[GA4] Uvoz podatkov o uporabnikih

Ne nalagajte datotek, ki vsebujejo podvojene ključe (npr. dve polji z imenom user_id).

Segmentacijo uporabnikov in ciljne skupine za ponovno trženje lahko izboljšate tako, da iz sistema CRM uvozite metapodatke o uporabnikih, ki jih hranite zunaj storitve Analytics, na primer oceno zvestobe, datum zadnjega nakupa in dolgotrajno vrednost stranke.

Delovanje uvoza podatkov o uporabnikih

Za uspešen uvoz podatkov o uporabnikih morate imeti možnost, da podatke združite s podatki storitve Analytics z enim od naslednjih ključev:

ID toka in ID-ji odjemalcev (splet) ali ID-ji primerkov aplikacij (aplikacija), ki jih ustvari Analytics.
Enolični identifikator, ki ga ustvarite za posameznega uporabnika. ID-je uporabnikov lahko pridobite na primer iz storitve za preverjanje pristnosti na spletnem mestu oziroma v aplikaciji ali pa jih izluščite iz svojega sistema CRM. Nato te enolične identifikatorje (zgoščene zaradi zagotavljanja zasebnosti končnih uporabnikov) dodajte v kodo za meritve in jih pošljite v Analytics skupaj z dogodki.

Analytics kot ključ za preslikavo uporabnika v naložene podatke uporablja 1) ID-je tokov in ID-je primerkov odjemalcev oziroma aplikacij ali 2) enolične identifikatorje.

Pri uvozu podatkov izberete eno od teh metod.

Če za preslikavo uporabnikov v naložene podatke uporabljate ID toka in ID primerka aplikacije, upoštevajte, da se ob vsaki namestitvi aplikacije dodeli nov ID primerka aplikacije. Če uporabnik odmesti in znova namesti aplikacijo, bodo podatki, zbrani pred vnovično namestitvijo in po njej, povezani z dvema različnima ID-jema primerka aplikacije in torej z dvema različnima uporabnikoma. Posodobitve aplikacij ne spremenijo ID-ja primerka aplikacije.

Naloženi podatki se shranijo v razsežnosti uporabnikov in se po nalaganju povežejo z vsakim nadaljnjim dogodkom, ki ga sprožijo uporabniki, ki ste jih prepoznali s tem postopkom.

Shranjevanje identifikatorjev uporabnikov v Analyticsu

Za shranjevanje identifikatorjev uporabnikov v Analyticsu sta na voljo dva načina:

Uporaba razsežnosti ID-ja uporabnika
Preberite več o nastavitvi ID-ja uporabnika.
Uporaba razsežnost po meri z obsegom, nastavljenim na uporabnika, in z lastnostjo uporabnika za zajemanje identifikatorja uporabnika
Preberite več o najboljših postopkih za preprečevanje pošiljanja podatkov, ki omogočajo osebno prepoznavo, v Analytics.

Ustvarjanje razsežnosti po meri

Pred nalaganjem podatkov morate ustvariti razsežnosti po meri.

Za vrednosti, ki jih želite uvoziti, ustvarite razsežnosti po meri v obsegu uporabnika. Ustvarite lahko na primer razsežnost po meri »Stopnja zvestobe uporabnikov« z lastnostjo uporabnika »loyalty_tier«.

Ko ustvarite razsežnosti po meri, lahko priprava Analyticsa na prepoznavanje podatkov, ki jih uvozite, traja do 4 ure. (Ali so razsežnosti po meri obdelane, lahko preverite tako, da odprete raziskovanje in preverite, ali so lastnosti uporabnikov na voljo v izbirniku razsežnosti.)

Ustvarjanje datoteke CSV

Ustvarite datoteko CSV z identifikatorji uporabnikov in vrednostmi lastnosti uporabnikov. Primeri:

user_id	loyalty_tier
A1234	zlata
J1234	bronasta
K1234	srebrna
R1234	srebrna

Nalaganje podatkov

Splošni postopek nalaganja je opisan v članku O uvozu podatkov.

Ko ustvarite podatkovni vir, izberite možnost Podatki o uporabnikih glede na ID uporabnika ali Podatki o uporabnikih glede na ID stranke, odvisno od tega, na kateri način prepoznavate uporabnike (ID uporabnika ali ID stranke/ID primerka aplikacije + ID toka).

