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Las integraciones con data warehouses están disponibles como complemento premium para nuestros módulos Web Experimentation y Feature Experimentation. Para obtener más información, póngase en contacto con su Customer Success Manager.
Con la integración de BigQuery, puede mostrar las métricas de BigQuery como KPIs en las páginas de resultados de Kameleoon. Kameleoon utiliza su instancia de BigQuery como fuente de datos para las conversiones de objetivos, actualizando los datos de forma consistente al crear el objetivo. Ventajas clave:
  • Permite definir y actualizar regularmente objetivos específicos basados en datos, simplificando el proceso de toma de decisiones y garantizando que las campañas se alineen con los objetivos.
  • Use las métricas de BigQuery como indicadores clave de rendimiento, proporcionando una visión completa del rendimiento de las campañas.
Una vez que haya activado BigQuery para un proyecto específico, puede utilizarlo para crear objetivos en Kameleoon. Estos objetivos están diseñados para usar datos de conversiones de su base de datos de BigQuery. Para crear un objetivo utilizando BigQuery, siga el flujo Data warehouse tracking descrito en Create a goal, y elija BigQuery en el menú desplegable Datawarehouse integration. El Paso 1 le pide estos campos específicos de BigQuery:
  • Frequency: Defina con qué frecuencia quiere que Kameleoon actualice los datos del objetivo.
  • BigQuery project ID: Introduzca su ID de proyecto de BigQuery para dirigir los datos a la ubicación correcta.
  • Region: Seleccione la región apropiada de la lista proporcionada.
  • Query: Defina la consulta SQL para recuperar los datos necesarios de BigQuery.
Una vez completado el Paso 1, configure el Paso 2, Advanced settings, si es necesario, y luego guarde su objetivo.

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Formato de la consulta

La consulta debe seguir un formato específico: SELECT visitor_id, conversion_timestamp FROM your_events_table Donde visitor_id es la columna que representa el ID único de sus visitantes y conversion_timestamp es una columna que representa el momento exacto en que se produjo la conversión. En BigQuery, la columna conversion_timestamp debe ser una columna de tipo Timestamp.
Si quiere asociar un ingreso a cada conversión, la consulta debe seguir un formato alternativo: SELECT visitor_id, conversion_timestamp, revenue FROM your_events_table Donde revenue es una columna que contiene los ingresos de cada conversión. Para consultas más complejas, puede ajustarse a este formato formulando una subconsulta así:

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Cómo Kameleoon consulta los datos de conversión

Kameleoon consulta los datos de conversión de BigQuery de su objetivo cada hora, añadiendo a su consulta una cláusula WITH que filtra por marcas de tiempo. En lugar de recargar todo el historial de eventos en cada ejecución, Kameleoon consulta de forma incremental: cada tarea de consulta registra el último punto de consulta correcto y, en la siguiente ejecución, solo consulta la ventana temporal de los registros nuevos desde ese punto. Consultar solo esa ventana mantiene cada consulta rápida, ya que Kameleoon nunca vuelve a escanear datos que ya ha importado. Aunque las conversiones se recopilan cada hora, solo se fusionan en los resultados de su experimento una vez al día. Como la consulta siempre avanza hacia delante, Kameleoon puede pasar por alto un registro que llega a BigQuery con una marca de tiempo anterior a la última ventana de consulta correcta. Los registros tardíos suelen llegar porque su pipeline de datos tarda en escribir el evento de conversión, de modo que el registro llega a BigQuery solo después de que Kameleoon ya haya consultado más allá de la ventana temporal a la que pertenece. Para evitar registros perdidos, configure el plazo de ingesta que aparece a continuación para que coincida con el retraso de llegada habitual de su pipeline.

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Plazo de ingesta

Por defecto, Kameleoon permite hasta 1 hora entre el momento en que se produce un evento de conversión de su objetivo y el momento en que está disponible en su warehouse de BigQuery, y su ventana de consulta tiene en cuenta ese retraso automáticamente. Si su pipeline tarda más de 1 hora en escribir eventos en BigQuery, por ejemplo debido a procesos ETL por lotes o nocturnos, esos registros de llegada tardía quedan fuera de la ventana de consulta y se pierden. Póngase en contacto con su Customer Success Manager para ampliar el retraso de modo que coincida con el retraso de llegada real de su pipeline.

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Identificador del visitante

El valor visitor_id indica a Kameleoon a qué visitante se atribuye cada conversión, por lo que debe coincidir con un identificador que Kameleoon ya tiene para ese visitante. De forma predeterminada, el valor es el código de visitante de Kameleoon. Si ha configurado la reconciliación del historial entre dispositivos, Kameleoon hace coincidir visitor_id con el identificador del dato personalizado de reconciliación entre dispositivos, en lugar de con el código de visitante.

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Ejecutar su consulta antes de la ingesta

Antes de guardar su ingestion task, puede probar su consulta directamente en Kameleoon. Las pruebas le permiten:
  • Verificar la conexión en tiempo real.
  • Confirmar que sus credenciales y derechos de acceso son correctos, lo que ayuda a detectar problemas de inmediato, sin tener que esperar a la primera importación de datos.
  • Validar la estructura y accesibilidad de sus datos.
Puede ejecutar una consulta sencilla para asegurarse de que Kameleoon puede acceder a las bases de datos y tablas correctas. También puede descargar una pequeña muestra del dataset para confirmar que el esquema, los permisos y el contenido coinciden con sus expectativas.

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Utilizar su objetivo de BigQuery

Con el objetivo creado, puede incorporarlo a sus campañas de Kameleoon. Al configurar un experimento o personalización, tendrá la opción de seleccionar este objetivo en la pestaña de configuración, lo que le permitirá realizar el seguimiento y analizar conversiones específicas de su base de datos de BigQuery. Para aprender a configurar un objetivo en un experimento, consulte Set up a goal in a campaign.