Adobe Analytics Tips & Tricks

© 2017 Adobe Systems Incorporated. All Rights Reserved. Adobe Confidential.
Workspace機能を中⼼としたTips & Tricks
Adobe Analyticsでのデータ分析とセグメンテーション
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© 2018 Adobe Systems Incorporated. All Rights Reserved. Adobe Confidential. 2
前職は航空会社でWebに従事
解析∕ターゲティング∕ソーシャルなどを中⼼に
200を超えるWebサイトへのコンサルティングを実施
多数メディア執筆あり
Twitter：@ank
安⻄敬介
アドビシステムズ株式会社
グローバルサービス本部
プロダクトエバンジェリスト兼シニアコンサルタント

本⽇のゴール
Adobe AnalyticsのWorkspace機能を少しでも知って頂き
皆様の業務でご活⽤できるようTipsや考え⽅をお伝えします。

Adobe Experience Platform
Adobe Analytics CloudAdobe Advertising Cloud Adobe Marketing Cloud Adobe Commerce Cloud
Adobe Analytics
Adobe Audience  
Manager
Adobe Experience 
Manager
Adobe Campaign Marketo Engage
Adobe 
Target
Magento Commerce
Adobe Sensei
Search DSP
TV Creative
Adobe Experience Cloud

Adobe Analyticsではレポーティングや分析など⽬的に応じて⼤きく２つのレポーティング⽅式を提供しています。
レポート機能（ブラウザベース）ワークスペース機能（ブラウザベース）
⽬的に応じて使い分けが可能なAdobe Analyticsのレポート・分析機能 Analytics

Adobe Analytics Tips & Tricks

Tips０：ワークスペース機能
Adobe Analyticsのレポーティングの基本
Analytics

1. プロジェクト名を編集
2. 分析対象をプルダウンから選択
3. 分析期間をカレンダーから指定
(パネル単位で変更できます)

11
コンポーネント
ディメンションや指標を左側のコンポーネントから選択します。
ドラッグでフリーフォームに設定します。
22

12
22
✓ ディメンション: ページ
✓ 指標: 実訪問者数 / 訪問回数 / ページビュー数
12

13
22
13
複数の層を組み合わせた分析もできます。
柔軟なクロス集計は、分析の時間短縮に⼤いに役⽴ちます。

ディメンション、指標やセグメントの配置は⾃由にカスタマイズできます。
柔軟性の⾼いレポートフォーマットは分析を強⼒にサポートします。
指標に “セグメント” をかけあわせて
各ページの訪問回数に対して、
セグメント毎の違いを分析可能です。

パネルに設定
テーブル内の列に設定
テーブル内の行に設定
この場合、セグメントの追加順に並べられる
● セグメントはパネルだけではなく、テーブルにも追加できます。

特定の期間の⽐較レポートの作成
指標の部分で右クリック
指標部分で右クリックし「期間列
を追加」から該当項⽬を選択する
ことで、期間⽐較を⾏うことが出
来ます。
Analytics
カレンダーを相対設定していると、期間設定も相対設定となります。

Tips１：セグメントの作成
Adobe Analyticsのセグメント作成の基本
Analytics

特集ページAを参照したユーザーが
他にどのようなページを参照したかを知りたい。
？
Analytics

19
抽出範囲の考え⽅
特集ページAを参照したユーザーが、他にどのようなページを参照したかを知りたい。
訪問１回⽬訪問２回⽬訪問３回⽬
訪問者が「特集A」を参照した＜訪問で参照したページ＞を対象とする場合
訪問者が「特集A」を参照した訪問者が＜レポート期間中に参照したページ＞を対象とする場合
特集A
訪問１回⽬訪問２回⽬訪問３回⽬
特集A
Analytics

特集ページAを参照したユーザーが
他にどのようなページを
同じ訪問内で参照したかを知りたい。
セグメントの条件
コンテナの条件
セグメントで 
フィルタリングする条件
Analytics

