AutoAnalytics ist eine unternehmensgerechte Plattform zur Implementierung von Analysen, die darauf ausgelegt ist, den gesamten Lebenszyklus von der Geschäftsplanung bis zur Tag-Validierung zu optimieren. Es wandelt automatisch Geschäfts-KPIs und -Ziele in strukturierte Solution Design Reference-Dokumente um, generiert datenschichtgesteuerte Tags und validiert die Tracking-Genauigkeit über Web- und mobile Eigenschaften hinweg ohne manuelle Eingriffe. Entwickelt für Analytik-Teams, Berater und Implementierungsspezialisten, beseitigt AutoAnalytics Wochen manueller Arbeit, die normalerweise für die Implementierungsplanung, Tag-Konfiguration und Qualitätssicherung erforderlich sind. Die Plattform verwendet eine API-basierte Bereitstellung, um Tags direkt in Tag-Management-Systeme zu übertragen, während die Konsistenz und Genauigkeit der Datenschicht während des gesamten Prozesses beibehalten wird. Mit End-to-End-Validierungsscans und Echtzeit-Payload-Verifizierung stellt AutoAnalytics sicher, dass die Datenerfassung von Anfang an präzise ist. Es integriert sich nahtlos in bestehende Tag-Management-Plattformen, Analysetools und QA-Workflows und ermöglicht es Teams, schnellere und genauere Implementierungen zu liefern, während Fehler, Nacharbeiten und Implementierungsverzögerungen bei digitalen Unternehmensressourcen reduziert werden. Hauptmerkmale: Automatisierte SDR-Erstellung: Generiert sofort umfassende Solution Design Reference-Dokumente aus ausgewählten Geschäftszielen und KPIs und verwandelt strategische Ziele in technische Spezifikationen ohne manuellen Dokumentationsaufwand. Nahtlose Tagging-Automatisierung: Gehe von Geschäftszielen zu Live-Tags mit konsistenter, entwicklerfreier Datenschicht-Automatisierung, die das Tracking über Eigenschaften hinweg durch API-basierte Integration mit Tag-Management-Systemen bereitstellt. Intelligente Validierungs-Engine: Sicherstellen der Implementierungsgenauigkeit durch automatisierte Seitenscans und Echtzeit-Payload-Überprüfungen, die die Integrität des Trackings überprüfen, Diskrepanzen kennzeichnen und Datenqualitätsstandards über alle digitalen Berührungspunkte hinweg aufrechterhalten.