Adobe Sitecatalyst API in R: come integrare la reportistica con il SAINT classification file

by Carlo Bonini

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Siete users assidui di Sìtecatalyst e del famoso pacchetto RSitecatalyst che ti permette di analizzare i dati del tuo sito e creare delle visualizzazioni che solo un software come R è in grado di produrre?
Oppure vi chiediete come sia possibile che per generare un report da Sitecatalyst ci sia bisogno di scaricare quattro differenti report in excel per poi doverli aggregare a mano. Pensate che dovreste spendere più tempo ad analizzare i dati piuttosto che ad aggregarli?

Ebbene, in questo articolo vi spiegheremo come integrare nella reportistica in maniera automatizzata i dati delle campagne advertising con l’utilizzo del saint classification file, e poi vi faremo vedere uno dei tanti modi per visualizzarli in una maniera insightful. Ciò di cui avete bisogno,è R-studio e un paio di pacchetti installati;
Una volta fatto il loading delle libraries dedicate e ricavato il token che potete trovare qua siete pronti a “sporcarvi” le mani con l’API:

Ecco un rapido esempio di come utilizzare l’API per ricevere i dati relativi all advertising dal sito “splittati” per giorno.

Il problema di questi dati è che hanno un livello di dettaglio che non si confa con un’analisi più ampia.
Infatti i dati a livello di tracking code risultano poco utili in fase di reportistica, perchè troppo dettagliati.
Quello che veramente vogliamo indagare in questa circostanza sono le performance relative alla campagana e ai singoli publishers.
L’unico modo per fare ciò è caricare in R il saint classification file cosi come lo si scarica dalla piattaforma online.Una volta scaricato, e inserito nella directory in cui vi trovate, ecco il modo per leggerlo e integrarlo

Come potete vedere il codice è piuttosto “straight forward”, dal momento che si tratta di una join, sull’unica variabile in comune che è il tracking code.
Le possibilità a questo punto sono moltissime, dal momento che nel saint file si possono inserire metriche di costo o impressions relative alle attività di advertising, o costruire delle metriche di tipo classificativo che permetttono di identificare un placement o una campagna a seconda di KPI di business o di Brand Awareness.

Per darvi un esempio di quello che potete fare con questi scripts, vi forniamo un esempio di codice per generare un grafico che ci dia informazioni relative a metriche di web-analytics e di advertising:

Per concludere, l’output grafico che è facilmente generabile con i dati a disposizione lo potete facilmente costruire con il famoso pacchetto
ggplot package:
La dimensione delle bolle sono le impressions, mentre le bolle sono i differenti publishers e i social network su cui vi è stata un’attività di comunicazione.

Rplot