Dimenze je popisná vlastnost dat, podle které se výsledky člení, seskupují, filtrují nebo porovnávají. Zatímco dimenze určuje, podle čeho jsou data rozdělena, metrika vyjadřuje měřenou nebo vypočtenou číselnou hodnotu, například počet návštěv, konverzí nebo tržby.

Co je dimenze a jak se liší od metriky

Dimenze popisuje určitou vlastnost sledovaných dat. Může určovat například zemi návštěvníka, zařízení, zdroj návštěvy, kampaň nebo datum. Jedna dimenze může nabývat více hodnot – například dimenze Země může obsahovat hodnoty Česko, Slovensko nebo Německo.

Metrika oproti tomu vyjadřuje množství nebo výkon. Pokud report zobrazuje návštěvy podle jednotlivých zemí, Země je dimenze a Návštěvy jsou metrika. V tabulkovém reportu proto dimenze obvykle určují členění řádků a metriky uvádějí číselné hodnoty pro jednotlivé skupiny.

Dimenze nemusí být textová. Také datum může sloužit jako dimenze, pokud podle něj rozdělujeme výsledky do jednotlivých období. Rozhodující není způsob zápisu hodnoty, ale její úloha při členění dat.

Běžné dimenze v marketingové analytice

Volba dimenze závisí na tom, z jakého pohledu chceme výsledky analyzovat. Stejnou metriku lze například rozdělit podle času, zdroje návštěvnosti, kampaně, zařízení nebo země.

Jak se dimenze kombinují

Report může používat jednu nebo více dimenzí současně. Pokud jsou například návštěvy rozděleny pouze podle kampaně, každá kampaň tvoří samostatnou skupinu. Po přidání dimenze Zařízení lze výsledky každé kampaně dále rozdělit podle toho, zda návštěva proběhla například na mobilním zařízení nebo počítači.

Přidáním další dimenze tak obvykle vznikne více kombinací hodnot a více řádků. Stejná data jsou zobrazena podrobněji a na jednotlivé kombinace připadá menší část původního souboru. Tento způsob členění souvisí s granularitou dat, nejde však automaticky o vzorkování.

Pokud se pro jednotlivé skupiny určené hodnotami dimenzí počítají souhrnné metriky, souvisí jejich vznik také s agregací dat. Princip agregace ale není vlastností dimenze samotné.

Časté chyby při práci s dimenzemi

Základní chybou je záměna dimenze a metriky. Země, zařízení nebo kampaň určují, podle čeho jsou data rozdělena, zatímco návštěvy, konverze nebo tržby představují číselné hodnoty sledovaných skupin.

Problematické může být také kombinování dimenzí, které spolu věcně nebo datově nesouvisejí. Více dimenzí automaticky neznamená užitečnější analýzu. Každá další dimenze by měla odpovídat tomu, jakou otázku má report zodpovědět.

Je také nutné respektovat rozsah, ke kterému se daná dimenze vztahuje. Některé vlastnosti mohou popisovat uživatele, jiné návštěvu, událost nebo konkrétní položku. Ne každou dimenzi proto lze smysluplně kombinovat s libovolnou jinou dimenzí nebo metrikou.

Dimenze s velkým počtem různých hodnot mohou vytvářet mnoho řádků a jejich kombinováním počet výsledných skupin dále roste. Analytické systémy mohou při překročení svých technických limitů některé méně časté hodnoty sloučit do řádku typu „ostatní“. U některých reportů se může objevit také vzorkování dat. Ani jeden z těchto jevů není vlastností dimenze samotné, ale způsobu zpracování a zobrazení dat v konkrétním systému.

Související pojmy

• Granularita dat – vyjadřuje úroveň podrobnosti dat a souvisí s tím, jak jemně jsou výsledky pomocí dimenzí členěny.
• Agregace dat – při agregaci mohou být metriky počítány pro skupiny vymezené hodnotami dimenzí.
• Webová analytika – používá dimenze a metriky k rozdělení a interpretaci dat o návštěvnosti a chování uživatelů.
• Google Analytics – je analytický systém, ve kterém jsou reporty založeny na práci s dimenzemi a metrikami.
• Segmentace – také rozděluje data do skupin, ale pracuje s výběrem dat podle stanovených podmínek.
• KPI – hodnotu sledovaného ukazatele lze pomocí dimenzí rozdělit a porovnat mezi různými skupinami.
• Dashboard – zobrazuje metriky a často umožňuje jejich členění nebo filtrování podle zvolených dimenzí.