派生フィールドで数学関数を使用してメトリクスを調整する

このステップでは、Customer Journey Analyticsで数学関数を使用して派生フィールドを作成する方法を探ります。総計から税などの不要な要素を除去してメトリクスを調整する方法を学びます。さらに、重複排除、バケッティング、アトリビューションなどの機能を含む、計算されたメトリクスよりも派生フィールドを使用する利点を理解します。これにより、分析ニーズに合わせたカスタマイズされたメトリクスを作成する能力が向上し、データに基づいた意思決定能力が向上します。

これで、Customer Journey Analyticsの高度な機能を使用するモジュールは終了です。価値バケットを作成し、派生フィールドを使用してメトリクスを調整するスキルが身につき、データに基づいてより情報に基づいた意思決定ができるようになります。