Adobe AnalyticsとCustomer Journey Analyticsでの順次ロジックの習得:開始と停止

このセッションでは、Adobe Analytics(AA)およびCustomer Journey Analytics(CJA)の THEN 演算子を使用してシーケンスを設定する方法を説明します。 AFTER/ONLY BEFORE SEQUENCE と EXCLUDE チェックポイントを組み合わせて、アクティビティの正確なサブセットを取得する方法を説明します。

ディスカッションポイント

  • スタンドアロンの順次論理演算子とビジュアルフレームワークのクイックレビュー。
  • AFTER/BEFORE シーケンスのみを使用して、EXCLUDE がシーケンスの結果に与える影響を説明します。
  • ビジネスに手法を採用する方法を示すユースケースとデモを紹介します。

ハイライト

  1. Analytics での順次ロジックとセグメント化

    • このセッションでは、Analytics でシーケンシャルロジックを適用するための高度な手法に焦点を当て、顧客の行動を効果的に分析するために、データシーケンスの出発点と停止点を理解することが重要であることを強調しました。
    • 順次演算子は、「web ヒットに続いて電子メールヒット」、「アプリケーション送信とその後のセッション」などのパターンを識別するツールとして議論されました。
    • セグメントロジックの貪欲な性質が強調され、追加の条件によって制約されない限り、可能な最大のデータセットを返す方法が説明されました。
    • 特定のビジネス上の質問に基づいてデータのサブセットを調べるために、「次の前のみ」および「次の後のみ」のシーケンスなどの、範囲を定義する手法が導入されました。
    • チェックポイント、近接条件、除外条件を使用して、データ分析を調整し、複雑なビジネスの質問に答えるために説明しました。
  2. データ分析の複数の目標点の処理

    • Andy は、顧客が複数のアプリケーションを送信するシナリオについて説明し、最初のアプリケーションだけでなく、各送信後の動作を分析する必要について説明しました。
    • アプリケーションの提出物の重複や、オリジナルの目標地点を含めるか除外するかを定義するなどの課題が解決されました。
    • シーケンスの複数のオカレンスを処理するための前提条件の明確化とロジックの調整の重要性が強調され、ライフサイクル全体を通じてお客様の行動を正確に分析できるようになりました。
  3. データのマッチングを停止するための高度なテクニック

    • セッションでは、除外条件を使用して特定のチェックポイントでデータのマッチングを停止する方法が導入され、アナリストは、定義された開始ポイントと停止ポイントの間でデータを調べることができるようになりました。
    • 例としては、「web ヒットとモバイルアプリのインタラクション」の間の動作の分析や、「メールインタラクション」での停止が含まれます。
    • より厳密な近接ルールを適用し、貪欲なロジックから意図しない結果を避けるために、「within」条件と「after」条件の使用が説明されました。
    • Andy は、アプリケーションの提出などの特定のイベントに関する顧客の行動を調査するために、これらの技術をどのように適用できるかを実演しました。
  4. データ分析ロジックの検証と調整

    • Andy は、セグメントの作成やデータの前提の誤りが一般的であるため、正確な結果を確実に得るために、前提の検証とテストロジックの重要性を強調しました。
    • 貪欲な論理による予期しない結果の例を共有し、「1 つのイベント内」や「1 つのセッション内」などの厳しい条件の必要性を強調しました。
    • 既知の特性を持つ小さなデータセットなどの検証ベンチマークは、分析方法のテストと改良に推奨されました。
  5. シーケンシャルロジックの実際のユースケースへの適用

    • Andy は、アプリケーション送信後の顧客行動の分析や、購入やネガティブレビュー後の一般的なアクションの特定など、実際のユースケースの例を提供しました。
    • このセッションでは、「適用後の最初のセッション」や「適用後の 2 番目のセッション」などの学習パターンに複数のオカレンスにわたる順次論理を適用する方法を示しました。
    • 精度を維持しながら、より広範なデータセットに分析をスケーリングすることの重要性について、セッションレベルのデータにおけるカスケード効果の例を交えて議論しました。
  6. 柔軟な分析のための派生フィールドの使用

    • Andy は、Adobe Customer Journey Analytics(CJA)の派生フィールドを使用して関心のある瞬間を動的に定義し、分析ごとに複数のフィルターを編集する必要をなくすという概念を導入しました。
    • 派生フィールドを使用すると、アナリストは単一フィールドに関連するフィルターを作成でき、製品固有のアプリケーションや他の顧客イベントなど、様々な目標地点をすばやく調整して調査できます。
  7. 実用化と将来計画

    • Andy は、次のウェビナーセッションの計画を共有しました。このセッションでは、話し合った概念のテンプレート、チートシート、実践的なアプリケーションに焦点を当て、トレーニングから実用的なユースケースに移行します。
    • 最後に、今後のテーマに関心を持ち、出席者の目標に合致するよう、アンケートを通じてフィードバックを求めました。
    • Andy は、Ultimate Successチームのマイクロエンゲージメントを強調し、企業がこれらのコンセプトを具体的なユースケースに適用するのに役立つ、ターゲットを絞ったコーチングセッションを提供しました。
  8. 資料の共有とフォローアップアクション

    • Andy は、録画やブログ投稿などのウェビナー資料を出席者と共有し、セッションのコンテンツの文書化された形式を提供することを確認しました。
    • 参加者は、さらなる支援を受けるために TAM または CSM に連絡し、パーソナライズされたコーチングセッションのためにUltimate Successのライセンスを調べるように促されました。
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