セグメントの条件
コンテナの条件
コンテナ
セグメントに設定する条件
コンテナの種別
Analytics

特定のページと親和性の⾼いページ
特定ページを閲覧したセグメントが、他の訪問を含め、他にどのようなページを閲覧していたか？
Analytics

時系列を意識したセグメント
「Then」設定を利⽤することで、細かいセグメント設定を実現でし、シナリオの評価を深掘りしていくことが可能です。
セグメント条件の
「Then」を利⽤す
ることで時系列を意
識したセグメントも
作成可能です。
Thenは「After」と
「Within」と選択で
き、その条件も細か
く指定が可能です。
Analytics

Tips２：広告効果を分析する
どの広告がどの程度良かったのか。Adobe Analyticsのデータでオウンドメディアのデータも分析する。

分類機能を利⽤する
Adobe Analyticsの分類機能を利⽤することで、オウンドメディアに流⼊する広告効果を⼀定
の塊でまとめ、分析しやすくすることが可能です。
A123456 C876627
A234567 C930292
B238900 C392099
B903902 C763476
B920988 D111828
B949034 D129291
B348828 D837726
B838992 D473727
B672779 D839877
A123456 C876627
A234567 C930292
B238900 C392099
B903902 C763476
B920988 D111828
B949034 D129291
B348828 D837726
B838992 D473727
B672779 D839877
D238
D38681
D56464
E
分類機能（旧SAINT）を利⽤すること
で、Adobe Analyticsで取得している
データごとに最⼤50個まで属性を付け
ることが可能です。
これにより識別⼦として設定している
トラッキングコードを様々な視点で分
類して分析することが可能です。
AnalyticsAnalytics

Adobe Analyticsの分類機能を利⽤することで、オウンドメディアに流⼊する広告効果を⼀定
の塊でまとめ、分析しやすくすることが可能です。
マーケティングチャネル
• 検索連動型広告
• ディスプレイ
• アフェリエイト
• ソーシャルメディア
• メール
プロモーション
• プロモーションA
• プロモーションB
• プロモーションC
媒体
• Yahoo!
• Google
• Facebook
• Twitter
これをアンダースコア（_）といった識別⼦を付けて設定することで、分類機能で利⽤しやす
くなります。例： ppc_promA_google_0001
Analytics

分類機能はファイルで分類機能をアップする⽅法とルール設定で⾃動化する⽅法があります。
識別⼦をきちんと設定することでルール設定で⾃動的に分類を追加することができます。
Analytics

これまでの課題
広告データを集計する場合に、インプレッションやクリック率と
いった媒体側のデータは媒体側での集計、コンバージョンや⾃社サ
イト内の⾏動分析はAdobe Analyticsとなっていました。
ソリューション
今回のリリースに伴い、Google、Yahoo!（⽶）、BingのPaid Search
データをAdobe Analytics内のワークスペース機能にて表⽰・分析で
きるようになり同じプラットフォーム上にて分析が可能になりま
す。
Advertising Platform
Adobe Analytics
※ Yahoo!はYahoo! Geminiとの連携
Advertising Analytics for Paid Search（5⽉11⽇リリース済） Analytics

Match type
Advertising Platform
Account
Campaign
Ad Title
Ad Description
Ad Destination URL
Ad Display URL
Ad Type
Placement
Network
Product Target
Ad Group
Keyword Ad
Adobe Analytics内において、インプレッション、クリック、コ
スト、掲載順位、品質などすぐに利⽤できる５つの指標を広告
ネットワークから取り込まれるようになります。
また、平均掲載順位と品質スコアを計算指標としてデフォルト
で提供予定となっています。さらに、⽇付、トラッキングコー
ド、通貨コードもAdobe Analyticsに渡されるようになります。
指標は⾃動的に分類されます（メタデータはURLパラメータか
ら⾃動的に抽出され階層設定されます）。これにより、分析
ワークスペース機能にてより細かい分析の実現が可能になりま
す。

