Dimensões e métricas personalizadas

Inclua dados não padrão nos seus relatórios.

As dimensões e as métricas personalizadas são como as dimensões e métricas padrão na sua conta do Google Analytics, mas é você quem as cria. Use-as para coletar e analisar os dados que o Google Analytics não acompanha automaticamente.

Neste artigo:

Visão geral

As dimensões personalizadas e métricas permitem que você combine dados do Google Analytics com dados que não são do Google Analytics, por exemplo, dados de CRM. Por exemplo:

  • Se você armazenar o sexo dos usuários que fizeram login em um sistema de CRM, poderá combinar esses dados com seus dados do Google Analytics para ver as exibições de página por sexo.

  • Se você for desenvolvedor de jogos, métricas como "conclusões de níveis" ou "pontuações altas" podem ser mais relevantes para você do que métricas predefinidas, como Exibições de tela. Ao acompanhar esses dados com métricas personalizadas, você pode acompanhar o progresso com base nas métricas mais importantes em relatórios personalizados flexíveis e fáceis de ler.

As dimensões personalizadas são exibidas como dimensões principais nos relatórios personalizados. Use-as também como Segmentos e dimensões secundárias nos relatórios padrão.

Pré-requisitos

As métricas e dimensões personalizadas estão disponíveis apenas para propriedades que foram ativadas pelo Universal Analytics ou que tenham pelo menos uma visualização de relatórios de aplicativos. As dimensões e métricas personalizadas são suportadas pelos SDKs do Google Analytics para Android e iOS v2.x ou posteriores, a biblioteca analytics.js e o Protocolo de avaliação.

As dimensões e métricas personalizadas exigem configuração adicional na sua conta do Google Analytics e no seu código de acompanhamento. Depois de concluir as duas etapas da configuração, use-as nos seus relatórios.

Limites e ressalvas

Há 20 índices disponíveis para diferentes dimensões personalizadas, e 20 índices para métricas personalizadas em cada propriedade. Contas Premium têm 200 índices disponíveis para dimensões personalizadas e 200 para métricas personalizadas.

Não é possível excluir dimensões personalizadas, mas você pode desativá-las. Evite tentar reutilizar dimensões personalizadas. Ao editar o nome, o escopo e o valor de uma dimensão personalizada, os valores antigos e novos podem ser relacionados ao nome antigo ou novo da dimensão. Isso mistura os dados nos seus relatórios de uma forma que eles não podem ser separados precisamente por um filtro.

Ciclo de vida de dimensões e métricas personalizadas

O ciclo de vida de uma dimensão ou métrica personalizada tem quatro etapas:

  • Configuração: você define suas dimensões e métricas personalizadas com um índice, um nome e outras propriedades, como o escopo.
  • Coleta: você envia valores de dimensões e métricas personalizadas ao Google Analytics a partir da sua implementação.
  • Processamento: seus dados são processados com suas definições de dimensões e métricas personalizadas e quaisquer filtros de visualização de relatórios.
  • Relatórios: você cria novos relatórios com suas dimensões e métricas personalizadas na interface do usuário do Google Analytics.

Configuração

Para poder enviar valores de dimensões e métricas ao Google Analytics, primeiro eles precisam ser definidos em uma propriedade do Google Analytics. Cada propriedade do Google Analytics possui 20 índices disponíveis para dimensões personalizadas e outros 20 índices disponíveis para métricas personalizadas.

Ao definir uma dimensão ou métrica personalizada, você especifica o nome dela e outros valores de configuração com um determinado índice. As dimensões personalizadas possuem estes valores de configuração:

  • Nome: o nome da dimensão personalizada da forma como ele será exibido nos seus relatórios.
  • Escopo: especifica para quais hits a dimensão ou métrica personalizada será aplicada. Saiba mais sobre o escopo.
  • Ativo: se o valor da dimensão ou métrica personalizada será processado. Dimensões personalizadas inativas ainda podem ser exibidas nos relatórios, mas os valores delas não serão processados.

As métricas personalizadas possuem estes valores de configuração:

  • Nome: o nome da métrica personalizada da forma como ela será exibida nos seus relatórios.
  • Tipo: determina como o valor da métrica personalizada será exibido nos seus relatórios.
  • Valor mínimo / máximo: os valores mínimos e máximos que serão processados e exibidos nos seus relatórios.
  • Ativo: se o valor da métrica personalizada será processado. Métricas personalizadas inativas ainda podem ser exibidas nos relatórios, mas os valores delas não serão processados.

