# Custom Data
Ten moduł nie jest już wspierany
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
- Posiadasz dane o statusach zamówień w pliku w systemie CRM.
- Łączysz dane o zwrotach z danymi z Google Analytics oraz danymi kosztowymi.
- 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:
pliku csv. lub txt.,
arkuszu google spreadsheet,
adresie url linkującym do pliku,
tabeli 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.
Zastanów 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 wybieramy zakładkę Process, następnie klikamy przycisk Add new Data Process.
Z listy dostępnych modułów wybieramy Analytics Data Import
# Początkowe ustawienia
W pierwszym kroku mamy do wyboru 2 ustawienia.
Process name Wpisujemy tutaj nazwę naszego procesu, będzie on widoczny pod tą nazwą w innych miejscach platformy WitCloud.
Based on wybieramy z listy skonfigurowany uprzednio proces do którego nasze dane mają zostać dołączone.
# Impor danych z pliku
Zaczynamy od uzupełnienia opcji trzech okienek dialogowych.
W opcji Scope należy wybrać poziom do którego chcemy dołączyć dane. Najbardziej ogólnym poziomem jest poziom sesji, najbardziej szczeółowym poziom produktu.
W opcji Data Source wybieramy źródło danych które chcemy dołączyć - w tym przypadku "file/plik".
W oknie Upload File wybieramy ścieżkę do pliku z danymi.
Po dokonaniu ustawień klikamy przycisk Finish.
Po podłączeniu pliku konieczne jest wybranie klucza łączenia danych. W punkcie Join keys wybieramy kolumnę z załączanego pliku oraz wskazujemy, której kolumnie w tabeli sesji te dane odpowiadają.
W następnym kroku wybieramy pozostałe pola importowanego pliku i przypisujemy im pola, którym mają odpowiadać w tabeli sesji.
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.
W opcji Scope należy wybrać poziom do którego chcemy dołączyć dane. Najbardziej ogólnym poziomem jest poziom sesji, najbardziej szczeółowym poziom produktu.
W opcji Data Source wybieramy źródło danych które chcemy dołączyć - w tym przypadku "URL".
W oknie File url 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 Join keys wybieramy kolumnę z załączanego pliku oraz wskazujemy, której kolumnie w tabeli sesji te dane odpowiadają.
W następnym kroku wybieramy pozostałe pola importowanego pliku i przypisujemy im pola, którym mają odpowiadać w tabeli sesji.
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.
W opcji Scope należy wybrać poziom do którego chcemy dołączyć dane. Najbardziej ogólnym poziomem jest poziom sesji, najbardziej szczeółowym poziom produktu.
W opcji Data Source wybieramy źródło danych które chcemy dołączyć- w tym przypadku "Spreadsheet".
W oknie 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.
Sheet Name to nazwa arkusza, którą należy przepisać lub przekleić z arkusza.
Po podłączeniu pliku konieczne jest wybranie klucza łączenia danych. W punkcie wybieramy kolumnę z załączanego pliku oraz wskazujemy, której kolumnie w tabeli sesji te dane odpowiadają.
W następnym kroku wybieramy pozostałe pola importowanego pliku i przypisujemy im pola, którym mają odpowiadać w tabeli sesji.
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.
W opcji Scope należy wybrać poziom do którego chcemy dołączyć dane. Najbardziej ogólnym poziomem jest poziom sesji, najbardziej szczeółowym poziom produktu.
W opcji Data Source wybieramy źródło danych które chcemy dołączyć - w tym przypadku "BigQuery".
W polu Google Cloud Project należy wybrać właściwy projekt, w którym znajdują się dane do importowania. W polu BigQuery Dataset oraz BigQuery Table są przedstawione zasoby, do których mamy dostęp i które możemy wybrać jako źródło danych. Są to datasety i tabele udostępnione na poziomie IAM w Google Cloud Platform.
Co jeśli nie ma 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,
- wpisanie lub wklejenie nazwy projektu, w którym znajduje się udostępniony dataset, wówczas pojawi się on w możliwych do wyboru opcjach pola.
Następnie przyciskiem Fetch podłączamy wybraną tabele.
Po podłączeniu pliku konieczne jest wybranie klucza łączenia danych. W punkcie Join keys wybieramy kolumnę z załączanego pliku oraz wskazujemy, której kolumnie w tabeli sesji te dane odpowiadają.
W następnym kroku wybieramy pozostałe pola importowanego pliku i przypisujemy im pola, którym mają odpowiadać w tabeli sesji.
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.