このドキュメントは、クイックトラッキングと技術統合の概要であり、販売基準として使用されるものではありません。企業が購入した特定の製品および技術サービスについては、商業購入契約が優先されます。
概要
ファネルとは、ユーザーが製品を使用する際に完了する一連の行動変容のことです。たとえば、商品を購入するプロセスには、「商品の閲覧」-「ショッピングカートに追加」-「注文の送信」-「購入の完了」といったステップが含まれる場合があります。上記のステップはファネルと見なすことができます。ファネル分析は、企業が行動ステップにおけるユーザーのコンバージョンや離脱を理解し、製品の最適化や運用活動を行うことでコンバージョン率を向上させ、ビジネス目標を達成するのに役立ちます。ファネル分析を使用してデータをクエリした後、それをレポートとして保存し、自作のダッシュボードに追加して表示および統計を行うことができます。
インターフェースで選択された時間範囲は、ファネルの最初の手順が発生した時間範囲を指します。
ステップ：イベントと1つ以上のフィルタリング条件で構成され、変換プロセスにおける重要なステップを表します。
コンバージョン期間：ユーザーがファネルを完了するためのイベント制限、つまり、この時間範囲内でのみ、最初の手順から最後の手順までのユーザーをコンバージョン成功と見なすことができます。
時間範囲：インターフェースで選択された時間範囲。ファネルの最初の手順で発生するイベントの範囲を指します。
アプリケーションシナリオ
ファネル分析は、製品を使用するユーザーの主要なプロセスのコンバージョン率を分析するために使用できます。たとえば、製品の閲覧から購入完了までの総コンバージョン率を確認して、ユーザーが最も多く離脱するコンバージョンステップを特定します。たとえば、データの入力から登録完了までのユーザーのコンバージョン率が低い場合、このステップに影響を与えるいくつかの要因に従って離脱の理由をさらに分析すると、ショートメッセージの確認コードが正常に送信されていない可能性があります。 登録ページから登録完了までのステップを例に取ります:
分析対象を選択：デバイス ID
ファネルステップイベントを選択して設定: 登録ページ - 登録成功
コンバージョンサイクルを 1 日に設定
時間範囲を選択
「分析を開始」をクリック
22-10-23
操作説明
ページ構成
ファネル分析機能は、次のコンポーネントで構成されています。
1 その他の機能操作エリア：ユーザーはレポートを保存し、クリックして保存済みの履歴レポートを表示し、クエリされたデータをエクスポートできます。 2 情報構成エリア：ユーザーはイベント、指標、属性設定、グループ化、時間選択を選択できます。 3 インターフェース構成分析結果エリア：ユーザーは分析結果後に可視化チャートと詳細データを表示できます。
操作説明
分析対象の選択
ファネル分析モジュールでは、デバイス ID によるユーザー行動、ログインユーザー ID によるユーザー行動、エンティティ ID によるユーザー行動を連結できます。ドロップダウンリストには、デバイス ID、アカウント ID、エンティティ ID の 3 つのオプションがあります。デフォルトでは、デバイス ID が選択されています。
デバイス ID：QuickTracking によって各デバイスに生成される一意の ID
アカウント ID：API を使用して指定するユーザーアカウントの一意の ID。
エンティティ ID：Quick Tracking によって生成されるユーザー ID。ID マッピングを使用して、デバイス ID とアカウント ID を1対1で関連付けることができます。これにより、ログイン前後のアカウントを接続できます。
ファネルステップの追加
1. ドロップダウンリストをクリックして、特定のイベントをファネルステップとして選択します。ファネルステップにエイリアスを追加できます。 2. フィルタ条件を追加：
イベントのプロパティフィルタリングをサポートしています。分類の説明と詳細については、「付録 2: スクリーニング条件の追加」をご参照ください。Sex
プロパティのタイプごとに異なるフィルター記号がサポートされています。特定のフィルター記号と記号の定義の詳細については、「フィルター条件の追加」をご参照ください。A
3. 変換サイクルを設定：
ファネルの最初の手順から最後の手順までの変換全体に必要な時間範囲を設定します。この時間範囲内でのみ、ユーザーは最初の手順から最後の手順に進み、コンバージョンが成功したと見なされます。
コンバージョンサイクルの粒度を選択できます：分、時、日
A. イベントサイクルは1日です。イベントサイクルは日パーティションで計算されます。ファネルイベントは日にまたがることはできません。
