データビューのユースケース
これらのユースケースでは、Customer Journey Analyticsにおけるデータビューの柔軟性と能力を示しています。
バインディングディメンション指標の使用
詳しくは バインディングディメンション指標の使用 ユースケースを参照してください。
概要データの使用
詳しくは、 概要データの使用ユースケースを参照してください。
文字列スキーマフィールドから指標を作成 string
例えば、データビューを作成する場合、文字列である ページタイトル スキーマフィールドから 注文 指標を作成できます。
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「コンポーネント」タブで、ページタイトル を「 含まれるコンポーネント の下の 指標 セクションにドラッグします。
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ドラッグした指標ハイライト表示、上の コンポーネント 設定 で
Ordersに変更します -
Include/Exclude Values」セクション開く、次の情報を指定します。
- 除外値を含める 設定を有効にします。
- 一致 から すべての条件を満たしている場合 を選択します。
confirmationを指定します。ページ_titleのこのテキストは、このページが注文に関連していることを示しています。 これらの条件を満たすすべてのページタイトルを確認すると、各インスタンスに対して1がカウントされます。 結果は、（計算指標ではなく）新しい指標になります。値を含めた／除外した指標は、他の指標を使用できるすべての場所で使用できます。Attribution IQ、フィルターなど、標準指標を使用できるあらゆる場所で機能します。
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セッションをルックバックウィンドウとして、ラストタッチなど、この指標のアトリビューションモデルをさらに指定できます。
また、同じフィールドから別の 注文 指標を作成し、別のアトリビューションモデルを指定することもできます。 ファーストタッチ など、また別のルックバックウィンドウ (30 日など)。
もう 1 つの例として、人物 ID （ディメンション）を指標として使用し、会社の人物 ID の数を判断します。
整数をディメンションとして使用 integers
以前は、Customer Journey Analyticsでは整数は指標として自動的に扱われていました。 現在は、数値（Adobe Analytics のカスタムイベントを含む）をディメンションとして扱うことができます。次に例を示します。
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期間 整数を 含まれるコンポーネント の下の Dimension セクションにドラッグします。
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これで、「値のグループ化」を追加して、このディメンションをグループ化してレポートに表示できます。グループを作成しない場合、このディメンションの各インスタンスは ワークスペース レポート では行項目として表示されます。
フロー図で数値ディメンションを指標として使用する numeric
数値ディメンションを使用して、指標を Flow ビジュアライゼーションに取り込むことができます。
- データビューの「コンポーネント 」タブで、マーケティングチャネルスキーマフィールドを「含まれるコンポーネント」の下の「指標」領域にドラッグします。
- ワークスペースレポートでは、このフローは、マーケティングチャネルが注文に進むことを示します。
サブイベントフィルタリングの実行 sub-event
この機能は、特に配列ベースのフィールドに適用できます。包含/除外機能を使用すると、サブイベントレベルでフィルタリングできますが、フィルタービルダーに組み込まれたフィルター(セグメント)では、イベントレベルでのフィルタリングのみが提供されます。 そのため、データビューでinclude/excludeを使用してサブイベントフィルタリングを実行し、その新しい指標/ディメンションをイベントレベルでフィルターで参照できます。
たとえば、データビューの包含/除外機能を使用して、50ドルを超える売上を生み出した製品のみをフォーカスするします。 したがって、50ドルの製品購入と25ドルの製品購入を含む注文がある場合、包含/除外機能により、注文全体ではなく、25ドルの製品購入が削除されます。
- データビュー「コンポーネント 」タブで、「売上高」スキーマフィールドを「含まれるコンポーネント」の下の「指標」領域にドラッグします。
- 指標を選択し、右側で次の項目を設定します。
a.「形式」で、「通貨」を選択します。
b. 「通貨」で、「USD」を選択します。
c. 「含める / 除外する値」で、「含める / 除外する値を設定」の横にあるチェックボックスをオンにします。
d.「一致」で、「すべての条件を満たす場合」を選択します。
e.「条件」で、「次よりも大きいまたは等しい」を選択します。
f.50を値として指定します。
これらの新しい設定では、値の大きい売上高のみを表示し、50 ドルを下回るものはすべて除外できます。
「 値なしオプション 設定を使用します。 no-value
会社はユーザーのトレーニングに時間を費やしており、レポート内のディメンションが「未指定」と想定している可能性があります。 データビューのディメンションのデフォルトは「値なし」です。 ただし、値をレポートしない方法をディメンションごとに指定できます。 ディメンションコンポーネントの「値なし」オプションを参照してください。
