顧客分析とinsightの生成

このガイドでは、Customer Analyticsとinsightの生成に関する完全な実装リファレンスを提供します。 Adobe Experience Platform データセットをCustomer Journey Analyticsに接続する方法、データビューを設定する方法、フリーフォーム分析ワークスペースを構築する方法、計算指標を作成する方法、ダッシュボードとモバイルスコアカードを公開する方法、およびオプションでCJA定義オーディエンスをAdobe Experience Platformに公開してアクティブ化する方法について説明します。

これは、ソリューションアーキテクト、マーケティングテクノロジスト、実装エンジニア向けに設計されており、実行可能なあらゆる実装パス、トレードオフ、各フェーズで必要な設定上の意思決定について把握する必要があります。

アクティベーションとエンゲージメント（メッセージの送信、コンテンツのパーソナライズ、オーディエンスのアクティベーション）に重点を置く他のパターンとは異なり、このパターンは、顧客行動の分析、キャンペーンのパフォーマンスの測定、トレンドの特定、戦略と最適化の意思決定に役立つインサイトの生成などの理解に重点を置いています。 最も一般的に構成されるパターンであり、ほぼあらゆるアクティベーションやパーソナライゼーションパターンと組み合わせることができます。

ユースケースの概要

企業は、チャネルをまたいだ顧客の行動、キャンペーンのパフォーマンス、カスタマージャーニーにおける顧客の脱落、共感を呼ぶコンテンツ、時間の経過とともに様々なセグメントがどのように維持されるのかを把握する必要があります。 Customer Analyticsとinsight generationは、このニーズに対応します。アナリストはAdobe Experience Platformの豊富なクロスチャネルデータをCustomer Journey Analyticsに接続し、フリーフォームワークスペースの構築、カスタム指標の作成、アトリビューションモデルの設定、関係者が利用するためのダッシュボードの公開を行うことができます。

このパターンは、複数のオーディエンスにサービスを提供します。例えば、詳細な探索分析を必要とするマーケティングアナリスト、パフォーマンスダッシュボードを必要とするキャンペーンマネージャー、エンゲージメントと顧客維持率のインサイトを必要とするプロダクトマネージャー、一目でKPI スコアカードを必要とする経営陣などです。 導入のアプローチは、主要な分析焦点であるキャンペーンパフォーマンスの測定、クロスチャネルジャーニー分析、分析主導のオーディエンスのアクティベーション、ガイド付きの製品インサイトなどによって異なります。

主なビジネス目標

このユースケースパターンでは、次のビジネス目標をサポートしています。

分析とレポートの改善

統合ダッシュボードとセルフサービスツールを通じてレポート機能を強化し、より迅速で実用的なマーケティングインサイトを獲得できます。

このビジネス目標について詳しくは、分析とレポートの改善を参照してください。

データ主導の意思決定を可能にする

セルフサービス型の分析、リアルタイムの顧客インサイト、AIを活用した予測により、戦略を策定できます。

このビジネス目標について詳しくは、​ データ主導の意思決定を有効にするを参照してください。

マーケティングアトリビューションの改善

マーケティングの顧客接点、チャネル、キャンペーンがコンバージョンと収益に与える影響を正確に測定。

このビジネス目標について詳しくは、​ マーケティングアトリビューションの改善を参照してください。

マーケティング費用とROIの最適化

最も高いリターンを生み出すチャネルと施策を把握し、マーケティング予算の配分を最適化できます。

このビジネス目標について詳しくは、​ マーケティング費用とROIの最適化を参照してください。

戦術的なユースケース

次に、このパターンで実装できる戦術的なユースケースの例を示します。

主要業績評価指標

次のKPIは、このユースケースパターンの成功を測定するのに役立ちます。

ユースケースパターン

顧客分析とinsightの生成

クロスチャネルの分析ワークスペース、計算指標、ダッシュボードを構築して、顧客行動とキャンペーンのパフォーマンスを把握できます。

関数チェーン： Data Connection > Data View Configuration > Workspace Analysis > Computed Metric Creation > Dashboard Publishing

コンポジションのガイダンスについては、実装オプション ​の節を参照してください。

アプリケーション

このユースケースパターンでは、次のアプリケーションを使用します。

基本関数

このユースケースパターンでは、次の基本機能を使用する必要があります。 各機能について、ステータスは、通常それが必要か、事前設定が想定されているか、適用できないかを示します。

