16.5Customer Journey Analyticsを使用したGoogle Analyticsデータの分析

目標

  • BigQueryデータセットをCustomer Journey Analytics(CJA)に接続する
  • ロイヤルティデータでGoogle Analyticsに接続して参加します。
  • CJA UIの理解

16.5.1接続の作成

analytics.adobe.comに移動して、Customer Journey Analyticsにアクセスします。

デモ

Customer Journey Analyticsのホームページで、接続​に移動します。

デモ

CJAとPlatformの間でおこなわれた様々な接続を、以下に示します。 これらの接続の目標は、Adobe Analyticsのレポートスイートと同じです。 しかし、データの収集は全く異なります。 すべてのデータはAdobe Experience Platformデータセットから取得されます。

デモ

新しい接続を作成」をクリックします。

デモ

次に、接続を作成 UIが表示されます。

デモ

まず、使用する正しいサンドボックスを選択する必要があります。 サンドボックスメニューで、サンドボックスを選択します(--aepSandboxId--にする必要があります)。 この例では、使用するサンドボックスは​AEPイネーブルメントFY21​です。

デモ

サンドボックスを選択すると、使用可能なデータセットが更新されます。

デモ

左側のメニューには、使用可能なAdobe Experience Platformデータセットがすべて表示されます。 データセットDemo System - Event Dataset for BigQuery (Global v1.1)を検索します。 +​をクリックして、この接続にデータセットを追加します。

デモ

追加後、接続内にデータセットが表示されます。

次に、ユーザーID​を選択する必要があります。 loyaltyId​が「ユーザーID」として選択されていることを確認してください。

デモ

これで、Google AnalyticsWebサイトのインタラクションデータを別のAdobe Experience Platformデータセットとエンリッチメントできるようになります。

データセットDemo System - Profile Dataset for Loyalty (Global v1.1)データセットを検索し、この接続に追加します。

デモ

次の内容が表示されます。

デモ

両方のデータセットを結合するには、同じタイプのIDを含む​ユーザーID​を選択する必要があります。 データセットDemo System - Profile Dataset for Loyalty (Global v1.1)は、loyaltyId​をユーザーIDとして使用します。このユーザーIDには、Demo System - Event Dataset for BigQuery (Global v1.1)と同じタイプのIDが含まれ、loyaltyId​もユーザーIDとして使用されます。

デモ

次へ」をクリックします。

デモ

次の内容が表示されます。

デモ

ここで、接続に名前を付ける必要があります。

次の命名規則を使用してください。ldap - GA + Loyalty Data Connection.

例:vangeluw - GA + Loyalty Data Connection

完了する前に、Automatically import all new data for all datasets in this connection, stort todayを有効にしてください。 以下の画像のように。

デモ

これにより、Adobe Experience PlatformからCJAへのデータフローが60分ごとに開始されますが、大量のデータがある場合は、最大24時間かかる場合があります。

また、履歴データをバックフィルする必要があるので、「既存のデータをすべてインポート」のチェックボックスをオンにし、「毎日のイベントの平均数」の下の「100万​未満」を選択します。

デモ

接続​を作成した後、CJAでデータを使用できるようになるまでに数時間かかる場合があります。

保存」をクリックし、次の演習に進みます。

デモ

使用可能な接続のリストに接続が表示されます。

デモ

16.5.2データビューの作成

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します。

接続ごとに少なくとも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。
  • 1つの市場のみ、1つのブランドのデータ、またはモバイルデバイスのみのデータを表示するようにフィルターされたデータビュー。

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

これで、データビューの基本定義を設定できます。 タイムゾーン、セッションタイムアウト、データビューのフィルタリングなどがあります(Adobe Analyticsの仮想レポートスイートに似たセグメント化の部分)。

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 - GA + Loyalty 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 - GA + Loyalty Data View.

説明に同じ値を入力します。ldap - GA + Loyalty Data View.

