コールセンターデータと web データの読み込み

Customer Journey Analytics には、様々なソースのデータセットを 1 つの Workspace プロジェクトに組み合わせるための、重要で堅牢な機能が用意されています。このガイドでは、貴社が Web サイトのデータをコールセンターのデータと組み合わせる方法を説明します。例えば、顧客がどのようなアクションを実行し、どのようなコンテンツを表示し、カスタマーサポートに連絡する前に検索する用語を理解できます。 その後、改善するコンテンツやセルフサービスツールを決定し、問い合わせなくても問題をより適切に解決できます。

前提条件

  • この 2 つのデータセットを組み合わせる上で最も重要な要素は、各データソースに共通する識別情報です。例として、顧客 ID、ハッシュ化された電子メール、ログインユーザー名、電話番号などがあります。
  • Adobe Experience Platform と Customer Journey Analytics の両方にアクセス可能であること。
  • データセットにインタラクティブな音声応答システムのログが含まれる場合、データを Platform にインポートする前に、プロンプトインタラクションのみが含まれるようにデータを処理することをお勧めします。
  • データセットに通話記録が含まれる場合、次の列を含めることをお勧めします。
    • 通話の開始日時
    • 通話理由
    • コールセンター ID
    • コールセンターエージェント ID
    • 通話時間
    • 通話の結果
    • 通話コスト(可能な場合)
    • 組織が含める追加の通話メタデータ

Platform への web データおよびコールセンターデータの読み込み

データを Adobe Experience Platform に読み込みます。Adobe Experience Platform のドキュメントのスキーマの作成データの取り込みに関するページを参照してください。

プラットフォームにデータを読み込む際に、次のヒントに従うことで、結果のレポートについてより深く理解することができます。

  • コールセンターと web データのリンクに使用する識別情報が同じ形式になっていることを確認します。
  • 各データセットにデータソースを含めます。例えば、各スキーマに data_source 列を含め、各イベントの値をそれぞれ "Web" または "Call center" に設定します。

ユーザー ID のステッチ

CJA では、結合データセットを生成する際に、共通の識別情報が必要です。

  • データセットに、両方のデータセットの全イベントに共通の識別情報が既に存在する場合は、この手順をスキップして接続の作成に進むことができます。
  • いずれかのデータセットに、一部のイベントにのみ共通する識別情報がある場合は、クロスチャネル分析を使用してデータを結合できます。これらの 2 つのデータセットに対してクロスチャネル分析を有効にする手順については、「クロスチャネル分析の概要」を参照してください。

Customer Journey Analytics(CJA)での接続の作成

CJA で接続を作成します。

  • クロスチャネル分析を使用している場合、新しいステッチ済みデータセットを利用できます。新しく作成したステッチ済み ID フィールドをユーザー ID として使用します。
  • それ以外の場合は、元の web データセットとコールセンターデータセットの両方を選択して、接続に使用できます。

データレイヤーの作成

接続の作成後、Analysis Workspace で使用するデータビューを作成できます。役立つコンポーネントは次のとおりです。

  • ラストタッチとセッションの持続性を持つページディメンション。 コールセンター指標は、顧客が呼び出しの前に表示した最後のページに接続できます。
  • 「コールセンター理由」スキーマフィールドを使用して発生件数を増やす呼び出し指標。 指標の重複排除を使用して、1回のセッションで1回だけ増加させます。

ビジュアライゼーションの作成

次のビジュアライゼーションを使用して、結合データセットからインサイトを得ることができます。

データセットの重複

このビジュアライゼーションは、クロスチャネル分析がデータをどの程度適切にステッチしているかを理解するのに役立ちます。

  1. 2 つのフィルターを作成します。これら 2 つのフィルターで使用される変数は、各イベントのデータソースを反映する、前述の変数と同じです。詳しくは、フィルターの作成に関するページを参照してください。
    • データセット ID と web データが同じユーザーコンテナ
    • データセット ID とコールセンターデータが同じユーザーコンテナ
  2. Analysis Workspace で、Venn ビジュアライゼーションをワークスペースキャンバスにドラッグします。
  3. 新しく作成した 2 つのフィルターを「フィルターを追加」領域にドラッグし、人物指標を「指標を追加」領域にドラッグします。

