Adobe已经创造了多种方法来发送数据给自己的Omniture SiteCatalyst 。 这些方法包括实时跟踪在网站、电子邮件、活动、基于web、移动设备、客户端-服务器应用程序,这些属于Online的数据,另外,Omniture也允许我们导入Offline的数据,例如CRM、SAP等。

下面我们具体来看看,这些机制是如何工作的。

数据输入机制

Omniture中最常见的数据输入机制是利用Web端的JavaScript标记和APP端的AppMeasurement libraries收集数据,这些数据都是实时进入Omniture系统的。另外,Omniture允许利用SAINT 和 Data Sources 功能从线下导入数据到Adobe的分析平台。

输入选项描述
JavaScript标记今天大多数数字分析平台使用JavaScript标记收集的数据来自web站点和其他基于web的系统。 这种方法需要把客户端JavaScript代码在您的web页面,它发送页面/浏览器/和访客数据给自己的SiteCatalyst 越来越多的组织使用标签管理解决方案 如 TagManager 部署和管理他们的各种JavaScript标记,包括他们自己的SiteCatalyst 页面的代码。 另一种方法简化部署的JavaScript标记管理是上下文变量和处理规则 。 这个策略给开发人员和营销人员更大的灵活性和控制他们实现。
AppMeasurement  librariesAppMeasurement libraries提供一个数据收集机制,因此在Web端的JS收集方法已经不适用与APP数据收集Adobe发布了AppMeasurement libraries可以跟踪移动设备(iOS/Android等)、富媒体(flash flex,verlight­Sil) 和其他语言/框架(Java/PHP XML)等。 所有这些利用数据API借口来传递数据给SiteCatalyst,并且它还可以用于批量上传或延迟数据收集。AppMeasurement libraries应用场景包括

  • 收集移动应用程序和javascript支持的电子设备
  • 确认由客户端浏览器数差异问题,导致的服务器端从后端系统带来的订单问题
  • 测量 电话系统和内部网
  • 跟踪实际文件下载,而不是点击下载链接
SAINTSAINT允许上传的元数据到SiteCatalyst自定义变量(prop or eVar)。 元数据是在Sitecatalyst中已经定义好数据数据的具体属性。 对于一个特定的活动跟踪代码/文章 ID/或者产品ID,可以指定多个分类定义或以不同的方式聚合数据。 例如,通常情况下我们会对一个广告活动做Tracking Code,通过SAINT,我们可以标记该活动代码对应的广告渠道、位置、合作方式、关键字、活动主题、活动类型等任何你想做分析的维度,并且该维度可以通过交叉表做任何细分和交叉。SAINT功能异常强大,类似于Urchin中的lookup table功能,但缺点在于需要手动维护,并且对于维度定义需要有统一规划和协调。
数据源(Data Sources)SiteCatalyst 中,你可以导入其他形式数据。 使用数据源上可以将其他任意系统的数据上传并与流量数据做关联。(当然前提是各数据间需要有关联的唯一主键)。这些数据可以使任意与流量中的广告活动、商品、用户、订单有关的第三方营销数据、内部商品数据、CRM数据、销售数据等。这里有一些常见的例子:

  • 上传活动度量(广告印象/CPC等)并通过跟踪代码做绑定
  • 通过上传商品成本来分析商品交易ID并确认毛利率及ROI
  • 通过上传离线销售,并通过唯一ID来分析线上和线下营销、销售的关联性
  • 导入CRM数据,并分析特定用户在线上的访问行为

数据源(Data Sources)于SAINT都可以上传数据,不同之处在于数据源上传的是外部数据,而SAINT是上传的基于预先定义好的维度和量度数据。

通过数据输入功能,Omniture Sitecatalyst实际上实现了以流量为核心的BI功能,可以作为企业数据仓库初期的简单处理方法。但Omniture毕竟是流量功能,核心是对用户访问流的处理,并且如果将大量数据导入Omniture,会拖慢Omniture的处理效率。基于SAAS的服务不能让我们随意通过提供服务器端的配置来提供数据处理效率。



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