Le dimensioni e le metriche personalizzate sono come le dimensioni e metriche predefinite nel tuo account Analytics, con la sola differenza che sei tu a crearle. Puoi utilizzarle per raccogliere e analizzare i dati che Analytics non monitora automaticamente.
Contenuti di questo articolo:- Panoramica
- Prerequisiti
- Limiti e avvertenze
- Ciclo di vita di dimensioni e metriche personalizzate
- Configurazione
- Raccolta
- Elaborazione
- Report
- Esempi
- Ambito a livello di hit
- Ambito a livello di sessione
- Ambito a livello di utente
- Ambito a livello di prodotto
- Metriche personalizzate
- Considerazioni sull'implementazione
Panoramica
Le dimensioni e le metriche personalizzate consentono di combinare i dati di Analytics con quelli di fonti esterne, ad esempio i dati CRM. Ad esempio:
- Se hai memorizzato il genere degli utenti che hanno eseguito l'accesso a un sistema CRM, puoi associare queste informazioni ai dati di Analytics per vedere le visualizzazioni di pagina in base al genere.
- Se sei uno sviluppatore di giochi, le metriche come Completamento livelli o Miglior punteggio potrebbero essere più pertinenti rispetto a quelle predefinite, come Visualizzazioni di schermata. Se monitori questi dati con le metriche personalizzate, puoi tenere traccia dell'avanzamento rispetto alle metriche più importanti in report personalizzati flessibili e di facile lettura.
Le dimensioni personalizzate possono apparire come dimensioni principali nei report personalizzati. Puoi anche utilizzarle come segmenti e dimensioni secondarie nei report standard.
Prerequisiti
Le dimensioni e le metriche personalizzate sono disponibili solo per le proprietà che sono state abilitate per Universal Analytics o che contengono almeno una vista report sulle app. Le dimensioni e le metriche personalizzate sono supportate dagli SDK di Google Analytics per Android e iOS 2.x o versione successiva, da analytics.js e da Measurement Protocol.
Le dimensioni e le metriche personalizzate richiedono una configurazione aggiuntiva nel tuo account Analytics e nel tuo codice di monitoraggio. Una volta completati entrambi i passaggi della procedura di impostazione, puoi utilizzarle nei report.
Limiti e avvertenze
In ogni proprietà ci sono 20 indici disponibili per le diverse dimensioni personalizzate e 20 indici per le metriche personalizzate. Negli account 360 sono disponibili 200 indici per le dimensioni personalizzate e 200 per le metriche personalizzate.
Le dimensioni personalizzate non possono essere eliminate, ma puoi disattivarle. Ti consigliamo di evitare di riutilizzare le dimensioni personalizzate. Quando modifichi il nome, l'ambito e il valore di una dimensione personalizzata, i vecchi e i nuovi valori possono essere abbinati al vecchio o al nuovo nome della dimensione. I dati dei report vengono combinati in modo tale da non poter essere separati in modo preciso con un filtro.
Alcune dimensioni personalizzate non sono disponibili nei report se combinati con le informazioni demografiche. Potresti riscontrare limiti di soglia o incompatibilità nei report o con l'API quando richiedi dimensioni personalizzate con dati demografici.
Ciclo di vita di dimensioni e metriche personalizzate
Il ciclo di vita di una dimensione o di una metrica personalizzata è suddiviso in quattro fasi:
- Configurazione: definisci le dimensioni e le metriche personalizzate con un indice, un nome e altre proprietà, ad esempio l'ambito.
- Raccolta: invii i valori delle dimensioni e delle metriche personalizzate ad Analytics dalla tua implementazione.
- Elaborazione: i dati vengono elaborati utilizzando le definizioni della dimensione e della metrica personalizzata ed eventuali filtri della vista report.
- Report: puoi creare nuovi report utilizzando le dimensioni e le metriche personalizzate nell'interfaccia utente di Analytics.
Configurazione
Prima di poter inviare ad Analytics i valori delle dimensioni e delle metriche personalizzate, devi definirle in una proprietà di Analytics. Ogni proprietà di Analytics dispone di 20 indici per le dimensioni personalizzate e di altri 20 indici per le metriche personalizzate.
Quando definisci una dimensione o una metrica personalizzata, devi specificarne il nome e altri valori di configurazione. Analytics assegnerà un numero di indice che utilizzerai in un secondo momento per fare riferimento alla dimensione o alla metrica. Le dimensioni personalizzate hanno i seguenti valori di configurazione:
- Nome: il nome della dimensione personalizzata visualizzato nei report.
- Ambito: specifica a quali dati verrà applicata la dimensione o la metrica personalizzata. Scopri di più sull'ambito.
- Attiva: indica se il valore della dimensione personalizzata verrà elaborato. Le dimensioni personalizzate non attive potrebbero essere comunque visualizzate nei report, ma i loro valori non vengono elaborati.
Le metriche personalizzate hanno i seguenti valori di configurazione:
- Nome: il nome della metrica personalizzata visualizzato nei report.
- Tipo: determina il modo in cui verrà visualizzato nel report il valore della metrica personalizzata.
- Valore minimo/massimo: i valori minimo e massimo che verranno elaborati e visualizzati nei report.
