13.3データビューの作成

目標

  • データビューのUIについて
  • 訪問の定義の基本設定の理解
  • データビュー内でのアトリビューションと永続性について

13.3.1データ表示

接続が完了すると、ビジュアライゼーションに影響を与えることができます。 Adobe AnalyticsとCJAの違いは、ビジュアライゼーションの前にデータを消去して準備するために、CJAにはデータビューが必要という点です。

データビューは、Adobe Analyticsの仮想レポートスイートの概念に似ています。仮想レポートスイートでは、コンテキストに応じた訪問の定義、フィルタリングおよびコンポーネントの呼び出し方法も定義できます。

1つの接続につき少なくとも1つのデータビューが必要です。 ただし、一部の使用例では、同じ接続に対して複数のデータビューを持ち、異なるチームに異なるインサイトを提供することを目標にすることが最適です。
会社をデータ主導型にしたい場合は、各チームでのデータの表示方法を調整する必要があります。 以下にいくつかの例を示します。

  • UXデザインチームのUX指標のみ
  • デジタル分析チームが1つの言語のみを話せるように、Google AnalyticsのKPIと指標にはCustomer Journey Analyticsと同じ名前を使用します。
  • フィルターを適用して、例えば、1つの市場のデータ、1つのブランドのデータ、またはモバイルデバイスのデータのみを表示できます。

接続​画面で、先ほど作成した接続の前にあるチェックボックスをオンにします。

デモ

次に、「データビューを作成」をクリックします。

デモ

データビューの作成​ワークフローにリダイレクトされます。

デモ

13.3.2データ・ビューの定義

これで、データビューの基本定義を設定できます。

デモ

前の演習で作成した​接続​は既に選択されています。 接続名はldap – Omnichannel Data Connectionです。

デモ

次に、次の命名規則に従って、データビューに名前を付けます。ldap – Omnichannel Data View.

説明に同じ値を入力します。ldap – Omnichannel Data View.

名前 説明
ldap — オムニチャネルデータ表示 ldap — オムニチャネルデータ表示

デモ

タイムゾーン​の場合、グリニッジ標準時(GMT)を選択します。モンロビア、カサブランカ[GMT]。 これは、一部の企業が異なる国や地域で事業を行うので、非常に興味深い設定です。 各国に適切なタイムゾーンを割り当てると、例えばペルーでは、大半の人が午前4時にTシャツを購入するといった、一般的なデータのミスを回避できます。

デモ

また、主な指標の名前(人、セッション、イベント)を変更することもできます。 これは必須ではありませんが、人、セッション、イベント(Customer Journey Analyticsのデフォルトの命名規則)の代わりに、人、訪問、ヒットを使用することをお勧めします。

次の設定が構成されます。

デモ

保存して続行」をクリックします。

デモ

13.3.3データ表示コンポーネント

この演習では、データを分析し、Analysis Workspaceを使用して視覚化するために必要なコンポーネントを設定します。 このUIには、3つの主な領域があります。

  • 左側:選択したデータセットの使用可能なコンポーネント
  • 中央:データビューにコンポーネントを追加しました
  • 右側:コンポーネント設定

デモ

次に、分析に必要なコンポーネントを​追加されたコンポーネント​にドラッグ&ドロップする必要があります。 これをおこなうには、左側のメニューでコンポーネントを選択し、中央のキャンバスにドラッグ&ドロップする必要があります。

最初のコンポーネント:名前(web.webPageDetails.name)​から始めます。 このコンポーネントを検索し、キャンバスにドラッグ&ドロップします。

デモ

このコンポーネントは、スキーマフィールド(web.webPageDetails.name)を読み取ることで得られる、ページ名です。

ただし、名前として​名前​を使用することは、ビジネスユーザーがこのディメンションをすばやく理解するのに最適な命名規則ではありません。

名前を​Page Name​に変更します。 コンポーネントをクリックし、「Component Settings」領域で名前を変更します。

デモ

本当に重要なのは、永続性設定​です。 eVarとpropの概念はCJAには存在しませんが、永続性設定も同様の動作を可能にします。

デモ

これらの設定を変更しない場合、CJAはディメンションを​Prop(ヒットレベル)として解釈します。 また、永続性を変更して、ディメンションを​eVar​にする(ジャーニー全体で値を保持する)こともできます。