É possível definir as dimensões e métricas personalizadas na interface de usuário do Google Analytics.

Depois que você definir uma dimensão ou métrica personalizada, evite editar o nome ou o escopo quando possível. Consulte Considerações de implementação para saber mais sobre como alterações nesses valores podem afetar seus relatórios.

Coleta

Os valores das dimensões e métricas personalizadas são enviados ao Google Analytics no momento da coleta como um par de parâmetros de índice e valor. O parâmetro de índice corresponde ao índice da dimensão ou métrica personalizada definida na fase de configuração.

Diferentemente dos outros tipos de dados, as dimensões e métricas personalizadas são enviadas ao Google Analytics como parâmetros anexados a outros hits, como exibições de página, eventos ou transações de comércio eletrônico. Assim, os valores das dimensões e métricas personalizadas precisam ser definidos antes que uma chamada de acompanhamento seja definida para que esse valor seja enviado ao Google Analytics.

Por exemplo, para definir um valor de dimensão personalizada, seu código teria esta aparência:

ga('create', 'UA-XXXX-Y', 'auto');

// Set value for custom dimension at index 1.
ga('set', 'dimension1', 'Level 1');

// Send the custom dimension value with a pageview hit.
ga('send', 'pageview');

Tipos de métrica personalizada

As métricas personalizadas com o tipo "Número inteiro" ou "Horário" devem ser enviadas usando números inteiros, enquanto métricas personalizadas com o tipo "Moeda" podem ser enviadas como valores decimais fixos adequados à moeda local.

Processamento

Quando as dimensões personalizadas são processadas, o escopo determina a quais hits um determinado valor de dimensão personalizada será aplicado, enquanto os filtros de vista da propriedade determinam quais hits e seus valores associados serão incluídos nos relatórios.

Escopo e precedência

O escopo determina quais hits serão associados a um determinado valor de dimensão personalizada. Existem quatro níveis de escopo: produto, hit, sessão e usuário:

  • Produto: o valor é aplicado ao produto para o qual ele foi definido (apenas comércio eletrônico avançado).
  • Hit: o valor é aplicado ao único hit para o qual ele foi definido.
  • Sessão: o valor é aplicado a todos os hits em uma única sessão.
  • Usuário: o valor é aplicado a todos os hits nas sessões atuais e futuras, até que o valor seja alterado ou que a dimensão personalizada fique inativa.
Escopo no nível do produto

Quando uma dimensão personalizada possui um escopo no nível do produto, o valor só é aplicado ao produto com o qual ele foi definido. Como vários produtos são enviados em um único hit, várias dimensões personalizadas com escopo no nível do produto também podem ser enviadas em um único hit.

Escopo no nível do hit

Quando uma dimensão personalizada possui um escopo no nível do hit, o valor só é aplicado ao hit com o qual ele foi definido. Isso é mostrado na Figura A, Figura B e Figura C abaixo:

Figura A: o usuário envia dois hits (H1, H2). H2 tem o valor CD1 igual a A. Esse valor só é aplicado a H2.


Figura B: o usuário envia um terceiro hit (H3). H3 não tem nenhum valor de CD.


Figura C: o usuário envia um quarto hit (H4). H4 tem o valor CD1 igual a B. Esse valor só é aplicado a H4.


Escopo no nível da sessão

Quando dois valores com escopo no nível da sessão são definidos com o mesmo índice em uma sessão, o último valor definido tem precedência e é aplicado a todos os hits na sessão. Na Figura D abaixo, o último valor definido substitui todos os valores anteriores para o índice:

Figura A: o usuário envia um hit (H1) sem valor CD.


Figura B: na mesma sessão, o usuário envia um segundo hit (H2) com o valor de CD1 definido como A. O escopo da sessão faz com que o valor A também seja aplicado a H1.


Figura C: o usuário envia um terceiro hit (H3). Embora nenhum valor de CD1 seja enviado com H3, o escopo da sessão faz com que o valor A seja aplicado automaticamente a H3.


Figura D: o usuário envia um quarto hit (H4) com um novo valor de CD1, B. O escopo da sessão aplica o valor B a todos os hits da sessão, substituindo o valor A dos hits anteriores.


Escopo no nível do usuário

Por fim, se dois valores de dimensão personalizada com escopo no nível do usuário são definidos na mesma sessão, o último valor tem precedência para a sessão atual e é aplicado às sessões futuras do usuário.

