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分析
説明
a.
パス分析
ユーザー,セッションごとの行動分析を「点」ではなく「線(経路)」
で行うことが可能になる。
b.
データ横断分析
「リアル」 と 「Web」 の連携,異なるデータソースの統合分析が
可能になる。
c.
セグメント分析
任意の軸の組み合わせによるセグメントによる傾向分析が可能
になる。
トレジャーデータがもたらす3つの分析可能性
a. あるコンバージョンに対して,そこに至った直前(およびランディング)のポイント:「点」
は見る事ができたが,パス分析によってランディングからコンバージョンに至る「経路」
を調べる事でよりリアルな行動分析が可能になる。
b. 従来は様々に異なるデータソース間の統合分析は非常に面倒であった。トレジャース
トレージへのデータ一元管理は横断分析をより身近なものにした。
c. 従来の小データでは,細かいセグメントを設定すると,各々のセグメントのサンプル数
が非常に疎となっていたため,有意な分析が行えなかった。
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Send
to
FTP
FTP
Server
op://op.treasure-‐data.com/
Push
to
API
via
Bulk
Import
デイリーでファイルを
Sync,モニタリング
Receive
/
Process
クエリのスケジューリン
グ機能で集計を自動化。
複数のデータソースを
横断した集計も可能。
Store,
Query,
&
Analyze
BI
Connec5vity
Data
Feeds
DWH
Dashboard:
Metric
Insights
BI:
Tableau
サイトカタリストの手の届かなかった部分を強力にサポートする。
(事例2-‐a)その他の強み:
従来のWeb分析ツールを協力に補完