柔軟な分析
Analysis Workspaceを使えば、堅牢かつ柔軟なキャンバスでカスタム分析プロジェクトを作成できます。任意の数のデータテーブル、ビジュアライゼーション、コンポーネント(チャネル、ディメンション、指標、セグメントおよび時間の精度)をプロジェクトにドラッグ&ドロップして分析します。
計算指標を利用すると、複数の指標を連結して数学演算や統計演算を作成し、その演算を新しい指標として使用できます。これらの指標はセグメント化し、指標を追加する各種レポートで利用できます。
多くの場合、真実はデータの中に埋もれています。標準的な指標を使用して見つかる情報は、必ずしも必要な情報とは限りません。必要なのは、分析に独自性を組み込み、独自の視点でデータを把握する方法です。
高度な計算(または派生)指標を利用して独自の指標を構築、管理、収集すれば、Adobe Analyticsの実装に変更を加えることなく、データから必要な情報を引き出すことができます。これにより、データを管理、分析して、より豊富な情報にもとづく顧客体験を構築できるようになります。
Analysis Workspace、異常値検出、貢献度分析を含むAdobe Analyticsのあらゆる機能で指標を作成できます。
特定の特性に対して新しい指標を作成できます。例えば、初回訪問者の数を使用して「新しい訪問者」指標を作成することができます。
通貨、パーセント、時間にもとづいて指標を構築できます。平均、乗算、除算などの基本的な関数のほか、回帰や偏差値などの高度な関数を使用することも可能です。
柔軟な分析
Analysis Workspaceを使えば、堅牢かつ柔軟なキャンバスでカスタム分析プロジェクトを作成できます。任意の数のデータテーブル、ビジュアライゼーション、コンポーネント(チャネル、ディメンション、指標、セグメントおよび時間の精度)をプロジェクトにドラッグ&ドロップして分析します。
統計モデリングで指標を分析して値の下限、上限、予想される範囲を決めることにより、データ内の予期しないトレンドを自動的に特定できます。予期しない急上昇や急下降が見つかった場合は、レポート上で通知されます。
データ内の隠れたパターンを発見して統計的な異常値の原因を明らかにし、予期せぬ顧客の行動や範囲外の値、特定指標の突然の上昇や下降の背景にある相関関係を、オーディエンスセグメントをまたいで特定できます。