Na Figura B abaixo, o valor A é aplicado a todos os hits da sessão 2, assim como uma CD no nível da sessão. No entanto, em Figura C, diferentemente do escopo no nível da sessão, o valor A da CD continua sendo aplicado a hits na terceira sessão, pois CD1 possui escopo no nível do usuário:

Figura A: o usuário tem uma sessão com três hits (H1, H2, H3). Nenhum valor de CD é definido.


Figura B: o mesmo usuário retorna e tem outra sessão, com mais três hits. O valor de CD1 é definido como A em H3. O valor de CD1 é aplicado a todos os hits da sessão.


Figura C: o usuário retorna para uma terceira sessão com mais três hits. O escopo no nível do usuário de CD1 faz com que o valor A seja aplicado a todos os hits na sessão 3.

Filtros

Os filtros de vista da propriedade podem interagir com dimensões e métricas personalizadas de várias formas.

Os valores de dimensões e métricas personalizadas são associados ao hit com o qual foram recebidos, independentemente do escopo. Se esse hit for filtrado por um filtro de vista da propriedade, a dimensão ou métrica personalizada também poderá ser filtrada dependendo do seu escopo:

  1. Escopo no nível do hit: as dimensões personalizadas com escopo no nível do hit e as métricas personalizadas serão filtradas se o hit ao qual elas estão associadas também for filtrado.
  2. Escopo no nível da sessão ou do usuário: as dimensões personalizadas com escopo no nível do usuário ou da sessão não serão filtradas, mesmo que o hit ao qual elas estiverem associadas for filtrado. Os valores delas ainda serão aplicados a todos os hits na sessão atual, bem como nas sessões futuras, se a dimensão tiver escopo no nível do usuário.

As dimensões personalizadas também podem ser usadas para criar filtros de vista da propriedade. Isso fará com que os hits sejam filtrados de acordo com o escopo da dimensão personalizada. Por exemplo, filtrar um valor de dimensão personalizada com escopo no nível do usuário filtrará sessões atuais e futuras do conjunto de usuários associados a esse valor.

Relatórios

Após a conclusão da coleta, da configuração e de outras etapas de processamento do pipeline, as dimensões e métricas personalizadas ficam disponíveis pela interface de relatórios do usuário.

As dimensões e métricas personalizadas ficam disponíveis nos relatórios personalizados e podem ser usadas com segmentos avançados. As dimensões personalizadas também podem ser usadas como dimensões secundárias em relatórios padrão.

Exemplos

Os exemplos a seguir mostram como as dimensões e métricas personalizadas podem ser usadas por um desenvolvedor de jogos para conhecer o comportamento dos jogadores.

Um desenvolvedor de jogos lançou recentemente um novo jogo.

A implementação atual do Google Analytics acompanha uma exibição de tela sempre que um usuário joga determinada fase. O desenvolvedor já sabe quantas vezes cada fase é jogada. Agora ele deseja responder a estas perguntas mais avançadas:

  1. Quantas vezes as fases mais fáceis são jogadas em comparação com as fases médias ou difíceis?
  2. Quantas fases são jogadas por dia em um período de três dias de teste gratuito?
  3. Quantas fases são jogadas pelos os usuários na versão de teste em comparação com os que pagaram pelo jogo?

Para responder a essas perguntas, dimensões personalizadas são usadas para criar novos agrupamentos de hits, sessões e usuários.

Além disso, o desenvolvedor vende alguns recursos para aprimorar a experiência do usuário, como "power-ups". O desenvolvedor já usa a categoria e os campos variáveis, mas deseja um campo extra para avaliar a dificuldade do power-up adquirido. Dessa forma, o desenvolvedor seria capaz de definir se determinadas dificuldades de power-up eram mais populares do que outras.

Escopo no nível do hit

Vejamos um exemplo de como o desenvolvedor de jogos pode usar as dimensões personalizadas no nível do hit para descobrir quantas fases de cada nível de dificuldade (fácil, média ou difícil) foram jogadas.

O desenvolvedor já está acompanhando o número de vezes que cada fase é jogada usando as exibições de tela. Agora ele quer saber qual nível de dificuldade está sendo mais jogado.

O relatório terá esta aparência:

DificuldadeExibições de tela
fácil 
média 
difícil 

Antes de usar as dimensões personalizadas, o desenvolvedor podia ver o total de exibições de tela por fase, mas não conseguia agrupar essas exibições por nível de dificuldade.

Ao usar uma dimensão personalizada no nível do hit, a dificuldade pode ser associada a cada exibição de tela. Isso permite que os relatórios incluam o nível de dificuldade mais usado para jogar.

