[GA4] Uvoz korisničkih podataka

Nemojte prenositi datoteku koja sadrži duplicirane ključeve (npr. dva polja s nazivom user_id).

Segmentaciju korisnika i publiku za remarketing možete poboljšati uvozom korisničkih metapodataka koji su pohranjeni izvan Analyticsa, kao što su primjerice ocjena vjernosti, datum posljednje kupnje i trajna vrijednost korisnika, iz svog CRM sustava.

Kako funkcionira uvoz korisničkih podataka

Da biste uspješno uvezli korisničke podatke, trebate moći pridružiti svoje podatke podacima Analyticsa korištenjem jednog od sljedećih ključeva:

  • ID streama s ID-jevima klijenta (web) ili ID-jevima instance aplikacije (aplikacija) koji generira Analytics.
  • Jedinstveni identifikator koji generirate za svakog korisnika. Na primjer, mogli biste izvesti ID korisnika iz usluge autentifikacije web-lokacije ili aplikacije ili tako da ga izdvojite iz CRM sustava. Zatim te jedinstvene identifikatore (hashirani su radi privatnosti krajnjeg korisnika) možete dodati u svoj kôd za mjerenje i poslati ih s događajima u Analytics.

Analytics upotrebljava 1) ID-jeve streama i klijenta ili ID-jeve instance aplikacije ili 2) jedinstvene identifikatore kao ključ za mapiranje korisnika s prenesenim podacima.

Prilikom uvoza podataka odabrat ćete jednu od tih metoda.

Ako upotrebljavate ID streama i ID instance aplikacije za mapiranje korisnika do prenesenih podataka, važno je napomenuti da se novi ID instance aplikacije dodjeljuje svaki put kad se aplikacija instalira. Ako korisnik deinstalira i ponovno instalira aplikaciju, podaci prikupljeni prije i nakon ponovne instalacije povezat će se s dva različita ID-ja instance aplikacije, a stoga i s dva različita korisnika. Ažuriranja aplikacija ne mijenjaju ID instance aplikacije.

Preneseni se podaci pohranjuju u dimenzijama korisnika i nakon prijenosa povezuju se sa svakim naknadnim događajem koji su aktivirali korisnici koje ste identificirali putem tog postupka.

Pohrana identifikatora korisnika u Analyticsu

Postoje 2 načina za pohranjivanje identifikatora korisnika u Analyticsu:

Izrada prilagođenih dimenzija

Prije izrade prilagođenih dimenzija trebate prenijeti podatke.

Izradite prilagođene dimenzije za korisnika za vrijednosti koje želite uvesti. Na primjer, možete izraditi prilagođenu dimenziju Razina vjernosti korisnika s korisničkim svojstvom loyalty_tier.

Nakon što izradite prilagođene dimenzije, Analyticsu će trebati do četiri sata prije nego što će moći prepoznati podatke koje uvozite. (Da biste provjerili jesu li prilagođene dimenzije obrađene, možete otvoriti istraživanje i provjeriti vidjeti jesu li vam korisnička svojstva dostupna u alatu za odabir dimenzija.)

Izrada CSV datoteke

Izradite CSV datoteku identifikatora korisnika i vrijednosti korisničkog svojstva. Na primjer:

user_id loyalty_tier
A1234 zlatna
J1234 brončana
K1234 srebrna
R1234 srebrna

Prijenos podataka

Općeniti postupak prijenosa podataka opisan je u članku O uvozu podataka.

Kada izradite novi izvor podataka, odaberite opciju Korisnički podaci prema ID-ju korisnika ili Korisnički podaci prema ID-ju klijenta, ovisno o tome koju metodu upotrebljavate za identificiranje korisnika (ID korisnika ili ID klijenta/ID instance aplikacije + ID streama).

Kada mapirate Analytics polja s uvezenim poljima prikazat će vam se nešto poput sljedećeg:

 

U prvom ćete stupcu vidjeti sljedeće:

  • Polje Analytics (u ovom slučaju ID korisnika) s kojim pridružujete svoje podatke. Naziva se i ključ sheme.
  • Korisnička svojstva za prilagođene dimenzije koje ste izradili u Analyticsu, koje se podudaraju s poljima u vašoj CSV datoteci. (U prethodnom je primjeru prilagođena dimenzija bila Razina vjernosti korisnika s korisničkim svojstvom loyalty_tier.)