Ko polja storitve Analytics preslikate v uvožena polja, boste videli nekaj podobnega temu:

V prvem stolpcu bo prikazano:

Polje storitve Analytics (v tem primeru ID uporabnika), v katerega združujete podatke. Imenuje se tudi ključ sheme.
Lastnosti uporabnikov za razsežnosti po meri, ki ste jih ustvarili v Analyticsu in se ujemajo s polji v datoteki CSV. (V prejšnjem primeru je razsežnost po meri »Stopnja zvestobe uporabnika« z lastnostjo uporabnika »loyalty_tier«.)

V drugem stolpcu izberete ujemajoča se polja v datoteki CSV:

Ko naložite podatke, lahko traja do 24 ur, da bodo v Analyticsu ti podatki na voljo v poročilih, ciljnih skupinah in raziskovanjih. Uporabniki, ki jih prepoznate, morajo biti po nalaganju podatkov v interakciji z vašim spletnim mestom ali aplikacijo, da se bodo te lastnosti uporabnikov povezale z dejavnostjo uporabnikov.

Vrednosti razsežnosti uporabnikov lahko prepišete tako, da naložite nove ali zberete nove prek kode za merjenje.

Če izbrišete vir podatkov o uporabnikih iz storitve za nalaganje podatkov, s tem ne izbrišete vrednosti, shranjenih v razsežnostih uporabnikov za zadevne uporabnike. Tako kot pri vseh drugih metodah zbiranja podatkov boste morda morali pozneje izvesti brisanje uporabnika ali podatkov, če boste želeli odstraniti podatke, naložene z uvozom podatkov.

Podrobnosti o podatkovnem viru

Legenda

Obseg: Določa, kateri dogodki bodo povezani z vrednostmi razsežnosti za uvoz. Razsežnosti po meri lahko imajo enega od dveh obsegov:
- Dogodek: Opisne informacije o dogodku (npr. ime dogodka).
- Uporabnik: Opisne informacije o uporabniku, ki je sprožil dogodek (npr. stopnja zvestobe).
Ključ sheme: Navaja ključne razsežnosti ali meritve. Ključ se uporablja za združevanje podatkov, ki jih naložite, z obstoječimi podatki v vaših dogodkih za to vrsto podatkovnega vira.
Uvoženi podatki: Prikazane so razsežnosti in meritve, ki so na voljo za podatke, ki jih naložite v Analytics.

Seznam razsežnosti in meritev za shemo je samo primer in morda ni popoln; dejanske razsežnosti ter meritve, ki so na voljo, se bodo prikazale v uporabniškem vmesniku, ko boste ustvarili podatkovni vir.

Obseg	Uporabnik
Ključ sheme	Ena od teh možnosti: ID odjemalca + ID toka ID uporabnika
Uvoženi podatki	Lastnosti uporabnika
Opombe	Orodja za uvoz podatkov o uporabnikih ne smete uporabljati za nalaganje ali povezovanje podatkov, ki omogočajo osebno prepoznavo. Več o tem

Predloge

V nadaljevanju so na voljo vzorčne predloge CSV za podatke o ID-jih strank in podatke funkcije User-ID. Če morate datoteke za nalaganje ustvariti ročno, uporabite te primere kot vodilo.

ID stranke

client_id	stream_id	user_property1	user_property2	user_property3
1234567890.1234567890	1234567	vrednost uporabnika 1	vrednost uporabnika 2	vrednost uporabnika 3
2345678901.2345678901	1234567	vrednost uporabnika 1	vrednost uporabnika 2	vrednost uporabnika 3
3456789012.3456789012	1234567	vrednost uporabnika 1	vrednost uporabnika 2	vrednost uporabnika 3

Poskrbite, da se ID-ji strank shranjujejo kot nizi in ne kot številke, zato da ne bodo skrajšani na manjše število decimalnih mest.

User-ID

user_id	user_property1	user_property2	user_property3
123abc	vrednost uporabnika 1	vrednost uporabnika 2	vrednost uporabnika 3
456def	vrednost uporabnika 1	vrednost uporabnika 2	vrednost uporabnika 3
789ghi	vrednost uporabnika 1	vrednost uporabnika 2	vrednost uporabnika 3

Prenesite predlogo CSV za uvoz za podatke o uporabnikih.

Iskanje ID-ja toka

Na strani Skrbnik v razdelku Zbiranje in spreminjanje podatkov kliknite Podatkovni tokovi.
Odprite ustrezen podatkovni tok.

ID toka je prikazan na levi strani glave s podrobnostmi.

Je bilo to uporabno?

Kako lahko to izboljšamo?