- Attiva: indica se il valore della metrica personalizzata verrà elaborato. Le metriche personalizzate inattive potrebbero essere comunque visualizzate nei report, ma i loro valori non vengono elaborati.
Puoi definire le dimensioni e le metriche personalizzate nell'interfaccia utente di Analytics.
Una volta definita una dimensione o una metrica personalizzata, se possibile evita di modificare il nome o l'ambito. Per ulteriori informazioni sull'effetto delle modifiche di tali valori nei report, consulta Considerazioni sull'implementazione.
Raccolta
I valori delle dimensioni e delle metriche personalizzate vengono inviati ad Analytics durante la raccolta dei dati come coppie di parametri indice e valore. Il parametro indice corrisponde al numero di indice della dimensione o della metrica personalizzata che Analytics assegna nella fase di configurazione.
A differenza di altri tipi di dati, le dimensioni e le metriche personalizzate vengono inviate ad Analytics come parametri associati ad altri hit, ad esempio visualizzazioni di pagina, eventi o transazioni e-commerce. I valori delle dimensioni o delle metriche personalizzate devono essere quindi impostati prima che venga eseguita la chiamata di monitoraggio per un determinato valore da inviare ad Analytics.
Ad esempio, per impostare il valore di una dimensione personalizzata, il codice potrebbe avere il seguente aspetto:
ga('create', 'UA-XXXX-Y', 'auto');
// Imposta il valore per la dimensione personalizzata con indice 1.
ga('set', 'cd1', 'Level 1');
// Invia il valore della dimensione personalizzata con un hit visualizzazione di pagina.
ga('send', 'pageview');
Tipi di metriche personalizzate
Le metriche personalizzate di tipo Numero intero oppure Ora devono essere inviate utilizzando numeri interi, mentre quelle di tipo Valuta possono essere inviate come valori decimali fissi appropriati in base alla valuta locale.
Elaborazione
Quando le dimensioni personalizzate vengono elaborate, l'ambito determina a quali hit verrà applicato un certo valore della dimensione personalizzata, mentre i filtri vista decidono quali hit e relativi valori verranno inclusi nei report.
Ambito e precedenza
L'ambito determina quali hit verranno associati al valore di una certa dimensione personalizzata. Sono disponibili quattro livelli di ambito: prodotto, hit, sessione e utente:
- Prodotto: il valore viene applicato al prodotto per cui è stato impostato (solo e-commerce avanzato).
- Hit: il valore viene applicato a singoli hit per cui è stato impostato.
- Sessione: il valore viene applicato a tutti gli hit in una singola sessione.
- Utente: il valore viene applicato a tutti gli hit della sessione attuale e di quelle future finché il valore non cambia o la dimensione personalizzata è disattivata.
Se l'ambito di una dimensione personalizzata è a livello di prodotto, il valore viene applicato solo al prodotto con cui è stato impostato il valore. Dato che è possibile inviare più prodotti in un singolo hit, possono essere inviate più dimensioni personalizzate con ambito a livello di prodotto in un singolo hit.
Ambito a livello di hitSe l'ambito di una dimensione personalizzata è a livello di hit, il valore viene applicato solo all'hit con cui era stato impostato il valore, come dimostrato nella Figura A, nella Figura B e nella Figura C riportate di seguito:
Ambito a livello di sessione
Se per lo stesso indice vengono impostati due valori basati sulle sessioni, l'ultimo set di valori ha la precedenza e viene applicato a tutti gli hit di quella sessione. Nella Figura D riportata di seguito, l'ultimo valore impostato sostituisce qualsiasi valore precedente impostato per l'indice:
Ambito a livello di utente
Infine, se nella stessa sessione vengono impostati due valori di una dimensione personalizzata basata sugli utenti, l'ultimo set di valori ha la precedenza per la sessione attuale e viene applicato a quelle future per l'utente.
Nella Figura B riportata di seguito, il valore DP di A viene applicato a tutti gli hit della sessione 2, esattamente come per una DP a livello di sessione. Tuttavia, nella Figura C, a differenza dell'ambito a livello di sessione, il valore DP di A continua a essere applicato agli hit della terza sessione poiché l'ambito di DP1 è a livello di utente:
Filtri
I filtri vista posso interagire con le dimensioni e le metriche personalizzate in diversi modi.
Tutti i valori delle dimensioni e delle metriche personalizzate sono associati all'hit con cui sono stati ricevuti, indipendentemente dall'ambito. Se a tale hit viene applicato un filtro vista, è possibile filtrare anche la dimensione o la metrica personalizzata, a seconda dell'ambito:
- Ambito a livello di hit: vengono filtrate sia le dimensioni personalizzate con ambito a livello di hit che tutte le metriche personalizzate se è stato applicato un filtro anche all'hit a cui sono associate.
- Ambito a livello di sessione o di utente: anche se l'hit a cui sono associate è stato filtrato, non vengono filtrate le dimensioni personalizzate con ambito a livello di utente o sessione. Se l'ambito della dimensione è a livello di utente, i valori vengono comunque applicati a tutti gli hit della sessione attuale e di quelle future.
Le dimensioni personalizzate possono essere utilizzate anche per creare filtri vista. Di conseguenza, gli hit vengono filtrati in base all'ambito della dimensione personalizzata. Ad esempio, se si applica un filtro in base al valore di una dimensione personalizzata con ambito a livello di utente, il filtro viene applicato alla sessione attuale e quelle future nel set di utenti associati a tale valore.
