Adobe Analytics の高度な機能である計算指標を使用すると、既に収集したデータを使用して実装を変更せずに新しい指標を作成できます。計算指標ビルダーでは、様々な数学および統計関数を使用できるので、最も複雑なビジネスの質問にも回答できる指標を作成できます。

Adobe Analytics を初めて使用するユーザーのほとんどは、データを細かく分類する手段としてセグメントに慣れ親しんでいます。本日は、アナリストのツールボックスで次善のツールである計算指標をご紹介します。

計算指標の基本を学ぶ

計算指標の使用を開始するために、まずは簡単な例を見てみましょう。オンラインのセルフサービスユーザーが、通話支援ユーザーよりも平均注文額（AOV）が高いかどうかを把握したいとします。この質問に答える計算指標を作成するには、次の手順を実行します。

計算指標ビルダーを開くには、上部のナビゲーションを使用して、コンポーネント／計算指標／「+ 追加」 をクリックするか、コンポーネントパネルで、指標 の上の +記号 をクリックします。

UI 項目の説明は以下を参照

計算指標ビルダーが開いたら、次の操作を追加または実行します。

A. 計算指標の名前。この名前は指標コンポーネントリストに表示されるので、自分や他のユーザーにとって明確なものにします（例：コールセンター AOV）。

B. 計算指標の説明。この説明は、コンポーネントリストの指標の横の「i」をクリックすると表示されるので、有益な情報であるようにします。例えば、コールセンター AOV の場合は、「コールセンターが支援した注文の AOV を計算します」などのように追加します。

C. 指標形式：小数、時間、パーセントまたは通貨を選択し、小数点以下の桁数と極性を追加します。ここでは、形式に「通貨」、小数点以下の桁数に「0」、極性に「⬆ 良好（緑）」 を選択します。

D. トピックを適用し、計算指標を素早く見つけることができるタグを使用している場合は、ここに適用されるタグを追加します。私たちは AOV タグと コールセンター タグを追加しました。

E. このセクションは表示用です。セクション F で計算指標を作成すると、数式がここに表示されます。

F. ここでは、ディメンション（H）、指標（I）またはセグメント（J）をドラッグ＆ドロップして、計算指標と式の演算子を作成します。各指標に対して歯車をクリックすると、指標タイプ（標準／合計）とアトリビューションモデルを変更できます。  コールセンターの売上高をドラッグ&ドロップしてから、その下にドラッグ&ドロップします÷*. デフォルトの指標タイプとアトリビューションモデルを使用します。*

G. この「+ 追加」オプションを使用して、追加の条件または静的な数値を追加します。この例では必要ありません。

K. 最後に、計算を作成する際に、過去 90 日間のデータをここでプレビューできます。

コールセンター AOV を作成したので、オンライン AOV の計算指標も必要です。上記と同じ手順に従って作成します。

次に、計算指標ビルダーを使用するか、フリーフォームテーブル内からその場で 3 つ目の計算指標を作成して、コールセンターとオンライン AOV を比較すると、次のようになります。

この例では、買い物客がコールセンターを使用して購入を支援する場合に、大幅な増加が見られます。このデータは、ポップアップオファーやその他のガイド付きエクスペリエンスなど、顧客が購入に関する支援を受けられる手法を決定する際に役立ちます。

計算指標でのセグメントの使用

次に、計算指標でセグメントを使用して、顧客の行動、好み、動機に関する、より多くのインサイトを得る方法を見ていきます。セグメントと計算指標を使用すると、顧客のことを十分に理解して、顧客のエクスペリエンスを向上させ、収益を増やし、顧客満足度とロイヤルティを向上させることができます。

上記の AOV の例からわかるように、コールセンター支援による購入の AOV は通常、高くなります。ただし、他の指標では、ほとんどのユーザーは購入にコールセンターを使用していないことがわかります。

では、AOV が最も高くなる小売カテゴリと、それらのカテゴリを通るユーザーパスは何でしょうか。セグメントを計算指標と組み合わせることで、見つけ出すことができます。

それには、まず各製品カテゴリに対して、訪問レベルの 含める セグメントおよび 除外 セグメントを作成する必要があります。含めるか除外するかは、コンテナの右隅にある オプション 歯車をクリックして決定します。デフォルトは、含めるです。

これらのセグメントを作成したら、質問に対する回答を提供する計算指標を作成できます。計算指標ビルダーを開いて、次の操作を実行します。

1. 新しく作成したセグメントを検索し、使用するセグメントを 定義 ボックスの上部にあるグレーの領域にドラッグ＆ドロップします。例えば、ウィメンズとメンズの両方のカテゴリを訪問し、キッズカテゴリを訪問しなかったユーザーに対して AOV を作成する場合、ウィメンズを含める、メンズを含める、キッズを除外 の 3 つのセグメントをその領域にドラッグ＆ドロップします。私たちはこれを、セグメントの積み重ね と呼んでいます。