eVarとPropに詳しくない場合は、ドキュメントを参照してください。

ページ名はpropのままにします。 したがって、永続性設定​を変更する必要はありません。

検索するコンポーネント名 新しい名前 永続性設定
名前(web.webPageDetails.name) ページ名

次に、ディメンション​phoneNumber​を選択し、キャンバスにドロップします。 新しい名前は​電話番号​にする必要があります。

デモ

最後に、モバイル番号がユーザーレベルで保持されるように、永続設定を変更します。

永続性を変更するには、右側のメニューで下にスクロールし、「永続性」タブを開きます。

デモ

永続性設定を変更するには、チェックボックスをオンにします。 最新​と​個人(レポートウィンドウ)​の範囲を選択します。これは、その人物の最後の携帯電話番号が問題になるからです。 顧客が将来の訪問でモバイルに入力しなかった場合でも、この値は入力された状態で表示されます。

デモ

検索するコンポーネント名 新しい名前 永続性設定
phoneNumber 電話番号 最新、個人(レポートウィンドウ)

次のコンポーネントはweb.webPageDetails.pageViews.valueです。

左側のメニューでweb.webPageDetails.pageViews.valueを探します。 この指標をキャンバスにドラッグ&ドロップします。

コンポーネント設定​で、名前を​ページビュー​に変更します。

検索するコンポーネント名 新しい名前 アトリビューション設定
web.webPageDetails.pageViews.value Page Views

デモ

アトリビューション設定の場合、この値は空のままにします。

注意:指標の永続性設定は、Analysis Workspaceでも変更できます。 場合によっては、ビジネスユーザーが最適な永続性モデルを考慮する必要がないように、ここで設定することもできます。

次に、次の表に示すように、多数のDimensionと指標を設定する必要があります。

Dimension

検索するコンポーネント名 新しい名前 永続性設定
brandName ブランド名 最新、セッション
冷感 通話感
呼び出しID 呼び出しインタラクションタイプ
callTopic 通話トピック 最新、セッション
ecid ECID 最新、個人(レポートウィンドウ)
電子メール 電子メールID 最新、個人(レポートウィンドウ)
支払タイプ 支払タイプ
製品追加メソッド 製品追加メソッド 最新、セッション
イベントタイプ イベントタイプ
名前(productListItems.name) 製品名
SKU SKU(セッション) 最新、セッション
トランザクション ID トランザクション ID
URL (web.webPageDetails.URL) URL
ユーザーエージェント ユーザーエージェント 最新、セッション

指標

検索するコンポーネント名 新しい名前 アトリビューション設定
数量 数量
commerce.order.priceTotal 売上高

設定は次のようになります。

デモ

データビューを​保存​するのを忘れないでください。 「保存して今すぐ続行」をクリックします。

デモ

13.3.4データ表示の設定

次の画面にリダイレクトされます。

デモ

このタブで、いくつかの重要な設定を変更して、データの処理方法を変更できます。 まず、「セッションタイムアウト」を30分に設定します。 すべてのエクスペリエンスイベントのタイムスタンプにより、すべてのチャネルにわたってセッションの概念を拡張できます。 例えば、顧客がWebサイトの訪問後にコールセンターに電話した場合はどうなりますか。 カスタムセッションタイムアウトを使用すると、セッションの種類と、そのセッションでデータを結合する方法を柔軟に決定できます。

デモ

このタブでは、セグメント/フィルターを使用して、データのフィルタリングなど他の変更を行うことができます。 この演習では、それを行う必要はありません。

デモ

完了したら、「保存して終了」をクリックしてください。

デモ

メモ

後でこのデータビューに戻り、設定やコンポーネントをいつでも変更できます。 変更は、履歴データの表示方法に影響します。

これで、ビジュアライゼーションと分析部分を続行できます。

次の手順:13.4Customer Journey Analyticsのデータ準備

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