分析やビジュアライゼーションをおこなう前に、すべてのフィールド、ディメンションおよび指標とそのアトリビューション設定を含むデータビューを作成する必要があります。

フィールド 命名規則
名前接続 ldap - GA +ロイヤルティデータ表示 vangeluw - GA +ロイヤルティデータビュー
説明 ldap - GA +ロイヤルティデータ表示 vangeluw - GA +ロイヤルティデータビュー

デモ

保存して続行」をクリックします。

デモ

これで、コンポーネントをデータビューに追加できます。 ご覧のとおり、一部の指標およびディメンションは自動的に追加されます。

デモ

データビューに次のコンポーネントを追加します。

コンポーネント名 コンポーネントタイプ コンポーネントパス
level ディメンション _experienceplatform.loyaltyDetails.level
ポイント 指標 _experienceplatform.loyaltyDetails.points
commerce.checkouts.value 指標 commerce.checkouts.value
commerce.productListRemovals.value 指標 commerce.productListRemovals.value
commerce.productListAdds 指標 commerce.productListAdds
commerce.productViews.value 指標 commerce.productViews.value
commerce.purchases.value 指標 commerce.purchases.value
web.webPageDetails.pageViews 指標 web.webPageDetails.pageViews
トランザクション ID ディメンション commerce.order.payments.transactionID
channel.mediaType ディメンション channel.mediaType
channel.typeAtSource ディメンション channel.typeAtSource
トラッキングコード ディメンション marketing.trackingCode
ガイド ディメンション _experienceplatform.identification.core.gaid
web.webPageDetails.name ディメンション web.webPageDetails.name
イベントタイプ ディメンション eventType
ベンダー ディメンション environment.browserDetails.vendor
識別子 ディメンション _id
タイムスタンプ ディメンション timestamp
タイプ ディメンション device.type
loyaltyId ディメンション _experienceplatform.identification.core.loyaltyId

その後、次の手順を実行します。

デモ

次に、上記の指標およびディメンションの一部のわかりやすい名前を変更し、分析の構築時に簡単に使用できるようにする必要があります。 それには、指標またはディメンションを選択し、下の画像に示すように、「名前」フィールドを更新します。

デモ

コンポーネントの元の名前 表示名
level ロイヤルティレベル
ポイント ロイヤルティポイント
commerce.checkouts.value チェックアウト
commerce.productListRemovals.value 買い物かごからの削除
commerce.productListAdds 買い物かごへの追加
commerce.productViews.value 製品表示
commerce.purchases.value 購入
web.webPageDetails.pageViews Page Views
channel.mediaType トラフィックメディア
channel.typeAtSource Traffic Source
トラッキングコード マーケティングチャネル
ガイド Google AnalyticsID
名前 ページタイトル
ベンダー ブラウザー
タイプ Device Type
loyaltyId ロイヤリティID

次のようになります。

デモ

次に、これらのコンポーネントの一部に対して、アトリビューション設定​を変更して、ユーザーとセッションのコンテキストを変更する必要があります。

デモ

以下のコンポーネントの​アトリビューション設定​を変更してください。

コンポーネント
トラフィックソース
マーケティングチャネル
ブラウザー
トラフィックメディア
デバイスタイプ
Google AnalyticsID
ロイヤリティID
ロイヤルティレベル
ロイヤルティポイント

そのためには、コンポーネントを選択し、「カスタムアトリビューションモデル​を使用」をクリックして、「モデル」を「ラストタッチ」に設定し、「有効期限」を「個人(レポートウィンドウ)」に設定します。 上記のすべてのコンポーネントに対して、この手順を繰り返します。

デモ

上記のすべてのコンポーネントのアトリビューション設定を変更した後、次のビューを作成する必要があります。

デモ

これで、データビューが設定されました。 「保存」をクリックします。

デモ

これで、Adobe Analytics Analysis Workspace内のGoogle Analyticsデータを分析する準備が整いました。 次の演習に進みましょう。

16.5.3プロジェクトの作成

Customer Journey Analyticsで、Projects​に移動します。

デモ

次の内容が表示されます。

デモ

新しいプロジェクトを作成」をクリックして、プロジェクトを作成します。

デモ

空のプロジェクトが作成されました。

デモ

まず、プロジェクトを保存し、名前を付けます。 次のコマンドを使用して保存できます。

OS ショートカット
Windows Ctrl + S
Mac Command + S

次のポップアップが表示されます。

デモ

次の命名規則を使用してください。

名前 説明
ldap - GA + Loyalty Workspace ldap - GA + Loyalty Workspace

次に、「プロジェクトを保存」をクリックします。

デモ

次に、画面の右上隅で正しいデータビューを選択してください。 これは、前の練習で作成したデータビューで、命名規則ldap - GA + Loyalty Data Viewを使用しています。 この例では、選択するデータビューはldap - GA + Loyalty Data Viewです。

デモ

デモ

16.5.3.1フリーフォームテーブル

フリーフォームテーブルは、多かれ少なかれ、Excel内のピボットテーブルとして機能します。 左側のバーから何かを選択し、フリーフォームにドラッグ&ドロップすると、表レポートが表示されます。