Report
Dopo il completamento delle fasi di raccolta, configurazione e altre fasi di elaborazione della pipeline, le dimensioni e le metriche personalizzate vengono rese disponibili tramite l'interfaccia utente dei report.
Le dimensioni e le metriche personalizzate sono disponibili nei report personalizzati e per l'utilizzo con i segmenti avanzati. Le dimensioni personalizzate possono essere utilizzate anche come dimensioni secondarie nei report standard.
Esempi
Gli esempi riportati di seguito mostrano in che modo uno sviluppatore di giochi può utilizzare le dimensioni e le metriche personalizzate per raccogliere informazioni sul comportamento dei giocatori.
Uno sviluppatore di giochi ha rilasciato di recente un nuovo gioco.
L'implementazione attuale di Analytics monitora una visualizzazione di schermata ogni volta che un utente gioca un livello. Lo sviluppatore sa già quante volte è stato giocato ogni livello. Adesso vuole rispondere a queste domande più complesse:
- Quante volte vengono giocati i livelli facili rispetto ai livelli medi o difficili?
- Quanti livelli vengono giocati al giorno in un periodo di prova gratuito di 3 giorni?
- Quanti livelli vengono giocati dagli utenti che usufruiscono della prova gratuita rispetto a quelli che hanno pagato il gioco?
Per rispondere a queste domande, vengono utilizzate le dimensioni personalizzate per creare nuovi raggruppamenti di hit, sessioni e utenti.
Inoltre, lo sviluppatore vende alcune funzionalità aggiuntive per migliorare l'esperienza utente, ad esempio i "power-up". Lo sviluppatore utilizza già i campi categoria e variante, ma vuole aggiungerne uno per misurare la potenza del power-up acquistato. In questo modo lo sviluppatore riuscirebbe a capire se alcuni livelli di power-up sono più popolari di altri.
Ambito a livello di hit
Analizziamo un esempio del modo in cui uno sviluppatore di giochi può utilizzare le dimensioni personalizzate a livello di hit per sapere quanti livelli di ogni grado di difficoltà (facile, media, difficile) sono stati giocati.
Lo sviluppatore sta già utilizzando le visualizzazioni di schermata per monitorare quante volte viene giocato ogni livello. Adesso vuole sapere quale livello di difficoltà viene giocato di più.
Il report avrà il seguente aspetto:
| Difficoltà | Visualizzazioni di schermata |
|---|---|
| facile | |
| media | |
| difficile |
Prima di utilizzare le dimensioni personalizzate, lo sviluppatore poteva vedere le visualizzazioni di schermata totali per livello, ma non era in grado di raggrupparle in base alla difficoltà.
Con una dimensione personalizzata a livello di hit, può associare la difficoltà a ogni visualizzazione di schermata in modo tale che i report includano la difficoltà giocata di più.
Perché l'ambito a livello di hit?
Un utente può giocare livelli diversi nel corso di una sessione. L'ambito a livello di hit consente di associare un valore Difficoltà solo alla visualizzazione di schermata con cui era stato inviato. In tal modo, è possibile associare una difficoltà univoca alla visualizzazione di schermata di ogni livello.
Configurazione
Il primo passaggio per implementare una dimensione personalizzata è definirla nelle Impostazioni proprietà della sezione Amministratore di Analytics. In questo esempio, la definizione della dimensione personalizzata ha il seguente aspetto:
| Indice | 1 |
| Nome | Difficoltà |
| Ambito | Hit |
| Attiva | vero |
Raccolta
Nel gioco lo sviluppatore sta già monitorando ogni livello con una visualizzazione di schermata. Per associare la difficoltà a ogni livello, il valore della dimensione personalizzata deve essere impostato appena prima della chiamata per monitorare la visualizzazione di schermata.
L'implementazione potrebbe avere il seguente aspetto:
ga('create', 'UA-XXXX-Y', 'auto');
// Imposta il valore per la dimensione personalizzata con indice 1.
ga('set', 'cd1', 'easy');
// Invia il valore della dimensione personalizzata con un hit visualizzazione di pagina.
ga('send', 'pageview', '/level_1/');
In questo esempio, la dimensione personalizzata viene impostata appena prima del monitoraggio della visualizzazione di schermata del livello. In questo modo, la difficoltà viene associata alla visualizzazione di schermata e di conseguenza nei report gli hit da visualizzazione di schermata vengono raggruppati in base alla difficoltà.
Elaborazione
Dopo che gli hit raccolti sono stati inviati ad Analytics, i dati vengono elaborati e i valori della dimensione personalizzata vengono applicati agli hit in base all'ambito.
Ad esempio, i dati raccolti in una sessione per un singolo giocatore che ha giocato 6 livelli hanno il seguente aspetto:
userId = 5555 Session 1: H1: screen_name=/level_1/ cd1_value=easy H2: screen_name=/level_2/ cd1_value=medium H3: screen_name=/level_3/ cd1_value=hard H4: screen_name=/level_4/ cd1_value=easy H5: screen_name=/level_5/ cd1_value=medium H6: screen_name=/level_6/ cd1_value=medium
L'utilizzo dell'ambito a livello di hit garantisce che il valore Difficoltà venga associato solo alla visualizzazione di schermata con cui era stato inviato.