Adobe Advertising Cloud Searchとの連携 Analytics
Analytics Advertising Cloud Search
サイト内⾏動データ
コンバージョンデータ
広告配信データ

Tips３：ヒートマップの作成
表にヒートマップを設定し全体感を把握できるようにする。
Analytics

時間帯別ヒートマップを作る
表だけでもデータとしては確
認できますが、全体感をヒー
トマップで確認。セグメント別にフィルタをすれば、それぞ
れの特性の⽐較も簡単に実施
Analytics

⾏を表⽰するデータ（ディメンシ
ョン）として時間帯を設定
列を表⽰するデータ（指標）とし
て曜⽇を設定
Analytics

シフトキーを押しながら曜⽇項⽬を選択 
（これで全て選択となります）
設定（⻭⾞マーク）を押下し 
「Conditional Formatting」を選択
カスタム項⽬にて
リミットの設定を⾏うことで
全体のヒートマップの度合い
をあわせる
Analytics

Tips４：セグメントフィルタの作成
セグメントの条件をフィルタしながらデータを確認
Analytics

セグメントフィルタを作成
セグメントを表に設定すると上記の
ようにそれぞれが横並びで、全てが
AND条件で繋がってしまいます。
セグメントフィルタで実施をすると、
それぞれのセグメントをプルダウンで
切り替えながらデータを確認すること
が出来るようになります。
Analytics

セグメントフィルタを作成
Altキーを押しなが
ら複数のセグメン
トを選択
シフトキーを押し
ながらセグメント
エリアへドラッグ
プルダウン型のフィ
ルタの設定
※追加をする場合も、追加をしたいセグメントをシフトキーを押しながらドラッグすることで可能です。
※セグメント以外もページデータなど様々なデータ項⽬で利⽤が可能です。
Analytics

Tips５：コホートレポートの活⽤
コホートレポートを作成しキャンペーンの効果を可視化する
Analytics

コホートレポートの作成
インクルージョン指標
最初のデータの設置する指標の条件となりま
す。特定のコンバージョンをした、や訪問が
１回以上などを設定します。
リターン指標
ユーザーが保持されていることを⽰す指標と
なります。継続的に訪問であれば「訪問」を
設定し、定期的に購⼊しているなどであれ
「購⼊」、ログインであれば「ログイン」を
設定します。
Analytics

コホートレポートの作成
掛け合わせるセグメントを⼯夫することで様々な分析が可能になります。
例えば「流⼊チャネルがディスプレイ」のセグメントなどを確認すること
で、⽉別の施策などとのマッピングを⾏うことが出来るようになります。
Analytics

Tips６：貢献度分析の活⽤
コンバージョンに貢献しているコンテンツを知り、何が効果的かを知る
Analytics

コンテンツの貢献度を知る
コンバージョン
+1 +1 +1
Analytics

Analytics

訪問回数
コンバージョン貢献度
優良コンテンツ
コンテンツの⾒直しが必要
トラフィックが
必要
Analytics

指標の作成画⾯にて貢献度参照したいコンバージョンを設定
指標の設定で「配分」にて訪問パ
ーティシペーションを選択
Analytics

コンテンツの貢献度を知る：事例
⾦融系サイトにて 
FAQのコンバージョンの貢献分析を実施
• 再訪問者がよく確認するコンバージョン貢献度の⾼い
FAQを発⾒。
• ランディングページにて再訪問者にのみ 
FAQ動線を表⽰するテストを実施。
• 約5%のコンバージョンのリフトアップとなった。
Analytics

別訪問
間接貢献直接貢献
Analytics

間接貢献直接貢献
ParticipationReporting Window Participation-Participation
間接貢献度 ÷ 直接貢献度 = 貢献度Ratio
1より⼤きければ間接より
Analytics

