オフラインデータを取り込んで分析やターゲティングができる「顧客属性」の使い方

Post date: Nov 09, 2015 9:11:42 AM

2015年の春にリリースされた「顧客属性」(Customer Attributes)を実際に使ってみました。

会員IDで外部データをインポートできる

Adobe Analyticsにデータを送信する時点で会員IDをセットしておき、そのIDに紐づく属性情報を後でアップロードすると、分析やセグメント作成でその属性情報を利用できるようになる、という機能です。

早速使ってみましょう!

インポート方法

1. IDをセットする

ログインが成功した状態でデータをAdobe Analyticsへ送信する際に、会員IDをセットします。

eVarやPropのようなカスタム変数ではなく、Marketing Cloud ID Serviceを使ってIDをセットします。

タグマネージャ(DTM)のデータ要素を使って値をセットすると楽です。

2. CSVファイルを作る

ビジネス要件に合わせて、送信したIDをキーとしたCSVファイルを作成します。

1行目はインポート時に項目名として識別されるので、半角英数字にしておくと良いでしょう。半角スペースは問題ありません。

注意:Analyticsレポート上で日本語が表示されないというバグがあるので(2015年11月9日現在)、例では値を半角英数字に変換したカラムを追加してあります。

どのカラムを使うかはインポート後に選べるので、不要なカラムが残っていても問題ありません。

ただし、ファイルが100MBを超える場合は、Webからはファイルをアップロードできず、FTPサーバーに転送する必要があります。

3. 顧客属性ソース(箱)を作る

(Analyticsではなく)Adobe Marketing Cloudにサインインし、「オーディエンス」メニューの中にある「顧客属性」という画面に移動し、新規作成ボタンをクリックします。

「属性ソース」とは、属性データを入れる箱のようなもので、複数定義することができます。

まず、名前と説明文を入力します。

これらは、管理画面上に表示され、管理者が理解するための情報なので、見る人にとってわかりやすいことが重要です。

エイリアスIDは、内部的な識別子になり、Audience Manager内でそのまま記録されるので、半角英数(アルファベットは小文字)とアンダースコアのみで命名します。

4. CSVをアップロード

Webブラウザ上でのCSVアップロードが終わると、自動的にスキーマ検証画面に進みます。

5. スキーマを検証(カラム定義)

インポートしたCSVに含まれるカラムのデータ型や名前を定義します。

タイプ:デフォルトの「string」(文字列)だと、属性がディメンションになります。「integer」「number」(数値)にすると、カスタムイベントや計算指標のように、指標として使えるようになります。

表示名:レポート名になり、メニューなどに出現します。

説明:属性についての説明文を適宜。

6. ツールに紐付ける

顧客属性のデータをAnalyticsなどのツールで利用できるようにするため、マッピングが必要です(初回のみ)。

スキーマで定義した項目のうち、連携させたいものにチェックを入れます。

ツール内で選択できる属性の数は契約によって変わります。Adobe Analytics Standardの場合は3つまでです(2015年11月現在)。

ツールは後から追加することも可能です。顧客属性のデータはAnalyticsのデータとは独立したデータベース(Audience Manager)上に保管されるので、後から紐付けた場合でも、取り込み済みのデータをすぐにツール側で利用できます。

7. 有効化

最後に「アクティブ」をクリックして有効化すれば準備完了!

初回だけ初期設定に少し時間がかかるので、しばらく待ちましょう。

Analyticsでのレポートでの見え方

初期設定が終わると、新しいメニューが出現します。カスタマイズしていない標準状態では、「訪問者プロファイル」の下の「顧客属性」の下に、属性ごとの項目が追加されます。

顧客属性をアップロードすることによって、以下のような興味深い分析ができるようになりました!

セグメントでも使えるという点が重要です。Marketing Cloud経由でセグメントを共有すれば、顧客属性を使ってAdobe TargetでA/Bテストやターゲティングも可能です。

Web上の行動に加えて、デモグラ情報やオフラインでの購買情報、ロイヤルティ、セールス系情報なども合わせた分析やターゲティングが可能になるのです。これはスゴイ!

SAINTとどう違う?

今までは、同様のことを実現するためにSAINTで分類する必要がありました。

今回の顧客属性がAnalyticsの分類(SAINT)とどう違うのかをまとめておきます。

参考:公式ヘルプ