Por que usar o escopo no nível do hit?

Um usuário pode jogar várias fases durante uma sessão. Com o escopo no nível do hit, um valor de dificuldade só será associado à exibição de tela com a qual ele foi enviado. Isso garante que cada exibição de tela de fase seja associada a uma dificuldade única.

Configuração

A primeira etapa para implementar uma dimensão personalizada é defini-la nas configurações da propriedade na seção "Administrador" do Google Analytics. Para esse exemplo, a definição da dimensão personalizada tem esta aparência:

Índice1
NomeDificuldade
EscopoHit
Ativoverdadeiro

Coleta

No jogo, o desenvolvedor já acompanha cada fase com uma exibição de tela. Para associar a dificuldade a cada fase, o valor da dimensão personalizada precisa ser definido antes da chamada para acompanhar a exibição de tela.

A implementação terá esta aparência:

ga('create', 'UA-XXXX-Y', 'auto');

// Set value for custom dimension at index 1.
ga('set', 'dimension1', 'easy');

// Send the custom dimension value with a pageview hit.
ga('send', 'pageview', '/level_1/');

Neste exemplo, a dimensão personalizada é definida pouco antes de a exibição de tela da fase ser acompanhada. Isso associa a dificuldade à exibição de tela e permite que os hits da exibição de tela sejam agrupados por dificuldade nos relatórios.

Processamento

Depois que os hits são coletados e enviados ao Google Analytics, os dados são processados e os valores das dimensões personalizadas são aplicados aos hits de acordo com o escopo.

Por exemplo, os dados coletados para um único jogador, com uma sessão, que jogou seis fases, tem esta aparência:

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

Usar um escopo no nível do hit garante que cada valor de dificuldade seja associado somente à exibição de tela com a qual ele foi enviado.

Relatórios

Como cada exibição de tela é associada ao seu respectivo valor de dificuldade, depois do processamento, um desenvolvedor pode criar um relatório que usa o nome da tela e a dificuldade como dimensões e as exibições de tela como uma métrica:

Nome da telaDificuldadeExibições de tela
/level_1/fácil1
/level_2/média1
/level_3/difícil1
/level_4/fácil1
/level_5/média1
/level_6/média1

É possível criar um relatório personalizado que usa "Dificuldade" como uma dimensão principal para agrupar as exibições de tela e descobrir quantas vezes cada nível de dificuldade foi jogado:

DificuldadeExibições de tela
fácil2
média3
difícil1

Nesse relatório, as fases de dificuldade média foram mais jogadas. Foi possível encontrar essa informação com o uso de dimensões personalizadas no nível do hit para agrupar as exibições de tela.

Escopo no nível da sessão

Agora, vejamos um exemplo de como o desenvolvedor de jogos pode usar as dimensões personalizadas no nível da sessão para ver quantas fases foram jogadas por dia em um período de três dias de teste gratuito.

O desenvolvedor já sabe quantas vezes cada fase é jogada acompanhando uma exibição de tela para cada fase. Agora ele quer saber quantas fases são jogadas em cada dia.

O relatório que ele precisa criar tem esta aparência:

Dia do testeExibições de tela
Dia 1 
Dia 2 
Dia 3 

Com uma dimensão personalizada no nível da sessão, o desenvolvedor pode agrupar as exibições de tela por dia do período de teste e ver as alterações nesse número à medida que o usuário passa mais tempo no período de teste.

Por que usar o escopo no nível da sessão?

Você pode usar o escopo no nível da sessão para agrupar com eficiência sessões inteiras e todos os hits dos componentes dela, em um único valor "Dia do teste".

Embora seja possível atingir essa mesma funcionalidade com o escopo no nível do hit, usar o escopo no nível da sessão permite que você defina um valor "Dia do teste" com a menor quantidade de código adicional.

Configuração

A dimensão personalizada "Dia do teste" é definida na sessão das configurações da propriedade na interface do usuário do Google Analytics com estes valores:

Índice2
NomeDia do teste
EscopoSessão
Ativoverdadeiro

Coleta

No jogo, o desenvolvedor já está acompanhando cada fase com uma exibição de tela. Para associar um dia a todas as exibições de tela de uma sessão, o valor da dimensão personalizada só precisa ser definido uma vez por sessão.