0.000 0.500 1.000 1.500 2.000
Exposer Closer
About
契約の前に
製品A 製品B
FAQ
申込み確認
TOP
特集A
製品C
製品D
ジャーニーの中で、各コンテンツがどこに位置しているかを知っておく。
Advance：セグメントによるコンテンツ貢献の違いを知っておく。
Analytics

Tips７：⾏動情報をさらに活⽤する
⾏動情報は顧客の興味を表す鏡です。⾏動情報をうまく活⽤してコミュニケーションに活⽤しましょう。

カテゴリの親和性を理解する
カテゴリの親和性を理解することで、どのようなカテゴリを⾒ている⼈には、別のどのような
カテゴリを展開するかを検討しやすくなります。
カテゴリセクション別の閲覧訪問者
セグメントを作成し、ベン図機能で
その重複を⾒ることでカテゴリの親
和性を簡単に判断することが出来ま
す。
Analytics

Tips８：セグメントの⽐較
セグメントを⽐較しその特徴を知り、次のアプローチに繋げる

セグメントの特徴を知る
• サイトの常連で定期的に訪問して購
買を⾏っている。
• お気に⼊りのカテゴリがあり、時間
をかけずにすぐに購⼊したい。
• サイトへは初めての訪問であり、サ
イトの特徴を掴めていない。
• まずはサイト全体を眺めて、どんな
ものがあるかを検討したい。
この２つのセグメントが分かっているのであれば、同じ広告ではなく別の
コミュニケーションの⼿段があるはず。
Analytics

セグメントA
セグメントB
特定のセグメントに特徴的傾向
より詳しい内容：http://bit.ly/2A7pYt9
Analytics

広告まわりの分析で利⽤しやすいセグメントの切り⼝例
• 特定のページを参照している（ページ閲覧を条件に設定）
• これまでの訪問回数１回 or ２回以上（通算訪問回数を条件に設定）
• ランディングの違い（⼊⼝ページを条件に設定）
上記は訪問の設定ですが、訪問者（レポート期間）での設定でも分析の結果は変わります。 
扱っている商材に応じ、きちんと訪問者で分析することも重要です。
Analytics

• 新規・リピート
• 特定のセクションやコンテンツの閲覧経験
• 過去のコンバージョン経験の有無
• サイトへの累計訪問回数
• 閲覧カテゴリ
• 会員属性・性別
• 流⼊経路
• オプションなどの選択内容
• アンケート結果
よく利⽤されるセグメントの切り⼝
Analytics

セグメントの特徴を知る（Segment Comparison）
ワークスペース機能を利⽤
• ワークスペース機能を利⽤にある、セグメント⽐較（Segment Comparison）レポートを利⽤することで、
Adobe Analyticsで計測している値の違いを多⾓的に分析することが可能です。
• ２つのセグメントの特徴分析をする際のとっかかりとして活⽤が可能です。
Analytics

https://youtu.be/jI2xYDjbIdA

Tips９：間接効果と直接効果
そのアプローチは直接的な⽅が良かったのか？間接的な⽅が良かったのか？

アトリビューション計測のステージ
Stage１：Ratio評価の実施
• マーケティング・チャネルレポートを利⽤し、チャネル設定を⾏なって頂きます。 
ここで取得できたデータをベースにRatio評価をして頂き全体の傾向をつかんで頂きます。
Stage２：流⼊での評価
• 流⼊単位で、前後２つのパスを組み合わせてセグメントを作成し、主要コンバージョンの評価を⾏い
ます。
Stage３：評価モデルごとの分析（スコアシートの設定）
• Adobe Analyticsにて取得したデータを複数の評価モデルでスコアアリングし、 
多⾓的に分析を⾏います。
Analytics

Stage１：Ratio評価の実施
Ratio評価の実施
• マーケティング・チャネルレポートを利⽤
し、チャネル設定を⾏なって頂きます。ここで
取得できたデータをベースにRatio評価をして
頂き全体の傾向をつかんで頂きます。
• 設定のみで実施可能なため、まずは簡単な効
果検証として実施していただいています。
チャネル
First Touch
申し込み完了
Last Touch
申し込み完了
First/Last 評価結果
チャネルA 200 100 2.00 集客型
チャネルB 100 200 0.50
コンバージ
ョン型
チャネルC 95 100 0.95
Engage
・説得型
Ratio評価例
Analytics

