Cài đặt giao diện trên Datascape

Khi truy cập Datascape lần đầu, hãy thiết lập chế độ xem để đảm bảo dashboard hiển thị đúng ứng dụng, khung thời gian và bộ lọc dữ liệu bạn cần cho công tác phân tích.

Cài đặt dữ liệu

Nhấn nút Cài đặt dữ liệu () để xem tất cả tùy chọn và thiết lập chế độ xem cơ bản. Các thay đổi thiết lập do bạn thực hiện sẽ được lưu riêng theo tài khoản cá nhân và ở các lần đăng nhập sau. Tại mục Cài đặt dữ liệu, bạn có thể chỉnh sửa:

• Khung thời gian
• Bộ lọc
• Phân bổ
• Cài đặt

Khung thời gian

Khung thời gian theo ngày

Sử dụng Công cụ chọn ngày (Date picker) để xem dữ liệu theo một khung thời gian cụ thể. Khung thời gian mặc định là 7 ngày qua. Công cụ chọn ngày cung cấp danh sách khung thời gian có sẵn, đồng thời khung thời gian tùy chỉnh. Bạn có thể sử dụng lịch trên công cụ để chọn khung thời gian mình muốn.

So sánh

Sử dụng bộ lọc So sánh (Compare to) để so sánh dữ liệu của hai khung thời gian. So sánh không phải là tính năng mặc định.

Bạn có thể sử dụng bộ lọc để so sánh một khung thời gian với:

• Khung thời gian liền kề trước.
• Khung thời gian trước đó một ngày , một tuần , một tháng , một quý hoặc một năm.
• Khung thời gian tùy chỉnh (Custom period).
  • Ví dụ: Bạn chọn một khung thời gian dài 7 ngày trên Công cụ chọn ngày (Date picker) , cụ thể từ ngày 24/8 đến 30/8. Tiếp theo, bạn chọn ngày 10/8 trên bộ lọc So sánh và xem đây là ngày bắt đầu cho khung thời gian tùy chỉnh. Bộ lọc sẽ tự động tạo khung thời gian từ ngày 10/8 đến 16/8 để so sánh với khung thời gian mà bạn chọn từ đầu.

Công cụ chọn ngày: Chọn khung thời gian tùy ý, ví dụ khung thời gian 7 ngày từ ngày 24/8 đến 30/8.

Bộ lọc So sánh theo khung thời gian: - Ví dụ: nếu bạn chọn ngày 10/8, thì bộ lọc sẽ tự động lấy khung thời gian 7 ngày, từ ngày 10/8 đến 16/8.

Chọn Xem ở dạng biểu đồhoặc Xem ở dạng bảng.

1/3

(1/3)

(2/3)

(3/3)

Bộ lọc

Khi sử dụng bộ lọc của Datascape, bạn có thể lọc dữ liệu theo một trong ba cách sau:

• Chọn tất cả: Hiển thị tất cả giá trị đang có.
• Bao gồm: Chọn những giá trị mà bạn muốn xem. Sử dụng cách này khi bạn chỉ muốn xem một số dữ liệu nhất định.
• Không bao gồm: Chọn những giá trị mà bạn không muốn xem. Tất cả giá trị còn lại sẽ tự động được thêm vào.

Lọc bằng tùy chọn "Bao gồm"

Lọc bằng tùy chọn "Không bao gồm"

1/2

(1/2)

(2/2)

Bộ lọc chung và bộ lọc theo widget

Sau khi truy cập Datascape và thiết lập một dashboard hoặc báo cáo, bạn sẽ thấy thanh bộ lọc chung (global filter) hiện lên ở đầu trang. Bộ lọc chung xác định phạm vi dữ liệu được hiển thị trên toàn báo cáo hoặc dashboard, đóng vai trò làm chế độ xem cơ bản cho tất cả widget. Tuy nhiên, mỗi widget sẽ được trang bị bộ lọc riêng. Bộ lọc riêng thường được dùng trong trường hợp bạn muốn vừa xem dữ liệu tổng thể (theo thiết lập của bộ lọc chung) vừa xem chi tiết và so sánh dữ liệu (theo thiết lập của bộ lọc riêng).