O desenvolvedor define a dimensão personalizada quando o usuário começa o jogo pela primeira vez:

ga('create', 'UA-XXXX-Y', 'auto');

// Set value for custom dimension at index 2.
var day = getDayOfTrial();
ga('set', 'dimension2', day );

// Send the custom dimension value with a pageview hit.
ga('send', 'pageview', '/level_1/');

Uma dimensão personalizada no nível da sessão pode ser definida a qualquer momento durante a sessão. No entanto, nesse exemplo, é conveniente para o desenvolvedor determinar o dia do teste e definir o valor de forma correspondente no início da sessão.

Processamento

Depois que os hits são coletados e enviados ao Google Analytics, os dados são processados e os valores das dimensões personalizadas são aplicados aos hits de acordo com o escopo.

Por exemplo, os dados coletados para um único jogador que jogou duas vezes no primeiro dia, uma vez no segundo dia e uma vez no terceiro dia têm esta aparência:

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

Os valores das dimensões personalizadas só foram enviados com uma exibição de tela por sessão.

O escopo no nível da sessão garante que o valor "Dia do teste" seja associado a todos os hits na sessão e não apenas ao hit com o qual ele foi enviado.

Relatórios

Após o processamento, os valores da dimensão personalizada no nível da sessão serão associados a todas as exibições de tela recebidas na mesma sessão. Agora, o desenvolvedor pode criar um relatório usando "Dia do teste" e o nome da tela como dimensões e as exibições de tela como uma métrica:

Dia do testeNome da telaExibições de tela
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

Por fim, para agrupar exibições de tela por dia e descobrir quantas fases foram jogadas em cada dia do período de teste, o desenvolvedor pode criar um relatório personalizado que usa "Dia do teste" como uma dimensão principal:

Dia do testeExibições de tela
16
23
31

Os dados mostram que mais fases foram jogadas no primeiro dia e menos fases foram jogadas nos dias 2 e 3. Foi possível encontrar essas informações com o uso de dimensões personalizadas no nível da sessão para agrupar várias sessões e os hits dos seus componentes com um único valor.

Escopo no nível do usuário

Por último, vejamos um exemplo de como o desenvolvedor de jogos pode usar as dimensões personalizadas no nível do usuário para descobrir quantas fases foram jogadas por usuários da versão paga em comparação com usuários da versão de teste gratuita.

Como nos exemplos anteriores, o número total de vezes em que cada nível é jogado já está sendo acompanhado com as exibições de tela, mas o desenvolvedor quer agrupar as exibições de tela em usuários da versão gratuita e usuários da versão paga.

O relatório que desenvolvedor precisa gerar tem esta aparência:

Versão do jogadorExibições de tela
Gratuita 
Paga 

Com uma dimensão personalizada no nível do usuário, o desenvolvedor pode conseguir esses dados associando todas as exibições de tela a um determinado usuário na sessão atual e nas futuras com um valor "Versão do jogador".

Por que usar o escopo no nível do usuário?

O escopo no nível do usuário permite que você agrupe todas as sessões e hits do componente do usuário com um único valor. Isso é ideal para valores que não mudam com frequência para um usuário, como "Versão do usuário" neste exemplo.

Embora seja possível atingir essa mesma funcionalidade com o escopo no nível do hit ou da sessão, o escopo no nível do usuário oferece a solução mais conveniente com a menor quantidade de código.

Configuração

A dimensão personalizada "Versão do jogador" é definida na seção "Administrador" com estes valores:

Índice3
NomeVersão do jogador
EscopoUsuário
Ativoverdadeiro

Coleta

Como nos exemplos anteriores, o desenvolvedor já está acompanhando cada fase com uma exibição de tela. Para agrupar essas exibições de tela por "Versão do jogador", o desenvolvedor só precisa definir a dimensão "Versão do jogador" quando o usuário iniciar o jogo e, novamente, se o usuário pagar subsequentemente para acessar a versão completa do jogo.

O desenvolvedor define a dimensão personalizada quando o usuário começa o jogo pela primeira vez:

ga('create', 'UA-XXXX-Y', 'auto');

// Set value for custom dimension at index 3.
ga('set', 'dimension3', 'Free' );

// Send the custom dimension value with a pageview hit.
ga('send', 'pageview', '/level_1/');

O desenvolvedor também deve definir a dimensão personalizada quando o usuário pagar pela versão completa do jogo:

ga('create', 'UA-XXXX-Y', 'auto');

// Set value for custom dimension at index 3.
ga('set', 'dimension3', 'Paid' );

// Send the custom dimension value with a pageview hit.
ga('send', 'pageview', '/level_1/');

Processamento

Como nos exemplos anteriores, depois de coletados, os dados são processados, e os valores das dimensões personalizadas aplicados aos hits de acordo com o escopo.