サポート機能

次の機能は、このユースケースパターンを強化しますが、コア実行には必要ありません。

アプリケーション関数

この計画では、アプリケーション機能カタログから次の機能を実行します。 関数は、番号付きのステップではなく実装フェーズにマッピングされます。

Customer Journey Analytics （CJA）

次の表に、このパターンで使用されるCJA アプリケーション関数を示します。

Adobe Experience Platform （AEP）

次の表に、このパターンで使用されるAEP アプリケーション関数を示します。

前提条件

このユースケースパターンを実装する前に、次の前提条件を満たす必要があります。

実装オプション

この節では、このユースケースパターンで使用可能な実装オプションについて説明します。

オプション A：キャンペーンパフォーマンス分析

キャンペーンとジャーニーの効果の測定と最適化に最適： メールキャンペーンダッシュボード、Journey funnel分析、チャネルパフォーマンスの比較、マーケティング ROI レポート。

仕組み：

このオプションは、AJO campaignおよびjourney データセットをCJAに接続し、配信およびエンゲージメント指標（送信、配信、開封、クリック、バウンス、登録解除）を使用してデータビューを設定し、キャンペーンパフォーマンスダッシュボードを構築し、マーケティング関係者のスコアカードを公開します。 焦点は、チャネルをまたいで、時間の経過とともにマーケティングキャンペーンのパフォーマンスを把握することです。

データビューは、キャンペーン固有のディメンション（キャンペーン名、ジャーニー名、チャネルタイプ、メッセージのバリエーション）と配信指標で設定されます。 計算指標は、開封率、クリックスルー率、コンバージョン率、メッセージあたりの売上などの派生メジャー用に作成されます。 ダッシュボードでは、これらのKPIと傾向分析の比較期間を表示します。

重要な考慮事項：

利点：

制限：

Experience League:

オプション B：カスタマージャーニー分析

クロスチャネルのカスタマージャーニーを理解するための最適な方法： web、アプリ、電子メール、CRM、オフラインの顧客接点をまたいだフォールアウト分析、パス分析、コホート保持、アトリビューションモデリング、ライフサイクルステージ分析。

仕組み：

このオプションは、複数のAEPデータセット（web イベント、アプリイベント、CRM データ、キャンペーンインタラクション、トランザクションレコード）を接続し、カスタマージャーニーの統合されたクロスチャネルビューを構築します。 データビューは、あらゆるチャネルにまたがるディメンションと指標で設定されます。 CJAのフロー、フォールアウト、コホート、アトリビューションのビジュアライゼーション機能は、顧客がジャーニーをどのように移動し、どこで離脱し、さまざまなセグメントがどのように維持し、どのチャネルがコンバージョンに貢献すべきかを分析するために使用されます。

これは、Adobe insightをエンドツーエンドで詳細に分析できる、最も包括的な分析製品です。 また、実装も最も複雑で、適切なディメンションと指標を公開するには、データセットをまたいだ合成と入念なデータビュー設計のために、慎重な人物ID設定が必要です。

重要な考慮事項：

利点：

制限：

Experience League:

オプション C：オーディエンス公開付きの分析

最適な用途：​分析主導のアクティベーション — CJAを通じて興味深いセグメントを発見し、RT-CDPの宛先、AJO キャンペーン、またはAJO ジャーニーを介してアクティベートするために、AEPに公開します。

仕組み：

このオプションは、オプション Aまたはオプション BをCJAからのオーディエンス公開機能で拡張します。 アナリストは、クロスチャネルの行動データとCJAのフィルターの包括的な分析機能を活用してCJAでセグメントを構築し、そのオーディエンスをAEP Real-Time CDPに公開して下流で活用できます。 これにより、insightとアクションのギャップを埋めることができます。つまり、探索的分析で検出されたセグメントは、AEPのセグメントビルダーで手作業で再作成することなく、実用的なオーディエンスになります。

公開済みのオーディエンスは、「CJA」を起点とするAEP オーディエンスポータルに表示され、任意のRT-CDP宛先にアクティベートしたり、AJOのキャンペーンターゲットとして使用したり、ジャーニー入力条件として使用したりできます。

重要な考慮事項：

利点：

制限：

Experience League:

