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Adobe Analytics 2015: 異常値の原因を自動検出&CRMデータ統合
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Makoto Shimizu
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eVar7主催「Adobe Summit報告会」での発表資料。 分析が大きく変わる、Adobe Analyticsの最新機能について解説。
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Adobe Analytics 2015: 異常値の原因を自動検出&CRMデータ統合
1.
Adobe Summit報告会 分析の流流れが⼤大きく変わる 2015-‐‑‒4-‐‑‒27 清⽔水 誠 発売中
2.
2 Customer Attributes CRM属性をインポート
3.
3 Customer Attributesとは? n 格納した顧客IDに紐紐づく情報をアッ プロード n
レポートやセグメントで利利⽤用できる • オフライン購買 • LTVや会員ランク • 会員期間 • 性別 • 地域
4.
4 設定の流流れ 1. CSVファイルを作る 2. 顧客属性ソース(箱)を作る 3.
CSVをアップロード 4. スキーマを検証(カラム定義) 5. ツールに紐紐付ける
5.
5 (前提)Customer IDをセットしている 1. C DTMだと楽
6.
6 1. CSVファイルを作る
7.
7 2. 顧客属性ソース(箱)を作る 新メニュー
8.
8 2. 顧客属性ソース(箱)を作る ①名前と説明 ②IDをつける
9.
9 4. スキーマを検証(カラム定義) データ型 説明⽂文
10.
10 アップロード 完了了
11.
11 5. ツールに紐紐付ける
12.
12 6. 最後に有効化!
13.
13 メニューに出現 新メニュー が出現
14.
14 こんなレポートが可能に n エンドユーザーは パートナー より真剣?
15.
15 こんなレポートが可能に n 男性は記事よりイベント n ⼥女女性は他⼈人プロフィールが気になる?
16.
16 セグメントで使えるのが重要 顧客属性
17.
17 SAINTとどう違う? n 50万ユニーク制限なし n Targetでも使える n
指標にもなる n 属性の数が多い l Adobe Analytics Standardは3個 l Adobe Analytics Premiumは200個
18.
18 さらに
19.
19 Contribution Analysis で分析の流流れが変わる
20.
20 異異常値検出の原因を⾃自動で特定 なぜ4/1に購⼊入が増えた? ①異異常値を 選択して ②貢献度度分析 スタート
21.
21 貢献度度の⾼高いディメンションとアイテムは…
22.
22 関係しそうな条件を複数選択し そのままセグメントを作れる 東京と神奈奈川で ソーシャル経由で ニュースを⾒見見て 購⼊入に⾄至った
23.
23 つまり
24.
24 結果を確かめる 可能性を⾒見見つけて アクションする しかも⾃自動で (迅速・確実) のではなく というスタイルへ
25.
25 今後の流流れ n 地雷雷を仕込んで相関をあぶり出し、 n セグメントを作成して n
アクションする l Webコンテンツ出し分け (Target) l パーソナライズされたメール (Campaign) l クーポンのオファー (Campaign/Mobile) l 電話や訪問 (Data Workbench) だからEventが千個に増えた
26.
26 そもそも n 起こしたい変化は何なのか? n そのためにどんな施策を打つべき? n
カスタマーの⾏行行動・⼼心理理変容は? 好評発売中! コンセプトダイアグラムでわかる [清⽔水式]ビジュアルWeb解析
27.
27 Disclaimer n 本資料は「清水 誠」の個人的な見 解を表したものであり、所属先の見 解とは異なることがあります。
28.
28 ありがとうございました。 過去の講演資料料や最新情報は下記のサイトまで 解析 清水 http://www.cms-‐‑‒ia.info http://google.cms-‐‑‒ia.info 公式サイト
実践★SiteCatalyst eVar7 http://s.evar7.org
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