Por exemplo, os dados coletados para um único jogador que jogou duas vezes como um usuário da versão gratuita e uma vez como um usuário da versão paga têm esta aparência:

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/

O valor free (gratuita) definido na sessão 1 se aplica a todos os hits dessa sessão e da sessão 2, até que o novo valor paid (paga) seja definido na sessão 3.

Relatórios

Após o processamento, os valores da dimensão personalizada "Versão do jogador" serão associados às sessões em que eles foram definidos, bem como a todas as sessões e hits futuros.

Agora, o desenvolvedor pode criar um relatório usando "Versão do jogador" e o nome da tela como dimensões e as exibições de tela como uma métrica:

Versão do jogadorNome da telaExibições de tela
Gratuita/level_1/1
Gratuita/level_2/2
Gratuita/level_3/2
Paga/level_3/1
Paga/level_4/1

Por fim, para agrupar exibições de tela por "Versão do jogador" e descobrir quantas fases foram jogadas por usuários da versão gratuita em comparação com os usuários da versão paga, o desenvolvedor pode criar um relatório personalizado que usa "Versão do jogador" como uma dimensão principal:

Versão do jogador Exibições de tela
Gratuita5
Paga2

Os dados mostram que mais fases foram jogadas pelos usuários da versão gratuita do que pelos usuários da versão paga. Foi possível descobrir essas informações com o uso de dimensões personalizadas no nível do usuário para agrupar usuários e as sessões e os hits dos componentes deles com um único valor.

Escopo no nível do produto

Vejamos um exemplo de como o desenvolvedor de jogos pode usar as dimensões personalizadas no nível do produto para descobrir qual dificuldade de power-ups (fácil, média, difícil) foi adquirida.

O desenvolvedor já acompanha a quantidade de vezes que os power-ups foram adquiridos pelo comércio eletrônico avançado. Agora, ele deseja saber qual power-up de dificuldade é mais adquirido.

O relatório terá esta aparência:

Dificuldade de power-upReceita do produto
fácil 
média 
difícil 

Antes de usar as dimensões personalizadas, o desenvolvedor podia ver a receita total do produto dos power-ups, mas não podia agrupar essa receita por dificuldade de power-up.

Ao utilizar uma dimensão personalizada no nível do produto, a dificuldade pode ser associada a cada produto, o que permite que os relatórios incluam a dificuldade mais adquirida (bem como visualizada, clicada e outras ações do comércio eletrônico avançado).

Por que escolher o escopo no nível do produto?

Um usuário pode comprar vários power-ups em uma única compra. Usar o escopo no nível do produto significa que o valor da dificuldade será apenas associado ao produto com o qual foi enviado. Isso garante que cada power-up adquirido possa ser associado a uma única dificuldade.

Configuração

A dimensão personalizada "Dificuldade de power-up" é definida na sessão das configurações da propriedade na interface de administração do Google Analytics com estes valores:

Índice4
NomeDificuldade de power-up
EscopoProduto
Ativoverdadeiro

Coleta

No jogo, o desenvolvedor já acompanha cada compra de power-up. Para associar a dificuldade a cada power-up, o valor da dimensão personalizada precisa ser definido com os dados do produto.

Adicionar essa dimensão ao produto resultará nesta aparência:

ga('ec:addProduct', {               // Provide product details in an productFieldObject.
  'id': 'P12345',                   // Product ID (string).
  'name': 'Powerup',                // Product name (string).
  'category': 'Extras',             // Product category (string).
  'variant': 'red',                 // Product variant (string).
  'price': '10.00',                 // Product price (currency).
  'quantity': 2,                    // Product quantity (number).
  'dimension4': 'strong'            // Product-scoped custom dimension (string).
});
ga('ec:setAction', 'purchase', {
  'id': 'T12345',
  'revenue': '20.00'
});

ga('send', 'pageview');     // Send transaction data with initial pageview.

No exemplo, a dimensão personalizada é definida com as informações do produto. Isso associa a dificuldade ao power-up.

Processamento

Como em exemplos anteriores, depois que os hits são coletados e enviados ao Google Analytics, os dados são processados, e os valores das dimensões personalizadas são aplicados aos produtos com os quais foram definidos.

Por exemplo, os dados coletados para um único jogador, com uma sessão, que comprou três power-ups, têm esta aparência:

userId = 5555
Session 1:
H1: product_name=powerup cd4_value=weak
    product_name=powerup cd4_value=strong
H2: product_name=powerup cd4_value=weak

Lembre-se de que usar o escopo no nível do produto garante que cada valor de power-up seja associado apenas ao produto com o qual foi enviado.