フリーフォームテーブルは、ほぼ無限です。 (ほとんど)何でもでき、Google Analyticsと比べて非常に大きな価値をもたらします(このツールにはいくつかの分析の制限があるため)。 これは、Google Analyticsデータを別の分析ツールに読み込む理由の1つです。

SQL、BigQuery、およびGoogle AnalyticsUIやGoogle Data Studio内では実行できない簡単な質問に答えるために時間が必要な例を2つ見てみましょう。

  • マーケティングチャネル別に分割されたSafariブラウザーからチェックアウトに到達する人は何人いますか? チェックアウト指標がSafariブラウザーでフィルタリングされていることを確認してください。 変数Browser = Safariをチェックアウト列の上にドラッグ&ドロップしました。

  • アナリストは、ソーシャルマーケティングチャネルのコンバージョンが低いことを確認できます。 デフォルトでラストタッチ属性を使用していますが、ファーストタッチはどうなりますか。 任意の指標の上にカーソルを置くと、指標設定が表示されます。 必要なアトリビューションモデルを選択できます。 スタンドアロンアクティビティとして(Data Studioではなく)GAでアトリビューションを実行できますが、同じテーブル内でアトリビューション分析に関連しない他の指標やディメンションを持つことはできません。

CJAでのAnalysis Workspaceで、この質問やその他の質問に答えましょう。

まず、パネルの右側で適切な日付範囲(過去53週間)を選択します。

デモ

次に、「適用」をクリックして、日付範囲を適用します。 次の演習では、この手順を覚えておいてください。

デモ

メモ

データ接続​と​データビュー​を作成したばかりの場合は、数時間待つ必要が生じる場合があります。 CJAは、大量のデータレコードがある場合に、履歴データをバックフィルするのにしばらくの時間が必要です。

ディメンションと指標をドラッグ&ドロップしてマーケティングチャネルを分析します。 最初に、ディメンション​マーケティングチャネル​を使用し、フリーフォームテーブル​のキャンバスにドラッグ&ドロップします。 (指標メニューに指標がすぐに表示されない場合は、「すべて表示」をクリックします)。

デモ

次の内容が表示されます。

デモ

次に、フリーフォームテーブルに指標を追加する必要があります。 次の指標を追加する必要があります。Peopleセッション製品ビューチェックアウト購入コンバージョン率(計算指標)。

その前に、計算指標​コンバージョン率​を作成する必要があります。 それには、「指標」の横にある​+​アイコンをクリックします。

デモ

計算指標の名前として、コンバージョン率​を使用します。 次に、指標​purchase​と​Sessions​をキャンバスにドラッグします。 形式​を​割合​に、小数点以下の桁数​を​2​に設定します。 最後に、「保存」をクリックします。

デモ

次に、フリーフォームテーブル​でこれらの指標をすべて使用するには、フリーフォームテーブル​に1つずつドラッグ&ドロップします。 以下の例を参照してください。

デモ

次のようなテーブルが表示されます。

デモ

前述のように、フリーフォームテーブル​は、深い潜水分析を行うのに必要な自由度を提供します。 例えば、他の指標を選択して、Dimension内の特定の指標を分類できます。

例えば、ディメンションに移動し、Browser​変数を選択します。

デモ

次に、このDimensionで使用可能な値の概要が表示されます。

デモ

Dimension Safari​を選択し、指標の上にドラッグ&ドロップします(例:チェックアウト)。 次の内容が表示されます。

デモ

これを行うと、次のような潜在的な質問に答えただけです。Safariを使用して、マーケティングチャネル別にチェックアウトページに到達した人は何人いますか?

アトリビューションに関する質問に答えましょう。

表内の​購入​指標を見つけます。

デモ

指標の上にマウスポインターを置くと、設定​アイコンが表示されます。 クリックします。

デモ

コンテキストメニューが表示されます。 デフォルト以外のアトリビューションモデル​のチェックボックスをオンにします。

デモ

ポップアップには、アトリビューションモデルやルックバックウィンドウを簡単に変更できます(SQLで実現するには非常に複雑です)。

デモ

アトリビューションモデルとして、「 ファーストタッチ 」を選択します。

デモ

ルックバックウィンドウで「Person」を選択します。

デモ

次に、「適用」をクリックします。

デモ

これで、その指標のアトリビューションモデルがファーストタッチになったことがわかります。

デモ

変数、セグメント、ディメンションまたは日付範囲のタイプを制限せずに、必要な分類を実行できます。

さらに特別な点は、Adobe Experience Platformのデータセットを結合して、Google Analyticsのデジタル行動データを強化する機能です。 例えば、オフライン、コールセンター、ロイヤリティ、CRMデータなどです。

