Objetivos y alertas Omniture
Tiene pintón, y además hace uso de IA, que en las fechas que corren es un básico.
Vamos por el principio. Eres una analista y necesitas saber que tu web no se ha caido, o necesitas saber si las ventas o el tráfico cambian en unos parámetros que has decidido… ( esto parece un prompt de IA, la verdad) para eso tenemos las
Con el sistema de alertas vas a recibir notificaciones basadas en porcentajes que cambian o puntos de datos que alcanzan un punto concreto.
Vamos a ver un ejemplo concreto, queremos ver cuando nuestro tráfico desciende un 90% respecto al día anterior.
Tenemos que irnos a “Componentes”– “Alertas”. Ahí entraremos en la página de configuración de alertas. Donde podremos crear nuestras nuevas alertas.
En esta pantalla vas a poder:
Muy importante, no olvides poner a los usuarios que van a recibir la alerta, si no no servirá de mucho
Para establecer la alerta de “bajada de tráfico en un 90%” debemos seleccionar la mértica “visitas” y seleccionar 90 en la opción cambia un %:
¿Te has fijado en una cosa? Además del % tienes varias opciones:
De esta forma puedes prestar atención a todo ¿ no crees?
Una de las cosas que hacemos como analistas es comprobar que todo está en orden, que no hay cosas raras. Y esas “cosas raras” las llamamos anomalías. Hay unas cuantas formas correctas para decidir que una anomalía lo es o no. Adobe Analytics utiliza métodos estadísiticos para decidir. Para no liarte mucho, bañsicamente lo que hace es mirar el histórico de datos ( por dia, por hora, por mes) y compara para ver cuánto se desvían los datos actuales y si esa desviación es significativa como paea ser una anomalía. Es de agradecer que en su documentacion lo cuenten: Técnicas estadísticas en detección de anomalías (documentación de Adobe)
Pero vamos a lo que vamos. Adobe analytics detecta anomalías y, cuando eso ocurre te lo muestra en workspace en os diferentes gráficos. En los de linea y en las tablas.
¿Te has fijado en lo que marco en rojo? En el gráfico de línea ves que hay unos círculos blancos que marcan las anomalías. ene ste caso de visitas en un día concreto. Como uedes ver la linea azul sigue su curso. Esos son los datos que se han recogido. La banda azul que ves son los datos que cabría esperar dentro de la normalidad. El margen que tenemos de variación sin que salten las alarmas.
En el caso de la tabla vas a ver las anomalías con triángulo negro sobre el dato para tener claro cuál es el punto. La línea vertical azul indica el valor esperado y el sombreado azul el valor real..
Y con esto tenemos sólo el principio, ya sabemos cuándo ha pasado algo raro, pero ¿Por qué ocurre esa anomalía? ¿Quiénes son los “culpables”? Ahora viene lo bueno. Adobe es capaz de , con un clic, sacarnos todo un informe en el que podemos analizar a qué se debe esa anomalía,que dimensiones han participado y en qué medida.Para eso ha inventado el…
No estamos hablando de una cosa menor, en otras palabras, estamos hablando de una cosa mayor 😉 Como bien explica Adobe el análisis de contribución es un proceso de aprendizaje automatizado intensivo diseñado para descubrir qué contribuye a una anomalía observada en Adobe Analytics. El propósito es ayudar al usuario a descubrir las áreas de interés u oportunidades para un análisis adicional de forma más rápida de lo que sería posible de otro modo.
Vamos, que nos nos quedamos atrás en el uso de técnicas avanzadas de análisis de datos ni en el uso de IA.
El proceso es bastante automático. Una vez detectada una anomalía en un gráfico o una tabla sólo tenemos que ir con nuestro botón derecho del ratón y lanzar el análisis de contribución:
Una vez lanzado ( ya has visto lo fácil que es) nos da la opción de elegir que dimensiones son aquellas en las que nos vamos a fijar o queremos eliminar del análisis. Viene bien echarle una vueltecita ya que, este es un proceso que requiere un buen rato de cálculo y procesamiento. Aún así, si quieres hacer alguna prueba, te animo a que lo lances con todo, te va a gustar ver el resultado.
Pasado un rato, ¿pueden ser 5 minutos como mucho? tendremos un nuevo panel que nos va a contar muchas cosas:
El panel nos muestra en primer lugar los datos concretos del día, incluso nos los da por hora. Alucina, porque incluso en el gráfico por hora podemos ver anomalías nuevas para analizar… y seguir así hasta el infinito.
Después tenemos una tabla que nos muestra los grupos de segmentos que ha utilizado y una columna muy importante. “Contibution Score” que nos da el grado de asociación que tiene cada dimensión con la anomalía… cuánto ha contribuido, vamos. Un 1 es total y un 0 es nada.
En esta tabla vemos que lo que mas ha influido es el canal “email”, pero también tenemos otros segmentos con un 0,9 que nos dicen bastante ¿no crees?
Y esto es todo por ahora, que no es poco. Recuerda que estas anomalías las puedes convertir en alertas si quieres que Adobe analyitcs te notifique cada vez que ocurran.