組み合わせイベントデータセット
接続を作成する際、Customer Journey Analyticsはすべてのスキーマとデータセットを 1 つのデータセットに組み合わせます。 この「組み合わせイベントデータセット」は、Customer Journey Analyticsがレポートに使用するものです。 複数のスキーマまたはデータセットを接続に含める場合：
- スキーマは組み合わせられます。重複スキーマフィールドが結合されます。
- 各データセットの「ユーザー ID」列は、名前に関係なく 1 つの列に結合されます。この列は、Customer Journey Analytics内の個別の人物を識別する際の基礎となります。
- 行はタイムスタンプに基づいて処理されます。
- イベントはミリ秒レベルまで解決されます。
例
次の例をご覧ください。2 つのイベントデータセットがあり、それぞれ異なるフィールドに異なるデータが含まれています。
example_idtimestampstring_colorstring_animalmetric_auser_3101 Jan 7:02 AMRedFoxuser_3101 Jan 7:04 AM2user_3101 Jan 7:08 AMBlue3user_8472 Jan 12:31 PMTurtle4user_8472 Jan 12:44 PM2different_idtimestampstring_colorstring_shapemetric_buser_8472 Jan 12:26 PMYellowCircle8.5user_8472 Jan 1:01 PMRedalternateid_6562 Jan 8:58 PMRedSquare4.2alternateid_6562 Jan 9:03 PMTriangle3.1これら 2 つのイベントデータセットを使用して接続を作成すると、次のテーブルがレポートに使用されます。
idtimestampstring_colorstring_animalstring_shapemetric_ametric_buser_3101 Jan 7:02 AMRedFoxuser_3101 Jan 7:04 AM2user_3101 Jan 7:08 AMBlue3user_8472 Jan 12:26 PMYellowCircle8.5user_8472 Jan 12:31 PMTurtle4user_8472 Jan 12:44 PM2user_8472 Jan 1:01 PMRedalternateid_6562 Jan 8:58 PMRedSquare4.2alternateid_6562 Jan 9:03 PMTriangle3.1この組み合わせイベントデータセットは、レポートで使用されるデータセットです。どのデータセットから行が取得されたかは関係ありません。Customer Journey Analyticsは、すべてのデータを同じデータセット内にあるかのように扱います。 一致するユーザー ID が両方のデータセットに表示される場合、それらは同じ一意のユーザーと見なされます。 タイムスタンプが 30 分以内の両方のデータセットに、一致するユーザー ID が含まれる場合、それらは同じセッションの一部と見なされます。
この概念はアトリビューションにも当てはまります。どのデータセットから行が取得されたかは関係ありません。アトリビューションは、すべてのイベントが 1 つデータセットから取得された場合と同じように機能します。上記の表を例として使用します。
接続に最初のテーブルのみが含まれ、2 番目のテーブルは含まれない場合、ラストタッチアトリビューションでディメンション string_color と metric_a 指標を使用してレポートを取り込むと、次のように表示されます。
ただし、両方のテーブルを接続に含めた場合、user_847 は両方のデータセットにあるので、属性は変更されます。2 つ目のデータセット属性 metric_a から「Yellow」（以前は未指定）までの行
クロスチャネル分析
データセットの組み合わせの次のレベルは、クロスチャネル分析です。この場合、共通の識別子（ユーザー ID）に基づいて、異なるチャネルのデータセットが組み合わされます。 クロスチャネル分析では、ステッチ機能のメリットが得られ、データセットのユーザー ID のキーを変更して、データセットを適切に更新し、複数のデータセットをシームレスに組み合わせることができます。 ステッチでは、認証済みセッションと未認証セッションの両方からユーザーデータを調べて、ステッチされた ID を生成します。
クロスチャネル分析を使用すると、次のような質問に答えることができます。
- 1 つのチャネルでエクスペリエンスを始め、別のチャネルでエクスペリエンスを終える人は何人いるか。
- 何人のユーザーがブランドとやり取りしているか。ユーザーが使用しているデバイスの台数および種類は何か。それらはどのように重なっているか。
- ユーザーは、どのようにしてモバイルデバイスでタスクを開始し、後でデスクトップ PC に移行してタスクを完了するか。あるデバイス上でのキャンペーンクリックスルーは、別のデバイスでのコンバージョンにつながりますか？
- クロスデバイスジャーニーを考慮すると、キャンペーンの効果に関する理解はどのように変化しますか。 ファネル分析はどのように変化するか。
- ユーザーがあるデバイスから別のデバイスへと移動する際の、最も一般的なパスは何か。どこからドロップアウトするか。成功した場所はどこか。
- 複数のデバイスを所有するユーザーの動作は、単一のデバイスを所有するユーザーとはどのように異なるか。
クロスチャネル分析について詳しくは、特定の使用例を参照してください。
詳細なディスカッションステッチ機能については、次のページを参照してください。