Importowanie danych geograficznych umożliwia uporządkowanie danych według niestandardowych regionów geograficznych w sposób lepiej dopasowany do struktury organizacyjnej firmy.
Tematy w tym artykule:Scenariusz
Załóżmy, że działania Twojej firmy koncentrują się na konkretnych regionach sprzedaży: wschodnim, centralnym i zachodnim. Analytics będzie standardowo tworzyć raporty tylko dla domyślnych regionów geograficznych. Korzystając z geograficznego typu importu danych, możesz przypisać konkretne regiony stosowane w Twojej firmie do domyślnych regionów w Analytics. Można wówczas oglądać swoje dane w postaci uporządkowanej według niestandardowych regionów sprzedaży.
Krok 1. Zdecyduj, które dane chcesz zaimportować
Załóżmy, że chcesz wyświetlać dane pogrupowane według 3 regionów sprzedaży: wschodniego, centralnego i zachodniego. Terytoria te są zdefiniowane na poziomie stanu/regionu. Przykład takiego pogrupowania dla Polski mógłby wyglądać tak:
| Stan/region | Region sprzedaży |
|---|---|
| wielkopolskie | Zachód |
| lubuskie | Zachód |
| lubelskie | Wschód |
| podlaskie | Wschód |
| łódzkie | Centrum |
| ... | ... |
Krok 2. Przypisz dane do wymiaru identyfikatora geograficznego
Analytics zawiera 5 wymiarów identyfikatorów geograficznych, przy czym każdy znajduje się na innym poziomie hierarchii geograficznej. W tym kroku musisz określić, na którym poziomie znajdują się Twoje dane biznesowe, a potem przypisać je do odpowiednich identyfikatorów geograficznych na danym poziomie hierarchii.
W poniższym przykładzie chcemy przypisać województwo wielkopolskie do regionu zachodniego. Oto jak to zrobić:
- W hierarchii geograficznej województwo znajduje się na poziomie regionu.
- Region odpowiada geograficznemu identyfikatorowi wymiaru
ga:regionId. - W tabeli Identyfikatorów kryteriów geograficznych województwo wielkopolskie ma identyfikator kryterium 20861.
- W tabeli regionów sprzedaży przypisujemy więc region zachodni do
ga:regionId20861. - Następnie możemy również dodać do regionu zachodniego województwo lubuskie, więc przypisujemy identyfikator kryterium dla tego województwa, czyli 30299.
Po przypisaniu wszystkich regionów uzyskamy następującą tabelę:
| ga:regionId | Region sprzedaży | Województwo |
|---|---|---|
| 20861 | Zachód | Wielkopolskie |
| 20849 | Zachód | Lubuskie |
| 20851 | Wschód | Lubelskie |
| 20855 | Wschód | Podlaskie |
| 20850 | Centrum | Łódzkie |
| ... | ... | ... |
Krok 3. Utwórz wymiar niestandardowy
Region sprzedaży nie występuje jako wymiar w Analytics, więc musisz go utworzyć jako wymiar niestandardowy. Nadaj temu wymiarowi niestandardowemu nazwę „Region sprzedaży” i dla ustawienia Zakres wybierz wartość „Sesja”.
Uwaga: wszystkie wymiary niestandardowe przypisane do wymiarów geograficznych muszą mieć zakres skonfigurowany jako „sesja”.
Jak utworzyć wymiar niestandardowyAby tworzyć lub edytować wymiary i dane niestandardowe, musisz mieć rolę edytora na poziomie usługi.
- Zaloguj się na konto Google Analytics.
- Przejdź do swojej usługi.
- W kolumnie Usługa kliknij kolejno Definicje niestandardowe i Wymiary niestandardowe.
- Kliknij Nowy wymiar niestandardowy.
- Wypełnij pole Nazwa. Może to być dowolny ciąg znaków, jednak najlepiej użyć niepowtarzalnej nazwy, która nie pomyli Ci się w raportach z innymi wymiarami czy danymi.
-
Dla ustawienia Zakres wybierz wartość „Sesja”. Więcej informacji o zakresie oraz sposobie przetwarzania wymiarów niestandardowych możesz znaleźć w przewodniku Analytics dla programistów.
- Zaznacz pole wyboru Aktywny, aby uruchomić zbieranie danych oraz wyświetlanie wymiaru w raportach. Aby utworzyć wymiar, który ma pozostać nieaktywny, odznacz pole wyboru.
- Kliknij Utwórz.
Krok 4. Utwórz zbiór danych
Zbiór danych to kontener, w którym znajdą się dane po zaimportowaniu. Zgodnie z poniższym przykładem utwórz nowy zbiór danych geograficznych do przechowywania identyfikatorów kryteriów przypisanych do regionów sprzedaży.
Jak utworzyć zbiór danych:Aby tworzyć lub edytować zbiory danych, musisz mieć rolę edytora na poziomie usługi.
- Zaloguj się na konto Google Analytics.
- Przejdź do swojej usługi.
- W kolumnie USŁUGA kliknij Import danych.
- Kliknij Nowy zbiór danych.