Report
Al termine dell'elaborazione, dato che ogni visualizzazione di schermata viene associata al rispettivo valore Difficoltà, lo sviluppatore può creare un report che utilizza sia Nome schermata che Difficoltà come dimensioni e Visualizzazioni di schermata come metrica.
| Nome schermata | Difficoltà | Visualizzazioni di schermata |
|---|---|---|
| /level_1/ | facile | 1 |
| /level_2/ | media | 1 |
| /level_3/ | difficile | 1 |
| /level_4/ | facile | 1 |
| /level_5/ | media | 1 |
| /level_6/ | media | 1 |
È possibile creare un report personalizzato che utilizza Difficoltà come dimensione principale per raggruppare le visualizzazioni di schermata e sapere quante volte è stato giocato ogni livello di difficoltà:
| Difficoltà | Visualizzazioni di schermata |
|---|---|
| facile | 2 |
| media | 3 |
| difficile | 1 |
Questo report mostra che i livelli di difficoltà media sono quelli giocati più spesso. Questo approfondimento è reso possibile dall'utilizzo delle dimensioni personalizzate a livello di hit che consentono di raggruppare le visualizzazioni di schermata.
Ambito a livello di sessione
Adesso analizziamo un esempio del modo in cui lo sviluppatore di giochi può utilizzare le dimensioni personalizzate a livello di sessione per sapere quanti livelli vengono giocati ogni giorno di un periodo di prova gratuito di 3 giorni.
Lo sviluppatore sa già quante volte è stato giocato ogni livello perché ha monitorato una visualizzazione di schermata per ogni livello. Adesso vuole sapere quanti livelli sono stati giocati ogni giorno.
Il report che lo sviluppatore vuole creare ha il seguente aspetto:
| Giorno di prova | Visualizzazioni di schermata |
|---|---|
| Giorno 1 | |
| Giorno 2 | |
| Giorno 3 |
Con una dimensione personalizzata a livello di sessione, lo sviluppatore può raggruppare le visualizzazioni di schermata in base al giorno di prova per visualizzare le variazioni, dato che un utente trascorre più tempo in una prova gratuita.
Perché l'ambito a livello di sessione?
L'ambito a livello di sessione consente di raggruppare in modo efficiente intere sessioni e tutti i relativi hit del componente utilizzando un unico valore Giorno di prova.
Anche se per la stessa funzionalità sarebbe possibile utilizzare l'ambito a livello di hit, l'ambito a livello di sessione consente di impostare in modo pratico un valore Giorno di prova utilizzando una quantità minima di codice aggiuntivo.
Configurazione
La dimensione personalizzata Giorno di prova viene definita nella sezione Impostazioni proprietà dell'interfaccia utente di Analytics con i seguenti valori:
| Indice | 2 |
| Nome | Giorno di prova |
| Ambito | Sessione |
| Attiva | vero |
Raccolta
Nel gioco lo sviluppatore sta già monitorando ogni livello con una visualizzazione di schermata. Per associare un giorno a tutte le visualizzazioni di schermata di una sessione, è necessario impostare il valore della dimensione personalizzata solo una volta per sessione.
Lo sviluppatore imposta la dimensione personalizzata quando l'utente inizia la prima volta il gioco.
ga('create', 'UA-XXXX-Y', 'auto');
// Imposta il valore per la dimensione personalizzata con indice 2.
var day = getDayOfTrial();
ga('set', 'dimension2', day );
// Invia il valore della dimensione personalizzata con un hit visualizzazione di pagina.
ga('send', 'pageview', '/level_1/');
È possibile impostare una dimensione personalizzata a livello di sessione in qualsiasi momento durante la sessione. Tuttavia, in questo esempio è semplicemente più pratico per lo sviluppatore stabilire il giorno di prova all'inizio della sessione e impostare il valore di conseguenza.
Elaborazione
Dopo che gli hit raccolti sono stati inviati ad Analytics, i dati vengono elaborati e i valori della dimensione personalizzata vengono applicati agli hit in base all'ambito.
Ad esempio, i dati raccolti per un singolo giocatore che ha giocato due volte il primo giorno, una volta il secondo e una volta il terzo hanno il seguente aspetto:
userId = 5555 Session 1: H1: screen_name=/level_1/ cd2_value=1 H2: screen_name=/level_2/ H3: screen_name=/level_2/ Session 2: H4: screen_name=/level_3/ cd2_value=1 H5: screen_name=/level_4/ H6: screen_name=/level_4/ Session 3: H1: screen_name=/level_1/ cd2_value=2 H2: screen_name=/level_2/ H3: screen_name=/level_3/ Session 4: H1: screen_name=/level_3/ cd2_value=3
I valori della dimensione personalizzata sono stati inviati solo con una visualizzazione di schermata per sessione.
L'ambito a livello di sessione garantisce che il valore Giorno di prova verrà associato a tutti gli hit di quella sessione, non solo a quello con cui è stato inviato.
