Adobe Analyticsに関するFAQ
Adobe Analyticsは、企業の複雑なデータ分析ニーズに対応するための包括的で強力な各種ツールを提供しています。このプラットフォームには、パーソナライズされたリエンゲージメントを可能にするリマーケティングトリガーや、データ駆動型エクスペリエンス用のコンテンツ管理システム（AEMなど）とのシームレスな統合機能などが用意されているため、データを実用的なインテリジェンスに変換することができます。
リマーケティングトリガーに関するFAQ
リマーケティングは、顧客や見込み客を再エンゲージするための重要な戦略です。Adobe Analyticsには、ユーザーの主要な行動を特定し、それに基づいて行動を起こすための各種ツールが用意されています。そのため、単純なアプローチでは不可能な、非常に効果的なデータ主導型のリマーケティングキャンペーンが可能になります。
Adobe Analyticsのリマーケティングトリガーとは何ですか？
Adobe Analyticsのリマーケティングトリガーは、カート放棄などの事例にどのように対応するのですか？
Adobe Analyticsでリマーケティングをトリガーできるアクションにはどのようなものがありますか？
Adobe AnalyticsはAdobe Campaignとどのように連携してリマーケティングを行うのですか？
Adobe Analyticsは、Adobe Campaignと効率的に統合できる機能を備えています。この統合により、マーケティング担当者はリマーケティング戦略を迅速に実施することができます。統合後は、トリガーイベントの発生とほぼ同時に行動できるようになるため、マーケティング担当者は最適なタイミングでリマーケティングメッセージを配信することができます。この緊密な統合は、インサイトを行動に移すための不可欠な要素です。
ユーザーの主要な行動を広範にモニタリングしてソリューション間で通信する機能、特にAdobe Campaignとリアルタイムに通信する機能により、マーケティング戦略を根本的に変革することができます。従来のバッチ方式のリマーケティング戦略から、高度にパーソナライズされたプロアクティブで大規模なエンゲージメントモデルへと進化します。顧客に関するさまざまなシグナルをトリガーとしてナーチャリングフローを自動化し、顧客との効果的なコミュニケーションを行うことができます。
Adobe AnalyticsとAEMとの統合に関するFAQ
パーソナライズされたデジタルエクスペリエンスを作成するには、顧客データのインサイトとコンテンツ配信を整合させる必要があります。Adobe AnalyticsとAdobe Experience Manager（AEM）Sitesの統合により、顧客データのインサイトとコンテンツ配信間のギャップを埋め、データに基づいたコンテンツ戦略を促進することができます。
Adobe AnalyticsとAEM Sitesはどのように連携するのですか？
AnalyticsとAEMを統合するメリットは何ですか？
異常値検出機能に関するFAQ
本当に重要なイベントを特定するのは簡単なことではありません。高度な統計的手法が組み込まれているAdobe Analyticsの異常値検出機能を使用すれば、重要な異常値を自動的に検出し、機会や脅威に対してより効果的に対応できるようになります。
Adobe Analyticsの異常値検出機能とは何ですか？
異常値検出機能を使用して重要なデータイベントを特定するにはどうすればよいですか？
貢献度分析機能と異常値検出機能を組み合わせて使用することはできますか？
異常値検出機能で季節的なイベントに対処できますか？
データウェアハウスとデータフィードに関するFAQ
高度な分析、カスタムモデリング、広範なエンタープライズデータ環境との統合を行うには、生データにアクセスする必要があります。Adobe Analyticsには、こうしたニーズに対応するデータウェアハウスとフィードだけでなく、強力なデータ保存機能、処理機能、エクスポート機能が用意されています。
Adobe Analyticsのデータウェアハウスとデータフィードとは何ですか？
Adobe Analyticsのデータウェアハウスには、データの再処理オプション、高度なレポートオプション、顧客データの拡張ストレージ機能が組み込まれています。このデータウェアハウスにより、大規模なデータセットや複雑な分析クエリーを処理することができます。