Relatórios

Depois do processamento, como cada produto é associado ao seu respectivo valor de dificuldade, um desenvolvedor pode criar um relatório personalizado que mostra a receita por dificuldade de power-up:

Dificuldade de power-upReceita do produto
fácil20,00
difícil10,00

Nesse relatório, os power-ups de fácil contribuíram com a maior receita.

Métricas personalizadas

Escopo

Semelhante às dimensões personalizadas, as métricas personalizadas podem ter diferentes escopos. As métricas personalizadas no nível do hit são associadas a todas as dimensões no nível do hit com as quais ele foi enviado. Da mesma forma, as métricas personalizadas no nível do produto são associadas apenas ao produto com o qual foram enviadas. Os exemplos a seguir ilustram esses dois tipos de métricas personalizadas.

Exemplo de métrica personalizada no nível do hit

Nos exemplos acima, o desenvolvedor de jogos acompanha cada fase jogada como uma exibição de tela. Em cada um dos relatórios gerados, a métrica de exibição de tela é usada para representar a tentativa de um jogador concluir uma fase.

Entretanto, o desenvolvedor também deseja saber a taxa de conclusão de cada fase.

Para saber a taxa de conclusão, o desenvolvedor usará uma nova métrica personalizada chamada "Conclusões de fase" e compará-la ao número de exibições de tela de cada fase.

O relatório do desenvolvedor terá esta aparência:

Nome da telaExibições de telaConclusões de fase
/level_1/  
/level_2/  
/level_3/  

Por que usar uma métrica personalizada?

Em muitos casos, você terá a opção de usar eventos, exibições de tela e/ou uma métrica personalizada para acompanhar suas métricas mais importantes. No entanto, as métricas personalizadas podem produzir relatórios personalizados mais flexíveis e fáceis de entender. Assim, elas são uma forma conveniente de acompanhar suas métricas mais importantes.

Nesse exemplo, as conclusões de fase não podiam ser acompanhadas como exibições de tela sem contar duas vezes o número de exibições de tela por fase. Assim, seria conveniente encontrar uma alternativa.

Embora seja possível usar um evento sozinho, devido à natureza hierárquica dele, seria difícil criar o relatório acima combinando exibições de tela e conclusões de fase em uma única dimensão.

Devido às limitações acima e pelo fato de as conclusões de fase serem uma métrica importante para esse desenvolvedor, é mais conveniente acompanhá-las como uma métrica personalizada.

Configuração

A métrica personalizada "Conclusões de fase" é definida na seção "Gerenciamento" da interface do usuário com estes valores:

Índice1
NomeConclusões de fase
EscopoHit
Tipo de formataçãoNúmero inteiro
Ativoverdadeiro

Coleta

O desenvolvedor já acompanha o início de cada nível com uma exibição de tela. Agora ele quer acompanhar uma conclusão de fase com a nova métrica personalizada.

Assim como as dimensões personalizadas, as métricas personalizadas são enviadas ao Google Analytics como parâmetros anexados a outros hits. Para enviar o valor da métrica personalizada, o desenvolvedor também terá que enviar um hit adicional para registrar que o usuário concluiu uma fase. Nesse exemplo, um evento será acionado assim que a fase for concluída e uma métrica personalizada será associada a esse evento.

Essa implementação terá esta aparência:

ga('create', 'UA-XXXX-Y', 'auto');

// Increment the level completion metric by 1.
ga('set', 'metric1', 1 );

// Send the custom dimension value with an event hit.
ga('send', 'event', 'Level', 'completion');

Processamento

Antes do processamento, os dados de um único jogador que joga três fases em uma única sessão teriam esta aparência:

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

Relatórios

Após o processamento, o desenvolvedor pode criar um relatório que usa o nome da tela como a dimensão e as exibições de tela, o total de eventos e as conclusões da fase como a métrica.

Nome da telaExibições de telaTotal de eventosConclusões de fase
/level_1/111
/level_2/311
/level_3/111

Ao acompanhar as conclusões de fase como uma métrica personalizada, o desenvolvedor elimina a necessidade futura de filtrar os eventos de conclusão do total de eventos.