Report
Una volta elaborati, i valori delle dimensioni personalizzate a livello di sessione vengono associati a tutte le visualizzazioni di schermata ricevute nella stessa sessione. Adesso lo sviluppatore può creare un report utilizzando Giorno di prova e Nome schermata come dimensioni e Visualizzazioni di schermata come metrica:
| Giorno di prova | Nome schermata | Visualizzazioni di schermata |
|---|---|---|
| 1 | /level_1/ | 1 |
| 1 | /level_2/ | 2 |
| 1 | /level_3/ | 1 |
| 1 | /level_4/ | 2 |
| 2 | /level_1/ | 1 |
| 2 | /level_2/ | 1 |
| 2 | /level_3/ | 1 |
| 3 | /level_3/ | 1 |
Infine, per raggruppare le visualizzazioni di schermata in base al giorno e conoscere il numero di livelli giocati in ogni giorno di prova, lo sviluppatore può creare un report personalizzato che utilizza Giorno di prova come dimensione principale:
| Giorno di prova | Visualizzazioni di schermata |
|---|---|
| 1 | 6 |
| 2 | 3 |
| 3 | 1 |
I dati mostrano che la maggior parte dei livelli è stata giocata il primo giorno, mentre nei giorni 2 e 3 sono stati giocati molti meno livelli. Questo approfondimento è reso possibile dall'utilizzo delle dimensioni personalizzate a livello di sessione che consentono di raggruppare più sessioni e i relativi hit componente in base a un singolo valore.
Ambito a livello di utente
Infine, analizziamo un esempio del modo in cui lo sviluppatore di giochi può utilizzare le dimensioni personalizzate a livello di utente per sapere quanti livelli sono stati giocati dagli utenti paganti rispetto a quelli che usufruiscono della prova gratuita.
Come negli esempi precedenti, il numero totale di volte in cui viene giocato ogni livello è già monitorato con le visualizzazioni di schermata, ma lo sviluppatore adesso vuole raggruppare le visualizzazioni di schermata in base agli utenti paganti e a quelli che usufruiscono della prova gratuita.
Il report che lo sviluppatore vuole visualizzare ha il seguente aspetto:
| Tipo di giocatore | Visualizzazioni di schermata |
|---|---|
| Prova gratuita | |
| A pagamento |
Con una dimensione personalizzata a livello di utente, lo sviluppatore può ottenere questi dati associando tutte le visualizzazioni di schermata di un determinato utente a un valore Tipo di giocatore, nella sessione attuale e in quelle future.
Perché l'ambito a livello di utente?
L'ambito a livello di utente consente di raggruppare comodamente tutte le sessioni e tutti gli hit del componente relativi a utente in base a un singolo valore. È ideale per valori che non cambiano spesso per un determinato utente, come il Tipo di giocatore in questo esempio.
Nonostante per questa stessa funzionalità sia possibile utilizzare l'ambito a livello di hit o di sessione, l'ambito a livello di utente rappresenta la soluzione più comoda perché consente di aggiungere una quantità minima di codice.
Configurazione
La dimensione personalizzata Tipo di giocatore viene definita nella sezione Amministrazione con i seguenti valori:
| Indice | 3 |
| Nome | Tipo di giocatore |
| Ambito | Utente |
| Attiva | vero |
Raccolta
Come nell'esempio precedente, lo sviluppatore sta già monitorando ogni livello con una visualizzazione di schermata. Per raggruppare le visualizzazioni di schermata per Tipo di giocatore, deve solo impostare la dimensione Tipo di giocatore quando l'utente inizia a giocare e una seconda volta se l'utente in seguito paga per accedere alla versione completa del gioco.
Lo sviluppatore imposta la dimensione personalizzata quando l'utente inizia la prima volta il gioco.
ga('create', 'UA-XXXX-Y', 'auto');
// Imposta il valore per la dimensione personalizzata con indice 3.
ga('set', 'dimension3', 'Free' );
// Invia il valore della dimensione personalizzata con un hit visualizzazione di pagina.
ga('send', 'pageview', '/level_1/');
Lo sviluppatore imposta la dimensione personalizzata anche quando l'utente paga la versione completa del gioco.
ga('create', 'UA-XXXX-Y', 'auto');
// Imposta il valore per la dimensione personalizzata con indice 3.
ga('set', 'dimension3', 'Paid' );
// Invia il valore della dimensione personalizzata con un hit visualizzazione di pagina.
ga('send', 'pageview', '/level_1/');
Elaborazione
Come negli esempi precedenti, i dati raccolti vengono trattati e i valori delle dimensioni personalizzate vengono applicati agli hit in base al loro ambito.
Ad esempio, i dati raccolti per un singolo giocatore che ha giocato due volte come utente di prova gratuita e una volta come utente pagante avrebbero il seguente aspetto:
userId = 5555 Session 1: H2: screen_name=/level_1/ cd3_value=free H3: screen_name=/level_2/ Session 2: H1: screen_name=/level_2/ H2: screen_name=/level_3/ H3: screen_name=/level_3/ Session 3: H1: screen_name=/level_3/ cd3_value=paid H2: screen_name=/level_4/
Il valore free impostato nella sessione 1 si applica a tutti gli hit di quella sessione e della sessione 2, finché non viene impostato il nuovo valore paid nella sessione 3.
Report
Una volta elaborati, i valori della dimensione personalizzata Tipo di giocatore vengono associati sia alle sessioni in cui erano stati impostati sia in quelle successive e agli hit.