この機能を紹介するために、オフラインデータとオンラインデータを組み合わせた最初の分類を設定します。 ディメンション​ロイヤルティレベル​を選択し、任意の​マーケティングチャネル(例:オーガニック検索)にドラッグ&ドロップします。

デモ

次に、オーガニック検索​を使用し、ブロンズ​の​ロイヤリティレベル​を使用して、サイトに来た顧客がどの​デバイスタイプ​を使用しているかを分析します。 Dimension デバイスタイプ​を選択し、ブロンズ​にドラッグ&ドロップします。 次の内容が表示されます。

デモ

最初の分類には、「ロイヤルティレベル」が使用されていることを確認できます。 このディメンションは、BigQueryコネクタに使用したデータセットとは異なるデータセットと異なるスキーマから取得されます。 ユーザーID loyaltyID (Demo System - BigQueryのイベントスキーマ(Global v1.1))と​loyaltyID (Demo System - Royaltyのプロファイルスキーマ(Global v1.1)))が一致します。 そのため、エクスペリエンスのイベントを、Google Analyticsのプロファイルデータとロイヤルティスキーマのプロファイルデータを組み合わせることができます。

行をセグメントまたは特定の日付範囲で分割し続ける(特定のテレビキャンペーンを反映する)ことで、Customer Journey Analyticsに質問し、外出先で回答を得ることができます。

SQLとサードパーティのビジュアライゼーションツールで同じ結果を達成することは非常に困難です。 特に、質問をし、その場で答えを得ようとする場合に。 Customer Journey Analyticsにはこのような課題はなく、データアナリストは柔軟かつリアルタイムでデータをクエリできます。

16.5.3.2ファネルまたはフォールアウト分析

ファネルは、カスタマージャーニーの主なステップを理解するための優れたメカニズムです。 これらの手順は、(例えば、コールセンターからの)オフラインのインタラクションからも引き起こすことができ、同じファネルでデジタルタッチポイントと組み合わせることができます。

Customer Journey Analyticsはそれを可能にします。 モジュール13を覚えているなら、右クリックして次のような操作を行うことができます。

  • フォールアウト手順の後にユーザーがどこに移動しているかを分析する
  • ファネルの任意のポイントからのセグメントの作成
  • 折れ線グラフビジュアライゼーションの任意の段階でのトレンドの表示

次の操作もおこなえます。今月の顧客ジャーニーファネルは、前月に対してどのように表示されますか。 モバイルとデスクトップの違いは?

次に、2つのパネルを作成します。

  • ファネル分析(1月)
  • ファネル分析(2月)

様々な期間(1月と2月)にわたってファネルを比較し、デバイスタイプ別に分割していることがわかります。

このタイプの分析は、Google AnalyticsUI内では不可能か、非常に限られています。 したがって、CJAは再び、Google Analyticsが取り込んだデータに多くの価値を加えます。

最初のフォールアウトビジュアライゼーションを作成する場合。 新しいパネルから開始するには、現在のパネルを閉じてください。

パネルの右側を見て、矢印をクリックして閉じます。

デモ

次に、+​をクリックして、新しいパネルを作成します。

デモ

次に、フォールアウト​ビジュアライゼーションを選択します。

デモ

アナリストとして、メインのeコマースファネルに何が起きているかを理解したい場合を考えてみましょう。ホーム/内部検索/製品詳細/チェックアウト/購入。

まず、ファネルに新しい手順を追加します。 それには、ページ名​ディメンションを開きます。

デモ

訪問済みの使用可能なすべてのページが表示されます。

デモ

ホーム​を最初のステップにドラッグ&ドロップします。

デモ

2つ目の手順として、検索結果を保存

デモ

次に、いくつかのeコマースアクションを追加する必要があります。 Dimensionで、Dimension Event Type​ディメンションを検索します。 をクリックして、ディメンションを開きます。

デモ

Product_Detail_Views​を選択し、次の手順にドラッグ&ドロップします。

デモ

Product_Checkouts​を選択し、次の手順にドラッグ&ドロップします。

デモ

フォールアウトビジュアライゼーションのサイズを変更します。

デモ

これで、フォールアウトビジュアライゼーションの準備が整いました。

インサイトの分析とドキュメント化を開始するには、 テキスト​ビジュアライゼーションを使用することをお勧めします。 テキスト​ビジュアライゼーションを追加するには、左側のメニューの​グラフ​アイコンをクリックして、使用可能なすべてのビジュアライゼーションを表示します。 次に、 テキスト​ビジュアライゼーションをキャンバスにドラッグ&ドロップします。 下の画像のように表示されるように、サイズを変更して移動します。

