính xác hoạt động của người dùng. Và người dùng ngày càng có ý thức về việc cân nhắc quyền riêng tư và đưa ra quyết định sáng suốt hơn về cách họ muốn quản lý mối quan hệ giữa sự thuận tiện được cung cấp bằng cách theo dõi hoạt động của họ so với việc duy trì tính bảo mật trong hoạt động trực tuyến của họ.

Ở khía cạnh khác của xu hướng phân tích dữ liệu, có rất nhiều nguồn dữ liệu người dùng tồn tại hơn chỉ vài năm trước đây. Ngày nay, Adobe có một số cơ chế để nhập thông tin để phân tích dữ liệu từ các nguồn không kết nối kỹ thuật số như trung tâm cuộc gọi, hệ thống quản lý quan hệ khách hàng (CRM) và công cụ thương mại tại cửa hàng.

Trước khi đi sâu vào chi tiết về cách dữ liệu được thu thập, điều quan trọng là phải hiểu rằng việc thu thập dữ liệu và bơm nó vào Adobe Analytics thường không phải là lĩnh vực của các nhà phân tích dữ liệu. Công việc của bạn với tư cách là một nhà phân tích, tốt, là phân tích dữ liệu thu được từ hoạt động của người dùng.

Nhưng tổng quan cơ bản sau đây về cách dữ liệu được thu thập là quan trọng đối với các nhà phân tích vì hai lý do. Một, thật tốt khi biết dữ liệu đến từ đâu khi bạn muốn đánh giá tính hợp lệ của nó; và thứ hai, nắm bắt cơ bản về quy trình khai thác và gửi dữ liệu vào Adobe Analytics cho phép bạn có những tương tác hiệu quả hơn với những người thiết lập các công cụ trích xuất dữ liệu.

Sử dụng Adobe Analytics để thu thập dữ liệu từ các trang web

Hãy bắt đầu với nguồn dữ liệu Adobe Analytics phổ biến nhất: các trang web. Dữ liệu web ban đầu được phân tích dựa trên nhật ký máy chủ. Dữ liệu nhật ký máy chủ được tạo tự động bởi các máy chủ lưu trữ các trang web và cung cấp số lượng và dấu thời gian của mọi yêu cầu và tải xuống mọi tệp trên trang web. Thật không may, dữ liệu rất không đáng tin cậy vì nhật ký máy chủ không có khả năng phân biệt bot với con người.

Bots là máy tính tự động quét các trang web. Các bot này thường thân thiện và được sử dụng để xếp hạng các trang web cho các công cụ tìm kiếm hoặc các trang web tổng hợp sản phẩm. Tuy nhiên, một số bot không thân thiện và được sử dụng cho các thông tin cạnh tranh hoặc tệ hơn.

Bởi vì nhật ký máy chủ không thể cho con người biết từ bot, ngành công nghiệp đã nhanh chóng chuyển sang các thẻ, hiện là tiêu chuẩn của ngành. Nói chung, thẻ là các dòng mã dựa trên JavaScript gắn một hình ảnh vô hình vào mọi trang và hành động trên trang web của bạn. Những hình ảnh này hoạt động như một dấu hiệu cho các công cụ phân tích, nơi một số điều xảy ra chỉ trong vài mili giây:

Mã JavaScript chạy để xác định thông tin trình duyệt và thiết bị cũng như dấu thời gian của lần xem trang.

Thêm mã JavaScript chạy để tìm kiếm sự tồn tại của cookie, là một đoạn văn bản được lưu trên trình duyệt. Cookie chỉ có thể được truy cập bởi các miền đã đặt chúng và thường có ngày hết hạn.

Nếu nó tồn tại, một ID khách truy cập sẽ được trích xuất từ ​​cookie để xác định người dùng trên các lượt truy cập và các trang. Nếu ID khách truy cập không tồn tại, một ID duy nhất sẽ được tạo và đặt trong cookie mới. Những ID này là duy nhất cho mỗi khách truy cập nhưng không được kết nối với dữ liệu cá nhân của người dùng, do đó cung cấp một thước đo quyền riêng tư cho người dùng.

Thêm JavaScript được sử dụng để nắm bắt thông tin về trang: URL, liên kết giới thiệu và một loạt thứ nguyên tùy chỉnh xác định hành động và hành vi của khách truy cập.

Sau khi tất cả logic JavaScript chạy, đèn hiệu hình ảnh được tạo để gửi dữ liệu vào bộ thu thập và xử lý trong phân tích của Adobe.

Hấp dẫn phải không? Chà, đó là cảm giác của các nhà phát triển web. Khi phân tích trang web lần đầu tiên xuất hiện, một trong những công việc khó khăn nhất là dạy các nhà phát triển cách viết và kiểm tra tất cả JavaScript này để đảm bảo rằng các thẻ của chúng tôi được kích hoạt chính xác. Dạy các lập trình viên phát triển - không phải là một công việc thú vị.