Adesso lo sviluppatore può creare un report utilizzando Tipo di giocatore e Nome schermata come dimensioni e Visualizzazioni di schermata come metrica:
| Tipo di giocatore | Nome schermata | Visualizzazioni di schermata |
|---|---|---|
| Prova gratuita | /level_1/ | 1 |
| Prova gratuita | /level_2/ | 2 |
| Prova gratuita | /level_3/ | 2 |
| A pagamento | /level_3/ | 1 |
| A pagamento | /level_4/ | 1 |
Infine, per raggruppare le visualizzazioni di schermata in base al tipo di giocatore e conoscere il numero di livelli giocati dagli utenti che usufruiscono della prova gratuita rispetto a quelli paganti, lo sviluppatore può creare un report personalizzato che utilizza Tipo di giocatore come dimensione principale:
| Tipo di giocatore | Visualizzazioni di schermata |
|---|---|
| Prova gratuita | 5 |
| A pagamento | 2 |
I dati mostrano che gli utenti che usufruiscono della prova gratuita hanno giocato più livelli di quelli paganti. Questo approfondimento è reso possibile dall'utilizzo delle dimensioni personalizzate a livello di utente che consentono di raggruppare gli utenti e sia le sessioni che gli hit del componente in base a un singolo valore.
Ambito a livello di prodotto
Analizziamo un esempio del modo in cui lo sviluppatore di giochi può utilizzare le dimensioni personalizzate a livello di prodotto per sapere quale potenza di power-up (debole, media o elevata) è stata acquistata.
Lo sviluppatore sta già utilizzando l'opzione E-commerce avanzato per monitorare quante volte vengono acquistati i power-up. Adesso vuole sapere quale potenza di power-up viene acquistata di più.
Il report avrà il seguente aspetto:
| Potenza power-up | Entrate generate dal prodotto |
|---|---|
| debole | |
| media | |
| elevata |
Prima di utilizzare le dimensioni personalizzate, lo sviluppatore poteva visualizzare le entrate totali generate dal power-up per il prodotto, ma non era in grado di raggrupparle in base alla potenza del power-up.
Con una dimensione personalizzata a livello di prodotto è possibile associare la potenza a ogni prodotto in modo tale da includere nei report la potenza acquistata di più, nonché visualizzazioni, clic e altre azioni di E-commerce avanzato.
Perché l'ambito a livello di prodotto?
Un utente può acquistare più power-up in un singolo acquisto. L'ambito a livello di prodotto consente di associare un valore Potenza solo al prodotto con cui era stato inviato. In tal modo, a ogni power-up acquistato è possibile associare una potenza univoca.
Configurazione
La dimensione personalizzata Potenza power-up viene definita nella sezione Impostazioni proprietà dell'interfaccia di amministrazione di Analytics con i seguenti valori:
| Indice | 4 |
| Nome | Potenza power-up |
| Ambito | Prodotto |
| Attiva | vero |
Raccolta
Nel gioco lo sviluppatore sta già monitorando ogni acquisto di power-up. Per associare la potenza a ogni power-up, il valore della dimensione personalizzata deve essere impostato con i dati di prodotto.
L'aggiunta di questa dimensione al prodotto potrebbe avere il seguente aspetto:
ga('ec:addProduct', { // Inserisci i dettagli del prodotto in un productFieldObject.
'id': 'P12345', // ID prodotto (stringa).
'name': 'Powerup', // Nome prodotto (stringa).
'category': 'Extras', // Categoria prodotto (stringa).
'variant': 'red', // Variante prodotto (stringa).
'price': '10.00', // Prezzo prodotto (valuta).
'quantity': 2, // Quantità prodotto (numero).
'dimension4': 'strong' // Dimensione personalizzata con ambito a livello di prodotto (stringa).
});
ga('ec:setAction', 'purchase', {
'id': 'T12345',
'revenue': '20.00'
});
ga('send', 'pageview'); // Invia i dati della transazione con la visualizzazione di pagina iniziale.
In questo esempio, la dimensione personalizzata viene impostata insieme alle informazioni sul prodotto. In questo modo, al power-up viene associata la potenza.
Elaborazione
Come negli esempi precedenti, una volta inviati a Analytics gli hit raccolti, i dati vengono elaborati e i valori della dimensione personalizzata vengono applicati ai prodotti con cui erano stati impostati.
Ad esempio, i dati raccolti in una sessione per un singolo giocatore che ha acquistato 3 power-up hanno il seguente aspetto:
userId = 5555
Session 1:
H1: product_name= cd4_value=weak
product_name= cd4_value=strong
H2: product_name= cd4_value=weak
L'utilizzo dell'ambito a livello di prodotto garantisce che il valore Power-up venga associato solo al prodotto con cui era stato inviato.
Report
Al termine dell'elaborazione, dato che ogni prodotto è associato al rispettivo valore di potenza, lo sviluppatore può creare un report personalizzato che mostra le entrate in base alla potenza del power-up:
| Potenza power-up | Entrate generate dal prodotto |
|---|---|
| debole | 20,00 |
| elevata | 10,00 |
Da questo report, risulta che i power-up deboli hanno contributo di più a generare entrate.
