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Renta
Marketing ETL
Appmetrica Logs API to Amazon Redshift

Appmetrica Logs API Connector für Amazon Redshift

Kostenlos testen

7 Tage kostenlos testen. Keine Kreditkarte erforderlich.

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Destination
Renta ELT ermöglicht es Ihnen, Datenpipelines in wenigen Minuten statt in Monaten professionell zu erstellen.
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Die Appmetrica Logs API ist ein leistungsstarkes Werkzeug zur Erfassung detaillierter Mobile-Analytics-Daten. Mit Renta Marketing ELT übertragen Sie Ihre Appmetrica-Protokolle nahtlos in Amazon Redshift und profitieren von automatisierter, sicherer Datenintegration auf Enterprise-Niveau. Erschließen Sie tiefgreifende Marketing-Insights und stellen Sie Ihrem Team aktuelle, umsetzbare Analysen in Ihrem eigenen Data Warehouse zur Verfügung.

Richten Sie Ihre ELT-Pipeline in 3 einfachen Schritten ein

Wählen Sie die Appmetrica Logs API als Ihre Datenquelle aus und authentifizieren Sie Ihr Konto sicher, um den Datenextraktionsprozess zu starten.

Auswahl der Appmetrica Logs API als Datenquelle in Renta.
1Quelle verbinden

Wählen Sie die Appmetrica Logs API als Ihre Datenquelle aus und authentifizieren Sie Ihr Konto sicher, um den Datenextraktionsprozess zu starten.

Auswahl der Appmetrica Logs API als Datenquelle in Renta.
2Ziel definieren
3Konfigurieren und synchronisieren
Datenstruktur der Appmetrica Logs API

Renta unterstützt 6 Methoden für den Datenexport über die Appmetrica Logs API.

export/applications

Ruft Metadaten zu den mobilen Anwendungen ab, die mit Ihrem Appmetrica-Konto verknüpft sind, einschließlich App-IDs, Namen und Plattformdetails. Hilfreich für die Zuordnung von Ereignisdaten zu bestimmten Apps.

export/events

Exportiert Rohdaten auf Ereignisebene, die von Nutzern innerhalb Ihrer mobilen Anwendungen generiert werden, wie Sitzungsstarts, benutzerdefinierte Events und Nutzeraktionen. Unverzichtbar für Verhaltensanalysen und die Rekonstruktion von Nutzerpfaden.

export/sessions

Stellt detaillierte Sitzungsinformationen bereit, einschließlich Start- und Endzeitpunkt, Gerätedetails und Benutzerkennungen. Ermöglicht eine fundierte Analyse des Nutzerengagements und der Sitzungsmuster.

export/users

Gibt anonymisierte Nutzerprofile und Attribute wie Geräte-IDs, App-Version und demografische Daten zurück. Unterstützt Kohortenanalysen und Nutzersegmentierung.

export/crashes

Stellt Absturzberichte und Fehlerprotokolle Ihrer mobilen Anwendungen bereit, einschließlich Stack-Traces und Geräteinformationen. Ermöglicht die Überwachung und Analyse von Stabilitätsproblemen der App.

export/revenue

Exportiert Monetarisierungsereignisse wie In-App-Käufe und Werbeerlöse einschließlich Transaktionsdetails und Umsatzbeträgen. Ermöglicht eine fundierte Finanzanalyse und die Nachverfolgung des Return on Investment (ROI).

Anwendungsfälle

Praxisnahe Einblicke mit Appmetrica Logs API

  • Verfolgen Sie Nutzerbindungs-Kohorten nach Gerät und Kampagne, um umsetzbare Erkenntnisse zur Churn-Analyse zu gewinnen
  • Analysieren Sie In-App-Event-Trends, um die Feature-Adoption und das Nutzerengagement gezielt zu optimieren
  • Verknüpfen Sie Werbeausgaben mit dem Customer Lifetime Value, um Akquisitionsstrategien in Echtzeit gezielt zu optimieren
  • Erkennen Sie Anomalien im Nutzungsverhalten Ihrer App, um Produktprobleme proaktiv zu identifizieren und zu beheben
  • Automatisieren Sie tägliche Dashboards zur Nutzergeografie und Sitzungsfrequenz für das Marketing
  • Segmentieren Sie wertvolle Nutzer anhand ihres Verhaltens, um gezielte Upselling-Kampagnen durchzuführen
Kostenlos testenNo credit card required
Anwendungsfälle: Integration von Appmetrica Logs API und Amazon Redshift
VORLAGEN

Starten Sie schnell mit diesen Anwendungsfall-Vorlagen

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How to load LinkedIn Ads data into Google BigQuery

Google Sheets
Snowflake

How to securely load data from Google Sheets to Snowflake

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Implement Facebook Conversion API without any code

Frequently asked questions
Zuverlässige Data Ingestion für Ihren Modern Data Stack

7 Tage kostenlos. Keine Kreditkarte erforderlich.

Automatisieren Sie die Extraktion aus über 100 Quellen. 99,9% Uptime-SLA.

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