Stage２：流⼊チャネルの前後で評価
直近２つの流⼊チャネルを評価し、どの組み合わせが最も効果が⾼いかをレポートとして作成
Analytics

フロー分析レポートで⼊⼝に
「Last Touch Channel」を設定
する。
チャネルパスを２つ
先まで表⽰する。
Analytics

パス部分を右クリッ
クして「セグメント
の作成」を選択しセ
グメント画⾯へ
Thenの部分で1 Last
Touch Channelでセグ
メントを作成
Analytics

これまでの課題
顧客は複数の訪問、広告やソーシャルメディアといった複数のチャ
ネルでコミュニケーションをしているのに、その効果をきちんと分
析することが出来ていない。
ソリューション
Attribution IQを利⽤することで、広告だけではなく様々なチャネル
のアトリビューション評価を組み込まれたモデルを利⽤することで
実施できるようになります。
Last Click
First Click Linear
ParticipationJ Curve
U Shape
Time Decay
Inverse J
Last non-direct
• 9つの既に組み込まれたデータモデルを利⽤し、ワークスペ
ース機能上で簡単に分析することが可能です。
• ワークスペース機能を活⽤することで、Attribution IQから得
られるデータと様々な情報を組み合わせてより詳細な顧客イ
ンサイトを得ることが可能になります。
Analytics
Stage３：Attribution IQ

• マーケティングキャンペーンの情報だけでなAdobe
Analyticsで取得している様々なデータをモデルに適⽤
し分析することが可能です。
• ９つのモデルにより⾼度な分析を実現することが可能
です。
• 異常値検知機能との組み合わせにより、パフォーマンス
の統計的な異常を⾒つけ出すことが出来るようになり
ます。
• Context Aware Sessionなどをモデル作成時に適⽤する
ことができ、実装を⾒直すことなく適切な評価を⾏うこ
とが可能です。
• ベン図やヒストグラム図を利⽤し、アトリビューショ
ンの結果をより視覚的に理解することが出来ます。
• 計算指標を活⽤し、より⾼度な理解を実施することが
可能です。
Analytics
Stage３：Attribution IQ

Tips１０：チームで連携する
分析担当者が１⼈で仮説を考えるよりも、ビジネス側も含めてディスカッションした⽅がアイデアは広がる
Analytics

レポート分析中に 
気づいたことをコメント欄に
Analytics

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Analytics

Analytics

テキストエリアに
プロジェクトのリンクを設定
特定のレポートへの
リンクを取得し設定も可能です
Analytics

• 皆でWorkspaceを⾒ながら 
仮説を出し合ってみる
• 複数視点からのディスカッションで 
新たな仮説が⽣まれる事も
• その場で仮説検証が可能となり、 
素早い意思決定が可能に
• データ分析に関する啓蒙活動にも
Analytics

仮説出しのポイント
ニーズの違い
• 求めているサービスや商品に違いはあるか？
• そこにはどんな背景がありそうか？
顧客の購買⾏動
• 情報収集なのか、具体的な購買⾏動なのか
• 情報収集であればどんなコンテンツが必要か
知識レベル
• 既にサービスを利⽤している？していない？
• 商品カテゴリに対する知識はある？、ない？
次に何をしてもらえば？
• お勧めのコンテンツを提案？
• コンバージョンまでの利便性を
向上させる？
• リマインドする？
Analytics

参考
Analysis Workspace New User Guide
• 英語版ですが、初めてWorkspace機能を利⽤する⽅に向けて 
動画説明をしているページです。
• https://adobe.ly/AnalyticsTips
Analytics

Thank you
Keisuke ANZAI @ank

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