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Adobe Customer Journey Analytics 的功能
數據靈活性
利用可讓使用者執行進階數據處理任務的工具和功能，無需冗長的 IT 流程即可提升客戶數據分析的效率。藉助 Customer Journey Analytics，行銷人員可以將獨立的數據集進行合併，即時調整視圖、新增欄位並修正數據錯誤，而無需變更原始數據，從而讓他們能夠獲取有意義的分析。
衍生的欄位
利用強大的內建功能，讓您即時轉換數據並調整分析，從而節省時間和資源。進行變更、重新定義指標或維度、修正上傳數據中發現的錯誤，並即時提高數據準確性——無論是追溯以往還是面向未來——同時又不損害原始數據。
- 按需修改元素： 可從多個欄位中建立新的維度或指標，並輕鬆地重新命名欄位值或修正錯誤數據。
- 規則構建器： 使用可自訂的規則建構器來套用複雜的數據變更，無需重新編寫和重新匯入數據。
- 臨時報告調整： 根據需要建立行銷通道報告，並對相關中繼數據進行分類。
數據視圖
可讓分析師根據他們的需求和業務問題，快速而輕鬆地調整其數據視圖，以進行具體且精確的解讀，同時保留基礎數據集。
- 統一的客戶數據： 將 Adobe Experience Platform 中來自不同數據來源的數據統一起來，以便在 Customer Journey Analytics 中無縫使用。利用數據預處理功能來協調不同報告套件之間的模式變化。
- 可調整的分析： 變更架構元素設定，而無需變更架構本身。
綁定維度
透過精確的歸因來提高分析和報告的準確性，確保諸如搜尋詞或優惠碼等行為或元素套用於相關的轉化，即使客戶在完成該行為之前轉而瀏覽了其他產品或通道。
- 維度儲存： 儲存超出最初擊中時的維度值。
- 詳細分析： 選擇性地將物件陣列中的維度進行歸因，以進行詳細分析，而不會影響整個事件。
Adobe Experience Platform Data Mirror（開發中）
善用全新的數據鏡像功能，實現組織數據倉儲與 Customer Journey Analytics 之間的無縫數據同步，以存取最新、最全面的客戶數據。
- 倉儲支援： 與 Snowflake、Google BigQuery 和 Databricks 等數據倉儲同步。
- 數據準確性： 保持 Customer Journey Analytics 與您的數據倉儲同步，包括任何更新、數據插入或刪除。
- 自動化配置： 自動同步數據，消除手動更新或數據轉換，從而降低人為錯誤風險並節省時間。
- 全歷程可見性： 將離線數據與數位行為數據相統一，全面瞭解客戶行為、偏好和趨勢。
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利用先進的數據靈活性，獲取無與倫比的客戶分析。
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Adobe Customer Journey Analytics 可將事件數據與客戶檔案進行連接，並讓您進行即時調整，以提高數據準確性。
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2024-11-12
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附有強制性維度選項的運動鞋廣告。
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