Firma Adobe powstała w grudniu 1982 r. w Stanach Zjednoczonych. Jest to amerykańskie przedsiębiorstwo informatyczne z siedzibą w San Jose w Kalifornii. Założyli je byli pracownicy Xerox PARC – John Warnock i Charles Geschke. Jest to lider w tworzeniu raportów analitycznych takich, jak: Gartner Magic Quadrant i Forrester Waves. Oryginalność i nowatorstwo tych raportów polega na możliwości użycia funkcji, które ułatwiają oraz przyspieszają dostęp do danych, a uzyskane informacje są rzetelne i łatwe do przetworzenia. Jeśli chcesz mieć swoje dane zebrane w jednym miejscu lub dane klientów, np. z internetu, telefonu komórkowego, oprogramowania CRM (ang. Customer Relationship Management), samochodu – Adobe Analytics z pewnością będzie przydatny. Współcześni klienci wchodzą w interakcję z markami różnych firm za pomocą stale rosnącej liczby urządzeń i kanałów. Powoduje to, że coraz trudniej jest przeanalizować zachowanie klienta podczas określonej operacji, np. zakupu towaru. Adobe Analytics został opracowany w celu ułatwienia integrowania danych z niemal każdego źródła. Nowoczesne metody zbierania danych gwarantują możliwość zbierania ich z nowych kanałów, które w przyszłości będą opracowane. Obecnie wszystkie dane zebrane i zgromadzone w wyniku połączenia z interfejsem API, firma Adobe może przetworzyć i przeanalizować w celu ustalenia zachowania klienta podczas całego procesu, np. zakupu. Aby zebrać dane ze stron internetowych i innych systemów internetowych należy stosować tagi JavaScript. Kod JavaScript po stronie klienta, który umieszczasz na swoich stronach internetowych wysyła do Analytics dane strony, przeglądarki oraz odwiedzających. Biblioteki AppMeasurement zapewniają prawidłowe gromadzenie danych, jeżeli metoda tagu JavaScript nie jest zgodna z urządzeniem, aplikacją lub systemem, który ma być śledzony. Biblioteki AppMeasurement

są dostępne i możliwe do zainstalowania na urządzeniach mobilnych (iOS, Android, Windows Phone), rich media czyli reklam cyfrowych obejmujących zaawansowane funkcje takie, jak: video, dźwięk lub inne elementy zachęcające użytkowników do wchodzenia w interakcję i zapoznawania się z przekazem (Flesh-Flex, Silverlight) oraz inne języki/frameworki czyli platformy programistyczne inaczej ujmując – szkielety do budowy aplikacji (Java, .NET, PHP, XML). Wszystkie te biblioteki wykorzystują interfejs Data Insertion Api do przekazywania danych do raportowania, które można także wykorzystać do przesyłania zbiorczego lub opóźnionego zbierania danych. Możecie korzystać ze źródeł danych, żeby przesyłać dane offline i importować dane z innych systemów marketingu cyfrowego takich, jak poczta elektroniczna lub dostawca wyświetlanych reklam. W procesie przesyłania należy określić i mapować dane oraz wymiary danych na określone zmienne niestandardowe w celu sporządzenia raportów i analizy. W internecie tak, jak dziesięć lat temu odbywa się większość operacji marketingu cyfrowego. Dlatego analityka internetowa nadal jest bardzo ważna i współcześnie mierzone są nie tylko wizyty i odsłony, ale przede wszystkim ścieżki klientów, źródła ruchu, skuteczność treści i zaangażowanie video. Zatem musisz wiedzieć nie tylko kto odwiedza twoją witrynę, ale także dlaczego. Ponieważ sieć ma kluczowe znaczenie w większości cyfrowych doświadczeń, analiza danych w witrynie ułatwia wgląd w zestawienia danych internetowych ze wszystkimi innymi danymi kanału. Adobe Analytics to nie tylko proste metryki, ale innowacyjne uczenie maszynowe, sztuczna inteligencja i inne nowoczesne analizy danych. Jest to wiodąca w branży technologia analityki internetowej zapewniająca dokładniejsze informacje o klientach szybciej niż kiedykolwiek. Dlatego firma została liderem na podstawie analizy The Forrester Wave: Web Anlytics 2017. The Forrester Wave jest przewodnikiem dla kupujących rozważających opcje zakupu technologii na rynku. Firma stosuje publicznie dostępną metodologię w celu porównania jakości produktów oferowanych przez różne firmy w zakresie oprogramowania, sprzętu i usług. Celem analityki kanałów i marketingu jest zebranie danych ze wszystkich kanałów oraz dostarczenie znaczących informacji o klientach w czasie rzeczywistym. Jednak samo przechwytywanie danych z wielu różnych kanałów nie wystarczy nawet, gdy można je skutecznie zintegrować. Trzeba mieć możliwość szybkiego i wydajnego uzyskiwania dostępu, a także analizowania stale rosnącego strumienia danych.

Firmy gromadzą dane z coraz większej liczby kanałów, zarówno online jak i poza siecią. Same te dane mogą wskazać, co robią klienci, ale nie wyjaśnią dlaczego. Nie wskażą także wpływu tych interakcji na ich decyzje o konwersji. Zatem celem atrybucji jest zrozumienie wartości i przeznaczenia maila lub wyświetlenia filmu, reklamy displayowej lub białej księgi na ścieżce zakupowej każdego klienta. Hipotetycznie ułatwia to podjęcie decyzji, jaką taktykę i treść należy opracować. W przeszłości wiele ofert atrybucji nie spełniało wskazanych założeń, nie były realizowane obietnice zawarte w ofercie. Mierzono albo płatne media, albo skupiano się na jednym kanale takim, jak sieć. Oczywiście każdy wgląd jest cenny, ale we współczesnym, nowoczesnym świecie biznes korporacyjny oczekuje i wymaga znacznie więcej. Przede wszystkim musi zostać określona droga klientów po różnych kanałach online i offline. Należy także porównać te drogi, aby każdą interakcję umieścić we właściwym kontekście. Firmy korporacyjne gromadzą ogromne ilości danych klientów. W wielu przypadkach nie wykorzystują ich wszystkich, ponieważ ważny jest dla nich jedynie niewielki procent informacji, który analitycy są w stanie ręcznie sprawdzić i przeanalizować. Analityka predykcyjna ma na celu pomóc firmom spożytkować ten niewykorzystany potencjał danych.

W danych ukryte są wzorce, które ujawniają istotne spostrzeżenia klientów – i kiedy są skutecznie wykorzystywane – mogą mieć realny wpływ na wynik finansowy. Funkcje predykcyjne opierają się na uczeniu maszynowym i zaawansowanych modelach statystycznych, aby automatycznie przeszukiwać ogromne ilości danych, wyszukując wzorce, których większość analityków nie ma czasu analizować. Narzędzia do analizy predykcyjnej pomagają zarówno analitykom danych, jak i marketingowcom w maksymalnym

wykorzystaniu gromadzonych danych i szybkiej ich analizie. Zatem Adobe Analytics jest niezbędny we współczesnym świecie online i offline.