Thật may mắn cho chúng tôi, một nhà phát triển thậm chí còn thông minh hơn đã đưa ra ý tưởng chuyển tất cả JavaScript đó vào một giao diện người dùng duy nhất (giao diện người dùng). các nhà phát triển web chỉ phải thêm một hoặc hai dòng mã vào mỗi trang của trang web và nhà tiếp thị sau đó có thể quản lý các thẻ của họ trong nền tảng mới này có tên là hệ thống quản lý thẻ hoặc TMS. Không lâu trước khi ngành quản lý thẻ bùng nổ, dẫn đến hàng chục nhà cung cấp, và sau đó là các vụ mua lại, sáp nhập và xoay trục công nghệ.

Tin tốt là ngành hệ thống quản lý thẻ đã trở thành hàng hóa và được cung cấp miễn phí từ Adobe dưới dạng Trình quản lý thẻ động (DTM) và Adobe Launch. Bạn có thể đã quen thuộc với TMS của Google, Trình quản lý thẻ của Google hoặc một trong những trình phát TMS độc lập như Tealium, Ensighten hoặc Signal.

Rất có thể công ty của bạn đã sử dụng một trong những công nghệ này để triển khai các thẻ tiếp thị trên trang web của bạn. Tất cả chúng đều có thể triển khai Adobe Analytics, mặc dù khuyến nghị của Adobe về phương pháp hay nhất là sử dụng Adobe Launch.

Sử dụng Adobe Analytics để thu thập dữ liệu từ thiết bị di động

Nếu các trang web tiêu chuẩn được phân phối đến máy tính xách tay là nơi tự nhiên để bắt đầu với cuộc thảo luận thu thập dữ liệu của chúng tôi, thì việc chuyển sang màn hình di động nhỏ hơn là bước tiếp theo hợp lý.

Bạn có thể đã biết rằng ở giai đoạn này của sự phát triển của thiết kế web, các trang web trên thiết bị di động là các trang web hoạt động đầy đủ, chứ không phải là phần phụ của các trang web dành cho máy tính xách tay, máy tính để bàn hoặc màn hình lớn. Các trang web quy mô nhỏ hơn này được tạo ra bằng cách sử dụng cách tiếp cận phát triển web được gọi là thiết kế đáp ứng, trong đó mã được sử dụng để tạo nội dung trang web là giống nhau bất kể kích thước của màn hình và trình duyệt của khách truy cập web. Công ty của bạn rất có thể đã tận dụng thiết kế đáp ứng.

Khi thiết kế đáp ứng được áp dụng, các thẻ tương tự kích hoạt trên trang web dành cho máy tính để bàn sẽ hoạt động trên các trang web được tối ưu hóa cho thiết bị di động và máy tính bảng vì chúng về cơ bản giống nhau, đây là một tin tốt trong thế giới quản lý thẻ. Tuy nhiên, thế giới của các ứng dụng di động dựa trên thiết kế đáp ứng hoàn toàn khác so với các ứng dụng gốc.

Khai thác dữ liệu từ các ứng dụng gốc với Adobe Analytics

Ứng dụng gốc đưa ra những thách thức cụ thể đối với việc thu thập dữ liệu. Các ứng dụng dành cho thiết bị di động và máy tính bảng này được lập trình theo cách khác với các trang web đáp ứng.

Nói chung, các ứng dụng gốc không chạy trong trình duyệt, không sử dụng HTML và không thể chạy JavaScript. Trên thực tế, các ứng dụng được xây dựng cho iOS được xây dựng bằng một ngôn ngữ lập trình (Objective C) khác với các ứng dụng Android (Java). Các ngôn ngữ lập trình kỹ thuật này được đề cập vì một lý do quan trọng: Hệ thống quản lý thẻ sẽ không hoạt động trên các ứng dụng di động và máy tính bảng của bạn.

Một số nhà cung cấp hệ thống quản lý thẻ đã tấn công khả năng kết hợp JavaScript vào các ứng dụng, nhưng kết quả là có khả năng hạn chế và không phải là phương pháp hay nhất. Cách đầy đủ, chính xác và có thể mở rộng nhất để triển khai các công cụ của Adobe là sử dụng bộ phát triển phần mềm di động Adobe (SDK). Adobe mobile SDK được xây dựng để hoạt động như một hệ thống thu thập dữ liệu, giống như một hệ thống quản lý thẻ, nhưng sử dụng ngôn ngữ lập trình gốc của ứng dụng (Objective C cho iOS hoặc Java cho Android).

