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結合します。 この組み合わせイベントデータセットは、Customer Journey Analyticsがレポート用に（プロファイルおよびルックアップデータセットと共に）使用するものです。 接続に複数のイベントデータセットを含める場合：
- 同一スキーマパスに基づくデータセット内のフィールドのデータは、結合されたデータセット内の1つの列に結合されます。
- 各データセットに指定された人物ID列は、名前 に関係なく、結合されたデータセットの1つの列 に結合されます。 この列は、Customer Journey Analyticsのユニークな人物を識別するための基盤です。
- 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。
例
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。
これらの2つのイベントデータセットを使用して接続を作成し、IDが
example_idを最初のデータセットの人物IDとして、およびdifferent_idを2番目のデータセットのユーザーIDとして，
次の結合データセットをレポートに使用します。
スキーマパスの重要性を説明するには、このシナリオを考慮してください。 最初のデータセットでは、string_colorはスキーマパス _experience.whatever.string_colorに基づいており、スキーマパス _experience.somethingelse.string_colorの2番目のデータセットにあります。 このシナリオでは、データは not で、結果として生成される結合データセットの1つの列に結合されます。 代わりに、結合されたデータセット内の2つのstring_color列が結果になります。
何でも。
string_color
何か他のもの。
string_color
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。 どのデータセットから行が来るかには関係ありません。 Customer Journey Analytics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。 一致する人物IDが両方のデータセットに表示される場合、それらは同じ一意の人物と見なされます。 一致する人物IDが、タイムスタンプが30分以内の両方のデータセットに表示された場合、同じセッションの一部とみなされます。 同一のスキーマパスを持つフィールドが結合されます。
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_color と metric_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。
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
クロスチャネル分析
データセットの組み合わせにおける次のレベルはクロスチャネル分析です。この分析では、共通の識別子（人物ID）にもとづいて、異なるチャネルのデータセットを組み合わせます。 クロスチャネル分析では、ステッチ機能を利用することで、データセットの個人IDを再入力して、データセットを適切に更新し、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。 データをつなぎ合わせると、認証済みセッションと未認証セッションの両方からユーザーデータが取得され、つなぎ合わせたIDが生成されます。
クロスチャネル分析を活用すれば、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。 ひとつのデバイスに着目したキャンペーンのクリックスルーは、他の場所に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考慮すると、キャンペーンの効果に対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、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、次のページを参照してください。