# Custom Data

Quick Set
  • STWÓRZ: Plik z danymi.
  • WYBIERZ: "Proces" ➡️ "Add new process" ➡️ "Custom Data"
  • WYBIERZ: Sposób importu pliku.
  • UWZGLĘDNIJ skonfigurowany moduł w harmonogramie Workflow i je uruchom.
    🎉 GOTOWE przybij sobie piątkę 🎉

# Wprowadzenie

Dane zewnętrzne mogą zwierać dowolne informację dotyczące produktów lub transakcji, takie jak np. status zamówienia, zwroty, reklamacje, marża produktu, a nawet link do zdjęcia itp. Pozwala to na uwzględnienie tych danych w raportach, wiążąc je np. z właściwą datą oraz wartością zamówienia.

# Przykład działania

  1. Posiadasz dane o statusach zamówień w pliku w systemie CRM.
  2. Łączysz dane o zwrotach danymi z Google Analytics oraz danymi kosztowymi.
  3. Określasz faktyczny koszt działań reklamowych w poszczególnych źródłach ruchu uwzględniając faktyczny zysk po odjęciu wartości zwrotów.

# Konfiguracja

# Zanim zaczniesz

Przed podłączeniem danych, konieczne jest przygotowanie:

  • modułu Collect,
  • pliku z danymi wejściowymi.

Moduł obsługuje zewnętrzne dane dostarczone w:

image alt textpliku csv. lub txt.,
image alt textarkuszu google spreadsheet,
image alt textadresie url linkującym do pliku,
image alt texttabeli w BigQuery.

Ograniczenia wielkości pliku

Import danych z pliku csv. lub txt. obsługuje maksymalny rozmiar do 10 MB. W przypadku większych plików konieczne jest użycie innej opcji - umieścić plik na Google Storage i wykożystać możliwość załączania pliku z URL lub jako tabelę w BigQuery.


Przemyśl się na jakim poziomie występują informacje, które chcesz dodać. Dane mogą być wprowadzane do bazy na jednym z trzech poziomów:

  • sesji
    Na tym poziomie znajduje się np. UserId czyli pojedyncza informacja przypisywana do całej sesji
  • hitu
    Na tym poziomie znajdują się informacje generowane przy każdej interakcji użytkownika ze stroną. W przypadku ecommerce na tym poziomie znajduje się informacje związane z transakcją.
  • produktu
    Na tym poziomie znajdują się informacje o konkretnym produkcie np. rozszerzone atrybuty takie jak dostawca, marża na produkcie, rozmiar, zdjęcie itp.

Pamiętaj!

Wybór odpowiedniego poziomu ma znaczenie z uwagi na logiczną wartość wprowadzanych danych dla modelu biznesowego.

# Rozpocznij tworzenie modułu

Z menu po lewej stronie wybierz zakładkę Process (1), następnie kliknij przycisk Add new Data Process (2).

image alt text

Z listy dostępnych modułów wybieramy Custom Data Import (1)

image alt text

# Początkowe ustawienia

W pierwszym kroku mamy do wyboru 2 ustawienia.

image alt text

Process name (1) Wpisujemy tutaj nazwę naszego procesu, będzie on widoczny pod tą nazwą w innych miejscach platformy WitCloud.

Based on (2) wybieramy z listy skonfigurowany uprzednio proces do którego nasze dane mają zostać dołączone.

# Impor danych z pliku

Zaczynamy od uzupełnienia opcji trzech okienek dialogowych.

image alt text

W opcji Scope (1) należy wybrać poziom do którego chcemy dołączyć dane. Najbardziej ogólnym poziomem jest poziom sesji, najbardziej szczeółowym poziom produktu.

W opcji Data Source (2) wybieramy źródło danych które chcemy dołączyć - w tym przypadku "file/plik".

W oknie (3) wybieramy ścieżkę do pliku z danymi.

Po dokonaniu ustawień klikamy przycisk "Create".

Po podłączeniu pliku konieczne jest wybranie klucza łączenia danych. W punkcie (1) wybieramy kolumnę z załączanego pliku oraz wskazujemy, której kolumnie w tabeli sesji te dane odpowiadają (2).

image alt text

W następnym kroku wybieramy pozostałe pola importowanego pliku (1) i przypisujemy im pola, którym mają odpowiadać w tabeli sesji (2).

image alt text

Przy zaimportowaniu danych użytkownika, możemy przypisać parametry nie uwzględniane pierwotnie w tabelach Google Analytics. W takim przypadku WitCloud przygotowuje pola w kolumnach crmMetric oraz crmDimension. Użytkownik ma do wyboru 200 kolumn.

Czy crmMetric czy crmDimensions?

Pola crmMetric należy wybrać w przypadku danych liczbowych (float), pola crmDimensions są właściwe dla opisów tekstowych (string).

# Impor danych z URL

Zaczynamy od uzupełnienia opcji trzech okienek dialogowych.

image alt text

W opcji Scope (1) należy wybrać poziom do którego chcemy dołączyć dane. Najbardziej ogólnym poziomem jest poziom sesji, najbardziej szczeółowym poziom produktu.

W opcji Data Source (2) wybieramy źródło danych które chcemy dołączyć - w tym przypadku "URL".

W oknie (3) wpisujemy adres pliku.

File location

Plik z danymi musi znajdować się na serwerze lub w usłudze typu google storage. Pliki umieszczone w usłudze google drive nie mogą być obsługiwane.