オプション D：製品チーム向けのガイド付き分析

最適な用途：​商品エクスペリエンスインサイト – 機能の導入、ユーザーエンゲージメントの傾向、リテンション分析、funnel コンバージョン、リリースの影響分析を、CJAのガイド付き分析ワークフローを使用して行います。複雑なフリーフォームのWorkspace プロジェクト設定は必要ありません。

仕組み：

このオプションは、構造化され、テンプレート化されたinsightの生成にCJA Guided Analysisを使用します。 ガイド付き分析機能では、funnelやトレンド、リテンション、ユーザーの成長、エンゲージメント頻度、リリースの影響、初回使用、タイムラインなど、事前に構築済みの分析タイプを活用できます。これにより、アナリストは構造化されたワークフローを通じて、特定の製品やエクスペリエンスに関する疑問の答えを得ることができます。 この手法は、フリーフォームのプロジェクトをゼロから構築することなく、迅速に情報を収集する必要があるプロダクトマネージャーやアナリストに最適です。

さらに、AEPのデータセットとCJAを接続し、イベントレベルのディメンションと指標を使用してデータビューを設定しました。その後、ガイド付きの分析ワークフローを使用してインサイトを生成します。 結果は、Workspace プロジェクト内にパネルとして保存して、さらにカスタマイズすることができます。

重要な考慮事項：

利点：

制限：

Experience League:

オプションの比較

次の表に、使用可能な実装オプションを示します。

適切なオプションの選択

次のガイダンスを参照して、ニーズに最適な実装オプションを選択してください。

実装フェーズ

このセクションでは、このユースケースパターンのステップバイステップの実装フェーズについて詳しく説明します。

フェーズ 1：データ接続

アプリケーション関数： CJA: Data Connection

このフェーズでは、1つ以上のAEP データセットを分析用にCJAにバインドするCJA接続を設定します。 この接続により、CJAに流れ込むデータセット、人物IDを介してデータセット間でイベントをステッチする方法、履歴データとストリーミングデータの取り込み方法が定義されます。 これは、AEPとCJAを結ぶ基本的なリンクです。

決定ポイント

この段階では、次の意思決定を行う必要があります。

データ接続の設定

UI ナビゲーション： CJA > Connections > Create new connection

主要な設定の詳細：

Experience League ドキュメント：

フェーズ 2: データビューの設定

Application function: CJA: Data View Configuration

このフェーズでは、分析での接続データの表示方法を定義するデータビューを設定します。 データビューでは、ディメンションや指標として公開されるスキーマフィールド、値の帰属と永続化、セッションの定義方法、生データを分析可能なコンポーネントに変換する派生フィールドなどを決定します。 単一の接続から、さまざまな分析視点に向けて、複数のデータビューを作成することができます。

決定ポイント

この段階では、次の意思決定を行う必要があります。

データビューの設定

UI ナビゲーション： CJA > データビュー/新しいデータビューの作成

主要な設定の詳細：

選択肢が異なる点

オプション A （キャンペーンパフォーマンス分析）の場合：

キャンペーン固有のディメンションのマッピング：キャンペーン名、ジャーニー名、チャネルタイプ、メッセージのバリエーション、件名。 マップ配信指標：送信、配信、開封、クリック、バウンス、配信停止 キャンペーン測定の概念にもとづいて、コンバージョン指標に対するアトリビューションを設定できます。

オプション B （Customer Journey Analytics）の場合：

クロスチャネルディメンションのマッピング：ページ名、アプリ画面、チャネル、キャンペーン、製品、コンテンツタイプ あらゆるチャネルをまたいでエンゲージメントとコンバージョン指標をマッピング： 比較分析用に複数のアトリビューションモデルを設定できます。 チャネル分類とジャーニーステージ識別用の派生フィールドを作成します。

オプション D （ガイド付き分析）の場合：

製品体験の分析に関連するイベントレベルのディメンションと指標をマッピングします。特徴名、ユーザーアクション、エンゲージメントタイプです。 Funnelのステップ、リテンション基準、成長シグナルを定義するイベントに重点を置く。

Experience League ドキュメント：

フェーズ 3：分析と指標の作成

アプリケーション関数： CJA: Workspace Analysis、CJA: Guided Analysis、CJA：計算指標の作成

このフェーズでは、分析ワークスペース（フリーフォームプロジェクトまたはガイド付き分析）、派生KPIの計算指標、セグメント化された分析用のフィルター、主要イベントの注釈が構築されます。 ビジネス上の疑問に答えるためのテーブル、ビジュアライゼーション、指標を構築することで、分析価値を実現できます。

