[Eloqua] アナリティクス エクセレンス シリーズ | 実行中の集計による予測と傾向分析
アナリティクス エクセレンス シリーズ | 実行中の集計による予測と傾向分析
Analytics Excellence シリーズの詳細については 、当社のメイン ページをご覧ください 。
機能スポットライト: 計算されたメジャー (集計関数の移動と実行)
対象読者: アナライザー
場所: [結果] タブ > [新しい計算メジャー] > [関数の挿入: f(…)] をクリックします。
目的: この機能を使用すると、トレンドベースのメトリクスを作成できます。
支援: データの発見/分析、予測
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まだ集計関数の世界に足を踏み入れたことがない方は、ぜひご覧ください。貴重な傾向を予測して明らかにするためにレポートを強化したい場合は、集計の実行と移動が役に立ちます。 この投稿では、カスタム数式 (計算メジャーとも呼ばれます) として使用できる実行集計関数について説明し、お客様からの実際の実用的な例を紹介します。
累計額 | RSUM
説明: Running Sum 関数は、指定された移動期間にわたるメトリックの累積合計を計算します。これは、時間の経過とともに蓄積される合計メトリック値を追跡するのに役立ちます。
使用方法: Running Sum 関数を使用するには、分析したい指標 (メール開封率など) を選択し、Running Sum 関数を適用します。3 か月のウィンドウなどのウィンドウを定義して、その期間の累計を計算します。
お客様の例:マーケティング チームは、Running Sum 式を使用して、製品発売キャンペーンでクリックされた電子メールの累積数を 6 か月間追跡しました。これにより、キャンペーン全体にわたる電子メール活動の全体的な影響を確認し、以前の開始キャンペーンと比較できるようになりました。ランニングサムを監視することで、電子メールのクリック数が着実に増加していること、つまり製品への継続的なエンゲージメントを簡単に特定することができました。
移動平均 | RAVG
説明:移動平均は、移動ウィンドウにわたるメトリックの平均を計算し、変動や外れ値を減らすことでデータの傾向とパターンを見やすくします。短期的な変動ではなく、より広範な (長期的な) 傾向に焦点を当てることで、データの全体的な傾向を理解するのに役立ちます。
使用方法:指標 (コンバージョン率など) を選択し、移動平均関数を適用します。一定期間の移動平均を計算するには、6 か月のウィンドウなどのウィンドウを指定します。
お客様の例: ヘルスケア会社は、移動平均公式を適用して、4 か月間にわたる週刊ニュースレターの平均クリック率を評価しました。移動平均は季節の傾向を強調してベンチマークを確立し、エンゲージメントを高めるためにコンテンツを調整できるようにしました。
実行中の最小値と最大値 | RMIN RMAX
説明: Minimum 関数と Maximum 関数を実行すると、移動ウィンドウ内のメトリックの最小値と最大値が検索されます。これらは、時間の経過に伴うデータ内の最高点と最低点を特定するのに役立ちます。
使用方法:メトリック (ハード バウンスバック レートなど) を選択し、実行最小値関数または実行最大値関数のいずれかを適用します。最小値または最大値を計算するには、3 か月のウィンドウなどのウィンドウを指定します。
お客様の例:サービス業界のお客様は、Running Maximum を利用して日次の最高スパム率を特定し、パフォーマンスの低下を警告する条件付きエージェントを作成しました。これは、潜在的な配信可能性の問題を優先順位付けして監視するのに役立ちました。
移動平均 | MAVG
説明:移動平均は、指定された移動ウィンドウにわたるメトリクスの平均を計算し、短期的な変動からノイズを除去することで、より広範な傾向に対する洞察を提供します。
使用方法:分析したい指標を選択します (連絡先の総数、フォーム送信率など)。移動平均を計算する期間を表すウィンドウ サイズ (4 週間など) を定義します。
顧客の例:サービス会社は、移動平均を使用してサービス リクエストの移動平均を分析しました。彼らはサービスリクエストの予想量を予測することができました。育成と担当者特有のコミュニケーションを積極的に準備できるようになります。
移動合計 | MSUM
説明: Moving Sum 関数は、移動ウィンドウにわたるメトリックの合計を計算し、そのウィンドウ内のメトリックの合計値についての洞察を提供します。
使用方法:分析したい指標を選択します (送信総数、購読解除総数など)。3 か月のウィンドウなどのウィンドウ サイズを指定して、その期間の累積合計を計算します。
お客様の例:マーケティング チームは、移動合計の計算式を適用して、3 か月間の電子メール グループのサブスクリプションの累積数を監視しました。Moving Sum を追跡することで、加入者の増加を観察し、加入者獲得に対する特定のキャンペーンの影響を特定しました。
💡 これらの関数は、有意義な洞察を明らかにするためにレポート戦略に組み込むことができるパズルのピースのようなものであることを覚えておいてください。その他のアイデアについては、公式まとめガイドを必ずチェックしてください。