Non caricare un file che include chiavi duplicate (ad es. due campi user_id).
Puoi migliorare la segmentazione degli utenti e i segmenti di pubblico per il remarketing importando i metadati degli utenti memorizzati all'esterno di Analytics, ad esempio valutazione fedeltà, data dell'ultimo acquisto e lifetime value cliente, dal tuo sistema CRM.
Come funziona l'importazione dati utente
Per importare correttamente i dati utente, devi poter unire i dati a quelli di Analytics utilizzando una delle seguenti chiavi:
- ID stream e Client-ID (web) o ID istanza di app (app) generati da Analytics.
- Un identificatore unico generato per ciascun utente. Ad esempio, potresti ricavare l'ID utente dal tuo sito web o dal servizio di autenticazione delle app oppure estrarlo dal tuo sistema CRM. In seguito, puoi aggiungere questi identificatori univoci (con hash per la privacy dell'utente finale) al codice di misurazione e inviarli ad Analytics con gli eventi.
Analytics utilizza 1) gli ID stream e gli ID client o istanza di app oppure 2) gli identificatori unici come la chiave per mappare l'utente ai dati caricati.
Quando importi i dati, puoi selezionare uno di questi metodi.
I dati caricati vengono memorizzati nelle dimensioni utente e, dopo il caricamento, vengono associati a ogni evento successivo attivato dagli utenti identificati con questa procedura.
Memorizzare gli identificatori utente in Analytics
Esistono due modi per memorizzare gli identificatori utente in Analytics:
- Utilizzando la dimensione User-ID
Scopri come impostare uno User-ID - Utilizzo di una dimensione personalizzata con l'ambito impostato sull'utente e con una proprietà utente per acquisire l'identificatore utente
Scopri di più sulle best practice per evitare di inviare PII ad Analytics
Creare dimensioni personalizzate
Devi creare le dimensioni personalizzate prima di caricare i dati.
Crea dimensioni personalizzate basate sugli utenti per i valori da importare. Ad esempio, puoi creare la dimensione personalizzata "Livello fedeltà utente" con la proprietà utente "loyalty_tier".
Una volta create le dimensioni personalizzate, sono necessarie fino a quattro ore prima che Google Analytics possa riconoscere i dati che importi. Per verificare che le dimensioni personalizzate vengano elaborate, apri un'esplorazione e controlla se le proprietà utente sono disponibili nel selettore delle dimensioni.
Creare un file CSV
Crea un file CSV di identificatori utente e valori delle proprietà utente. Ad esempio:
| user_id | loyalty_tier |
|---|---|
| A1234 | oro |
| J1234 | bronzo |
| K1234 | argento |
| R1234 | argento |
Carica dati
La procedura di caricamento generale è indicata in Informazioni sull'importazione dati.
Quando crei l'origine dati, seleziona Dati utente per User-ID o Dati utente per Client-ID, a seconda del metodo utilizzato per identificare gli utenti (User-ID o Client-ID/ID istanza di app + ID stream).
Quando mappi i campi di Analytics ai campi importati, vedrai quanto segue:
Nella prima colonna vengono visualizzati:
- Il campo Analytics (in questo caso, lo User-ID) in cui unisci i dati. È detto anche chiave schema.
- Le proprietà utente per le dimensioni personalizzate create in Analytics e corrispondenti ai campi del file CSV. Nell'esempio precedente, la dimensione personalizzata è "Livello fedeltà utente" con la proprietà utente "loyalty_tier".
Nella seconda colonna, seleziona i campi corrispondenti nel file CSV:
Dopo aver caricato i dati, potrebbero essere necessarie fino a 24 ore prima che Analytics li renda disponibili in report, segmenti di pubblico ed esplorazioni.
- Gli utenti identificati devono interagire con il tuo sito o la tua app dopo aver caricato i dati affinché queste proprietà utente vengano associate all'attività utente nei report.
- I dati utente importati diventano immediatamente disponibili come criteri per qualificare un utente per un segmento di pubblico GA4 esistente senza richiedere ulteriori attività da parte dell'utente.
Puoi sovrascrivere i valori delle dimensioni utente caricandone di nuovi o raccogliendo nuovi valori con il codice di misurazione.
L'eliminazione di un'origine dati utente dal servizio di caricamento dati non elimina i valori archiviati nelle dimensioni utente per gli utenti interessati. Se necessario e come con tutte le altre metodologie di raccolta, per rimuovere i dati caricati con Importazione dati, è possibile che tu debba eliminare l'utente o i dati in una fase successiva.
Dettagli sulle origini dati
Legenda
- Ambito: determina gli eventi che verranno associati ai valori delle dimensioni di importazione. Le dimensioni personalizzate possono avere uno dei tre ambiti seguenti:
- Evento: informazioni descrittive sull'evento (ad es. nome dell'evento)
- Utente: informazioni descrittive sull'utente che ha attivato l'evento (ad es. livello fedeltà)
- Articolo: informazioni descrittive sui dati raccolti nell'array di articoli in un evento di e-commerce
- Chiave schema: indica le metriche o le dimensioni chiave. La chiave viene utilizzata per unire i dati caricati a quelli esistenti negli eventi per questo tipo di origine dati.
- Dati importati: indica le dimensioni e le metriche disponibili per i dati caricati in Analytics.
Le dimensioni e le metriche indicate per lo schema hanno unicamente scopo di riferimento e potrebbero non essere complete, mentre quelle effettivamente disponibili vengono visualizzate nell'interfaccia utente quando crei l'origine dati.
| Ambito | Utente |
|---|---|
| Chiave schema |
Una di queste voci:
|
| Dati importati |
Proprietà utente |
| Note |
Non puoi caricare informazioni che consentono l'identificazione personale o associare queste ultime all'importazione dei dati utente. Scopri di più |
Modelli
Di seguito sono riportati dei modelli CSV di esempio per i dati relativi a User-ID e Client-ID. Se devi creare manualmente i file di caricamento, utilizza gli esempi come guide.
ID cliente
| client_id | stream_id | user_property1 | user_property2 | user_property3 |
|---|---|---|---|---|
| 1234567890.1234567890 | 1234567 | valore utente 1 | valore utente 2 | valore utente 3 |
| 2345678901.2345678901 | 1234567 | valore utente 1 | valore utente 2 | valore utente 3 |
| 3456789012.3456789012 | 1234567 | valore utente 1 | valore utente 2 | valore utente 3 |
User-ID
| user_id | user_property1 | user_property2 | user_property3 |
|---|---|---|---|
| 123abc | valore utente 1 | valore utente 2 | valore utente 3 |
| 456def | valore utente 1 | valore utente 2 | valore utente 3 |
| 789ghi | valore utente 1 | valore utente 2 | valore utente 3 |
Trovare l'ID stream
- In
Amministrazione, in Raccolta e modifica dei dati, fai clic su Stream di dati.
Il link precedente si apre sull'ultima proprietà Analytics a cui hai eseguito l'accesso. Puoi cambiare la proprietà utilizzando il selettore proprietà. Devi disporre del ruolo Editor o superiore a livello di proprietà per trovare l'ID stream. - Apri lo stream di dati pertinente.
L'ID stream si trova sul lato sinistro dell'intestazione Dettagli.
Limiti dell'importazione dei dati utente
Puoi creare fino a 10 origini dati per i dati utente.