Huwag mag-upload ng file na may mga duplicate na key (hal., dalawang field na may pangalang user_id).
Puwede mong pahusayin ang pag-segment ng user at mga audience ng remarketing sa pamamagitan ng pag-import ng metadata ng user na sino-store mo sa labas ng Analytics, halimbawa, rating ng katapatan, petsa ng huling pagbili, at customer lifetime value mula sa iyong CRM system.
Paano gumagana ang pag-import ng data ng user
Para makapag-import ng data ng user, kailangang maisama mo ang iyong data sa data ng Analytics gamit ang isa sa mga sumusunod na key:
- Stream ID kasama ang mga Client ID (web) o ang mga App Instance ID (app) na binubuo ng Analytics.
- Isang natatanging identifier na bubuuin mo para sa bawat user. Halimbawa, puwede mong kunin ang user ID mula sa iyong website o serbisyo ng pag-authenticate ng app, o sa pamamagitan ng pag-extract nito mula sa CRM system mo. Pagkatapos, idaragdag mo ang mga natatanging identifier na iyon (na na-hash para sa privacy ng end user) sa iyong measurement code at ipapadala mo ito sa Analytics kasama ng mga event.
Ginagamit ng Analytics 1) ang mga Stream ID at Client o App Instance ID o 2) ang mga natatanging identifier bilang key para imapa ang user sa na-upload na data.
Pipili ka ng isa sa mga pamamaraang ito kapag na-import mo ang iyong data.
Sino-store ang na-upload na data sa mga dimensyon ng user at, pagkatapos ma-upload, inuugnay sa bawat susunod na event na mati-trigger ng mga user na tutukuyin mo sa pamamagitan ng prosesong ito.
Pag-store ng mga identifier ng user sa Analytics
Puwede kang mag-store ng mga identifier ng user sa Analytics gamit ang dimensyon ng User-ID. Alamin kung paano magtakda ng user ID.
Gawin ang mga custom na dimensyon
Kailangan mong gawin ang mga custom na dimensyon bago mo i-upload ang iyong data.
Gumawa ng mga user-scoped na custom na dimensyon para sa mga value na gusto mong i-import. Halimbawa, puwede mong gawin ang custom na dimensyong "Tier ng katapatan ng user" na may property ng user na "loyalty_tier."
Kapag nagawa mo na ang mga custom na dimensyon, kailangan ng Analytics ng hanggang 4 na oras bago ito maging handang kilalanin ang data na ii-import mo. (Puwede mong i-verify kung naiproseso na ang mga custom na dimensyon sa pamamagitan ng pagbukas ng pag-explore at pagtingin kung available ang mga property ng user sa picker ng dimensyon.)
Gumawa ng CSV file
Gumawa ng CSV file ng mga identifier ng user at value ng property ng user. Halimbawa:
| user_id | loyalty_tier |
|---|---|
| A1234 | gold |
| J1234 | bronze |
| K1234 | silver |
| R1234 | silver |
Mag-upload ng data
Nakabalangkas ang pangkalahatang pamamaraan ng pag-upload sa Tungkol sa Pag-import ng Data.
Kapag ginawa mo ang data source, piliin ang Data ng user ayon sa User ID o Data ng user ayon sa Client ID, depende sa kung aling pamamaraan ang ginagamit mo sa pagtukoy ng mga user (User ID o Client ID/App Instance ID + Stream ID).
Kapag iminapa mo ang mga field ng Analytics sa iyong mga na-import na field, may makikita kang kagaya ng sumusunod:
Sa unang column, makikita mo:
- Ang field ng Analytics (sa sitwasyong ito, User ID) kung saan mo isinasama ang iyong data. Tinatawag ding schema key.
- Mga property ng user para sa mga custom na dimensyong ginawa mo sa Analytics na tumutugma sa mga field sa iyong CSV. (Sa sinundang halimbawa, ang custom na dimensyon ay "Tier ng katapatan ng user" na may property ng user na "loyalty_tier.")
Sa susunod na column, pipiliin mo ang mga magkatugmang field sa iyong CSV:
Kapag na-upload mo na ang iyong data, puwedeng abutin ang Analytics nang hanggang 24 na oras bago nito magawang available ang data na iyon sa mga ulat, audience, at pag-explore.
Palaging blangko ang status ng pag-import ng data na “%imported” at “rate ng pagtugma.” Hindi sinusuportahan ang mga istatistika ng kalidad ng data para sa uri ng pag-import na User ID.
