貢献度分析

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。

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データ内の変則的な点を見つけ出し、その原因を明らかにする

データの異常値は厄介な問題です。パフォーマンスが予想を上回っていることを示している場合もありますが、誰かがタグ付けを間違えていたり、キャンペーンの実施期間が短すぎたりしたことを示している場合がほとんどです。さらに悪いケースもあります。異常値の自動検出はAdobe Analyticsの強力な機能のひとつですが、検出するだけでは不十分です。異常値の原因を突き止めることも重要で、多くのアナリストはその作業に多くの時間をとられ、多様で大規模なデータセットを手動で調べることを余儀なくされています。

Adobe Analyticsの貢献度分析を利用すれば、ボタンをクリックするだけでこの時間のかかる作業を処理できます。貢献度分析は異常値検出と連携し、データ内のパターンを迅速に把握する助けになります。Analysis Workspaceに組み込まれている貢献度分析では、数千万のデータセットに対してクエリを実行します。これにより、時間のかかる難しい分析作業をおこなうことなく、最適な意思決定に役立つ効果的なビジュアライゼーションが表示されます。

必要なデータのみに着目

レポートで重複するディメンションや無関係なディメンション、外れ値、無効なデータを非表示にして、最も関連性が高いデータのみを確認できます。

異なるディメンション間の統計的関係性を明らかにする

貢献度スコアは、異常値に関連するデータディメンションの有意性を分析する助けになります。

新しいオーディエンスを容易に構築できる

共通の貢献要素をもとに、隠れたオーディエンスセグメントを明らかにできます。

人工知能（AI）で迅速にデータを分析

貢献度分析では、強力なマシンラーニング（機械学習）を利用して、突出したスピードで原因を突き止めることができます。