計算指標によるデータ分析レベルの向上

Adobe Analyticsを初めて使用するユーザーのほとんどは、データを細かく分類する手段としてセグメントについて熟知しています。 本日は、アナリストのツールボックスで次善のツールである計算指標をご紹介します。

Adobe Analyticsの高度な機能として、計算指標を使用すると、既に収集したデータを使用して実装を変更せずに新しい指標を作成できます。 計算指標ビルダーでは、様々な数学および統計関数を使用できるので、最も複雑なビジネスの質問にも回答する指標を作成できます。

計算指標の基本を学ぶ

計算指標の使用を開始するには、簡単な例を見てみましょう。 オンラインのセルフサービスユーザーが、通話支援ユーザーよりも平均注文額（AOV）が高いかどうかを理解したいと想像します。 この質問に答える計算指標を作成するには、次の手順を実行します。

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 → +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 +記号 をクリックできます。

以下の UI 項目の説明

計算指標ビルダーが開いたら、次の操作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、自分自身や他のユーザーにとって明確なもの（コールセンター AOV など）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」をクリックすると表示されるので、有益であ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、「コールセンターでの支援注文の AOV を計算 を追加 できます。

C. 指標の形式：小数、時間、パーセントまたは通貨を選択し、小数点以下の桁数と極性を追加します。 ここでは、形式が通貨、小数点以下の桁数が 0、⬆**極性が良い（緑） を選択します。

D。 トピックを適用し、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 タグと コールセンター タグが追加されました。

例 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、計算指標と式の演算子を作成します。 各指標に対して歯車をクリックすると、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。 コールセンターの売上高をドラッグ&ドロップし、その下に÷*. 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、条件や静的な数値を追加します。この数値は、ここで必要ありません。

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 を作成したので、オンライン AOV の計算指標も必要です。 これは、上記と同じ手順に従って行います。

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その場で 3 つ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、買い物客がコールセンターを使用して購入を支援すると、大幅な増加が見られます。 このデータは、ポップアップオファーやその他のガイド付きエクスペリエンスなど、顧客が購入に関する支援を受けられるようにするための方法を決定する際に役立ちます。

計算指標でのセグメントの使用

次に、計算指標でセグメントを使用して、顧客の行動、好み、動機に関するより多くのインサイトを得る方法を見ていきます。 セグメントと計算指標を使用すると、顧客のエクスペリエンスを向上させ、売上高を増やし、顧客満足度とロイヤルティを向上させるために顧客について十分に知ることができます。

上記の AOV の例からわかるように、コールセンターでの支援購入の AOV は通常、より高くなります。 ただし、他の指標では、ほとんどのユーザーは購入にコールセンターを使用していないことがわかります。

では、AOV が最も高くなる小売カテゴリと、それらのカテゴリを通るユーザーパスは何でしょうか。 セグメントを計算指標と組み合わせることで、把握できます。

これを行うには、まず製品カテゴリごとに訪問レベルの 含める セグメントと 除外 セグメントを作成する必要があります。 包含または除外は、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 Include です。

これらのセグメントを作成したら、質問に対する回答を提供する計算指標を作成できます。 計算指標ビルダーを開いて、次の操作を実行します。

完了すると、計算指標は次のようになります。

訪問者のカテゴリ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、学んだことを確認します。 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の AOV が最も高く、単一のカテゴリの訪問者と比較すると、上昇率は大きくなります。

これを知ることで、ページレイアウト、製品プレースメント、プロモーションメッセージを最適化して、チェックアウトする前にこれらのカテゴリに多くの人を取り込むことができます。

価値はあるが、どこでも利用できない

したがって、計算指標は、シンプルなものから複雑なものまで、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。 次の場所では計算指標を使用できません。

計算指標のベストプラクティス

計算指標の価値がわかったので、それを作成する際のベストプラクティスを見てみましょう。

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は、次のベストプラクティスに留意してください。

重要な留意点

Adobe Analyticsでセグメントと計算指標を組み合わせると、より堅牢で効果的なデータ分析を確実に行うことができます。 データをスライスして分割し、比較のための計算を構築することで、マーケティングキャンペーンを最適化し、カスタマイズされたダッシュボードとレポートを作成するために使用できる、顧客の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。 ただし、計算指標はAdobe Analyticsのすべての領域で使用できるわけではありません。また、正確で有用なデータを取得するには、必ずベストプラクティスに従ってください。

作成者

このドキュメントの作成者：

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