Metriche personalizzate
Ambito
Analogamente alle dimensioni personalizzate, le metriche personalizzate possono avere ambiti diversi. Le metriche personalizzate a livello di hit vengono associate a tutte le dimensioni a livello di hit con cui erano state inviate. Analogamente, le metriche personalizzate a livello di prodotto vengono associate solo ai prodotti con cui erano state inviate. Negli esempi riportati di seguito sono descritti questi due tipi di metriche personalizzate.
Esempio di metrica personalizzata con ambito a livello di hit
Negli esempi sopra riportati, lo sviluppatore di giochi monitora ogni giocata in un livello come visualizzazione di schermata. In ognuno dei report generati, la metrica della visualizzazione di schermata viene utilizzata per rappresentare il tentativo di un giocatore di completare un livello.
Tuttavia, lo sviluppatore vuole anche conoscere la percentuale di completamento di ogni livello.
Per determinare la percentuale di completamento, lo sviluppatore utilizza una nuova metrica personalizzata denominata Completamento livelli e la confronta con le visualizzazioni di schermata per ogni livello.
Il report che lo sviluppatore vuole creare ha il seguente aspetto:
| Nome schermata | Visualizzazioni di schermata | Completamento livelli |
|---|---|---|
| /level_1/ | ||
| /level_2/ | ||
| /level_3/ |
Perché utilizzare una metrica personalizzata?
In molti casi, potrai scegliere di utilizzare gli eventi, le visualizzazioni di schermata e/o una metrica personalizzata per monitorare le metriche più importanti. Tuttavia, le metriche personalizzate consentono di generare report personalizzati più flessibili e più facilmente leggibili e di conseguenza sono più pratiche da utilizzare per monitorare le metriche più importanti.
Ad esempio, non è possibile monitorare il completamento dei livelli come visualizzazione di schermata senza conteggiare due volte il numero di visualizzazioni di schermate per livelli. Di conseguenza, è necessario trovare un'altra opzione.
Anche se è possibile utilizzare un evento in modo indipendente, a causa della natura gerarchica degli eventi sarebbe difficile generare il report sopra riportato combinando le visualizzazioni di schermata e i completamenti dei livelli in un'unica dimensione.
A causa delle limitazioni sopra menzionate e vista l'importanza della metrica Completamento livelli per lo sviluppatore, è più pratico monitorare i completamenti dei livelli come metrica personalizzata.
Configurazione
La metrica personalizzata Completamento livelli viene definita nella sezione di gestione dell'interfaccia utente con i seguenti valori:
| Indice | 1 |
| Nome | Completamento livelli |
| Ambito | Hit |
| Tipo di formattazione | Numero intero |
| Attiva | vero |
Raccolta
Lo sviluppatore sta già utilizzando una visualizzazione di schermata per monitorare l'inizio di ogni livello. Adesso vuole monitorare un completamento di livello utilizzando la nuova metrica personalizzata.
Analogamente alle dimensioni personalizzate, le metriche personalizzate vengono inviate ad Analytics come parametri associati ad altri hit. Per inviare il valore della metrica personalizzata, lo sviluppatore deve inviare anche un altro hit per registrare il completamento di un livello da parte dell'utente. In questo esempio, viene attivato un evento al completamento del livello e la metrica personalizzata viene associata a questo evento.
L'implementazione potrebbe avere il seguente aspetto:
ga('create', 'UA-XXXX-Y', 'auto');
// Incrementa la metrica completamento livello di 1.
ga('set', 'metric1', 1 );
// Invia il valore della metrica personalizzata con un hit da evento.
ga('send', 'event', 'Level', 'completion');
Elaborazione
Prima dell'elaborazione, i dati raccolti per un singolo giocatore che in una sessione gioca tre livelli del gioco avrebbero il seguente aspetto:
userId = 5555 Session 1 H1: type=screen_view screen_name=/level_1/ H2: type=event screen_name=/level_1/ cm1_value=1 H3: type=screen_view screen_name=/level_2/ H4: type=screen_view screen_name=/level_2/ H5: type=screen_view screen_name=/level_2/ H6: type=event screen_name=/level_2/ cm1_value=1 H7: type=screen_view screen_name=/level_3/ H8: type=event screen_name=/level_3/ cm1_value=1
Report
Dopo l'elaborazione, lo sviluppatore può creare un report che utilizza Nome schermata come dimensione e Visualizzazioni di schermata, Eventi totali e Completamento livelli come metrica:
| Nome schermata | Visualizzazioni di schermata | Eventi totali | Completamento livelli |
|---|---|---|---|
| /level_1/ | 1 | 1 | 1 |
| /level_2/ | 3 | 1 | 1 |
| /level_3/ | 1 | 1 | 1 |
Dato che lo sviluppatore ha monitorato i completamenti dei livelli come metrica personalizzata, in futuro non sarà necessario filtrare gli eventi di completamento dal totale eventi.
Lo sviluppatore potrà invece creare facilmente il seguente report personalizzato utilizzando la metrica personalizzata Completamento livelli:
| Nome schermata | Visualizzazioni di schermata | Completamento livelli |
|---|---|---|
| /level_1/ | 1 | 1 |
| /level_2/ | 3 | 1 |
| /level_3/ | 1 | 1 |
Dall'analisi dei dati risulta che il livello 2 è effettivamente più difficile rispetto ai livelli 1 e 3, con una percentuale di completamento solo del 33% rispetto alle visualizzazioni di schermata. Grazie al monitoraggio dei completamenti dei livelli come metrica personalizzata, lo sviluppatore è in grado di rispondere facilmente alle domande sulle principali metriche e creare report semplificati da condividere con altri.