- Kailangang makipag-ugnayan ang mga user na tutukuyin mo sa iyong site o app pagkatapos mong i-upload ang data para maiugnay ang mga property ng user na iyon sa aktibidad ng user sa pag-uulat.
- Magiging available agad ang na-import na data ng user bilang mga pamantayan para tingnan kung kwalipikado ang isang user para sa kasalukuyang audience sa Google Analytics nang hindi nagre-require ng karagdagang aktibidad mula sa user.
Puwede kang mag-overwrite ng mga value ng dimensyon ng user sa pamamagitan ng pag-upload ng mga bagong value o sa pamamagitan ng pangongolekta ng mga bagong value gamit ang measurement code mo.
Kapag nag-delete ng data source ng user mula sa serbisyo ng pag-upload ng data, hindi made-delete ang mga value na naka-store sa mga dimensyon ng user para sa mga apektadong user. Kung kinakailangan, at tulad ng sa lahat ng iba pang paraan ng pangongolekta, baka kailanganin mo itong sundan ng pag-delete ng user o pag-delete ng data para maalis ang data na na-upload sa pamamagitan ng Pag-import ng Data.
Mga detalye ng data-source
Legend
- Saklaw: tinutukoy ng saklaw kung aling mga event ang iuugnay sa mga value ng pag-import ng dimensyon. Puwedeng magkaroon ang mga custom na dimensyon ng isa sa 3 saklaw:
- Event: Naglalarawang impormasyon tungkol sa event (hal., pangalan ng event)
- User: Naglalarawang impormasyon tungkol sa user na nag-trigger sa event (hal., tier ng katapatan)
- Item: Impormasyon ng paglalarawan tungkol sa impormasyong kinokolekta mo sa array na items sa isang event sa ecommerce
- Schema key: naglilista ng mga dimensyon o sukatan ng key. Ginagamit ang key para isama ang data na na-upload mo sa dati nang data sa iyong mga event para sa uri ng data-source na ito.
- Na-import na data: naglilista ng mga dimensyon at sukatang available para sa data na ia-upload mo sa Analytics.
Sanggunian lang ang mga dimensyon at sukatang nakalista para sa schema at posibleng hindi kumpleto ang mga ito; lalabas sa user interface ang mga aktwal na dimensyon at sukatan na available kapag ginawa mo ang data source.
| Saklaw | User |
|---|---|
| Schema key |
Alinman sa:
|
| Na-import na data |
Mga property ng user |
| Mga Tala |
Hindi ka puwedeng mag-upload o mag-ugnay ng impormasyong nagbibigay ng personal na pagkakakilanlan sa pag-import ng data ng user. Matuto pa |
Mga Template
Narito ang mga halimbawang template ng CSV para sa data ng Client ID at data ng User-ID. Kung kailangan mong gawin nang manu-mano ang iyong mga ia-upload na file, gamitin ang mga halimbawang ito bilang mga gabay.
Client ID
| client_id | stream_id | user_property1 | user_property2 | user_property3 |
|---|---|---|---|---|
| 1234567890.1234567890 | 1234567 | user value 1 | user value 2 | user value 3 |
| 2345678901.2345678901 | 1234567 | user value 1 | user value 2 | user value 3 |
| 3456789012.3456789012 | 1234567 | user value 1 | user value 2 | user value 3 |
User-ID
| user_id | user_property1 | user_property2 | user_property3 |
|---|---|---|---|
| 123abc | user value 1 | user value 2 | user value 3 |
| 456def | user value 1 | user value 2 | user value 3 |
| 789ghi | user value 1 | user value 2 | user value 3 |
Hanapin ang iyong stream ID
- Sa Admin, sa ilalim ng Pangongolekta at pagbago ng data, i-click ang Mga stream ng data.
Tandaan: Ang nakaraang link ay papunta sa huling property sa Analytics na na-access mo. Naka-sign in ka dapat sa isang Google Account para mabuksan mo ang property. Puwede mong baguhin ang property gamit ang selector ng property. Dapat isa kang Editor o mas mataas sa level ng property para mahanap ang iyong stream ID.
- Buksan ang kaugnay na stream ng data.
Ang Stream ID ay nasa kaliwang bahagi ng header ng mga detalye.
Mga limitasyon ng pag-import ng data ng user
Puwede kang gumawa ng hanggang 10 data source para sa data ng user.