Có những lúc thiết lập bộ lọc theo tùy chọn bao gồm và bộ lọc theo tùy chọn loại trừ sẽ xung đột với nhau, ở cả cấp độ chung và cấp độ riêng widget. Khi xảy ra trường hợp này, dữ liệu được hiển thị trong widget sẽ tuân theo các quy tắc sau:

1. Hai bộ lọc sử dụng hai tùy chọn khác nhau: cả hai đều được áp dụng

   • Nếu bộ lọc chung dùng Include và bộ lọc của widget dùng Exclude, hoặc ngược lại, thì cả hai bộ lọc đều được áp dụng.

2. Hai bộ lọc sử dụng cùng tùy chọn: bộ lọc của widget ghi đè.

   • Nếu cả bộ lọc chung và bộ lọc của widget đều dùng cùng một loại (đều Include hoặc đều Exclude), thì bộ lọc của widget sẽ thay thế bộ lọc chung.

Phân bổ

Loại phân bổ (Attribution type)

Adjust sử dụng dữ liệu lượt tương tác do đối tác gửi đến, cũng như căn cứ theo thiết lập phân bổ của bạn, để thực hiện phân bổ. Ở mỗi vòng phân bổ, thiết bị và hiệu suất tương lai của thiết bị sẽ được gán cho loại tương tác đáp ứng điều kiện phân bổ.

Sử dụng bộ lọc Loại phân bổ (Attribution types) , bạn có thể chọn một hoặc nhiều loại tương tác để phân tích hiệu suất của người dùng. Mặc dù tổng số lượng KPI không thay đổi, nhưng Loại phân bổ bạn chọn sẽ ảnh hưởng đến cách phân loại KPI theo nguồn không tự nhiên (non-organic) và tự nhiên (organic). Dữ liệu lượt cài đặt không tự nhiên (non-organic install) và hiệu suất sau cài đặt (post-install performance) trong báo cáo chỉ thể hiện những người dùng đã được phân bổ cho loại tương tác mà bạn đã chọn thông qua bộ lọc. Tất cả dữ liệu lượt cài đặt và hiệu suất sau cài đặt còn lại (không khớp với loại phân bổ bạn chọn) sẽ được nhóm chung về kênh Tự nhiên (Organic) .

Để đảm bảo tính nhất quán và tính so sánh giữa các đối tác, Adjust chia lượt tương tác thành các loại sau trong bộ lọc:

• Lượt click : Thiết bị được phân bổ cho lượt click thông thường (tức là lượt click dẫn người dùng đến app store hoặc chính ứng dụng nhằm tái phân bổ).
• Quảng cáo tương tác (Engaged ad) : Thiết bị được phân bổ cho lượt tương tác quảng cáo – lượt tương tác này đã được mạng quảng cáo đánh dấu là "đã tương tác (engaged)".
• Lượt hiển thị (Impression) : Thiết bị được phân bổ cho lượt tương tác view-through.

Nếu bạn chọn hết các loại phân bổ có trong bộ lọc, vậy thì kênh Tự nhiên sẽ đại diện cho những thiết bị không được phân bổ cho bất kỳ lượt tương tác quảng cáo nào trong suốt vòng phân bổ cuối.

Hiện Adjust chỉ hỗ trợ tín hiệu "đã tương tác" đến từ mạng tự phân bổ (SAN), tín hiệu từ những đối tác khác sẽ được bổ sung trong vài tuần tới.

Nguồn phân bổ (Attribution source)

Bạn có thể sử dụng Nguồn phân bổ để lọc kết quả phân bổ và hoạt động in-app theo liên kết phân bổ ban đầu (original attribution link), hoặc xem biểu đồ phân phối hoạt động của người dùng theo liên kết phân bổ ban đầu và tái phân bổ (reattribution) (kết quả của biểu đồ phụ thuộc vào khung thời gian bạn chọn).

• Đầu tiên (First) - Xem nguồn phân bổ ban đầu của người dùng.
• Động (Dynamic) - Xem tất cả nguồn mà người dùng được phân bổ hoặc tái phân bổ.

