Análise de contribuição

Detecta padrões ocultos em seus dados para explicar anomalias estatísticas e identificar correlações por trás de ações inesperadas dos clientes, valores fora do limite e picos e quedas repentinas nas métricas em segmentos de público.

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Você encontrou algo estranho em seus dados. Descubra o que houve.

As anomalias de dados são um grande problema. Às vezes, elas indicam que tudo está funcionando melhor do que se esperava. Mas, em geral, elas apontam algum problema que alguém sinalizou, uma campanha que terminou antes do tempo, ou algo ainda pior. A capacidade de identificar anomalias é um recurso eficiente do Adobe Analytics, mas identificá-las é apenas parte da equação. Também é igualmente importante entender o que causou a anomalia. Para muitos analistas, essa segunda etapa é muito demorada e exige uma análise minuciosa de conjuntos de dados grandes e variados.

Com o recurso Análise de contribuição no Adobe Analytics, essa tarefa demorada agora pode ser feita literalmente com o clique de um botão. A análise de contribuição trabalha juntamente com a Detecção de anomalias para ajudar a entender rapidamente o que está acontecendo em seus dados. Integrada ao Analysis Workspace, a Análise de contribuição consulta dezenas de milhões de conjuntos de dados para substituir a análise longa e difícil por visualizações úteis que ajudam você a tomar as melhores decisões.

Foque apenas nos dados que deseja

Oculte dimensões duplicadas ou sem importância, outliers e dados inúteis para obter respostas mais relevantes.

Desvende relações estatísticas entre dimensões

As avaliações de contribuição ajudam você a analisar a importância das suas dimensões de dados relevantes à anomalia.

Crie novos públicos com facilidade

Revele segmentos de público ocultos com base em fatores de contribuição que eles têm em comum.

Use a inteligência artificial para estimular insights mais rápidos.

A análise de contribuição usa o machine learning intenso para descobrir colaboradores muito mais rapidamente do que seria possível.