Adobe Analytics からの進化

最終更新日： 2024年10月1日

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既存のデータの準備

Customer Journey Analytics にシームレスに移行するために Adobe Analytics データを準備することは、データの整合性とレポートの一貫性を保つうえできわめて重要です。

ID の収集

カスタマージャーニーを理解するうえで最も重要な要素は、各ステップで顧客が誰であるかを把握することです。Customer Journey Analytics の場合、すべてのチャネルとそれに対応するデータに存在する識別子を持つことで、Customer Journey Analytics 内で複数のソースを結び付ける（ステッチする）ことができます。
ID の例としては、顧客 ID、アカウント ID、メール ID などがあります。ID（場合によっては複数の ID）に関係なく、ID ごとに次の点を必ず考慮してください。

  • ID は Customer Journey Analytics に取り込むすべてのデータソースに存在する、または追加できます。
  • ID はデータの各行に設定されます。
  • ID に PII は含まれていません。機密性が高い可能性のあるすべての要素にはハッシュを適用します。
  • ID は、すべてのソース（同じ長さ、同じハッシュメソッドなど）で同じ形式を使用します。

Adobe Analytics などのデータセットでは、データの必ずしもすべての行に ID が存在するわけではなく、セカンダリ ID が存在する場合があります。このような場合は、顧客が ECID でのみ識別される場合の行と ID が収集される場合（例えば、顧客の認証時）の行とのギャップを埋めるのに、クロスチャネル分析（「スティッチング」とも呼ばれます）を使用できます。

変数の整合

Adobe Analytics のデータを Customer Journey Analytics のデータに変換する最も簡単な方法は、Analytics ソースコネクタを使用してグローバルレポートスイートを Experience Platform に取り込むことです。このコネクタは、Adobe Analytics 変数を Experience Platform の XDM スキーマとデータセットに直接マッピングします。これらは Customer Journey Analytics に簡単に接続できます。

グローバルレポートスイートすべてを完全に実装することが現実的ではない場合があります。複数のレポートスイートを Customer Journey Analytics に取り込むには、次の 2 つのオプションがあります。

  • 事前にこれらのレポートスイート間で変数の整合性を取っておく。例えば、レポートスイート 1 の eVar1 がページを指し、レポートスイート 2 の eVar1 が内部キャンペーンを指している場合を考えてみましょう。このまま Customer Journey Analytics に取り込むと、これらの変数が 1 つの eVar1 ディメンションに混ざってしまうので、わかりにくく不正確なレポートになる可能性があります。

  • データ準備機能を使用して、変数をマッピングします。すべてのレポートスイートで共通の変数設計を使用していれば便利ですが、Experience Platform に新しく導入されたデータ準備機能を使用する場合、共通の変数設計は不要です。この新機能により、データストリーム（またはプロパティ）レベルでマッピングされた値を使用して変数を参照できます。

ユニーク数超過または低トラフィックの問題が原因でグローバルレポートスイートへの移行を避けた場合は、Customer Journey Analytics にはディメンションの基数の制限がないことを知っておいてください。これにより、どのような一意の値でも出現可能かつカウントできます。

次に、レポートスイートと様々なスキーマの組み合わせに関するユースケースを示します。

マーケティングチャネルの（再）設定

従来の Adobe Analytics マーケティングチャネル設定は、Customer Journey Analytics では同じようには行われません。これは次の 2 つの理由があります。

  • Adobe Experience Platform に取り込まれる Adobe Analytics データの処理レベル。

  • Customer Journey Analytics のレポート時間の特性

アドビでは、マーケティングチャネルの実装に関する最新のベストプラクティスを公開しています。これらの最新のレコメンデーションは、既に Adobe Analytics にある機能を Attribution IQ で最大限に活用するのに役立ちます。また、Customer Journey Analytics への移行を成功させるためのセットアップも行われます。

また、Customer Journey Analytics データビューの一部として派生フィールドを導入したことにより、マーケティングチャネル関数テンプレートを使用した非破壊的かつ遡及的な方法でマーケティングチャネルもサポートされます。

Customer Journey Analytics への移行時の重大な違いの準備

Customer Journey Analytics への移行に際しては、データ準備の手順を確認し、2 つのテクノロジー間の重要な違いを認識しておく必要があります。この記事は管理者を対象として書かれています。

レポート時の処理を使いこなす

Adobe Analytics のレポートは、eVar に見られる永続性などの成果を生み出すために、大量のデータの事前処理に依存しています。これに対して、Customer Journey Analytics は、レポートの実行時にこれらの計算を実行します。

レポート時の処理では、基になるデータの収集方法を変更しなくても、遡及的な設定を適用でき、変数の永続性のバージョンを複数作成できるようになります。

この変更により、特に、有効期限が長くなる可能性のある変数について、データのレポート方法に多少の違いが生じます。仮想レポートスイートを使用して、レポート時の処理がレポートにどのように影響するかを評価することから始めることができます。

重要なセグメントと計算指標の特定

Adobe Analytics セグメント（Customer Journey Analytics ではフィルターと呼ばれます）および計算指標は、Customer Journey Analytics と互換性がありません。多くの場合は、使用可能な新しいスキーマとデータを使用して、Customer Journey Analytics でこれらのコンポーネントを再構築できます。

ユーザーがシステム間を移行する際に作業ができるだけスムーズに進むように、次のことを行って前もって計画しておきます。

  1. これらのコンポーネントのうち最も重要なものを特定する。

  2. 定義をドキュメント化する。

  3. データに必要なフィールドを特定し、それらをフィルターおよび計算指標として Customer Journey Analytics にレプリケートする。

次に、ガイドとなるビデオをいくつか示します。