Abstraktion – SAINT Classifications

Angenommen wir tracken alle unsere Emailkampagnen und Banner mit individuellen Tracking Codes, die z.B. so aussehen:

[Screenshot]

Tracking Codes im Campaigns Report

So ein Report ist sinnvoll, wenn für jede der Emailkampagnen ein anderer Mitarbeiter zuständig ist, oder wenn man im Detail wissen will, wie eine ganz bestimmte Kampagne funktioniert hat. Ansonsten ist der Bericht aber zu spezifisch und sollte abstrahiert werden und genau dafür gibt es in SiteCatalyst die SAINT Classifications.

Abstraktion

Abstraktion bedeutet in diesem Zusammenhang mehr Übersicht in den Reports, also z.B. alle Email Tracking Codes unter dem Namen „Email“ zusammenzufassen.

Das kann man an verschiedenen Stellen tun.

  • Bei der Datensammlung – man sende statt „em-1112-ipadsplc“ nur „Email“.
  • Bei der Analyse – man benutze SAINT und aggregiere im Tool, d.h. man lasse SiteCatalyst alle „eml-…“ Codes als „Email“ anzeigen und die Metriken aufsummieren.

Wie stark man abstrahieren oder aggregieren sollte, hängt davon ab für wen man den Report braucht. Ich würde im Traum nicht auf die Idee kommen, den Report oben meinem VP zu zeigen oder überhaupt einem Manager. Andererseits hat irgendwer die Kampagne „em-1112-ipadsplc“ entworfen und dieser Kollege möchte sie auch individuell analysieren.

Wenn ich bei der Datensammlung abstrahiere (also nur „Email“ tracke), kann ich später nicht sehen, wie individuelle Emails abgeschnitten haben. Daher ist es fast immer sinnvoll, so detailliert wie möglich zu tracken.

In SiteCatalyst kann man eine Variable klassifizieren, d.h. zusätzliche Metadatenfelder einrichten. In diese Felder kann man dann Metadaten hochladen.

Bei Kampagnen wären das vielleicht: „Kampagnentyp“ oder „-kanal“, „Agentur“, „Laufzeit“, „Kosten“ und andere.

Jedes dieser Metadatenfelder findet sich hinterher in einem eigenen Report wieder. Wenn ich für das Beispiel oben als „Kampagnenkanal“ Metadaten für alle Codes mit „em-“ z.B. „Email“ zuordne und für alle Codes mit „ba-“ „Banner“, dann sieht der „Kampagnenkanal“ Report so aus:

[Screenshot]

Campaigns Report klassifiziert

Beispiel 2 – Visit Number

Ein weiteres Beispiel möchte ich noch anführen, diesmal nicht für Kampagnen sondern für den Visit Number Report. Der sieht meist so aus:

Anmerkung (weil es für Verwirrung sorgte): Dies ist nicht der eingebaute Visit Number Report, sondern ein Report basierend auf einer eVar, die wiederum über das getVisitNum Plugin beschickt wird!

[Screenshot]

Visit Number Report ohne SAINT

Damit kann man nicht viel anfangen, wenn man nicht weiß, was das sein soll. Mit SAINT ordne ich die Anzahl der Visits daher drei Gruppen zu: 1 & 2 nenne ich „New Visitors“, 3 bis 5 „Returning Visitors“ und  6 oder mehr „Regular Visitors“. Dann sieht der Report so aus:

[Screenshot]

Klassifizierter Visit Number Report

Schon viel besser! Ich sehe auf Anhieb, daß meine Website ein Problem hat: keinerlei „Kundenbindung“. Hm… Ich definiere 2 neue Metriken und füge sie hinzu:

[Screenshot]

Nochmal mit mehr Metriken

Meine Regular Visitors lesen also signifikant mehr Artikel. Schade, daß ich nicht mehr davon habe!

Notizen

Gibt es keine Nachteile?

Irgendeinen Nachteil gibt es immer.

Im Falle von SAINT und der Empfehlung, so granular wie möglich zu tracken fallen mir zwei ein:

  1. Man muß aufpassen, nicht zu detailliert zu tracken, sonst drohen Uniques Exceeded.
  2. Klassifizierung mit SAINT erfordert eine gewisse Disziplin und einen nicht unerheblichen Aufwand. Zum Glück gibt es Tools sowohl von Engineering Services als auch von Drittanbietern, die mit SAINT helfen!
Über

German expat living in Switzerland (formerly UK and France). Consultant and member of the Multi-Solutions Group at Adobe, working with the Digital Marketing Suite. Father of 4 girls.

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Veröffentlicht in Grundlagen
14 comments on “Abstraktion – SAINT Classifications
  1. jexner sagt:

    Der Link auf den Originalartikel funktioniert nicht, anscheinend basteln die Kollegen in den USA an den Blogs. Ich melde mich, wenn der Link wieder funktioniert…

  2. […] funktioniert in SiteCatalyst nicht auf einer Classification einer Variable, wohl aber in […]

  3. […] klassifizieren wir viele davon. Numerische Reports sind unlesbar und sollten unbedingt mit SAINT abstrahiert […]

  4. […] eine traffic variable Teil einer Traffic Data Correlation ist, dann gilt das auch für alle classifications, die ich per SAINT […]

  5. […] Für die Custom Reports erstellt man dann entsprechend Ordner und verschiebt sie dorthin, z.B. einen Ordner “Kampagnen”, in dem Gelegenheitsbenutzer dann einen nett angepaßten Campaigns Report finden, mit korrekten Metriken und sinnvollerweise klassifiziert. […]

  6. […] Ausrichtung. Beide sind sinnvoll, aus den gleichen Gründen wie oben. Die Breite kann man auch mit SAINT klassifizieren und daraus die Geräteklasse ableiten, wenn man das […]

  7. […] Dazu würde man das “crossVisitParticipation” Plugin verwenden, und natürlich SAINT. […]

  8. […] Tag, pro Monat, …). Man kann sich statt des Reports einen abstrahierten Report ansehen (siehe SAINT Classifications). Man kann Segmente und Filter benutzen. Da geht […]

  9. […] die Produkt IDs nicht aussagekräftig genug findet kann entweder eine SAINT Clasification auf der Products Variale anlegen und dann in Discover Ad-hoc Analytics die Pfadanalyse machen, oder […]

  10. […] Analytics kann ich ziemlich beliebig segmentieren. Tools wie Processing Rules, Classifications oder Pfadanalyse gibt es nur in Analytics. Wer also komplexere Audiences bilden und ansprechen […]

  11. […] wäre endlos glücklich, wenn man solche Metriken einfach in Analytics in etwa so wie Klassifikationen hochladen könnte. Das ist aber leider nicht möglich. Daher schlage ich vor, dass wir uns alle auf […]

  12. […] fehlt noch die eigentliche Klassifizierung. Dafür muss für jede Seite folgendes geprüft […]

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