決定ポイント

この段階では、次の意思決定を行う必要があります。

分析と指標の設定

UI ナビゲーション：

主要な設定の詳細：

選択肢が異なる点

オプション A （キャンペーンパフォーマンス分析）の場合：

キャンペーンのディメンションを、配信とエンゲージメントの指標ごとに分類したフリーフォームテーブルを構築します。 開封率、クリック率、コンバージョン率、メッセージあたりの売上、キャンペーンのROIに関する計算指標を作成します。 傾向ビジュアライゼーションを追加して、キャンペーンのパフォーマンスを継続的に追跡できます。 キャンペーンのバリエーションとセグメント比較。

オプション B （Customer Journey Analytics）の場合：

フォールアウトビジュアライゼーションを構築して、ジャーニーの脱落ポイントを特定する。 フロービジュアライゼーションを作成して、チャネルをまたいでナビゲーションパターンを発見できます。 コホートテーブルを作成し、獲得コホートごとに顧客維持率を測定できます。 アトリビューションパネルを設定して、コンバージョン指標のアトリビューションモデルを比較します。 ジャーニーの完了率、クロスチャネルのエンゲージメントスコア、ライフサイクルステージのコンバージョンに関する計算指標を作成します。

オプション C （オーディエンス公開付きAnalytics）の場合：

オプション AまたはBから分析ワークスペースを構築し、分析中に価値の高いセグメントやパフォーマンスの低いセグメントを特定します。 フェーズ 5で公開するためにこれらのセグメントをキャプチャするCJAフィルターを作成します。

オプション D （ガイド付き分析）の場合：

ビジネス上の質問に基づいて、適切なガイド付き分析タイプを選択します。 主要なイベント、日付範囲、カウント方法、セグメント比較を設定できます。 詳細なカスタマイズのために、完成した分析をWorkspace プロジェクトのパネルとして保存します。

Experience League ドキュメント：

フェーズ 4：ダッシュボードの公開

アプリケーション関数： CJA: ダッシュボードとスコアカードの公開

この段階では、インタラクティブなダッシュボード（Workspaceプロジェクト）とモバイルスコアカードを作成し、関係者がKPIを把握できるようにします。 ダッシュボードでは、概要番号、トレンドライン、内訳、注釈により、経営陣と運用部門の状況を可視化できます。 モバイルスコアカードは、Adobe Analytics ダッシュボードのモバイルアプリを通じて、一目でパフォーマンスデータを提供します。

決定ポイント

この段階では、次の意思決定を行う必要があります。

ダッシュボードの設定

UI ナビゲーション：

主要な設定の詳細：

Experience League ドキュメント：

フェーズ 5: オーディエンスの公開（オプション Cのみ）

アプリケーション関数： CJA: Audience Publishing

このフェーズでは、CJA オーディエンスの公開を設定し、分析結果に基づいて検出されたセグメントをAEP Real-Time Customer Profileにプッシュして、RT-CDPの宛先、AJO キャンペーン、AJO ジャーニーで下流でアクティブ化できるようにします。

決定ポイント

この段階では、次の意思決定を行う必要があります。

オーディエンス公開の設定

UI ナビゲーション： CJA / コンポーネント / オーディエンス / オーディエンスを公開

主要な設定の詳細：

Experience League ドキュメント：

実装に関する考慮事項

このセクションでは、このユースケース パターンのガードレール、一般的な落とし穴、ベストプラクティス、トレードオフの決定について説明します。

ガードレールと制限

この実装には、次のガードレールと制限が適用されます。

よくある落とし穴

このパターンを実装する際は、次の一般的な問題に注意してください。

ベストプラクティス

Adobe Workfrontの導入を成功させるためには、次のベストプラクティスに従ってください。

トレードオフの決定

実装計画を立てる際には、次のトレードオフを考慮してください。

関連ドキュメント

次のリソースでは、このユースケースパターンに関する追加情報を提供しています。

Customer Journey Analytics – はじめに

接続

データビュー

Workspaceと分析

ガイド付き分析

コンポーネント

オーディエンスの公開

コンテンツ分析

ダッシュボードとスコアカード

AEP財団

AJOレポートの統合

チュートリアルとガイド