データフィードの主な目的は、バッチ化された生データを配信することです。日次または1時間単位でデータフィードをスケジュール設定することにより、生データの一貫したストリームが実現します。これら2つのコンポーネントは、Adobe Analyticsが収集した詳細なデータのアクセスと管理において、それぞれ補完的な役割を果たします。データウェアハウスは、長期間にわたるデータの保存と詳細な分析のニーズに対応し、データフィードは、別のシステムで使用される生データの定期的な自動抽出のニーズに対応します。
Adobe Analyticsの生データはどのような方法で使用できますか？
データウェアハウスの機能にはどのようなものがありますか？
データフィードによってどのようにデータ配信が効率化されるのですか？
インテリジェントアラートに関するFAQ
タイムリーな意思決定を行うために最も重要なことは、重要なデータの変化に関する最新情報を取得することです。Adobe Analyticsのインテリジェントアラートを使用すれば、重要な指標と異常値を自動的にモニタリングし、重要なイベントが発生した際に、即時にユーザーに通知できます。
Adobe Analyticsのインテリジェントアラートは何ですか？
インテリジェントアラートと異常値検出機能はどのように連携するのですか？
どのような種類のアラートトリガーを設定できますか？
アラートの管理方法と配信方法はどのようになっていますか？
スタックアラートとは何ですか？
スタックアラートとは、関連するKPIに対して多数の個別アラートを作成して管理するのではなく、統合された単一のアラート内で複数の指標をモニタリングしてアラート管理を合理化するためのアラートのことです。また、特定のユーザーセグメントやデバイスでフィルタリングすることにより、アラートを絞り込むことができます。関連情報をグループ化すると、通知のノイズを減らすことができます。フィルタリング機能を使用すると、対象となるユーザーやモニタリング対象のビジネス分野に関連するアラートだけを通知できます。
インテリジェントアラートの導入により、特に異常値検出機能と統合した場合、データの活用方法が大きく変わります。システムによってデータがモニタリングされるため、大規模で複雑なデータセット内のインサイトや問題を手作業で探す必要はありません。システムは、メールやSMSといったチャネルを通じて、自動生成された分析へのリンク付きで、重要なイベントや異常をプロアクティブに通知します。これにより、データ主導型のシグナルに対して迅速に対応できるようになります。
ライブストリーム機能に関するFAQ
データにリアルタイムにアクセスして行動を起こすことにより、大きな競争力を獲得することができます。そのための機能が、Adobe Analyticsのライブストリーム機能です。最新のデータフローが継続的に確保されるため、データを即時に分析して行動を起こすことができます。
Adobe Analyticsのライブストリーム機能とは何ですか？
ライブストリーム機能でリアルタイムデータを使用する事例にはどのようなものがありますか？
ライブストリーム機能をAdobe Experience Cloud製品に統合することはできますか？
動画分析機能に関するFAQ
動画コンテンツは、デジタルエンゲージメントにおいて非常に大きな影響力を持っています。コンテンツ制作者、マーケティング担当者、メディア企業にとって、ユーザーがどのように動画を視聴しているかを理解することが非常に重要です。Adobe Analyticsには、動画に関する詳細な測定機能と分析機能が用意されています。
動画分析機能でどのようなことができるのですか？
動画分析機能はどのようなプラットフォームに対応していますか？
動画に関するどのような指標を収集できますか？
動画分析機能を使用すると、基本的な再生回数だけでなく、各種の主要な指標を収集して、エンゲージメントとパフォーマンスについて詳しく分析することができます。以下に主要な指標を示します。
- 1分あたりの同時視聴者数： この指標は、ライブビデオイベント全体で視聴者のエンゲージメントを評価する場合に特に役立ちます。
- エクスペリエンス品質： この指標は、バッファリングやエラーなどを追跡してスムーズな動画配信を行う場合に役立ちます。
- ダウンロードされたオフラインコンテンツのトラッキング： この指標は、オフラインでの視聴用にダウンロードされた動画コンテンツのエンゲージメントをキャプチャする場合に役立ちます。
- リアルタイムのトレンド動画： この指標は、視聴者の間で最も人気のある動画コンテンツを特定する場合に役立ちます。
- 動画広告分析： この指標は、広告配信が視聴者に与える影響を把握し、パーソナライズされた適切な広告メッセージを配信する場合に役立ちます。これらの指標により、動画コンテンツのリーチ、エンゲージメント品質、技術的パフォーマンス、収益化の効果について詳しく分析することができます。
