オーディエンス分析のユースケース analyze-audiences-use-cases
Audience Analysisでは、Customer Journey AnalyticsのExperience Platform オーディエンスメンバーシップデータのレポートを有効にします。 これは、オーディエンス分析の設定ウィザードで管理される設定によって実現されます。このウィザードでは、取り込むプロファイルデータセットとその他のパラメーターおよび設定の詳細を判断できます。 （詳細な概要については、Audience Analysisの概要を参照してください）。
このドキュメントには、Audience Analysisが提供する値を強調するユースケースの例が含まれています。 ユースケースを確認する前に、まず、以下のレポートに関する考慮事項を理解してください。 これらの考慮事項は、レポートの最終的な出力に影響を与える可能性があるため、ユースケースを検討する際に念頭に置くことが重要です。
レポートに関する検討事項
Audience Analysisの最初のリリースでは、Experience Platform オーディエンスを処理し、Customer Journey Analyticsに取り込むために必要な基本的な基盤を確立します。 分析を実施する際には、Workspace プロジェクト全体の結果に影響を与える可能性のあるいくつかの要因に留意することが重要です。
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オーディエンスメンバーシップデータは、前日（「昨日」）にのみ正確です: オーディエンスメンバーシップデータには、統合プロファイルサービスによって生成された最新のプロファイルスナップショットデータセットが常に含まれます。 このプロファイルデータセットは毎日のスナップショットであり、前日（「昨日」）にのみ正確であり、毎晩自動的に再生成および再処理されます。 オーディエンスディメンションは、過去のオーディエンスの状態を再構築するためではなく、レポートや分類に使用できます。
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例：選択したレポート時間ウィンドウに関係なく、CJA レポート可能オーディエンスは、常に最新の取り込まれたプロファイルスナップショット（「昨日」）に存在するオーディエンスメンバーシップの状態を尊重します。
- 例えば、レポート時間ウィンドウを「過去30日間」に広げると、より多くのイベントが含まれ、オーディエンスサイズが変化しているように感じられます。 ただし、オーディエンスのプロファイル構成は、選択した時間枠に関係なく、「昨日」のスナップショットと常に一致します。
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ディメンションに対応するイベントを含める必要があります: Audience Analysis ディメンションは、対応するイベントがCJAに存在する場合にのみ分析できます。 ビヘイビアー、チャネル、またはライフサイクルモーメントがCJA接続のイベントとして表されない場合、分析できません。
- 例：広告のターゲティングに使用されるオーディエンスには、CJA オーディエンスよりもRTCDP オーディエンスの方が大幅に多く含まれます。 これは、CJAのオーディエンスが、レポート期間中にCJAでイベントを開催したユーザーに限定されるためです。
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ID解決は、単一の名前空間のみに基づいています: ID解決は、Audience Analysis設定の一部として、選択したID名前空間に完全に依存します。 分析はID名前空間に制限され、その名前空間の外のイベントはオーディエンス分析レポートには使用できなくなります。
- 例：CRMとECIDを組み合わせたステッチされたイベントデータセットで、Audience Analysis設定がCRM IDを使用する場合、CRM IDを含む行のみがCJAでレポート可能なオーディエンスの一部として認識されます。 したがって、結果として生じるオーディエンスサイズは予想よりも小さくなる可能性があります。
例となるユースケース
ユースケース 1
特定のチャネル（webやアプリなど）における特定のオーディエンスの行動を把握し、次のような質問に回答します。
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「現在、サイトで行っている価値の高い見込み顧客のメンバー（ページ、機能、ファネル）は何ですか？」
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「このオーディエンスに対して、他のユーザーと比較したキャンペーンとコンテンツのインデックスが過剰ですか？」
設定フロー
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CJAでAudience Analysisを設定して、1つのID名前空間（ECIDやCRM_IDなど）とweb中心のデータビューを実現できます。
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これにより、毎日のプロファイルスナップショットの書き出しを介して、オーディエンスメンバーシップデータが選択した接続に自動的に取り込まれます
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イベントデータセットで最もカバレッジが広がっていると思われるID名前空間を選択することをお勧めします
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Workspace プロジェクトを作成すると、次のことが可能になります。
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ページ、製品、キャンペーン、デバイスなどごとにオーディエンス名を分類できます。
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セッション、コンバージョン率、1人当たりの売上高などの指標で、オーディエンスと非オーディエンス（または別のオーディエンス）を比較します。
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生成されたインサイトを使用して、チャネルの最適化戦略（ターゲティングルール、コンテンツ、オファーの調整など）を調整します。
ID解決の考慮事項
多くのアクティビティは、既にひとつのログイン/CRM IDに関連付けられているため、AEPのオーディエンスは、CJAの行動データとシームレスに連携できます。
期待されるレポートのギャップを最小限に抑えながら、各オーディエンスが特定のチャネルで何をしているのかを明確に把握できます。
結合されたデータセットを使用して結合した場合でも、レポートは、設定で選択した単一のID名前空間に制限されます。
一部の顧客が他のIDの下に存在する場合、その行動は含まれず、レポート中に部分的に表示される可能性があります。
ユースケース 2
マーケターやジャーニーのデザイナーが、どのオーディエンスが重複しているのかを把握することで、エクスペリエンスの重複を排除し、キャンペーンをまたいでオファーの競合を回避できます。