Como alternativa, o desenvolvedor pode criar com facilidade o relatório personalizado a seguir usando a métrica personalizada "Conclusões de fase":

Nome da telaExibições de telaConclusões de fase
/level_1/11
/level_2/31
/level_3/11

Os dados sugerem que a fase 2 é realmente mais difícil em relação às fases 1 e 3, já que ela tem uma taxa de conclusão de apenas 33% com base nas exibições de tela. Ao acompanhar as conclusões de fase como uma métrica personalizada, o desenvolvedor pode responder com facilidade a perguntas sobre as principais métricas e criar relatórios simplificados para compartilhá-los com outras pessoas.

Exemplo de métrica personalizada no nível do produto

Nos exemplos acima, o desenvolvedor de jogos acompanha cada compra de um power-up. Existe um número de métricas que podem ser associadas a cada compra, como a quantidade e a receita do produto.

No entanto, o desenvolvedor de jogos recentemente colocou uma promoção no ar, oferecendo a todos os usuários um crédito de R$ 100,00. Ele queria avaliar quais power-ups as pessoas compram usando o crédito.

Para determinar os créditos usados por compra de produto, o desenvolvedor usará uma nova métrica personalizada chamada "Créditos usados".

O relatório do desenvolvedor terá esta aparência:

Dificuldade de power-upReceita do produtoCréditos usados
difícil  
média  
fácil  

Configuração

A métrica personalizada "Créditos usados" é definida na seção "Administrador" com estes valores:

Índice2
NomeCréditos usados
EscopoProduto
Tipo de formataçãoMoeda
Ativoverdadeiro

Coleta

Assim como as dimensões personalizadas no nível do produto, as métricas personalizadas no mesmo nível são enviadas ao Google Analytics como parâmetros anexados aos dados do produto.

Essa implementação terá esta aparência:

ga('ec:addProduct', {               // Provide product details in an productFieldObject.
  'id': 'P12345',                   // Product ID (string).
  'name': 'Powerup',                // Product name (string).
  'category': 'Extras',             // Product category (string).
  'variant': 'red',                 // Product variant (string).
  'price': '10.00',                 // Product price (currency).
  'quantity': 2,                    // Product quantity (number).
  'dimension4': 'strong',           // Product-scoped custom dimension (string).
  'metric2': 5                      // Product-scoped custom metric (integer).
});
ga('ec:setAction', 'purchase', {
  'id': 'T12345',
  'revenue': '20.00'
});

ga('send', 'pageview');     // Send transaction data with initial pageview.


Processamento

Antes do processamento, os dados de um único jogador que compra alguns power-ups têm esta aparência:

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 cm4_value=5
    product_name=powerup cd4_value=strong cm4_value=5
H4: type=screen_view screen_name=/level_2/
    product_name=powerup cd4_value=medium cm4_value=1
    product_name=powerup cd4_value=weak cm4_value=10

Relatórios

Após o processamento, o desenvolvedor pode criar um relatório que usa "Dificuldade de power-up" como dimensão e "Receita do produto" e "Créditos usados" como métrica.

Dificuldade de power-upReceita do produtoCréditos usados
fácil2024
difícil105
média101

Os dados sugerem que os jogadores usam seus créditos em power-ups de dificuldade fácil. O desenvolvedor lucrou mais em power-ups de dificuldade média.

Considerações de implementação

Ao implementar dimensões ou métricas personalizadas, considere o seguinte:

Edição de uma dimensão ou métrica existente

Ao editar o nome ou escopo de uma dimensão ou métrica personalizada existente, seus dados podem ser afetados das seguintes formas:

  • Editar o nome: afeta dados que já foram processados. Os dados antigos só poderão ser acessados com o novo nome.
  • Editar o escopo: não afeta os dados que já foram processados. Apenas os novos dados serão processados usando o novo escopo.
  • Alterar o estado ativo: o campo "Ativa" determina se os valores da métrica ou dimensão personalizada foram realmente processados. Lembre-se de que, quando o campo "Ativa" for falso, a dimensão ou métrica personalizada ainda aparecerá nos seus relatórios, mas, como esses valores não foram processados, eles não terão dados associados.

Planejamento antecipado ao definir o escopo

Ao decidir o escopo a ser usado para uma dimensão personalizada específica, considere a frequência com que você deseja que o valor seja alterado. Se ele for um valor que pode mudar várias vezes durante uma sessão, como o nome de uma fase do jogo, use o escopo de hit e defina o valor antes de cada hit. Por outro lado, uma dimensão personalizada, como o sexo, poderia ser definida no nível do usuário apenas uma vez. Enviar um valor de sexo com cada hit exige um esforço desnecessário, e configurar uma dimensão personalizada que muda geralmente com o escopo do usuário associaria incorretamente muitos hits a esse valor.

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