デモ

さらに、ダッシュボードに合わせてサイズを変更します。

デモ

フォールアウトビジュアライゼーションでも分類が可能です。 デバイスタイプ​ディメンションを開き、ビジュアライゼーションに値の一部を1つずつドラッグ&ドロップして使用します。

デモ

最終的に、より高度なビジュアライゼーションが使用されます。

デモ

Customer Journey Analyticsはそれを可能にします。 フォールアウト内の任意の場所を右クリックすると、次の操作を実行できます。

  • フォールアウトステップからのユーザーの移動先の分析
  • ファネルの任意のポイントからのセグメントの作成
  • 折れ線グラフのビジュアライゼーションでの任意のステップのトレンド表示
  • 視覚的に任意のファネルを様々な期間と比較する。

例えば、フォールアウトの任意のステップで右クリックして、これらの分析オプションの一部を確認します。

デモ

16.5.3.3フロー分析とビジュアライゼーション

Google Analyticsを使用して高度なフロー分析を行う場合は、SQLを使用してデータを抽出し、ビジュアライゼーションパーツにサードパーティのソリューションを使用する必要があります。 Customer Journey Analyticsがそれを手伝う。

この手順では、次の質問に答えるためのフロー分析を設定します。特定のランディングページの前の主なコントリビューションチャネル 2回のドラッグ&ドロップと1回のクリックで、マーケティングチャネルの最後のタッチを使用して、ランディングページへのユーザーの流れを見つけることができます。

Customer Journey Analyticsが回答する他の質問:

  • 特定のランディングページの前にあるチャネルのメインの組み合わせは何ですか。
  • ユーザーがProduct_Checkoutに到達したときに、そのユーザーがセッションを終了する原因は何ですか。 前の手順は?

次に、空白のパネルを使用して、これらの質問に回答します。 現在のパネルを閉じ、+​をクリックします。

デモ

次に、フロー​ビジュアライゼーションを選択します。

デモ

次に、マルチパスマーケティングチャネルのフロー分析を設定します。 マーケティングチャネル​ディメンションを​入口Dimension​領域にドラッグ&ドロップします。

デモ

最初の入口パスが表示されるようになりました。

デモ

最初のパスをクリックして、ドリル・ダウンします。

デモ

これで、次のパス(マーケティングチャネル)が表示されます。

デモ

3つ目のドリルダウンを行います。 新しいパス内の最初のオプション​Referral​をクリックします。

デモ

次のようなビジュアライゼーションが表示されます。

デモ

事を複雑にしよう。 2つのマーケティングパスの後にあるランディングページを分析する場合を考えてみます。 これをおこなうには、セカンダリディメンションを使用して最後のパスを変更します。 ページ名​ディメンションを見つけ、次のようにドラッグ&ドロップします。

デモ

次が表示されます。

デモ

次の流れ分析をしましょう。 今回は、特定の離脱ポイントの後に何が起きたかを分析します。 その他のAnalyticsソリューションでは、同じことを実現するために、SQL/ETLと繰り返し、サードパーティのビジュアライゼーションツールを使用する必要があります。

新しい​フロービジュアライゼーション​をパネルに表示します。

デモ

その後、次の手順を実行します。

デモ

Dimension Event Type​を探し、Exit dimension​領域にドラッグ&ドロップします。

デモ

これで、顧客を出口に導いた​イベントタイプ​パスを確認できます。

デモ

チェックアウトアクションからの出口の前に何が起きたかを調べます。 Product_Checkouts​パスをクリックします。

デモ

新しいアクションパスは、洞察力に欠けるデータと共に表示されます。

デモ

さらに分析しよう! Dimension「ページ名」を検索し、新しく生成されたパスにドラッグ&ドロップします。

デモ

これで、数分で高度なフロー分析が実行されました。 様々なパスをクリックして、出口から前の手順への接続方法を確認できます。

デモ

ファネルを分析し、デジタルだけでなくオフラインのタッチポイントにもまたがる顧客行動のパスを調べる強力なキットが追加されました。

変更を保存することを忘れないでください。

16.5.4プロジェクトの共有

重要

以下の内容はFYIとして意図されています — NOT​は、他の誰かとプロジェクトを共有する必要があります。

FYI — このプロジェクトを同僚と共有し、共同作業やビジネスの質問の分析を行うことができます。

デモ

デモ

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