1. 次に、オンライン収益 指標を同じコンテナにドラッグ＆ドロップし、オンライン注文 も同様に行います。コンテナは数式のように機能して操作の順序を決定するため、コンテナ内の項目は後続の処理の前に処理されます。ただし、この計算では複数のコンテナや処理はありません。

2. 2 つの指標間の演算子を除算（÷）に変更します。

3. 形式は「通貨」、小数点以下の桁数は「0」、極性は「上」を選択します。

4. 計算指標に名前を付け、説明を入力します。

5. 保存します。

完了すると、計算指標は次のようになります。

訪問者のカテゴリジャーニーの各組み合わせに対して、積み重ねセグメントを使用して計算指標を作成し、データを確認した後、学んだことを確認します。訪問中にウィメンズとメンズの両方のカテゴリを訪問するユーザーの AOV が最も高く、単一のカテゴリの訪問者と比較すると、上昇率は大きくなります。

これを把握することで、ページレイアウト、製品の配置、プロモーションメッセージを最適化して、チェックアウトする前にこれらのカテゴリに多くの人を取り込むことができます。

価値はあるが、どこにでも利用できるわけではない

計算指標は、単純なものから複雑なものまで、アナリストにとって非常に価値があるものです。

ただし、これらの指標は、Adobe Analytics のすべての領域で使用できるわけではなく、次の場所では計算指標を使用できません。

• Analysis Workspace のフォールアウト
• Analysis Workspace のコホート分析
• Data Warehouse
• リアルタイムレポート
• 現在のデータレポート
• Target 用 Analytics
• Report Builder

計算指標のベストプラクティス

計算指標の価値がわかったので、それを作成する際のベストプラクティスを見てみましょう。

1. 式の構文を確認する。 式の構文が正しく、Adobe Analytics の構文に従って、意味のある情報が取得されていることを確認します。
2. 演算の順序を検証する。 コンテナは慎重に使用し、数学的に適切な演算順序で配置するようにします。
3. データを二重にカウントしない。計算指標で使用する式で、同じデータが複数回カウントされないようにすることで、データの重複カウントを避けることができます。これは多くの場合、計算指標で 含める 条件と 除外 条件を組み合わせたり、セグメントを使用することで実現できます。
4. 時間の精度を確認する。 計算指標の時間精度が、式で使用されるソース指標と同じであることを確認します。
5. 正確なデータの使用。 計算に正確で信頼性の高いデータを使用した場合にのみ、価値のある結果が得られます。

カスタムセグメントのベストプラクティス

Adobe Analytics でセグメントを作成する際は、次のベストプラクティスを念頭に置いておくようにします。

1. シンプルにする。 セグメントを過度に複雑にしないでください。できるだけシンプルにし、精度を確保するために必要な条件のみを使用します。

2. 正しいコンテナタイプを使用する。誤った結果を取得するのを防ぐため、セグメント定義では正しいコンテナタイプ（訪問者、訪問、ヒット）を使用してください。

3. データを二重にカウントしない。計算指標と同様に、セグメントで同じデータが複数回カウントされないようにします。含める／除外コンテナが役に立ちます。

   1. 含めるコンテナを使用する際、いずれかのヒットが訪問内の条件に一致する場合、訪問のすべてのコンテンツ を 含みます。
   2. 除外コンテナを使用する際、いずれかのヒットが訪問内の条件に一致する場合、訪問のすべてのコンテンツを除外します。

4. コンテナを適切にネストする。一番外側のコンテナを使用して含めるデータを決定し、ネストされたルールを残りのデータに適用します。ネストされたルールが適用されると、セグメントフローはファネルとして機能し、最初のルールによって除外されたヒットに後続のルールは適用されません。

5. データが最新であることを確認する。 正確な結果を得るには、セグメント定義で正確な最新のデータを使用するようにします。

6. セグメントをテストする。 セグメントを必ずテストし、他のユーザーにリリースする前に、セグメントが意図したとおりに機能していることを確認します。

7. パフォーマンスを考慮する。 セグメントはレポート処理の速度を低下させる可能性があるので、セグメントを作成する際には影響を考慮します。

重要な留意点

Adobe Analytics でセグメントと計算指標を組み合わせると、より堅牢で効果的なデータ分析を確実に実行できます。データを細分化して、比較するための計算を構築することで、マーケティングキャンペーンを最適化し、カスタマイズされたダッシュボードやレポートの作成に使用できる、顧客の行動に関する詳細なインサイトを得ることができます。ただし、計算指標は Adobe Analytics のすべての領域で使用できるわけではありません。また、正確で有用なデータを取得するには、必ずベストプラクティスに従ってください。