動画分析機能は、オフラインコンテンツのトラッキングや動画広告の分析に対応していますか？
動画のフェデレーテッド分析機能とは何ですか？
フェデレーテッド分析機能は、動画分析機能に関連する機能です。配信ディストリビュータとの動画分析データの共有や受信を行うことができます。この機能の目的は、動画の視聴に関する全体像を把握し、さまざまなデバイスや配信パートナーにまたがる視聴者の合計リーチを詳しく理解することです。サードパーティが提供する複数のプラットフォームやサービスを使用して動画コンテンツを配信しているコンテンツ制作者やメディア企業にとって、視聴データを統合して視聴者の全体像を把握できるこの機能は非常に重要です。
メディア企業、コンテンツ制作者、マーケティング担当者は、この機能を使用して視聴習慣に関する詳細なインサイトを取得し、人気が高い動画をリアルタイムに特定して動画広告を分析することにより、コンテンツ制作の戦略、配信スケジュール、動画広告のアプローチについて、さまざまなデータに基づいて意思決定を行うことができます。たとえば、広告配信が視聴者にどのような影響を与えるかを把握し、視聴者に合わせて広告メッセージを適切にパーソナライズすることにより、収益性と視聴者の定着率を高めることができます。
音声分析機能に関するFAQ
音声アシスタント機能や音声ベースのインターフェイスは、ユーザーがテクノロジーや企業とやり取りする方法として、ますます重要なものになっています。Adobe Analyticsには、音声データの取得と分析を行うための機能が用意されているため、こうした新しいエクスペリエンスを最適化することができます。
Adobe Analyticsでは、音声アシスタント分析機能をどのようにサポートしているのですか？
音声でのやり取りで取得できる主要な指標にはどのようなものがありますか？
Adobe Analyticsでは、音声でのやり取りの特性に特化した重要な指標を取得することで、より深い理解を得ることができます。以下に、主要な指標を示します。
- 使用頻度： ユーザーが音声アプリケーションを使用する頻度。
- 意図： ユーザーが音声コマンドを使用する目的。
- ユーザー認証： 音声セッション中にユーザーを認証するかどうか、認証する場合はその方法。
- スロット： ユーザーの意図を満たすための特定の情報（天気予報で必要な都市名など）。
- パラメーター： リクエストに関連してユーザーが提供した追加情報。
- セッションの長さ： 音声対話セッションの時間。これらの特殊な指標は、音声対話固有の特性に合わせて調整されています。これらの指標により、ユーザーの行動、クエリーの成功率、問題の発生ポイント、音声対応アプリケーションの全体的なエンゲージメントレベルを把握することができます。
音声データはどのようにオムニチャネルビューに統合されるのですか？
音声アシスタントアプリケーションからのデータは、その他すべてのチャネル（Web、モバイルアプリ、電子メールなど）からのデータとともに表示されるため、企業とユーザーとの全体的なやり取りにおいて統一された包括的なビューが実現します。また、異常値検出機能や無制限のリアルタイムセグメント化機能などの強力な分析機能を、その他のチャネルのデータと同様に、統合音声データに適用することができます。この統合は、音声でのやり取りが他の顧客接点をどのように補完するのか、またはどのような影響を与えるのかについて理解し、全体的なカスタマーエクスペリエンスにおいて一貫した分析手法を適用する上で、非常に重要な役割を果たします。
詳細な指標（ユーザーの意図、ユーザー認証、スロット、パラメーター、セッションの長さなど）を取得することにより、音声分析データは、単純な使用回数やコマンドログよりもはるかに重要なデータになります。これにより、ユーザーが音声コマンドで何を実行しようとしているのか、音声アプリケーションの会話フローをどのように使用しているのか、どこで問題が発生しているのか、どこでタスクの実行をあきらめているのかなどについて、深く理解できます。音声によるやり取りを最適化し、音声ベースのサービスの関連度と精度を向上させ、最終的にユーザーの満足度を高めるには、こうした詳細なインサイトが不可欠です。
コホート分析機能に関するFAQ
真のエンゲージメント、維持率、製品やマーケティング活動の長期的な影響を測定するには、ユーザーの行動を一時的ではなく長期的に把握することが重要になります。Adobe Analyticsのコホート分析機能は、この縦断的な視点を確保するための強力な機能です。
Adobe Analyticsのコホート分析機能とは何ですか？
コホート分析機能の使用事例にはどのようなものがありますか？
