計算指標によるデータ分析レベルの向上

Adobe Analyticsを初めて利用するユーザーの多くは、データを詳細に分析する手段として、セグメントに慣れ親しんでいます。 本日は、アナリストツールボックスの次善のツールである計算指標についてご紹介します。

Adobe Analyticsの高度な機能である計算指標を活用すれば、収集したデータをもとに、施策の変更を加えることなく、新しい指標を作成できます。 計算指標ビルダーでは、さまざまな数学関数と統計関数を使用できるため、最も複雑なビジネス上の質問にも答える指標を作成できます。

計算指標の基本を学ぶ

計算指標の利用を開始するには、簡単な例を見てみましょう。 オンラインセルフサービスユーザーが、コールアシストユーザーよりも平均注文額（AOV）が高いかどうかを把握するとします。 この質問に答えるための計算指標を作成するには、次の操作を行います。

計算指標ビルダーを開くには、上部のナビゲーションを使用して→ コンポーネント → 計算指標 → 以上の追加をクリックします。 または、コンポーネントパネルの​ 指標 ​の上にある​ 以上の記号 ​をクリックします。

UI アイテムの説明

計算指標ビルダーが開いたら、以下を追加または実行します。

A. 計算指標の名前。 この名前は指標コンポーネントリストに表示されるので、コールセンターAOV​のように、自分や他の人にはわかりやすいものにします。

B. 計算指標の説明。 この説明は、ユーザーがコンポーネントリストの指標の横にある’i’をクリックしたときに表示されるので、情報が得られることを確認してください。 例えば、コールセンターAOVの場合、「コールセンター支援オーダーのAOVを計算」を追加します。

C.​指標の形式：10進数、時間、%または通貨を選択し、小数点以下桁と極性を追加します。 ここでは、形式の​通貨、小数点数の0個、極性の ⬆ 良好（緑）を選択します。

D。トピックを適用して計算指標をすばやく見つけることができるタグを使用している場合は、ここに適用されるタグを追加します。 AOV​と​ コールセンター ​のタグが追加されました。

E.​このセクションは表示用です – セクション Fで計算指標を作成すると、数式がここに表示されます。

F.​ここでは、ディメンション（H）、指標（I）、またはセグメント（J）をドラッグ&ドロップして、計算指標と数式の演算子を作成します。 各指標について、歯車ホイールをクリックすると、指標タイプ（標準/合計）とアトリビューションモデルを変更できます。 コールセンターの収益をドラッグ&ドロップし、その下に÷を配置します。 デフォルトの指標タイプとアトリビューションモデルを使用します。

G。この​+追加 オプションを使用して、条件または静的数値を追加します。このオプションは、ここでは不要です。

K.​最後に、計算を作成する際に、過去90日間のデータをここでプレビューできます。

コールセンターAOVを構築したので、オンライン AOVの計算指標も必要です。 上記と同じ手順で行います。

次に、計算指標ビルダーを使用するか、フリーフォームテーブル内から3番目の計算指標を作成して、コールセンターとオンライン AOVを比較すると、次のようになります。

この例では、顧客がコールセンターを利用して購入に至った場合、大幅に増加します。 このデータを活用して、ポップアップオファーなどのガイド付き体験を通じて、顧客が購入に関するサポートを受けられるように、意思決定をおこなうことができます。

計算指標でのセグメントの使用

続いて、セグメンテーションを計算し、より多くのinsightを獲得して、顧客の行動、好み、動機につなげる方法について解説します。 セグメントと計算指標を活用することで、顧客について十分に理解できるようになり、顧客体験の向上、売上の増加、顧客満足度とロイヤルティの向上につながります」。

上記のAOVの例から、コールセンター支援による購入では、通常、AOVが高いことがわかります。 しかし、その他の指標からは、ほとんどの利用者がコールセンターを購入に使っていないことが分かります。

それでは、どの小売カテゴリーとそれらのカテゴリーを通じたユーザーパスが、最も高いAOVにつながるのでしょうか？ セグメントと計算指標を組み合わせることで確認できます。

そのためには、まず、製品カテゴリごとに訪問レベルの​ include ​および​exclude セグメントを作成する必要があります。 含める/除外は、コンテナの右隅にある​ オプション ​歯車をクリックして決定します。 デフォルトは「含める」です。

セグメントを作成したら、計算指標を作成して、質問に対する回答を提供できます。 計算指標ビルダーを開き、次の操作を行います。

完了すると、計算された指標は次のようになります。

訪問者のカテゴリージャーニーの各組み合わせに対して、積み重ねセグメントを使用して計算指標を作成し、データを確認した後、学習した内容を確認します。 訪問中に女性と男性の両方のカテゴリを訪問するユーザーは、最も高いAOVを持っており、単一のカテゴリの訪問者と比較すると、リフトは重要です。

この事実を基に、ページレイアウトや製品の配置、プロモーションメッセージを最適化し、より多くの人々を購入カテゴリに誘導することができます」とLazarovici氏は述べています。

価値があるが、どこでも利用できるわけではない

つまり、計算指標は、単純なものも複雑なものも、アナリストにとって非常に価値のあるものです！

ただし、これらの指標は、Adobe Analyticsのすべての領域で使用できるわけではありません。 計算指標は、次の場所では使用できません。

計算指標のベストプラクティス

計算指標の価値を理解したところで、指標を構築するためのベストプラクティスを解説します。

カスタムセグメントのベストプラクティス

Adobe Analyticsでセグメントを作成する際には、次のベストプラクティスを考慮してください。

重要な留意点

Adobe Adobe Analyticsでセグメントと計算指標を組み合わせることで、より堅牢で効果的なデータ分析を実現できます。 データを細分化して、比較のための計算を構築することで、顧客行動に関するより深いインサイトを得ることができます。これを活用することで、マーケティング施策の最適化や、カスタマイズされたダッシュボードやレポートの作成に活用できます。 ただし、Adobe Analyticsの一部の領域では、計算指標は利用できません。正確で有用なデータを取得するには、ベストプラクティスに従う必要があります。

作成者

このドキュメントの作成者：

Debbie Kern、Adswerve シニア Adobe Analytics マネージャー