Rapport de chevauchement de segments et de caractéristiques segment-to-trait-overlap-report
Renvoie des données sur le nombre d’utilisateurs uniques partagés entre une caractéristique particulière et un segment entier.
Présentation
En tant qu’outil d’optimisation, les rapports Segment to Trait Overlap vous aident à créer des segments très ciblés ou à étendre la portée des segments. Vous pouvez par exemple créer des segments ciblés et des caractéristiques présentant un chevauchement élevé pour atteindre une audience particulière. Cependant, un grand chevauchement peut signifier moins d’utilisateurs uniques (moins de portée). L’exécution de ce rapport permet d’étendre la portée en supprimant les caractéristiques avec un grand chevauchement de segments et en les remplaçant par des caractéristiques qui ont moins de chevauchement.
Exemple de rapport
L’illustration suivante présente un aperçu général du rapport Segment-to-Trait Overlap.
Exploration des points de données individuels
Sélectionnez un point individuel pour afficher les détails des données dans une fenêtre contextuelle. Les actions de clic mettent automatiquement à jour les données affichées dans le rapport.
Comparaison de segments à des caractéristiques comparing-segments-to-traits
Décrit la manière dont vous pouvez comparer les segments et les caractéristiques afin d’obtenir des informations significatives à partir des résultats.
Comparaison des uniques de caractéristiques et de segments : un exemple
À première vue, il peut sembler illogique de comparer les segments aux caractéristiques et d’essayer de tirer des conclusions des résultats. Après tout, les segments et les caractéristiques sont différents, alors comment les données dérivées d’éléments disparates peuvent-elles avoir un sens ? Cependant, dans ce cas, nous ne comparons pas les caractéristiques et les segments, mais le nombre de visiteurs uniques partagés entre eux. Le nombre de visiteurs uniques partagés fournit la valeur commune qui rend possible une comparaison entre les segments et les caractéristiques.
Le diagramme suivant illustre la relation entre une caractéristique et le segment auquel elle appartient. Dans ce cas, nous avons une caractéristique de 10 visiteurs et un segment de 1 000 visiteurs. Ils partagent 3 visiteurs uniques en commun.
Le nombre de visiteurs uniques est la valeur constante commune partagée entre ces différentes classes d’objets. Par conséquent, vous pouvez déterminer la relation du visiteur unique entre eux comme suit :
- La caractéristique partage 30 % de ses visiteurs uniques avec le segment (3/10 = 0,30).
- Le segment partage 0,3 % de ses visiteurs uniques avec la caractéristique (3/1 000 = 0,003).
Rechercher des valeurs dans les segments par rapport aux comparaisons de caractéristiques
L’examen du chevauchement entre les caractéristiques et les segments peut vous aider à estimer le total du pool de visiteurs disponible (prévision) ou à trouver des segments inefficaces avec trop de chevauchement.
Pour déterminer le pool de visiteurs disponible, additionnez la différence entre le total des caractéristiques (moins de chevauchement) et le total des segments (moins de chevauchement).
Cette combinaison segment-caractéristique peut atteindre jusqu’à 1 004 nouveaux utilisateurs.
Présentation des filtres de données dans le rapport de chevauchement de segments et de caractéristiques data-filters-s2t-report
Décrit le fonctionnement des curseur de pourcentage de chevauchement de caractéristiques et de segments uniques.
Le rapport Segment-to-Trait overlap vous permet d’utiliser deux curseurs pour filtrer les données selon le pourcentage de chevauchement par caractéristique ou segment.
- Filter Trait Uniques %: Filtre les données en fonction du pourcentage de visiteurs uniques partagés entre la caractéristique et le segment.
- Filter Segment Uniques Overlap %: Filtre les données selon le pourcentage de visiteurs uniques partagés entre le segment et la caractéristique.
Exemple
Le diagramme suivant illustre la différence entre les valeurs uniques des caractéristiques % et les valeurs uniques des segments %. Dans ce cas, la caractéristique et le segment partagent 3 visiteurs uniques. En proportions :
- La caractéristique partage 30 % de ses visiteurs uniques avec le segment (3/10 = 0,30).
- Le segment partage 0,3 % de ses visiteurs uniques avec la caractéristique (3/1 000 = 0,003).
Définition des champs de variables de données de segment à caractéristique fields-defined
Décrit les mesures affichées dans la fenêtre contextuelle lorsque vous cliquez sur un point de données individuel.
La fenêtre contextuelle du rapport Segment-to-Trait Overlap contient les mesures ci-dessous. Notez que la mesure uniques dans le tableau représente vos utilisateurs en temps réel.
Définit le type de fournisseur auquel appartient une caractéristique. Peut être :
- Propriétaire (votre propre caractéristique).
- Tiers (provenant d’un partenaire/fournisseur de données externe).