Esempio di metrica personalizzata con ambito a livello di prodotto
Negli esempi sopra riportati, lo sviluppatore di giochi monitorava ogni acquisto di un power-up. Esistono diverse metriche che è possibile associare a ogni acquisto, ad esempio Quantità ed Entrate generate dal prodotto.
Tuttavia, di recente una promozione dello sviluppatore offriva a tutti gli utenti $ 100 di credito. Con questa promozione lo sviluppatore vuole misurare quali power-up vengono acquistati dagli utenti con questo credito.
Per determinare i crediti utilizzati per acquisto di prodotto, lo sviluppatore utilizza una nuova metrica personalizzata denominata Crediti utilizzati.
Il report che lo sviluppatore vuole creare ha il seguente aspetto:
| Potenza power-up | Entrate generate dal prodotto | Crediti utilizzati |
|---|---|---|
| elevata | ||
| media | ||
| debole |
Configurazione
La metrica personalizzata Crediti utilizzati viene definita nella sezione Amministrazione con i seguenti valori:
| Indice | 2 |
| Nome | Crediti utilizzati |
| Ambito | Prodotto |
| Tipo di formattazione | Numero intero |
| Attiva | vero |
Raccolta
Analogamente alle dimensioni personalizzate, le metriche personalizzate vengono inviate a Analytics come parametri associati ad altri dati di prodotto.
L'implementazione potrebbe avere il seguente aspetto:
ga('ec:addProduct', { // Inserisci i dettagli del prodotto in un productFieldObject.
'id': 'P12345', // ID prodotto (stringa).
'name': 'Powerup', // Nome prodotto (stringa).
'category': 'Extras', // Categoria prodotto (stringa).
'variant': 'red', // Variante prodotto (stringa).
'price': '10.00', // Prezzo prodotto (valuta).
'quantity': 2, // Quantità prodotto (numero).
'dimension4': 'strong', // Dimensione personalizzata con ambito a livello di prodotto (numero intero).
'metric2': 5 // Metrica personalizzata con ambito a livello di prodotto (intero).
});
ga('ec:setAction', 'purchase', {
'id': 'T12345',
'revenue': '20.00'
});
ga('send', 'pageview'); // Invia i dati della transazione con la visualizzazione di pagina iniziale.
Elaborazione
Prima dell'elaborazione, i dati raccolti per un singolo giocatore che acquista alcuni power-up potrebbero avere il seguente aspetto:
userId = 5555
Session 1
H1: type=screen_view screen_name=/level_1/
H2: type=screen_view screen_name=/level_2/
product_name=powerup cd4_value=weak cm2_value=5
product_name=powerup cd4_value=strong cm2_value=5
H4: type=screen_view screen_name=/level_2/
product_name=powerup cd4_value=medium cm2_value=1
product_name=powerup cd4_value=weak cm2_value=10
Report
Dopo l'elaborazione, lo sviluppatore può creare un report che utilizza Potenza power-up come dimensione ed Entrate generate dal prodotto e Crediti utilizzati come metrica:
| Potenza power-up | Entrate generate dal prodotto | Crediti utilizzati |
|---|---|---|
| debole | 20 | 15 |
| elevata | 10 | 5 |
| media | 10 | 1 |
Dall'analisi dei dati risulta che i giocatori utilizzano i crediti per i power-up deboli. Lo sviluppatore ha guadagnato di più con i power-up medi.
Considerazioni sull'implementazione
Quando implementi le dimensioni o le metriche personalizzate, tieni presente quanto segue:
Modificare una dimensione o metrica esistente
Le modifiche al nome o all'ambito di una dimensione personalizzata o una metrica personalizzata possono influire sui dati nei seguenti modi:
- Modifica del nome: influisce sui dati già elaborati. I dati precedenti saranno accessibili solo utilizzando il nuovo nome.
- Modifica dell'ambito: non influisce sui dati già elaborati. Solo i nuovi dati verranno elaborati utilizzando il nuovo ambito.
- Modifica dello stato Attiva: il campo Attiva determina se i valori delle dimensioni o delle metriche personalizzate vengono effettivamente elaborati. Quando lo stato Attiva è impostato su
false, la dimensione o la metrica personalizzata viene comunque visualizzata nei report, ma dato che i valori non vengono elaborati, non ha alcun valore associato.
Pianificare in anticipo l'impostazione dell'ambito
Quando scegli l'ambito da utilizzare per una determinata dimensione personalizzata, valuta con che frequenza prevedi che il valore cambi. Se si tratta di un valore che potrebbe cambiare molte volte durante una sessione, ad esempio il nome del livello di un gioco, utilizza l'ambito hit e imposta il valore prima di ogni hit. Una dimensione personalizzata quale il sesso può essere invece impostata una sola volta a livello di utente. Inviare un valore Sesso con ogni hit è un processo laborioso e non necessario, mentre configurare una dimensione personalizzata che cambia spesso a seconda dell'ambito utente associerebbe in modo errato molti hit a quel valore.