U drugom stupcu odabirete podudarna polja u svojoj CSV datoteci:

Nakon što prenesete podatke, može potrajati do 24 sata prije nego Analytics učini podatke dostupnima u izvješćima, publikama i istraživanjima.

  • Korisnici koje identificirate trebaju stupiti u interakciju s vašom web-lokacijom ili aplikacijom nakon što prenesete podatke kako bi se ta korisnička svojstva povezala s aktivnosti korisnika u izvješćima.
  • Uvezeni korisnički podaci odmah postaju dostupni kao kriterij za kvalificiranje korisnika za postojeću GA4 publiku bez potrebe za daljnjom aktivnošću korisnika.
Napomena: u GA4 izvješćivanju bit će vidljivi samo aktivni korisnici. Međutim, svi korisnici, uključujući neaktivne korisnike, prikazat će se u izvozima u Google Ads.

Vrijednosti dimenzije korisnika možete prebrisati tako da prenesete nove ili tako da prikupite nove putem koda za mjerenje.

Brisanjem izvora korisničkih podataka s usluge za prijenos podataka nećete izbrisati vrijednosti pohranjene u dimenzijama korisnika za zahvaćene korisnike. Ako je potrebno, kao što je slučaj i sa svim drugim metodologijama prikupljanja, možda ćete naknadno morati provjeriti brisanje korisnika ili podatka radi uklanjanja podataka koji su preneseni putem prijenosa podataka.

Pojedinosti o izvoru podataka

Legend

  • Opseg: opseg određuje koji će se događaji povezati s vrijednostima dimenzije uvoz. Prilagođene dimenzije mogu imati jedan od sljedeća tri opsega:
    • Događaj: opisna informacija o događaju (npr. naziv događaja)
    • Korisnik: opisna informacija o korisniku koji je pokrenuo događaj (npr. razina vjernosti)
    • Artikl: podaci o opisu o podacima koje prikupljate u polju items u okviru događaja e-trgovine
  • Ključ sheme: navodi dimenzije ili mjerne podatke ključa. Ključ se koristi za povezivanje podataka koje prenosite s postojećim podacima u događajima za ovu vrstu izvora podataka.
  • Uvezeni podaci: navode dimenzije i mjerne podatke dostupne za podatke koje prenesete u Analytics.

Dimenzije i mjerni podaci navedeni u shemi služe samo kao primjer i možda neće biti potpuni. Stvarne dimenzije i mjerni podaci prikazivat će se u korisničkom sučelju kada izradite izvor podataka.

Opseg Korisnik
Ključ sheme

Bilo što od sljedećeg:

  • ID klijenta i ID streama
  • ID korisnika
Uvezeni podaci

Korisnička svojstva

Napomene

Ne smijete prenijeti niti povezati podatke koji otkrivaju identitet s uvozom podataka korisnika. Saznajte više

Predlošci

Ovo su primjeri CSV predložaka za podatke o ID-ju klijenta i podatke o User ID-ju. Ako trebate ručno izraditi datoteke za prijenos, kao smjernice upotrijebite ove primjere.

ID klijenta

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

 

Osigurajte da se ID-jevi klijenta pohranjuju kao nizovi, a ne kao brojevi kako se ne bi skratili na manje decimalnih mjesta.

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

 

Pronalaženje ID-ja streama

  1. U stavci Administrator u odjeljku Prikupljanje i izmjena podataka kliknite Streamovi podataka.
    Prethodna veza otvara se s posljednjim Analytics entitetom kojem ste pristupili. Entitet možete promijeniti pomoću alata za odabir entiteta. Morate biti urednik ili na višoj razini na razini entiteta da biste pronašli ID streama.
  2. Otvorite relevantni izvor streama podataka.

ID streama nalazi se na lijevoj strani zaglavlja s pojedinostima.

Ograničenja uvoza korisničkih podataka

Možete izraditi do deset izvora podataka za korisničke podatke.

Je li to bilo korisno?

Kako to možemo poboljšati?
Pretraživanje
Izbriši pretraživanje
Zatvaranje pretraživanja
Googleove aplikacije
Glavni izbornik