Einrichtung von Web-Tracking und Personalisierung

Lassen Sie Customer Insights - Data automatisch unbekannte Profile für nicht authentifizierte Besuchende auf Ihrer Website erstellen und deren Seitenaufrufe und Interaktionen in Echtzeit verfolgen. Richten Sie die Webnachverfolgung ein, führen Sie die unbekannten Profile der Kundschaft bei der Authentifizierung auf Ihrer Website mit ihren bekannten Profilen zusammen und personalisieren Sie dann ihr Weberlebnis. Erfahren Sie mehr in der Übersicht über Web-Tracking und Personalisierung.

Prozessüberblick

Die Einrichtung besteht aus drei Schritten. Der erste Schritt ist erforderlich und ermöglicht eine anonyme Nachverfolgung und Personalisierung für wiederkehrende Besucher. Führen Sie den zweiten und dritten Schritt durch, um anonyme Browsing-Aktivitäten mit Kundenprofilen zu verknüpfen.

1. Füge das Tracking-Skript zu deiner Website hinzu: Füge das Tracking-Skript hinzu, und dann kannst du in Customer Insights - Data anonyme Besucher sowie die von ihnen angesehenen Seiten sehen.

2. Erklären Sie dem System, wie es Ihre Kunden erkennt: Geben Sie die Tabelle an, die Ihre eigenen Kundendaten enthält, damit das System Kunden beim Anmelden identifizieren kann.

3. Rufen Sie setUser auf, wenn sich jemand anmeldet: Fügen Sie diese Codezeile hinzu, um einen anonymen Besucher mit einem bekannten Kunden zu verbinden und dessen Browserverlauf zu behalten.

Voraussetzungen

• Ihre Website identifiziert bekannte Nutzer und speichert deren Daten in einer Tabelle. Beispiel: eine <WebCustomers> Tabelle. Jeder Kunde hat eine eindeutige Kennung, wie zum Beispiel eine Kunden-ID.

• Sie importieren Ihre <WebCustomers> Tabelle in Customer Insights - Data Daten mithilfe eines Datenquellen-Connectors.

• Sie fügen Ihre <WebCustomers> Tabelle in den Datenvereinheitlichungsprozess ein.

• Du hast zwei Möglichkeiten, deine Seite zu personalisieren: entweder dein Entwicklungsteam über die APIs oder die Optimizely-Integration, wenn du eine Optimizely-Lizenz hast.

Fügen Sie das Tracking-Skript hinzu

1. Melden Sie sich bei Customer Insights - Data an und wählen Sie Webnachverfolgung und Personalisierung.

   

2. Wählen Sie Ihre <WebCustomers> Tabelle aus. Das Tracking-Skript nutzt es, um Ihre Kunden beim Anmelden zu identifizieren.

3. Wählen Sie Kopieren aus, um das Nachverfolgungsskript zu kopieren, und fügen Sie es in das <head>-Tag Ihrer Website ein.

   Important

   Kopieren Sie das Skript aus derselben Customer Insights - Data-Umgebung, in der Sie Aktivitäten verfolgen möchten. Ein Skript, das aus einer Testumgebung kopiert wird, meldet keine Aktivität in Ihrer Produktionsumgebung.

   Wenn Sie einen Tag-Manager wie Google Tag Manager verwenden, gehen Sie zum Google Tag Manager-Portal. Wählen Sie Neues Tag hinzufügen>Tag-Konfiguration>Benutzerdefiniertes HTML aus und fügen Sie das Customer Insights - Data-Nachverfolgungsskript ein und wählen Sie Speichern aus.

   Wenn Sie ein Content-Management-System (CMS) wie WordPress verwenden, verwenden Sie Ihre CMS-Tools, um das Skript in den Header Ihrer Website einzufügen. Hier ist ein Beispiel aus WordPress: https://wordpress.com/support/adding-code-to-headers/.

Durchsuchen Sie Ihre Website als nicht authentifizierter Besuchender, um ein unbekanntes Profil in Customer Insights - Data zu erstellen.