コホート分析機能は、ビジネス上のさまざまな課題に対応できる汎用性の高い分析ツールです。日常的な使用事例の一部を以下に示します。
- アプリエンゲージメント： モバイルアプリをインストールしたユーザーが、長期間にわたってそのアプリをどのように使用するのかを分析し、初期導入、使用率の低下、長期にわたる持続的なエンゲージメントなどのパターンを特定します。
- サブスクリプションコンバージョン： 無料のサブスクリプションまたは体験版を使用していたユーザーのうち、最初の登録から数か月後に有料版にアップグレードしたユーザーの割合を確認します。
- 複雑なコホートセグメント： 包含条件とリターン条件用の複数の指標とセグメントを使用して、特定のコホートグループを定義します。これにより、業績が低い顧客セグメントを特定し、そのセグメントを対象として、業績向上を目的としたキャンペーンなどを実施できるようになります。
- アプリのバージョン別導入状況： 異なるバージョンのモバイルアプリ間で、ユーザーエンゲージメント、維持率、解約率を比較することにより、アプリバージョンの導入パターンを把握し、解約の原因となっているバージョンや、アップグレードの促進要因となっているバージョンなどを特定します。
- キャンペーンの効果： カスタムディメンションのコホート機能を使用して、キャンペーンコホートを並列的に比較することにより、長期間にわたるユーザーの獲得と維持におけるさまざまなマーケティングキャンペーンの効果を評価します。
- 新製品のリリースによる影響： 遅延テーブル設定を使用して、新製品のリリース前とリリース後の顧客の行動を分析することにより、新製品のリリースが特定の顧客セグメントの行動や収益に与える影響を評価します。
- 最も忠誠心の高いユーザーの特定： 反復的な計算設定を使用して、月次のリピート購入者をピンポイントで特定したり、解約した顧客やリピート購入を行っていない顧客を特定します。こうした多様な使用事例は、ユーザーのライフサイクル管理、製品の性能評価、マーケティング活動の効果評価に関するビジネス上の重要な疑問に対応するコホート分析機能の高い柔軟性を示しています。
Adobe AnalyticsとGDPRコンプライアンスに関するFAQ
データプライバシー規制、特に一般データ保護規則（GDPR）は、企業が顧客データの収集、処理、保存を行う方法に大きく影響します。Adobe Analyticsがこうした要件にどのような方法で準拠しているかを理解することは、欧州連合内でビジネスを展開する企業にとって非常に重要です。
Adobe AnalyticsはGDPRに対応していますか？
Adobe Analyticsを使用してGDPRコンプライアンスに準拠するには、どのような手順が必要になりますか？
Adobe Analyticsを使用してGDPRコンプライアンスに準拠するには、ユーザーによる積極的な対策が必要になります。これについて、コミュニティアドバイザーが見解を示しています。この見解において、コンプライアンス準拠に関する詳細なガイダンス情報を提供するアドビの公式リソースがいくつか紹介されています。以下を参照してください。
- https://experienceleague.adobe.com/ja/docs/experience-platform/privacy/regulations/overview
- https://business.adobe.com/jp/products/analytics/general-data-protection-regulation.html
- https://business.adobe.com/jp/privacy/general-data-protection-regulation.html
これらのリソースでは、データガバナンスポリシーの導入、Adobe Analyticでの正しいプライバシー設定、ユーザー同意の適切な管理、GDPRで義務付けられているデータ主体アクセス要求（DSAR）の処理プロセスの確立など、コンプライアンス準拠における必要なステップが詳しく説明されています。コンプライアンスは、自動的に準拠できるものではありません。プラットフォームのデータガバナンス機能を使用してGDPRの要件を正しく設定し、それらの要件を継続的に遵守する必要があります。
Analysis Workspaceに関するFAQ
Analysis Workspaceは、データの検索、データの可視化、インサイトの取得を行うためのAdobe Analyticsの代表的なツールです。このセクションでは、このツールの前提条件、機能、トラブルシューティングに関するFAQを紹介します。