概要レポート channel-report-cja

このページ:​概要レポートを使用して、ジャーニー、キャンペーン、チャネル、ジャーニーキャップルールセット、最適化モデル用の専用タブを使用して、すべてのキャンペーンとジャーニーをまたいで統合トラフィックとエンゲージメント指標を分析する方法について説明します。

概要レポートでは、環境内のすべてのキャンペーンとジャーニーに対するトラフィック指標とエンゲージメント指標の完全な概要がユーザーに提供されます。 これらの指標を組み合わせることで、様々なキャンペーンやジャーニーを含む様々なチャネルからのアクションに対して統一された値が表示されます。

概要レポートにアクセスするには、「ジャーニー管理」セクション内の​ レポート ​メニューに移動します。

次のタブを含むレポートページが表示されます。

Customer Journey Analytics ワークスペースと、データのフィルタリングおよび分析方法について詳しくは、このページを参照してください。

ハイライト highlights

ハイライト​の KPI は、環境内のすべてのキャンペーンとジャーニーの主要指標の詳細な分類を提供、およびパフォーマンスを迅速に評価して改善領域を特定する、包括的なダッシュボードとして機能します。

詳しくは、ハイライト指標を参照してください
  • ジャーニーのエンゲージメント:ジャーニーの指定されたアクションポイントに到達した個別のプロファイルを表す、ジャーニーを通じて送信されたメッセージを受信した一意の個人の合計数。

  • ジャーニーのエントリ数:ジャーニーのエントリイベントに到達した個人の合計数。

  • ジャーニーの失敗数:正常に実行されなかった個別ジャーニーの合計数。

  • クリックスルー率:メッセージでのクリック数の割合。

  • クリックスルー開封率(CTOR):メッセージが開封された回数。

  • 人物:メッセージのターゲットプロファイルに適格な、ユーザープロファイルの数。

  • クリック数:メッセージでコンテンツがクリックされた回数。

  • スパムの苦情数:メッセージがスパムまたはジャンクとして宣言された回数。

  • 登録解除:登録解除リンクのクリック数。

ジャーニー journey

ジャーニー​のテーブルは、ジャーニーに関連する主要指標の分析を提供する、包括的なダッシュボードとして機能します。 これには、エントリ済みプロファイルの数や失敗した個々のジャーニーのインスタンスなどの詳細が含まれ、ジャーニーの効果とエンゲージメントレベルを徹底的に理解できます。

このテーブルにリストされているジャーニーの名前をクリックすると、各ジャーニーを個別に簡単に調べ、新しいタブでその包括的なレポートにすぐにアクセスできます。

詳しくは、ジャーニー指標を参照してください
  • ジャーニーのエンゲージメント:ジャーニーの指定されたアクションポイントに到達した個別のプロファイルを表す、ジャーニーを通じて送信されたメッセージを受信した一意の個人の合計数。

  • ジャーニーのエントリ数:ジャーニーのエントリイベントに到達した個人の合計数。

  • ジャーニーの退出数:ジャーニーから退出した個人の合計数。

  • ジャーニーの失敗数:正常に実行されなかった個人のジャーニーの合計数。

キャンペーン campaign

キャンペーン​のテーブルは、キャンペーンの重要な指標の詳細な概要を表示する、包括的なダッシュボードとして機能します。 プロファイル数や送信数などの重要なデータを表示し、キャンペーンのパフォーマンスレベルとエンゲージメントレベルに関する包括的なインサイトを提供します。

このテーブルにリストされているキャンペーンの名前をクリックすると、各キャンペーンを個別に簡単に調べることができ、新しいタブでその包括的なレポートにすぐにアクセスできます。

詳しくは、キャンペーン指標を参照してください
  • ユーザー:メッセージのターゲットプロファイルに適格な、ユーザープロファイルの数。

  • クリックスルー率(CTR):メッセージでのクリック数の割合。

  • 送信数:各キャンペーンの送信の合計数。

  • 配信済み:正常に送信されたメッセージ数。

  • 表示数:メッセージが開封された回数。

  • クリック数:メッセージでコンテンツがクリックされた回数。

  • 推定クリック数:メッセージ内でコンテンツがクリックされた回数(識別されたボットと人間以外のインタラクション(NHI)トラフィックを除く)。

  • 推定 CTR(クリックスルー率):配信されたメッセージの合計数に対する推定クリック数として計算されます。

チャネル channel

チャネル

チャネル​のテーブルには、チャネルレベルでのメッセージに対するプロファイルのエンゲージメントの詳細な分類が表示されます。 これにより、様々なチャネルのパフォーマンスに関するより深いインサイトを得ることができます。