Um die unbekannten Profile anzuzeigen, gehen Sie auf die Seite Kunden und wählen Sie Unbekannt. Ihr Besuch erscheint als Profil, das durch eine Cookie-ID identifiziert wird, und die Timeline zeigt die Seiten, die Sie angesehen haben.

Um die Web-Ereignisse in Dataverse zu validieren, melden Sie sich bei https://make.powerapps.com/ an. Wählen Sie Tabellen>Alle und anschließend die Tabellen PersonalizationView und PersonalizationAction aus.

Einen anonymen Besucher in einen bekannten Kunden verwandeln

Wenn sich ein Besucher anmeldet, kann Customer Insights - Data sein anonymes Profil mit dem bekannten Kundenprofil zusammenführen, einschließlich der Aktivitäten, die gesammelt wurden, während der Besucher anonym war. Um den Kunden zu identifizieren, der sich angemeldet hat, definieren Sie die setUser Funktion auf Ihrer Website.

1. Melden Sie sich bei Customer Insights - Data an und wählen Sie Webnachverfolgung und Personalisierung.

2. Wählen Sie die Tabelle aus, die Ihre Kundschaft identifiziert. Die Liste enthält nur Tabellen, die als Quellen für die Datenvereinheitlichung dienen.

   Beispielsweise verwendet die Quelltabelle LoyaltySignUps in Customer Insights - Data LoyaltyId als Primärschlüssel, der einen Kunden bzw. eine Kundin in dieser Tabelle eindeutig identifiziert.

   Customer Insights - Data identifiziert den Besucher anhand des primären Schlüssels der ausgewählten Tabelle und verwendet dieselbe Matching-Logik wie die Datenvereinheitlichung.

3. Definieren Sie die setUser-Funktion auf Ihrer Website. In der Regel müssen Sie setUser nur auf der Seite aufrufen, auf der sich Besucher anmelden. Verwenden Sie die Besucher-ID aus Ihrer ausgewählten Tabelle als Identifikator, zum Beispiel, jsmith001.

   <script>
      function setUser() {
         window["MSCI"].setUser({ "authId": "<identifier>" });
    }
   </script>
   

4. Rufen Sie die setUser-Funktion auf, wenn sich ein Besucher authentifiziert.

   <button type="submit" onclick="setUser()">Submit</button>
   

Die Zusammenführung erfolgt in Echtzeit. Das bekannte Profil erhält die Interaktionen des anonymen Profils und seine Cookie-ID, und das anonyme Profil verfällt.

Abfragestring und IP-Adresse erfassen (optional)

Seitenaufrufe und Klickereignisse können auch die Abfragezeichenfolge der Seite sowie eine anonymisierte IP-Adresse aufzeichnen. Beide Einstellungen sind standardmäßig deaktiviert. Schalte jede Einstellung separat im cfg Block des Tracking-Skripts ein.

cfg: {
  // ...your existing configuration...

  queryStringAttributes: [ "utm_campaign", "utm_source", "plan", "region" ],
  allowIpAddressCollection: true
}

Der Query-String (msdynci_querystring) ermöglicht die Kampagnenzuordnung. Markiere deine Kampagnenlinks mit den Parameternamen in der Erlaubnisliste. Später kannst du ein Segment über die Personen erstellen, die über eine bestimmte Kampagne gekommen sind. Der Wert wird nicht so gespeichert, wie er in der Adressleiste erscheint – er wird in eine kanonische Form umgebaut, sodass die Segmentregeln konsistent übereinstimmen:

Address bar   https://example.com/page?Plan=Pro&other=x&utm_campaign=Spring+Sale
Allow-list    [ "utm_campaign", "plan" ]
Stored        &utm_campaign=Spring%20Sale&plan=Pro&

Was das in der Praxis bedeutet:

• Parameter, die du nicht zur Zulassungsliste hinzugefügt hast, werden weggelassen. other=x erreicht nie den Speicher.
• Parameternamen sind kleingeschrieben; Werte behalten ihre ursprüngliche Groß-/Kleinschreibung bei.
• Die Reihenfolge folgt deiner Allowlist, nicht der Adressleiste.
• Jeder Token ist in & gewickelt, sodass eine Regel, die mit &plan=Pro& übereinstimmt, exakt übereinstimmt und nicht mit plan=Promo übereinstimmt.
• Tritt ein Parameter mehrmals auf, bleibt das erste Vorkommen erhalten.
• Das Skript erfasst nach einer # in der URL nie etwas.
• Die Werte sind auf 2.000 Zeichen begrenzt und an einer Token-Grenze getrimmt. Das Ereignis selbst wird immer aufgezeichnet, selbst wenn die Werte getrimmt werden.