Po dokonaniu ustawień klikamy przycisk Fetch.

Po podłączeniu pliku konieczne jest wybranie klucza łączenia danych. W punkcie (1) wybieramy kolumnę z załączanego pliku oraz wskazujemy, której kolumnie w tabeli sesji te dane odpowiadają (2).

image alt text

W następnym kroku wybieramy pozostałe pola importowanego pliku (1) i przypisujemy im pola, którym mają odpowiadać w tabeli sesji (2).

image alt text

Przy importowaniu danych użytkownika, możemy przypisać parametry nie uwzględniane pierwotnie w tabelach Google Analytics. W takim przypadku WitCloud przygotowuje pola w kolumnach crmMetric oraz crmDimension. Użytkownik ma do wyboru 200 kolumn.

Czy crmMetric czy crmDimensions?

Pola crmMetric należy wybrać w przypadku danych liczbowych (float), pola crmDimensions są właściwe dla opisów tekstowych (string).

# Import danych ze spreadsheet

Zaczynamy od uzupełnienia opcji trzech okienek dialogowych.

image alt text

W opcji Scope (1) należy wybrać poziom do którego chcemy dołączyć dane. Najbardziej ogólnym poziomem jest poziom sesji, najbardziej szczeółowym poziom produktu.

W opcji Data Source (2) wybieramy źródło danych które chcemy dołączyć- w tym przypadku "Spreadsheet".

W oknie (3) wybieramy użytkownika, który ma dostęp do pliku Spreadsheet z danymi.

Po wybraniu konta pojawia się możliwość wyboru pliku (Spreadsheet Id) oraz arkusza w pliku (Sheet Name).

Spreadsheet Id w łatwy sposób można pobrać z pola adresu dokumentu. W przeglądarce internetowej, po włączeniu danego pliku jest to ciąg znaków jak na poniższym zdjęciu.

image alt text

Sheet Name to nazwa arkusza, którą należy przepisać lub przekleić z arkusza.

image alt text

Po podłączeniu pliku konieczne jest wybranie klucza łączenia danych. W punkcie (1) wybieramy kolumnę z załączanego pliku oraz wskazujemy, której kolumnie w tabeli sesji te dane odpowiadają (2).

image alt text

W następnym kroku wybieramy pozostałe pola importowanego pliku (1) i przypisujemy im pola, którym mają odpowiadać w tabeli sesji (2).

image alt text

Przy importowaniu danych użytkownika, możemy przypisać parametry nie uwzględniane pierwotnie w tabelach Google Analytics. W takim przypadku WitCloud przygotowuje pola w kolumnach crmMetric oraz crmDimension. Użytkownik ma do wyboru 200 kolumn.

Czy crmMetric czy crmDimensions?

Pola crmMetric należy wybrać w przypadku danych liczbowych (float), pola crmDimensions są właściwe dla opisów tekstowych (string).

# Import danych z BigQuery

Zaczynamy od uzupełnienia opcji trzech okienek dialogowych.

image alt text

W opcji Scope (1) należy wybrać poziom do którego chcemy dołączyć dane. Najbardziej ogólnym poziomem jest poziom sesji, najbardziej szczeółowym poziom produktu.

W opcji Data Source (2) wybieramy źródło danych które chcemy dołączyć - w tym przypadku "BigQuery".

W polu Google Cloud Project (3) należy wybrać właściwy projekt, w którym znajdują się dane do importowania. W polu BigQuery Dataset (4) oraz BigQuery Table (5) są przedstawione zasoby, do których dany mamy dostęp i które można wybrać z jako źródło danych. Są to datasety i tabele udostępnione na poziomie IAM w Google Cloud Platform.

Co jeśli niema dostępu do całego projektu GCP?

W przypadku braku dostępu do projektu na poziomie IAM istnieje możliwość dodania danych z tego projektu w następujących krokach:

  • udostępnienie właściwego datasetu w BigQuery użytkownikowi (podając Dedicated Service Account),
  • wybranie opcji Custom projectId z pola wyboru (3),
  • wpisanie lub wklejenie nazwy projektu, w którym znajduje się udostępniony dataset, wówczas pojawi się on w możliwych do wyboru opcjach pola (4) i (5).

Następnie przyciskiem Fetch podłączamy wybraną tabele.

Po podłączeniu pliku konieczne jest wybranie klucza łączenia danych. W punkcie (1) wybieramy kolumnę z załączanego pliku oraz wskazujemy, której kolumnie w tabeli sesji te dane odpowiadają (2).

image alt text

W następnym kroku wybieramy pozostałe pola importowanego pliku (1) i przypisujemy im pola, którym mają odpowiadać w tabeli sesji (2).

image alt text

Podczas importowania danych użytkownika, możemy przypisać parametry nie uwzględniane pierwotnie w tabelach Google Analytics. W takim przypadku WitCloud przygotowuje pola w kolumnach crmMetric oraz crmDimension. Użytkownik ma do wyboru 200 kolumn.

Czy crmMetric czy crmDimensions?

Pola crmMetric należy wybrać w przypadku danych liczbowych (float), pola crmDimensions są właściwe dla opisów tekstowych (string).

# Ustawienie modułu w harmonogramie

Pamiętaj o harmonogramie!!

Należy pamiętać, że skonfigurowany proces importu danych trzeba uwzględnić w konfiguracji Workflow, aby został przekalkulowany.

Last updated: 2/3/2021, 10:28:38 AM