異なるアトリビューション設定を持つ複数の指標の作成 attribution
右上の 複製 機能を使用して、 ファーストタッチ、 ラストタッチ、 アルゴリズム など、さまざまな属性設定で多数の合計収益指標を作成します。
違いを反映するために、各指標の名前を忘れずに変更してください。例えば、 Total Revenue (Algorithmic)
その他のデータビューの設定について詳しくは、「データビューの作成」を参照してください。
データビューの概念的な概要については、「データビューの概要」を参照してください。
新規セッションとリターンセッションレポート new-repeat
セッションがユーザーにとって実際に初めてのセッションか、再来訪セッションかを判断できます。 このデータビューに対して定義したレポートウィンドウと、13 か月のルックバックウィンドウに基づいています。 このレポートを使用すると、次のような情報を確認できます。
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注文件数の何パーセントが新規セッションまたは再来訪セッションから来るものなのか。
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任意のマーケティングチャネルまたは特定のキャンペーンについて、初めてのユーザーと再来訪ユーザーのどちらをターゲティングしているのか。この選択によって、コンバージョン率にどのような影響があるか。
1 つのディメンションと 2 つの指標を利用することで、レポートの評価が容易になります。
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セッションタイプ– このディメンションには、 新規 と 再来訪 の 2 つの値があります。 新規 行項目には、ユーザーの定義された最初のセッションと判断されたセッションのすべての動作（このディメンションに対する指標）が含まれます。 その他すべては、再来訪行項目に含まれます（すべてがセッションに属すると仮定）。指標がセッションに含まれていない場合は、このディメンションの「該当なし」バケットに入ります。
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初回セッション。 初回セッション指標は、レポートウィンドウ内でのユーザーの定義された最初のセッションと定義されます。
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再来訪セッション再来訪セッション指標は、ユーザーの初回セッションではなかったセッション数です。—>
コンポーネントにアクセスするには：
- データビューエディターに移動します。
- コンポーネント タブを選択し、左パネルから 標準コンポーネント を選択します。
- セッションタイプ、初回セッション、再来訪セッション の各コンポーネントをデータビューにドラッグします。
新しいセッションはほぼ常に正確に報告されます。 唯一の例外は次のとおりです。
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13 か月間のルックバックウィンドウの前に最初のセッションが発生した場合。
このセッションは無視されます。 -
セッションがルックバックウィンドウとレポートウィンドウの両方にまたがっている場合。
たとえば、2022 年 6 月 1 日から 6 月 15 日までレポートを実行するとします。 ルックバックウィンドウは、2021 年 5 月 1 日から 2022 年 5 月 31 日までです。 セッションが 2022 年 5 月 30 日に開始され、2022 年 6 月 1 日に終了する場合、セッションはルックバックウィンドウに含まれます。 さらに、レポートウィンドウ内のすべてのセッションがリターンセッションとしてカウントされます。
日付と日時の機能の使用 date
Adobe Experience Platform のスキーマには、日付および日時フィールドが含まれます。Customer Journey Analyticsデータビューで、これらのフィールドがサポートされるようになりました。 これらのフィールドをディメンションとしてデータビューにドラッグする際に、形式を指定できます。この形式設定は、レポートでのフィールドの表示方法を決定します。次に例を示します。
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日付形式で「日」を「年、月、日」の形式で選択した場合、レポートの出力例は、2022年8月23日となります。
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日時形式で「分単位」を「時:分」の形式で選択した場合、20:20 と出力されます。
1900 年 1 月 1 日以降（1970 年 1 月 1 日を除く）の日付と、2000 年 1 月 1 日 00:00:00 以降の日時値がサポートされます。
日付と日時の使用例
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日付：ある旅行会社が、旅行の出発日をデータのフィールドとして収集します。 会社は、一番人気の曜日を把握するため、すべての出発日について 曜日 を比較するレポートを作成したいと考えています。 そして、会社は 月 に同じことをしたいと思います。
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日時：ある小売会社が、店舗内における販売時点（POS）の購入が成立した時間を収集します。 この会社は、特定の月において、最も忙しい買い物時間（ 時刻 を把握したいと考えています。