प्रॉडक्ट डेटा इंपोर्ट का उदाहरण

अपने प्रॉडक्ट कैटलॉग से वस्त्रों के रंग और आकार आयात करने का तरीका जानें.

प्रॉडक्ट मेटाडेटा को आयात करने से आपके संगृहीत Analytics डेटा में आकार, रंग और शैली जैसे प्रॉडक्ट-संबंधी आयाम जुड़ जाते हैं, जिससे आपको व्यापारिक वस्तुओं के बारे में बेहतर जानकारी प्राप्त होती है.

इस सुविधा का उपयोग करने के लिए आपकी प्रॉपर्टी को उन्नत ईकॉमर्स प्लग इन का इस्तेमाल करना होगा.

अपनी प्रत्येक हिट के साथ प्रॉडक्ट SKU भेजने के लिए आपके पास अपने ईकॉमर्स कोड को संशोधित करने की योग्यता भी होनी चाहिए.

इस लेख में:

परिदृश्य:

आप एक ईकॉमर्स वस्त्र रीटेलर हैं और देखना चाहते हैं कि आपकी साइट पर कौन-से रंग और आकार सर्वाधिक लोकप्रिय हैं.

चरण एक: अपनी साइट को ec.js प्लग-इन के साथ टैग करें

ec.js प्लग इन की सहायता से अपने पृष्ठ टैग करें में दिए गए निर्देशों का पालन करके, आप अपनी प्रॉडक्ट सूचियां, प्रॉडक्ट-विवरण पृष्ठ, आंतरिक प्रचार तथा अपनी शॉपिंग कार्ट और चेक-आउट पृष्ठ टैग करते हैं.

चरण दो: तय करें कि कौन-सा डेटा आयात करना है

आपके पास Analytics के बाहर मौजूद एक डेटा फ़ाइल है और उस फ़ाइल में वस्त्र के प्रत्येक लेख को रंग और आकार से संबद्ध किया गया है और आप यही जानकारी Analytics पर अपलोड करना चाहते हैं.

चरण तीन: कस्टम आयाम बनाएं

चूंकि रंग और आकार Analytics में आयाम के रूप में मौजूद नहीं होते, इसलिए आपको उन्हें कस्टम आयामों के रूप में बनाना होगा.

चरण चार: डेटा सेट बनाएं

  1. Google Analytics में साइन इन करें.
  2. व्यवस्थापक पर क्लिक करके उस प्रॉपर्टी पर नेविगेट करें, जिसमें आप डेटा अपलोड करना चाहते हैं.
  3. प्रॉपर्टी स्तंभ में, डेटा आयात पर क्लिक करें.
  4. नया डेटा सेट पर क्लिक करें.
  5. प्रकार के रूप में प्रॉडक्ट डेटा चुनें.
  6. डेटा सेट को नाम दें: “रंग और आकार”
  7. ऐसे एक या अधिक दृश्य चुनें, जिनमें आप यह डेटा देखना चाहते हैं.
  8. नीचे दिए गए उदाहरण का मॉडल के रूप में उपयोग करके स्कीमा निर्धारित करें.

स्कीमा का उदाहरण

हालांकि आप रंग और आकार को स्पष्ट रूप से अपने हिट डेटा में नहीं भेजते हैं, लेकिन प्रॉडक्ट आईडी को उसमें भेजते हैं. प्रॉडक्ट आईडी से संयोजित होने के लिए, आप अपनी कुंजी के रूप में प्रॉडक्ट SKU चुनेंगे.

स्कीमा सेटिंग:

कुंजी: SKU
आयातित डेटा: रंग, आकार
हिट डेटा ओवरराइट करें: हां

डेटा सेट सहेजें.

चरण पांच: CSV बनाएं

एक द्वि-चरणीय प्रक्रिया में अपनी अपलोड CSV फ़ाइल बनाना:

1. CSV के लिए हेडर प्राप्त करें

डेटा सेट तालिका में, डेटा-सेट कॉन्फ़िगरेशन खोलने के लिए रंग और आकार पर क्लिक करें.

स्कीमा प्राप्त करें पर क्लिक करें.

फिर आपको निम्न जैसा कुछ नज़र आएगा:

    CSV header
    ga:productSku,ga:dimension23,ga:dimension24

 

आपको अपनी अपलोड की गई CSV फ़ाइलों की पहली पंक्ति के रूप में इसी हेडर का उपयोग करना होगा. नीचे दी गई तालिका ये स्तंभ दर्शाती है:

प्रॉडक्ट SKU रंग आकार
ga:productSku ga:dimension23 ga:dimension24

2. एक स्प्रैडशीट बनाएं और उसे CSV के रूप में निर्यात करें

उपरोक्त प्रारूप के अनुसार एक Google स्प्रैडशीट बनाएं. आपकी स्प्रैडशीट की पहली (हेडर) पंक्ति में आंतरिक आयाम नामों का उपयोग करना होगा (उदा., प्रॉडक्ट SKU बजाय ga:productSku), जो आपको ऊपर दर्शाए गए स्कीमा प्राप्त करें डायलॉग में दिए गए हैं. प्रत्येक हेडर सेल के नीचे मौजूद स्तंभों में उस हेडर से संबंधित डेटा होना चाहिए.
 

ga:productSku ga:dimension23 ga:dimension24
12345 लाल S
12345 लाल M
23456 सफ़ेद M
23456 नीला L

 

स्प्रैडशीट को CSV के रूप में निर्यात करें. आपकी फ़ाइल कुछ ऐसी दिखाई देगी:

    ga:productSku,ga:dimension23,ga:dimension24
    12345,Red,S
    12345,Red,M
    23456,White,M
    23456,Blue,L

चरण छः: डेटा अपलोड करें

अब आप बनाई गई CSV फ़ाइल को Analytics पर अपलोड कर सकते हैं. आप दो विकल्पों के माध्यम से अपना डेटा अपलोड कर सकते हैं: मैन्युअल रूप से, Analytics उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस का उपयोग करके या प्रबंधन API का उपयोग करके प्रोग्राम द्वारा स्वचालित रूप से.