詳しくは、チャネル指標を参照してください
  • ユーザー:メッセージのターゲットプロファイルに適格な、ユーザープロファイルの数。

  • クリックスルー率(CTR):メッセージでのクリック数の割合。

  • 配信済み:正常に送信されたメッセージ数。

  • 表示数:メッセージが開封された回数。

  • クリック数:メッセージでコンテンツがクリックされた回数。

  • 推定クリック数:メッセージ内でコンテンツがクリックされた回数(識別されたボットと人間以外のインタラクション(NHI)トラフィックを除く)。

  • 推定 CTR(クリックスルー率):配信されたメッセージの合計数に対する推定クリック数として計算されます。

アウトバウンドエラー数

アウトバウンドエラー数​のテーブルを使用すると、送信プロセス中に発生したエラーを正確に識別し、発生した問題を明確に把握できるようになります。

アウトバウンド除外数

アウトバウンド除外数​のテーブルには、ターゲットオーディエンスからユーザープロファイルを除外した結果、メッセージを受信できない原因となった様々な要因が包括的に表示されます。

ジャーニーのキャップと競合 rule-sets

ジャーニーのキャップと競合​のテーブルには、ジャーニーの判別ルールセットのパフォーマンスに関するインサイトが表示され、ジャーニーに適用されたキャップルールと優先度スコアに基づいて、ジャーニーのエントリと除外が表示されます。

ルールセット指標の詳細情報

ルールセット別ジャーニーエントリ​列には、ジャーニーにエントリしたプロファイルの数が表示されます。 次の 3 つのタイプのエントリがあります。

  • 競合なし:プロファイルは、ルールセットの競合なしでジャーニーにエントリしました。 このエントリを防ぐアクティブなルールセットはなく、判別ルールに関係なくジャーニーへのエントリが行われました。

  • より高い優先度:プロファイルは、他の競合ジャーニーより優先度が高いので、そのジャーニーにエントリしました。 競合(複数のジャーニーに選定されたプロファイル)があったにもかかわらず、優先度スコアが高かったことから、このジャーニーが選択されました。

  • 未適用:プロファイルはジャーニーにエントリしましたが、その時点でルールセットがアクティブでなかったか、エントリ時にこのジャーニーへのエントリに適用されませんでした。

除外​列には、ジャーニーへのエントリから除外されたプロファイルの数が表示されます。 プロファイルは、次の2つの理由で除外できます。

  • キャップに到達済み:プロファイルは、キャップルールで許可されるジャーニーエントリ数または同時ジャーニー数の最大数に達しました。

  • より低い優先度:キャップには達していませんが、より優先度の高い他のジャーニーが制約を満たしています。 プロファイルは、このジャーニーから除外され、代わりに優先度の高いジャーニーにエントリしました。

Adobe Experience Platform クエリサービスを使用してデータレイクレベルでこれらの除外を調査するには、ビジネスルールのクエリを参照してください。

➡️ ジャーニーのキャップと判別の詳細情報

最適化モデル optimization-models

送信時間の最適化​のテーブルは、最適化および制御メールまたはプッシュメッセージのパフォーマンスに関するインサイトを提供します。 これを使用して、送信数、開封数、クリック数、バウンス数などの主要な指標を比較します。これにより、各バリアントの機能を確認し、最適化の決定に役立てることができます。

このレポートの指標(上昇率​や​ 信頼性 ​など)は、60 日間​の送信およびエンゲージメントのデータに基づいて計算されます。

送信時間の最適化指標の詳細情報
  • 送信数:各メッセージバリアントが送信された合計回数。

  • 開封数:メッセージに記録された開封イベントの合計数。

  • 開封率:プロファイルがメッセージを少なくとも 1 回開いたメッセージの送信済みメッセージの割合。

  • 上昇率:ベースラインのバリアントに対する特定の処理のコンバージョン率のの改善率。 上昇率は差異の大きさを定量化します。信頼性​と共に解釈してください。

  • 信頼性:送信時間の最適化バリアントの開封率またはクリック率が、コントロールバリアント(ランダムに割り当てられた送信時間)と異なることを示す統計的な証拠の強さ。 これは、2 つの比率の Z 検定を使用して計算されます。

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