Adobe SDK rất quan trọng vì nó có quyền truy cập sâu hơn vào mã chạy ứng dụng và do đó có thể được sử dụng cho nhiều mục đích hơn là chỉ thu thập dữ liệu. Ngoài việc gửi dữ liệu đến Adobe Analytics, Adobe SDK được yêu cầu thực hiện những việc sau:

• Chụp dữ liệu vị trí địa lý dựa trên GPS.
• Sử dụng hệ thống địa lý dựa trên dữ liệu GPS đó để phân tích hoặc hành động.
• Gửi thông báo đẩy cho người dùng.
• Cập nhật nội dung trong ứng dụng thông qua nhắn tin trong ứng dụng, cá nhân hóa và thử nghiệm.

Quyền truy cập vào các khả năng này có thể bị giới hạn đối với SKU hoặc phiên bản mà công ty của bạn đã mua từ Adobe. Làm việc với Người quản lý tài khoản Adobe của bạn để hiểu những khả năng nào trong số này được bao gồm trong hợp đồng của bạn.

Sử dụng Adobe Analytics để thu thập dữ liệu từ IoT và hơn thế nữa

Bây giờ bạn đã hiểu các tiêu chuẩn thu thập cho hai trường hợp sử dụng lớn nhất (web và thiết bị di động), đã đến lúc phân nhánh thành một tập hợp chung hơn của Internet of Things (IoT). Tất cả những ai đặt câu hỏi về dữ liệu cần phải suy nghĩ về các ki-ốt kỹ thuật số, đồng hồ thông minh, ô tô được kết nối, màn hình tương tác và bất kỳ thiết bị mới nào khác mà các lãnh chúa công nghệ của chúng tôi đã công bố kể từ khi câu này được viết ra.

Các nhà cung cấp như Adobe gặp khó khăn trong việc cập nhật mọi thiết bị mới vì việc xây dựng SDK cần thời gian, tiền bạc, nghiên cứu, kỹ sư, mã, đảm bảo chất lượng và hơn thế nữa. Nhưng đừng lo lắng: Các thiết bị không có SDK tạo sẵn vẫn có thể gửi dữ liệu đến Adobe Analytics.

Cách tốt nhất để gửi dữ liệu từ một trong những thiết bị này là thông qua giao diện lập trình ứng dụng (API). Nói tóm lại, điều này có nghĩa là các nhà phát triển ứng dụng IoT có thể viết mã của riêng họ để tạo kết nối với tài khoản Adobe Analytics của bạn và sau đó gửi dữ liệu đến đó.

API đã trở thành cách mặc định mà dữ liệu được gửi từ bất kỳ thiết bị nào được kết nối với Internet, toàn thời gian hoặc bán thời gian. Adobe cũng có một số khuyến nghị để chia sẻ, đặc biệt là đối với một số cá cược lớn của họ khi nói đến các thiết bị mới này, chẳng hạn như giọng nói và ô tô được kết nối. Tại thời điểm viết bài này, SDK không có sẵn cho các thiết bị được kích hoạt bằng giọng nói hoặc các ứng dụng ô tô được kết nối. Tuy nhiên, Adobe có các phương pháp hay nhất để tùy chỉnh dữ liệu, cài đặt biến và tùy chọn mã cho cả hai công nghệ này.

Phần mềm doanh nghiệp - phần mềm được cấp phép cho các tổ chức - được cập nhật thường xuyên và Adobe phát hành các phương pháp hay nhất để theo dõi dữ liệu liên quan đến các phương tiện kỹ thuật số mới như giọng nói và ô tô được kết nối.

Giờ đây, bạn đã khám phá tất cả các loại dữ liệu được tạo bởi các thiết bị có quyền truy cập bán thời gian hoặc toàn thời gian vào web: máy tính, điện thoại, máy tính bảng và IoT.

Các tương tác và trải nghiệm kỹ thuật số của mọi người trên các thiết bị đó được ghi lại bằng một số kết hợp của TMS, SDK và API. Theo các nhà tiếp thị và phân tích, danh sách đó còn thiếu một thứ: dữ liệu không dựa trên hành vi.

Có lẽ ví dụ tốt nhất về dữ liệu phi hành vi đến từ công cụ quản lý quan hệ khách hàng (CRM) của bạn . Các công cụ CRM được sử dụng để tổ chức, phân loại và quản lý khách hàng tiềm năng và khách hàng của bạn. Các ví dụ khác về dữ liệu phi hành vi mà các nhà tiếp thị và nhà phân tích sẽ quan tâm bao gồm:

• Trung tâm cuộc gọi
• Mua hàng ngoại tuyến hoặc tại cửa hàng
• Trả lại hoặc hủy
• Giá vốn hàng bán của sản phẩm
• Chiến dịch quảng cáo
• Sự hài lòng của khách hàng

Adobe Analytics có thể nhập bất kỳ loại dữ liệu nào trong số này cùng với nhiều loại dữ liệu khác. Nói chung, dữ liệu này được nhập vào Adobe Analytics thông qua Giao thức truyền tệp (FTP) hoặc API.