मैन्युअल रूप से अपलोड करें
  1. डेटा सेट तालिका में, रंग और आकार की पंक्ति खोजें.
  2. रंग और आकार डेटा सेट के लिए अपलोड प्रबंधित करें पर क्लिक करें.
  3. फ़ाइल अपलोड करें पर क्लिक करें, फ़ाइल चुनें, फिर अपलोड करें पर क्लिक करें.
प्रबंधन API के माध्यम से अपलोड करें
  1. डेटा सेट तालिका में, रंग और आकार की पंक्ति खोजें.
  2. डेटा-सेट के नाम पर क्लिक करें.
  3. कस्टम डेटा स्रोत आईडी प्राप्त करें… पर क्लिक करें
  4. आईडी की एक कॉपी बनाएं.
  5. प्रबंधन API के माध्यम से अपलोड करने के लिए इन निर्देशों का पालन करें.

चरण सात: अपना ईकॉमर्स कोड अपडेट करें

अपना प्रॉडक्ट डेटा अपलोड करने के बाद अपना ईकॉमर्स कोड अपडेट करें, ताकि आप अपनी प्रत्येक हिट के साथ SKU तथा कस्टम आयाम या मीट्रिक जैसा कोई भी अतिरिक्त डेटा भेज सकें, जिसे आप अपनी रिपोर्ट में देखना चाहते हैं.

नोट: ईकॉमर्स डेटा को Analytics पर भेजते समय, उसमें प्रॉडक्ट SKU नामक कोई विशिष्ट फ़ील्ड नहीं होती, बल्कि इसके बजाय इसे नीचे दिए गए उदाहरण की तरह आईडी फ़ील्ड के माध्यम से दर्शाया जाता है.

// आयातित प्रॉडक्ट डेटा के साथ जुड़ते समय किसी लेन-देन को भेजने का उदाहरण.
ga('create', 'UA-XXXX-Y');
ga('require', 'ec', 'ec.js'); // उन्नत ईकॉमर्स प्लग-इन लोड करें. आवश्यक.

// यदि आईडी फ़ील्ड का मान आपके द्वारा अपलोड किए गए प्रॉडक्ट SKU से मेल खाता
// है, तो संग्रहण के समय प्रॉडक्ट के नाम, मूल्य और अन्य प्रॉडक्ट डेटा को इस हिट
// में जोड़ दिया जाएगा.
ga('ec:addImpression', {
  'id': '12345',              // प्रॉडक्ट आईडी/SKU (कुंजी). आवश्यक.
  'list': 'Search Results',
  'position': 1,
  'dimension1': 'Member'
});

ga('send', 'pageview');       // पृष्ठदृश्य हिट वाले इंप्रेशन को भेजें.

 

अब आपके उन्नत ईकॉमर्स क्रियान्वयन से भेजी गईं प्रॉडक्ट आईडी का आपके आयातित प्रॉडक्ट डेटा सेट से मिलान किया जाएगा और आपकी रिपोर्ट आपके द्वारा अपलोड किए गए अतिरिक्त प्रॉडक्ट डेटा से स्वतः पॉप्युलेट हो जाएंगी.

चरण आठ: रिपोर्ट में डेटा देखें

चूंकि रंग और आकार कस्टम आयाम हैं, इसलिए वे मानक रिपोर्ट में स्वतः दिखाई नहीं देते, लेकिन आप उन्हें द्वितीयक आयाम के रूप में जोड़ सकते हैं. उदाहरण के लिए, प्रॉडक्ट प्रदर्शन रिपोर्ट में, आप प्रॉडक्ट SKU को प्राथमिक आयाम के रूप में चुन सकते हैं और फिर रंग और आकार को द्वितीयक आयाम के रूप में जोड़ सकते हैं.आप ऐसी एक कस्टम रिपोर्ट भी बना सकते हैं, जिसमें कोई भी उन्नत ईकॉमर्स मीट्रिक (उदा., प्रॉडक्ट आय, अनन्य खरीदारियां, मात्रा) शामिल हो और फिर प्रॉडक्ट SKU, रंग और आकार को आयामों के रूप में जोड़ सकते हैं.

अपलोड किया गया डेटा, संसाधित होने के बाद ही आपकी रिपोर्ट में दिखाई देगा. संसाधन-प्रक्रिया पूरी होने के बाद, आयातित डेटा को इनकमिंग हिट डेटा पर लागू होने में 24 घंटे तक का समय लग सकता है.

क्या यह उपयोगी था?

हम उसे किस तरह बेहतर बना सकते हैं?
true
अपना लर्निंग पाथ चुनें

Google Analytics 4 का ज़्यादा से ज़्यादा फ़ायदा पाने के लिए, नई वेबसाइट google.com/analytics/learn पर जाएं. नई वेबसाइट में वीडियो, लेख, और आपको गाइड करने के लिए बनी प्रोसेस शामिल हैं. साथ ही, इसमें Google Analytics Discord, Blog, YouTube चैनल, और GitHub का डेटा स्टोर करने की जगह के लिंक दिए गए हैं.

आज ही सीखना शुरू करें!

खोजें
खोज हटाएं
खोज बंद करें
Google ऐप
मुख्य मेन्यू