Trạng thái phân bổ (Attribution status)

Sử dụng Trạng thái phân bổ để xem dữ liệu người dùng theo trạng thái phân bổ. Bạn có thể lọc theo các giá trị sau:

• Đã cài đặt-Installed - Người dùng vẫn được phân bổ cho liên kết ban đầu.
• Đã tái phân bổ-Reattributed - Người dùng đã được tái phân bổ cho một nguồn mới.
• Tất cả - Tất cả người dùng.

Cài đặt

Nguồn chi phí quảng cáo

Adjust sử dụng hai nguồn khác nhau để tải lên chi phí quảng cáo: Mạng quảng cáo (Network) và Phân bổ (Attribution). Sử dụng bộ lọc Nguồn chi phí quảng cáo để chọn nguồn, dữ liệu chi phí quảng cáo sẽ được lấy theo nguồn bạn chọn. Xem bài viết Tác động của nguồn dữ liệu lên chi phí quảng cáo để biết thêm thông tin.

Phiên bản ad spend

Nguồn doanh thu quảng cáo

Sử dụng bộ lọc Nguồn doanh thu quảng cáo để xem dữ liệu của một nguồn doanh thu quảng cáo cụ thể. Bộ lọc này chỉ có trên Monetization dashboard. Xem bài viết Doanh thu quảng cáo để biết thêm thông tin.

Nếu các nguồn doanh thu quảng cáo bạn chọn do cùng một đối tác cung cấp, thì Datascape có thể trả về dữ liệu trùng lắp. Ví dụ, nếu bạn chọn cả Admost và Admost SDK , thì có thể nhận được cùng một thông tin doanh thu từ hai nguồn này. Do vậy, với mỗi đối tác, bạn chỉ nên chọn một nguồn dữ liệu của họ.

Chế độ Doanh thu IAP

Chế độ doanh thu in-app (IAP revenue mode) là công cụ trực quan hóa dữ liệu dựa theo biên lợi nhuận ròng xấp xỉ, mà biên lợi nhuận này được tính dựa theo giao dịch in-app. Công thức tính được sử dụng trong chế độ này là: lấy doanh thu ròng có được từ giao dịch in-app, trừ đi chi phí liên quan. Các chỉ số khác sử dụng dữ liệu doanh thu in-app, cũng sẽ được trừ đi khoản phí như trên.

1. Bạn ghi nhận một sự kiện giao dịch in-app, ví dụ một người dùng tải ứng dụng từ Apple App Store và mua một món hàng trong ứng dụng trị giá 100 USD.

2. Người dùng sống tại Anh nên bạn phải chịu thêm 20% thuế VAT. Nhưng vì giá đã bao gồm VAT, nên giao dịch mua 100 USD này đã được cộng thuế VAT. Giá trước thuế VAT là 83,33 USD.

   • Thuế và phí có thể thay đổi tùy theo quốc gia mà người dùng sinh sống.

3. Apple App Store lấy 30% số tiền trước VAT, tổng số tiền bạn nhận được là 58,33 USD.

Ở ví dụ trên, biên lợi nhuận xấp xỉ là 60%. Để tạo báo cáo số tiền thu được sau khi trừ được các chi phí liên quan, bạn cần kích hoạt chế độ doanh thu in-app ở mức 60%. Như vậy, tất cả chỉ số đều sẽ được trừ đi 40%.

Mức tối ưu cohort

Bạn có thể trực quan hóa dữ liệu trên Adjust theo mức tối ưu cohort (cohort maturity). Chọn chưa tối ưu để xem dữ liệu tổng hợp khi khung thời gian cohort còn đang tiếp diễn, hoặc chọn tối ưu để xem dữ liệu khi khung thời gian đã trôi qua hết. Xem bài viết Cơ chế hoạt động của cohort để biết thêm thông tin.

Môi trường

Trực quan hóa và phân tích dữ liệu ở chế độ production, hoặc chọn chế độ sandbox để xem dữ liệu được dùng trong quá trình kiểm thử.

UTC offset

Sử dụng bộ lọc UTC offset để xem dữ liệu theo múi giờ.