使用 Adob​​e Analytics 分析數據：數據來自何處

您可能不知道這一點，但 Adob​​e Analytics 用戶對其網站以外的事物執行數據分析。Adobe 還代表客戶在移動應用程序、平板電腦應用程序等中捕獲數據。此外，Adobe 在 Adob​​e Analytics 中構建了顯著的靈活性，以處理更加數字化連接的消費者世界，從語音助手無縫切換到電話再到筆記本電腦。

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對數據分析性質的看法是在流行文化領域由喬納希爾角色在電影《點球成金》改編的電影中定義的。在那個真實的故事中，一個小市場棒球隊（奧克蘭 A 隊）通過創新地識別和採取行動以獲取被低估的球員，根據球員效率的統計措施，在許多方面與傳統的背道指標，例如擊球率、每個賽季的本壘打和 RBI（擊球數）。

自從那部電影問世以來，在收集和分析數據方面出現了新的、越來越複雜的挑戰。（有關數據趨勢的更多信息，請查看這篇文章。）

例如，在線設備的用戶已經習慣於從一個地方快速導航到另一個地方，需要更細緻、更詳細的指標來準確跟踪用戶活動。並且用戶越來越意識到隱私考慮，並就他們希望如何管理通過跟踪他們的活動提供的便利與維護在線活動的機密性之間的關係做出更明智的決定。

在數據分析硬幣的另一面，用戶數據的來源比幾年前要多得多。今天，Adobe 有多種機制可以從數字斷開的來源（例如呼叫中心、客戶關係管理 (CRM) 系統和店內商務引擎）導入信息以進行數據分析。

在深入了解如何收集數據的細節之前，重要的是要了解捕獲數據並將其輸入 Adob​​e Analytics 通常不是數據分析師的領域。作為分析師，您的工作是分析從用戶活動中捕獲的數據。

但以下關於如何收集數據的基本概述對分析師很重要，原因有兩個。第一，當您想評估數據的有效性時，最好知道數據的來源；第二，對挖掘數據並將數據發送到 Adob​​e Analytics 的過程有一個基本的了解，可以讓您與設置數據提取工具的人員進行更有效的互動。

使用 Adob​​e Analytics 從網站捕獲數據

讓我們從最常見的 Adob​​e Analytics 數據源開始：網站。Web 數據最初是基於服務器日誌進行分析的。服務器日誌數據由託管網站的服務器自動生成，並提供網站上每個文件的每個請求和下載的計數和時間戳。不幸的是，數據非常不可靠，因為服務器日誌沒有區分機器人和人類的能力。

機器人是掃描網站的自動化計算機。這些機器人通常很友好，用於為搜索引擎或產品聚合網站對網站進行排名。然而，一些機器人並不友好，用於競爭情報或更糟。

由於服務器日誌無法區分人與機器人，因此行業迅速遷移到標籤，現在已成為行業標準。通常，標籤是基於 JavaScript 的代碼行，可將不可見圖像附加到您網站上的每個頁面和操作。這些圖像充當分析工具的燈塔，在短短幾毫秒內發生了幾件事：

JavaScript 代碼運行以識別瀏覽器和設備信息以及頁面查看的時間戳。

更多的 JavaScript 代碼會運行以查找cookie的存在，cookie是保存在瀏覽器中的一段文本。Cookie 只能由設置它們的域訪問，並且通常具有到期日期。

如果存在，則會從 cookie 中提取訪問者 ID，以在訪問和頁面之間識別用戶。如果訪客 ID 不存在，則會在新 cookie 中創建並設置一個唯一 ID。這些 ID 對於每個訪問者都是唯一的，但與用戶的個人數據無關，因此為用戶提供了一種隱私措施。

更多的 JavaScript 用於捕獲有關頁面的信息：URL、引薦來源網址和大量用於識別訪問者操作和行為的自定義維度。

在所有 JavaScript 邏輯運行後，生成圖像信標以將數據發送到 Adob​​e 分析中的收集和處理引擎。

是不是很嚇人？嗯，這就是 Web 開發人員的感受。當網絡分析首次出現時，最艱鉅的工作之一就是教開發人員如何編寫和測試所有這些 JavaScript，以確保我們的標籤準確觸發。教開發人員進行開發——不是一項有趣的工作。

幸運的是，一個更聰明的開發人員想出了一個想法，將所有 JavaScript 移動到一個 UI（用戶界面）中。Web 開發人員只需向網站的每個頁面添加一兩行代碼，然後營銷人員就可以在這個名為標籤管理系統或TMS 的新平台中管理他們的標籤。不久之後，標籤管理行業爆發了，導致了數十家供應商，然後是收購、兼併和技術支點。

好消息是標籤管理系統行業已經商品化，並且可以從 Adob​​e 以 Dynamic Tag Manager (DTM) 和 Adob​​e Launch 的形式免費獲得。您可能已經熟悉 Google 的 TMS、Google Tag Manager 或獨立的 TMS 播放器之一，例如 Tealium、Ensighten 或 Signal。

