Ladda inte upp en fil som innehåller dubbletter av nycklar (t.ex. två fält med namnet user_id).
Du kan förbättra användarsegmenteringen och remarketingmålgrupper genom att importera användarmetadata som du lagrar utanför Analytics, till exempel lojalitetsrankning, datum för senaste köp och kundens långsiktiga värde från ditt CRM-system.
Så fungerar import av användardata
För att kunna importera användardata måste du kunna koppla ihop din data med Analytics-data med en av följande nycklar:
- flödes-id plus antingen klient-id:n (webb) eller appinstans-id:n (app) som Analytics genererar.
- En unik identifierare som du genererar för varje användare. Du kan till exempel härleda ett användar-id från din webbplats- eller appautentiseringstjänst eller extrahera det från ditt CRM-system. Sedan lägger du till dessa unika id:n (hashade för att skydda slutanvändarnas integritet) i mätkoden och skickar dem till Analytics med händelser.
Analytics använder 1) flödes-id:n och klient- eller appinstans-id:n eller 2) de unika identifierarna som nyckel för att mappa användaren till uppladdad data.
Du väljer en av dessa metoder när du importerar din data.
Uppladdad data lagras i användardimensioner och efter uppladdningen kopplas de till varje efterföljande händelse som aktiveras av användarna du identifierar via denna process.
Spara användaridentifierare i Analytics
Det finns två sätt att lagra användar-id:n i Analytics:
- Använda dimensionen Användar-id
Läs om hur du anger ett användar-id - Med en anpassad dimension med omfattningen inställd på användare och med ett användarattribut som registrerar användaridentifieraren
Läs mer om rekommenderade metoder för att undvika att skicka PII till Analytics
Skapa anpassade dimensioner
Du måste skapa de anpassade dimensionerna innan du laddar upp din data.
Skapa användarbaserade anpassade dimensioner för de värden du vill importera. Du kan till exempel skapa den anpassade dimensionen Användarlojalitetsnivå med användarattributet loyalty_tier.
När du har skapat de anpassade dimensionerna tar det upp till fyra timmar innan data som du importerar kan börja identifieras i Analytics. (Du kan verifiera att de anpassade dimensionerna bearbetas genom att öppna en utforskning och kontrollera om användarattributen är tillgängliga i dimensionsväljaren.)
Skapa en CSV-fil
Skapa en CSV-fil med användaridentifierare och användarattributvärden. Exempel:
user_id | loyalty_tier |
---|---|
A1234 | guld |
J1234 | brons |
K1234 | silver |
R1234 | silver |
Ladda upp data
Den allmänna uppladdningsprocessen beskrivs i Om Dataimport.
När du skapar datakällan väljer du antingen Användardata efter användar-id eller Användardata efter klient-id, beroende på vilken metod du valt för att identifiera användare (användar-id eller klient-id/appinstans-id + flödes-id).
När du mappar Analytics-fält till de importerade fälten visas något i stil med följande:
I den första kolumnen ser du
- Analytics-fältet (i det här fallet användar-id) där du sammanfogar din data. Kallas även schemanyckel.
- Användarattribut för de anpassade dimensioner du har skapat i Analytics som matchar fälten i din CSV-fil. (I det föregående exemplet är den anpassade dimensionen Kundlojalitetsnivå med användarattributet loyalty_tier.)
I den andra kolumnen väljer du de matchande fälten i din CSV-fil:
Efter att du har laddat upp din data kan det ta upp till 24 timmar innan den är tillgänglig i rapporter, målgrupper och utforskningar i Analytics.
- De identifierade användarna måste interagera med din webbplats eller app efter att du har laddat upp informationen för att användarattributen ska kopplas till användaraktivitet i rapporteringen.
- Importerad användardata blir tillgänglig direkt som kriterier för att kvalificera en användare för en befintlig GA4-målgrupp utan att det krävs någon mer aktivitet från användaren.
Du kan skriva över värden för användardimensioner genom att ladda upp nya värden eller samla in nya via mätkoden.
Om du raderar en användardatakälla från datauppladdningstjänsten raderas inte de värden som lagrats i användardimensionerna för de berörda användarna. Vid behov, och precis som med alla andra insamlingsmetoder, kan du behöva följa upp och radera användare eller data för att ta bort data som har laddats upp via Dataimport.
Detaljer om datakällan
Förklaring
- Omfattning: Avgör vilka händelser som kopplas till värdena på importdimensionen. Anpassade dimensioner kan ha en av tre omfattningar:
- Händelse: Beskrivande information om händelsen (t.ex. händelsenamn)
- Användare: Beskrivande information om användaren som utlöste händelsen (till exempel lojalitetsnivå)
- Artikel: Beskrivande information om informationen du samlar in i artikelmatrisen i en e-handelshändelse
- Schemanyckel: Anger nyckeldimensioner eller nyckelmätvärden. Nyckeln används för att sammanfoga data du laddar upp med befintlig data i dina händelser för denna typ av datakälla.
- Importerad data: Visar de dimensioner och mätvärden som är tillgängliga för den data du laddar upp till Analytics.
Schemats dimensioner och mätvärden är endast för referensändamål och kanske inte är fullständiga. Du ser tillgängliga dimensioner och mätvärden i användargränssnittet när du skapar datakällan.
Omfattning | Användare |
---|---|
Schemanyckel |
Antingen
|
Importerad data |
Användarattribut |
Anmärkningar |
Du får inte ladda upp eller koppla uppgifter som kan kopplas till en specifik person till import av användardata. Läs mer |
Mallar
Här följer exempel på CSV-mallar för klient-id- och User-ID-data. Om du behöver skapa uppladdningsfilerna manuellt kan du använda dessa exempel som vägledning.
Klient-id
client_id | stream_id | user_property1 | user_property2 | user_property3 |
---|---|---|---|---|
1234567890.1234567890 | 1234567 | användarvärde 1 | användarvärde 2 | användarvärde 3 |
2345678901.2345678901 | 1234567 | användarvärde 1 | användarvärde 2 | användarvärde 3 |
3456789012.3456789012 | 1234567 | användarvärde 1 | användarvärde 2 | användarvärde 3 |
User-ID
user_id | user_property1 | user_property2 | user_property3 |
---|---|---|---|
123abc | användarvärde 1 | användarvärde 2 | användarvärde 3 |
456def | användarvärde 1 | användarvärde 2 | användarvärde 3 |
789ghi | användarvärde 1 | användarvärde 2 | användarvärde 3 |
Hitta ditt flödes-id
- Gå till Administratör. Under Insamling och modifiering av data klickar du på Dataflöden.
- Öppna det relevanta dataflödet.
Flödets id finns till vänster om rubriken Detaljer.