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「今日、ロイヤルティメンバー、カート放棄者、解約傾向の高い顧客の間で、どの程度の重複がありますか？」
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「今週、価値の高いプロモーションオファーで最も多く競合するオーディエンスはどれですか？」
設定フロー
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CJAで、RTCDP/AJOのアクティベーションに合わせた単一のID名前空間に対してAudience Analysisを設定します（例：ジャーニーがピープルベースの場合はCRM_ID）。
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これにより、毎日のプロファイルスナップショットの書き出しを介して、オーディエンスメンバーシップデータが選択した接続に自動的に取り込まれます。
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これにより、主要なエンゲージメントとコンバージョンレポートをすでに強化している既存のデータビューを強化できます。
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すぐに使用できるオーディエンス分析の概要テンプレートと重複ビジュアライゼーションを使用します。
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オーディエンスの交差点を実行し、インデックス作成が過剰/過小なビューを実行（例：カート放棄した顧客のうち、ロイヤルティゴールドを利用している割合）
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スライスは、コアディメンション（デバイスの種類、製品への興味など）ごとに重複し、競合が最も重要な場所を把握します。
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インサイトを活用して、次のような重要な側面を調整します。
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RTCDPとAJOで、競合ルールやマーケティングアクションルールを提供します。
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オーディエンスの絞り込み（例：ターゲット定義を厳しくして、重複が多すぎる）
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ID解決の考慮事項
多くのアクティビティは、既に単一のログイン/CRM IDに関連付けられているため、オーディエンスをまたいで信頼性の高い重複マップを提供することが期待されます。
重複チャートでは、どのオーディエンスが衝突し、どこで抑制や優先度のルールを適用すべきかを信頼性の高い方法で把握できます。
ジャーニーの一部が他のID （匿名ECIDのみの閲覧、コールセンターIDなど）の下にある場合、それらのイベントは重複分析に表示されません。
ユーザーは複数の名前空間にまだ存在する可能性があります。
重複は、設定に含まれるID名前空間に基づきます。 いくつかのプロファイルがまだIDに分割されている場合、重複が真の競合を過小評価する可能性があります。
ユースケース 3
最近、主要なオーディエンスを離れた顧客の行動と、その離脱に関する行動を把握し、次のような質問に答えます。
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「主要なオーディエンスを残したばかりのユーザーです。離脱の前後でどのような行動を取りましたか？」
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「終了する前に何が起こったのですか？ （エラー、エンゲージメントの低下、価格の変更）。"
設定フロー
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CJAで、1つのID名前空間（CRM_IDやログイン IDなど）と関連するデータビュー（web、アプリ、CRMなど）用にAudience Analysisを設定します。
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これにより、毎日のプロファイル スナップショット書き出しを介して、オーディエンスメンバーシップのデータが選択した接続に自動的に取り込まれます。
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イベントデータセットで最もカバレッジが広いと思われるID名前空間を選択することをお勧めします。
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オーディエンス分析/オーディエンスの概要テンプレート（昨日に固定）で、次を使用します。
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現在のメンバー：まだオーディエンス内のメンバー
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Exited Audience: who left yesterday
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Workspace プロジェクトを作成すると、次のことが可能になります。
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昨日オーディエンス Xを終了したプロファイルにフィルタリングして、次を確認します。
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離脱に至るまでの行動（最後のセッション、エラー、価格/オファーの露出、チャネルミックス）。
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離脱後の行動（製品を切り替えた、ダウングレードした、休眠した）:
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既存のコホートを地域、デバイス、期間、価値階層ごとに分析し、効果の高いポケットを特定します。
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RTCDPまたはAJOで、インサイトをジャーニーの更新とウィンバックのオーディエンス設定に活用できます。
ID解決の考慮事項
「主要なオーディエンスを残したのは誰ですか？」
「彼らは離脱の前後で何をしましたか？」
安定したログイン/CRM IDで測定された出口数は、実際の行動の変化を反映する傾向があります。
オーディエンスがこのIDでオーディエンスを離脱すると、通常、実際の変更（解約、ダウングレード、非アクティブ）を意味します。
最新の顧客の行動を分析し、カスタマージャーニーを詳細に調整して、自信を持ってウィンバックオファーを提案できます。
出口は、プロファイルとイベントが設定されたIDを共有する場合にのみ表示されるため、慎重に解釈する必要があります。
離脱コホートを強力なヒントやシグナルとして使用しますが、重要な意思決定をおこなう前に、他のデータポイントとクロスチェックすることをお勧めします。