Die IP-Adresse (msdynci_ipaddress) wird mit auf Null gesetztem letztem Oktett erfasst - 203.0.113.0, nicht 203.0.113.47 -, sodass sie ein allgemeines Netzwerk und nicht ein Gerät identifiziert.

Verstehen Sie die Echtzeit-Webereignisverarbeitung

Echtzeit-Webereignisse kommen kontinuierlich an und nicht als geplanter Batch-Ladevorgang, sodass das System sie verarbeitet, sobald sie eintreffen.

Beachten Sie die folgenden Überlegungen:

• Die Conflation verwendet den Snapshot der Ereignisdaten, der beim Ausführen verfügbar ist.
• Segmente, die direkt auf Personalisierungs-Ansichtsereignissen basieren, hängen von der Echtzeitdatenquelle ab. Dadurch können ein Segment- und ein Konflationslauf unterschiedliche Schnappschüsse derselben Aktivität bewerten.

Dieser Unterschied kann zu geringfügigen Abweichungen zwischen einer Segmentzählung und der auf einer Profil-Zeitleiste angezeigten Aktivität führen.

Verwenden Sie die in Segmenten erfassten Werte

Ausgewählte Anfragestring-Daten werden im dedizierten Dataverse-Feld msdynci_querystringgespeichert, getrennt vom vorhandenen URL-Feld.msdynci_viewuri Verwenden Sie msdynci_querystring für Bedingungen für Abfrageparameter. Beziehen Sie die &name=value& Grenzen ein, wenn Sie ein vollständiges Paar abgleichen, wie zum Beispiel &campaign=1324&.

Den codierten gespeicherten Wert abgleichen

Abfragestring-Werte werden in der gespeicherten Zeichenkette URI-kodiert. Zum Beispiel verwendet ein utm_campaign-Parameter den in der folgenden Tabelle gezeigten gespeicherten Wert. Die Segmentfilterbedingung muss angeben, was in der Tabelle gespeichert wird. Eine für Menschen lesbare Version mit Leerzeichen oder Nicht-ASCII-Zeichen stimmt nicht mit dem codierten gespeicherten Wert überein.

Die Codierung hängt von den verwendeten Werten ab und davon, wie deine Webanwendung gestaltet ist. In der Regel reicht es aus, einige Testparameter zu senden und die Spalte QueryString in der PersonalizationView-Tabelle im Power Apps Maker Portal zu überprüfen, um das Format zu bestätigen.

Sammeln Sie nur notwendige, genehmigte Daten

Sammeln Sie nur Parameter, die Ihre Organisation genehmigt und die benötigt werden. Vermeiden Sie es, Parameternamen hinzuzufügen, die sensible, personenbezogene Daten (PII), Token oder Geheimnisse protokollieren können. Die Wahl eines Bezeichners garantiert nicht, dass dessen Werte sicher sind. Überprüfen Sie, was Ihre Seite tatsächlich in diesen Parameter eingibt, bevor Sie das Tracking aktivieren, um sicherzustellen, dass Sie alle relevanten Vorschriften einhalten.

Befolgen Sie die geltenden Einwilligungs- und Datenschutzanforderungen Ihrer Website, bevor Sie die Datenerfassung aktivieren. Behandle teilweise maskierte IP-Daten verantwortungsvoll und nutze sie nur für den genehmigten Zweck.

Verwandte Informationen

• Web-Tracking- und Personalisierungsübersicht
• Personalisieren der Weboberfläche Ihres Kunden
• Szenarien für Web-Tracking und Personalisierung