組み合わせイベントデータセット

接続を作成する場合、Customer Journey Analyticsは、すべてのイベントデータセットを 1 つのデータセットに組み合わせます。 この結合されたイベントデータセットは、Customer Journey Analyticsがレポートに(プロファイルデータセットやルックアップデータセットと共に)使用するものです。 1 つの接続に複数のイベントデータセットを含める場合:

  • に基づくデータセット内のフィールドのデータ 同じスキーマパス 結合されたデータセットで 1 つの列に結合されます。
  • 各データセットに指定されたユーザー ID 列は、結合されたデータセットの 1 つの列に結合されます。 名前に関係なく. この列は、Customer Journey Analyticsにおける一意の人物を識別するための基礎となります。
  • 行はタイムスタンプに基づいて処理されます。
  • イベントはミリ秒レベルまで解決されます。

次の例をご覧ください。2 つのイベントデータセットがあり、それぞれ異なるフィールドに異なるデータが含まれています。

NOTE
Adobe Experience Platformは通常、タイムスタンプを UNIX® ミリ秒単位で保存します。 この例では、読みやすくするために日付と時刻を使用しています。
example_id
timestamp
string_color
string_animal
metric_a
user_310
1 Jan 7:02 AM
Red
Fox
user_310
1 Jan 7:04 AM
2
user_310
1 Jan 7:08 AM
Blue
3
user_847
2 Jan 12:31 PM
Turtle
4
user_847
2 Jan 12:44 PM
2
different_id
timestamp
string_color
string_shape
metric_b
user_847
2 Jan 12:26 PM
Yellow
Circle
8.5
user_847
2 Jan 1:01 PM
Red
alternateid_656
2 Jan 8:58 PM
Red
Square
4.2
alternateid_656
2 Jan 9:03 PM
Triangle
3.1

これら 2 つのイベントデータセットを使用して接続を作成し、を識別した場合

  • example_id 最初のデータセットのユーザー ID として、および
  • different_id 2 つ目のデータセットのユーザー ID として、

レポートには、以下の結合データセットが使用されます。

id
timestamp
string_color
string_animal
string_shape
metric_a
metric_b
user_310
1 Jan 7:02 AM
Red
Fox
user_310
1 Jan 7:04 AM
2
user_310
1 Jan 7:08 AM
Blue
3
user_847
2 Jan 12:26 PM
Yellow
Circle
8.5
user_847
2 Jan 12:31 PM
Turtle
4
user_847
2 Jan 12:44 PM
2
user_847
2 Jan 1:01 PM
Red
alternateid_656
2 Jan 8:58 PM
Red
Square
4.2
alternateid_656
2 Jan 9:03 PM
Triangle
3.1

スキーマパスの重要性を示すために、次のシナリオについて考えてみます。 最初のデータセットでは、 string_color スキーマパスに基づく _experience.whatever.string_color およびスキーマパスの 2 番目のデータセット _experience.somethingelse.string_color. このシナリオでは、データはです ではない 結果の結合データセットの 1 つの列に結合されます。 代わりに、結果は 2 になります string_color 結合データセットの列。

この組み合わせイベントデータセットは、レポートで使用されるデータセットです。行がどのデータセットから取得されたかは関係ありません。 Customer Journey Analyticsでは、すべてのデータを同じデータセット内にあるかのように扱います。 一致するユーザー ID が両方のデータセットに表示されると、それらは同じ一意のユーザーと見なされます。 一致するユーザー ID がタイムスタンプ付きで 30 分以内に両方のデータセットに表示された場合、それらは同じセッションの一部と見なされます。 スキーマパスが同じフィールドは結合されます。

この概念はアトリビューションにも当てはまります。どのデータセットから行が取得されたかは関係ありません。アトリビューションは、すべてのイベントが 1 つデータセットから取得された場合と同じように機能します。上記の表を例として使用します。

接続に最初のテーブルのみが含まれ、2 番目のテーブルは含まれない場合、ラストタッチアトリビューションでディメンション string_colormetric_a 指標を使用してレポートを取り込むと、次のように表示されます。

string_color
metric_a
未指定
6
3
2

ただし、両方のテーブルを接続に含めた場合、user_847 は両方のデータセットにあるので、属性は変更されます。2 つ目のデータセット属性 metric_a から「Yellow」(以前は未指定)までの行

string_color
metric_a
黄色
6
3
2
NOTE
結合されたフィールドが接続内の 1 つのイベントデータセットのルックアップキーの場合、関連するルックアップデータセットが強化されます all そのフィールドの値。 ルックアップ関係は共有スキーマパスに関連付けられているので、行がどのイベントデータセットから取得されたかは関係ありません。

クロスチャネル分析

データセットの組み合わせの次のレベルは、共通の識別子(ユーザー ID)に基づいて、異なるチャネルのデータセットが組み合わされるクロスチャネル分析です。 クロスチャネル分析では、データセットのユーザー ID のキーを変更できるステッチ機能を活用できます。これにより、データセットが適切に更新され、複数のデータセットをシームレスに組み合わせることができます。 ステッチでは、認証済みセッションと未認証セッションの両方からのユーザーデータを調べて、ステッチされた ID を生成します。

クロスチャネル分析を使用すると、次のような質問に答えることができます。

  • 1 つのチャネルでエクスペリエンスを始め、別のチャネルでエクスペリエンスを終える人は何人いるか。
  • 何人のユーザーがブランドとやり取りしているか。ユーザーが使用しているデバイスの台数および種類は何か。それらはどのように重なっているか。
  • ユーザーは、どのようにしてモバイルデバイスでタスクを開始し、後でデスクトップ PC に移行してタスクを完了するか。あるデバイスに到達した Campaign のクリックスルーは、別の場所でのコンバージョンにつながりますか?
  • クロスデバイスジャーニーを検討すると、キャンペーンの有効性に関する理解はどのように変わりますか? ファネル分析はどのように変化するか。
  • ユーザーがあるデバイスから別のデバイスへと移動する際の、最も一般的なパスは何か。どこからドロップアウトするか。成功した場所はどこか。
  • 複数のデバイスを所有するユーザーの動作は、単一のデバイスを所有するユーザーとはどのように異なるか。

クロスチャネル分析について詳しくは、次の特定のユースケースを参照してください。

ステッチ機能の詳細については、次を参照してください。

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