- Wybierz typ Dane geograficzne.
- Wpisz „Regiony sprzedaży” w polu Nazwa.
- Wybierz co najmniej jeden widok danych, w którym chcesz wyświetlać te dane.
- Zdefiniuj schemat, używając poniższego przykładu jako wzorca.
- Kliknij Gotowe.
Przykładowy schemat
Zbiory danych geograficznych pozwalają wybrać jeden z czterech dostępnych wymiarów identyfikatorów geograficznych i użyć go jako klucza. Należy również określić co najmniej jeden wymiar danych do zaimportowania. W podanym niżej przykładzie wybierz te elementy:
- Klucz: ga:regionId
- Importowane dane: Region sprzedaży (wymiar niestandardowy utworzony w poprzednim kroku)
- Zastąp dane działania: Tak
Pobierz nagłówek pliku do przesłania
Zanim przejdziesz do następnego kroku, pobierz schemat zbioru danych w celu użycia go jako nagłówka pliku do przesłania:
Kliknij Pobierz schemat.
Zobaczysz tekst podobny do tego:
Nagłówek CSV ga:regionId,ga:dimension23
Twój wymiar niestandardowy będzie pewnie mieć inną nazwę wewnętrzną niż widoczna powyżej.
Jest to nagłówek, którego należy użyć jako pierwszego wiersza przesyłanych plików CSV. Możesz go skopiować i wkleić bezpośrednio do pliku CSV lub kliknąć Pobierz szablon schematu, aby go otworzyć w arkuszu kalkulacyjnym.
Krok 5. Utwórz plik do przesłania
Dane są przesyłane do Analytics poprzez zaimportowanie pliku CSV (wartości rozdzielone przecinkami). Powstaje on na podstawie tabeli zdefiniowanej w kroku 2, ale musi być sformatowany w określony sposób podany w artykule Format plików do przesłania.
Tworzenie arkusza kalkulacyjnego i eksportowanie go jako pliku CSV
Utwórz arkusz kalkulacyjny zawierający dane, które chcesz przesłać (np. regiony sprzedaży), a także kluczowe wartości, które zostaną użyte do połączenia tych danych ze zgromadzonymi działaniami (np. identyfikatory kryteriów). W pierwszym wierszu (nagłówku) arkusza kalkulacyjnego należy stosować wewnętrzne nazwy wymiarów (np. ga:regionId zamiast „Identyfikator regionu” czy ga:dimension23 zamiast „Region sprzedaży”). Aby uzyskać te nazwy wewnętrzne, pobierz szablon schematu w sposób podany w kroku 4. Pozostała część arkusza powinna zawierać dane odpowiednie dla poszczególnych kolumn.
| ga:regionId | ga:dimension23 |
| 20861 | Zachód |
| 20849 | Zachód |
| 20851 | Wschód |
| 20855 | Wschód |
| 20850 | Centrum |
Wyeksportuj ten arkusz kalkulacyjny w formacie CSV. Twój plik będzie wyglądać mniej więcej tak:
ga:regionId,ga:dimension23 20861,Zachód 20849,Zachód 20851,Wschód 20855,Wschód 20850,Centrum
Krok 6. Prześlij dane
Są 2 sposoby importowania danych do Analytics: samodzielnie za pomocą interfejsu lub programowo poprzez interfejs API zarządzania Google Analytics.
Przesyłanie samodzielne- Zaloguj się na konto Google Analytics.
- Przejdź do swojej usługi.
- W kolumnie USŁUGA kliknij Import danych.
- W tabeli zbiorów danych odszukaj wiersz Regiony sprzedaży.
- Kliknij Zarządzaj przesyłaniem dla zestawu danych Regiony sprzedaży.
- Kliknij Prześlij plik, wybierz plik i kliknij Prześlij.
- Zaloguj się na konto Google Analytics.
- Przejdź do swojej usługi.
- W kolumnie USŁUGA kliknij Import danych.
- W tabeli zbiorów danych odszukaj wiersz Regiony sprzedaży.
- Kliknij nazwę zbioru danych.
- Kliknij Pobierz identyfikator niestandardowego źródła danych…
- Zanotuj identyfikator (będzie potrzebny do wykonania działań opisanych w przewodniku dla programistów).
- Wykonaj te instrukcje, aby przesłać dane za pośrednictwem interfejsu API zarządzania Google Analytics.
Krok siódmy: wyświetl dane w raportach
Region sprzedaży stanowi wymiar niestandardowy, więc nie pojawia się on automatycznie w raportach standardowych, lecz można go dodać jako wymiar dodatkowy. Na przykład w raporcie Dane geograficzne > Lokalizacja możesz wybrać Kraj jako wymiar podstawowy, a potem dodać Region sprzedaży jako wymiar dodatkowy. Możesz również uwzględniać importowane wymiary geograficzne w raportach niestandardowych.
Zanim przesłane dane zaczną pojawiać się w raportach, trzeba je przetworzyć. Gdy zakończy się przetwarzanie, zaimportowane dane zaczną być stosowane do napływających danych działań po upływie maksymalnie 24 godzin.
