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Adobe Analytics 2015: 異常値の原因を自動検出&CRMデータ統合 Slide 1 Adobe Analytics 2015: 異常値の原因を自動検出&CRMデータ統合 Slide 2 Adobe Analytics 2015: 異常値の原因を自動検出&CRMデータ統合 Slide 3 Adobe Analytics 2015: 異常値の原因を自動検出&CRMデータ統合 Slide 4 Adobe Analytics 2015: 異常値の原因を自動検出&CRMデータ統合 Slide 5 Adobe Analytics 2015: 異常値の原因を自動検出&CRMデータ統合 Slide 6 Adobe Analytics 2015: 異常値の原因を自動検出&CRMデータ統合 Slide 7 Adobe Analytics 2015: 異常値の原因を自動検出&CRMデータ統合 Slide 8 Adobe Analytics 2015: 異常値の原因を自動検出&CRMデータ統合 Slide 9 Adobe Analytics 2015: 異常値の原因を自動検出&CRMデータ統合 Slide 10 Adobe Analytics 2015: 異常値の原因を自動検出&CRMデータ統合 Slide 11 Adobe Analytics 2015: 異常値の原因を自動検出&CRMデータ統合 Slide 12 Adobe Analytics 2015: 異常値の原因を自動検出&CRMデータ統合 Slide 13 Adobe Analytics 2015: 異常値の原因を自動検出&CRMデータ統合 Slide 14 Adobe Analytics 2015: 異常値の原因を自動検出&CRMデータ統合 Slide 15 Adobe Analytics 2015: 異常値の原因を自動検出&CRMデータ統合 Slide 16 Adobe Analytics 2015: 異常値の原因を自動検出&CRMデータ統合 Slide 17 Adobe Analytics 2015: 異常値の原因を自動検出&CRMデータ統合 Slide 18 Adobe Analytics 2015: 異常値の原因を自動検出&CRMデータ統合 Slide 19 Adobe Analytics 2015: 異常値の原因を自動検出&CRMデータ統合 Slide 20 Adobe Analytics 2015: 異常値の原因を自動検出&CRMデータ統合 Slide 21 Adobe Analytics 2015: 異常値の原因を自動検出&CRMデータ統合 Slide 22 Adobe Analytics 2015: 異常値の原因を自動検出&CRMデータ統合 Slide 23 Adobe Analytics 2015: 異常値の原因を自動検出&CRMデータ統合 Slide 24 Adobe Analytics 2015: 異常値の原因を自動検出&CRMデータ統合 Slide 25 Adobe Analytics 2015: 異常値の原因を自動検出&CRMデータ統合 Slide 26 Adobe Analytics 2015: 異常値の原因を自動検出&CRMデータ統合 Slide 27 Adobe Analytics 2015: 異常値の原因を自動検出&CRMデータ統合 Slide 28
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Adobe Analytics 2015:「Analysis Workspace」がスゴい理由と使い方
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Adobe Analytics 2015: 異常値の原因を自動検出&CRMデータ統合

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eVar7主催「Adobe Summit報告会」での発表資料。
分析が大きく変わる、Adobe Analyticsの最新機能について解説。

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Adobe Analytics 2015: 異常値の原因を自動検出&CRMデータ統合

  1. 1. Adobe  Summit報告会 分析の流流れが⼤大きく変わる 2015-‐‑‒4-‐‑‒27 清⽔水 誠 発売中
  2. 2. 2 Customer  Attributes CRM属性をインポート
  3. 3. 3 Customer Attributesとは? n 格納した顧客IDに紐紐づく情報をアッ プロード n レポートやセグメントで利利⽤用できる • オフライン購買 • LTVや会員ランク • 会員期間 • 性別 • 地域
  4. 4. 4 設定の流流れ 1. CSVファイルを作る 2. 顧客属性ソース(箱)を作る 3. CSVをアップロード 4. スキーマを検証(カラム定義) 5. ツールに紐紐付ける
  5. 5. 5 (前提)Customer  IDをセットしている 1. C DTMだと楽
  6. 6. 6 1.  CSVファイルを作る
  7. 7. 7 2.  顧客属性ソース(箱)を作る 新メニュー
  8. 8. 8 2.  顧客属性ソース(箱)を作る ①名前と説明 ②IDをつける
  9. 9. 9 4. スキーマを検証(カラム定義) データ型 説明⽂文
  10. 10. 10 アップロード 完了了
  11. 11. 11 5. ツールに紐紐付ける
  12. 12. 12 6. 最後に有効化!
  13. 13. 13 メニューに出現 新メニュー が出現
  14. 14. 14 こんなレポートが可能に n エンドユーザーは パートナー より真剣?
  15. 15. 15 こんなレポートが可能に n 男性は記事よりイベント n ⼥女女性は他⼈人プロフィールが気になる?
  16. 16. 16 セグメントで使えるのが重要 顧客属性
  17. 17. 17 SAINTとどう違う? n 50万ユニーク制限なし n Targetでも使える n 指標にもなる n 属性の数が多い l Adobe  Analytics  Standardは3個 l Adobe  Analytics  Premiumは200個
  18. 18. 18 さらに
  19. 19. 19 Contribution Analysis で分析の流流れが変わる
  20. 20. 20 異異常値検出の原因を⾃自動で特定 なぜ4/1に購⼊入が増えた? ①異異常値を 選択して ②貢献度度分析 スタート
  21. 21. 21 貢献度度の⾼高いディメンションとアイテムは…
  22. 22. 22 関係しそうな条件を複数選択し そのままセグメントを作れる 東京と神奈奈川で ソーシャル経由で ニュースを⾒見見て 購⼊入に⾄至った
  23. 23. 23 つまり
  24. 24. 24 結果を確かめる 可能性を⾒見見つけて アクションする しかも⾃自動で (迅速・確実) のではなく というスタイルへ
  25. 25. 25 今後の流流れ n 地雷雷を仕込んで相関をあぶり出し、 n セグメントを作成して n アクションする l Webコンテンツ出し分け (Target) l パーソナライズされたメール (Campaign) l クーポンのオファー (Campaign/Mobile) l 電話や訪問 (Data  Workbench) だからEventが千個に増えた
  26. 26. 26 そもそも n 起こしたい変化は何なのか? n そのためにどんな施策を打つべき? n カスタマーの⾏行行動・⼼心理理変容は? 好評発売中! コンセプトダイアグラムでわかる [清⽔水式]ビジュアルWeb解析
  27. 27. 27 Disclaimer n 本資料は「清水 誠」の個人的な見 解を表したものであり、所属先の見 解とは異なることがあります。
  28. 28. 28 ありがとうございました。 過去の講演資料料や最新情報は下記のサイトまで 解析 清水 http://www.cms-‐‑‒ia.info http://google.cms-‐‑‒ia.info 公式サイト 実践★SiteCatalyst eVar7 http://s.evar7.org
  • yotaitagaki

    Jan. 7, 2016
  • NaokiSuzuki

    Nov. 4, 2015
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    Sep. 19, 2015
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    Sep. 15, 2015

eVar7主催「Adobe Summit報告会」での発表資料。 分析が大きく変わる、Adobe Analyticsの最新機能について解説。

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