結果のベン図ビジュアライゼーションは、web データとコールセンターデータの両方を含むデータセット内の人数を示します。重複が大きいほど、より多くの人が適切にステッチされたことになります。重複しない領域は、いずれかのデータセットにのみ存在する人を表します。

コールセンターのイベントを web ページに関連付ける

このフリーフォームテーブルでは、コールセンターのイベントに貢献しているトップページを確認できます。まず、目的のディメンションと指標に正しいアトリビューションモデルがあることを確認します。

  1. web ページ名を保持しているディメンションをフリーフォームテーブルのビジュアライゼーションにドラッグします。
  2. 指標を、測定するコールセンター指標に置き換えます。
  3. 指標のヘッダーの近くにある歯車のアイコンをクリックします。「デフォルト以外のアトリビューションモデルを使用」をクリックします。
  4. 目的のアトリビューションモデルを設定します。例えば、半減期が15分のタイムディケイモデルと、セッションのルックバックウィンドウがあります。 このアトリビューションモデルは、コールセンターへの呼び出しにつながるページにクレジットを与えます。

結果のレポートには、コールセンターへの呼び出しを促すトップページが表示されます。

理由またはカテゴリ別に呼び出しを分割することで、このテーブルでのインサイトをさらに高めることができます。

  1. コンポーネントのリストで、「呼び出し理由」ディメンションの下にある右の山括弧をクリックします。 この操作により、個々のディメンション値が表示されます。
  2. 「呼び出し」指標の下に目的のディメンション値をドラッグします。この指標は、呼び出しの理由ごとにその指標をフィルタリングします。
  3. ドリル・ダウンする各呼び出し理由に対して繰り返します。 「すべてのセッション」フィルターを使用して、集計の合計を表示します。

フロービジュアライゼーション

顧客がコールセンターチャネルを使用する前に何をしようとしていたかを把握できます。 このフロービジュアライゼーションは、顧客がコールセンターに到達する際に最も頻繁におこなうジャーニーを理解するのに役立ちます。 このインサイトにより、顧客がに連絡する可能性を低くするために、サイトに対して最も効果的な改善点を特定できます。

  1. 左側の「ビジュアライゼーション」タブをクリックし、フロービジュアライゼーションをワークスペースキャンバスにドラッグします。
  2. 左側の「コンポーネント」タブをクリックし、「呼び出し理由」ディメンションを見つけます。
  3. このディメンションの横にある右山形をクリックします。 この操作により、個々のディメンション値が表示されます。
  4. 目的の呼び出し理由ディメンション項目を、フロービジュアライゼーションの中央の場所にドラッグします。
  5. フロービジュアライゼーションは、前と次の呼び出し理由を自動的に入力します。 前の呼び出し理由をWebサイトページディメンションに置き換えます。
  6. フロービジュアライゼーションの右上にある歯車アイコンをクリックし、フローコンテナを「セッション」に変更します。

ヒストグラム

1回の電話、2回の電話、6回以上の電話で呼び出された顧客の数 こうした人の中には、ウェブサイトを訪れない人もいます。 ヒストグラムビジュアライゼーションを使用して、各グループに含まれる人数を特定します。 Webサイトを訪れたことのない人々に対しては、どうやって自己奉仕を促すかを見てみましょう。

  1. 左側の「ビジュアライゼーション」タブをクリックし、ヒストグラムビジュアライゼーションをワークスペースキャンバスにドラッグします。
  2. 左側の「コンポーネント」タブをクリックし、呼び出し指標をヒストグラムビジュアライゼーションにドラッグします。
  3. ビジュアライゼーションの中央にある「詳細設定を表示」をクリックし、目的のグループをカスタマイズします。
  4. 作成」をクリックします。

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