很有可能您的公司已經在使用其中一種技術在您的網站上部署營銷標籤。它們都可以部署 Adob​​e Analytics，儘管 Adob​​e 的最佳實踐建議是使用 Adob​​e Launch。

使用 Adob​​e Analytics 從移動設備捕獲數據

如果傳送到筆記本電腦的標準網站是開始我們的數據收集討論的自然場所，那麼移動到較小的移動屏幕是合乎邏輯的下一步。

您可能已經知道，在網頁設計發展的這個階段，移動網站是功能齊全的網頁，而不是筆記本電腦、台式機或大型顯示器網站的事後附屬品。這些較小規模的網站是通過使用稱為響應式設計的Web 開發方法創建的，其中用於創建網站內容的代碼是相同的，無論 Web 訪問者的屏幕和瀏覽器的大小如何。您的公司很可能已經在利用響應式設計。

當應用響應式設計時，在桌面網站上觸發的相同標籤應該適用於移動和平板電腦優化的網站，因為它們本質上是相同的，這在標籤管理領域是個好消息。然而，基於響應式設計的移動應用程序的世界與原生應用程序的世界完全不同。

使用 Adob​​e Analytics 從本機應用程序中挖掘數據

本機應用程序對數據收集提出了特殊的挑戰。這些移動和平板電腦應用程序的編程方式與響應式網站不同。

通常，本機應用程序不能在瀏覽器中運行，不使用 HTML，也不能運行 JavaScript。事實上，為 iOS 構建的應用程序是用不同於 Android 應用程序 (Java) 的編程語言 (Objective C) 構建的。提及這些技術編程語言的一個重要原因是：標籤管理系統不適用於您的移動和平板電腦應用程序。

一些標籤管理系統供應商已經破解了將 JavaScript 合併到應用程序的能力，但結果是能力有限，遠非最佳實踐。部署 Adob​​e 工具的最完整、準確和可擴展的方法是使用 Adob​​e 移動軟件開發工具包 (SDK)。Adobe 移動 SDK 構建為用作數據收集系統，如標籤管理系統，但使用應用程序的本機編程語言（iOS 的 Objective C 或 Android 的 Java）。

Adobe SDK 很重要，因為它可以更深入地訪問運行應用程序的代碼，因此不僅可以用於數據收集。除了向 Adob​​e Analytics 發送數據外，Adobe SDK 還需要執行以下操作：

• 基於 GPS 捕獲地理位置數據。
• 利用基於該 GPS 數據的地理圍欄進行分析或採取行動。
• 向用戶發送推送通知。
• 通過應用內消息傳遞、個性化和測試更新應用中的內容。

對這些功能的訪問可能僅限於貴公司從 Adob​​e 購買的 SKU 或版本。與您的 Adob​​e 客戶經理合作，了解您的合同中包含哪些功能。

使用 Adob​​e Analytics 從 IoT 及其他地方捕獲數據

現在您了解了兩個最大用例（Web 和移動）的收集標準，是時候擴展到更通用的物聯網 (IoT) 集了。每個問數據問題的人都需要考慮數字信息亭、智能手錶、聯網汽車、交互式屏幕，以及我們的技術霸主在寫下這句話後宣布的任何其他新設備。

Adobe 等供應商發現很難掌握每台新設備，因為構建 SDK 需要時間、金錢、研究、工程師、代碼、質量保證等等。但別擔心：沒有內置 SDK 的設備仍然可以將數據發送到 Adob​​e Analytics。

從這些設備之一發送數據的最佳做法是通過應用程序編程接口 (API)。簡而言之，這意味著 IoT 應用程序的開發人員可以編寫自己的代碼來創建與您的 Adob​​e Analytics 帳戶的連接，然後向其發送數據。

API 已成為從任何全職或兼職連接到 Internet 的設備發送數據的默認方式。Adobe 也有一些建議可以分享，尤其是他們在這些新設備（例如語音和聯網汽車）方面的一些大賭注。在撰寫本文時，SDK 不適用於聲控設備或聯網汽車應用程序。但是，Adobe 確實為這兩種技術提供了數據自定義、變量設置和代碼選項的最佳實踐。

企業軟件——授權給機構的軟件——會定期更新，Adobe 發布了跟踪與語音和聯網汽車等新數字媒體相關數據的最佳實踐。

您現在已經探索了由可以兼職或全職訪問網絡的設備生成的所有類型的數據：計算機、手機、平板電腦和物聯網。

人們在這些設備上的數字體驗和互動是通過 TMS、SDK 和 API 的某種組合來捕獲的。根據營銷人員和分析師的說法，該列表缺少一些東西：不是基於行為的數據。

也許非行為數據的最佳示例來自您的客戶關係管理 (CRM) 工具。CRM 工具用於組織、分類和管理您的潛在客戶和客戶。營銷人員和分析師可能感興趣的其他非行為數據示例包括：

• 呼叫中心
• 線下或店內購買
• 退貨或取消
• 產品銷售成本
• 廣告活動
• 消費者滿意度

Adobe Analytics 可以導入任何這些數據類型以及許多其他數據類型。通常，這些數據通過文件傳輸協議 (FTP) 或 API 導入 Adob​​e Analytics。