B. イベント期間は 24 時間で、計算は時間パーティションに基づいています。ファネルイベントは日にまたがることができます。
属性グループを選択 グループ
属性を選択して、メトリックをグループで表示します。たとえば、異なるチャネルのコンバージョンステータスを確認したい場合、2 つの属性を使用してクロス分析を行うことができます。
すべてのステップのプロパティがグループのプロパティを満たす場合にのみ、完全なファネルと見なされます。
ファネル分析のグループ化中に、ユーザーが複数のファネルを満たしている場合、複数のグループに分類されます。
グローバルフィルタを追加
2つ以上のステップイベントメトリックを選択した場合、グローバルフィルタリングは、異なるイベントの共通属性に基づく共通フィルタリングをサポートします。特定のフィルタリング機能と、同じ単一イベントの属性フィルタリング機能が設定されます。
ユーザーグループの追加 group_20210422173239
特定のグループの人々のデータを確認する必要がある場合は、「フィルタリングユーザーグループ」を使用して実現できます。ユーザーグループの作成方法の詳細については、「クラウドインサイト」をご参照ください。
時間範囲の選択
ビジネス要件に基づいて、時間範囲と時間の粒度を選択できます。時間範囲は相対期間または固定期間で選択できます。相対期間では、デフォルトの時間は過去 7 日間に設定され、日単位で表示されます。
相対期間は、アンカーポイントから前に進められた日付範囲に基づいており、時間とともに変化します。過去 X 日/週/月や現在の日付など、いくつかのディメンションがあります。過去 X 日/週/月の時間フィルター条件をカスタマイズすることもできます。日は完全な自然日です。週の選択範囲は月曜日から日曜日までで、月は自然月 (各月の 1 日から最終日まで) です。相対時間を選択する際に、今日を含めるかどうかを設定することもできます。詳細なルールは次のとおりです。
A. 過去 n 日間: 現在の時刻に基づいて完全な n 日間を前に進めます。
B. 過去 n 週間: 現在の時刻に基づいて n 週間を前に進めます。現在の時刻が週の最終日である場合、過去 n 週間には現在の時刻が含まれる週が含まれます。例: 現在の時刻が 7.20 (火曜日) の場合、過去 1 週間は 7.12-7.18 (月曜日から日曜日) です。現在の時刻が 7.18 (日曜日) の場合、過去 1 週間は 7.12-7.18 です。
C. 過去 N か月：現在の時刻に基づいて N の完全な月をプッシュフォワードします。現在の時刻が月の最終日の場合、過去 N か月には現在の時刻が位置する月が含まれます。例：現在の時刻が 7.20 の場合、先月は 6.1-6.30 です。現在の時刻が 6.30 の場合、先月は 6.01-6.30 です。
「固定期間」カレンダーボックスで開始日を直接選択するか、日数を直接入力して時間期間をすばやく選択し、適用をクリックすると現在の時間範囲が選択され、データ分析が行われます。
分析チャートの表示 retail
クエリ条件を設定し、[分析を開始] をクリックすると、分析結果を表示できます。
右上の [データのエクスポート] をクリックして、Excel ファイルをダウンロードします。
よく使用するメトリックを保存して、その後の再クエリを容易にします。右上の [保存] 設定ボタンを使用して操作を実行できます。
* 総コンバージョン率: 最初のステップがトリガーされた後にトリガーされるユーザーのコンバージョン率。時間範囲内および最初のステップがトリガーされた後のコンバージョン期間内に、イベントがステップごとに順次トリガーされ (イベントフィルタリング条件とグローバルフィルタリング条件を含む)、グループ化ディメンションによる最終ステップのコンバージョン率。
* ステップ間のコンバージョン率: 最初のステップがトリガーされた後にコンバージョンしたユーザーの割合。時間範囲内および最初のステップがトリガーされた後のコンバージョン期間内。 * ステップ n のデバイス/ログインユーザー:
A. n=1 の場合: 時間範囲内で、ステップ 1 のイベントがトリガーされ (フィルタリング条件内、イベントフィルタリング条件とグローバルフィルタリング条件を含む)、グループごとにデバイス/ログインユーザー数が重複排除されます。
B. n>1 の場合: 最初の n-1 ステップの後にユーザーがトリガーされ、「時間範囲」内および最初のステップのトリガー時間後の「時間期間」内に、n 番目のステップのイベントがトリガーされ (フィルター条件内、イベントフィルター条件とグローバルフィルター条件を含む)、グループディメンションによってデバイス数/ログインユーザー数が重複排除されます。
詳細データの表示 people
詳細データには、各ステップの詳細な結果があります。クエリの結果データをクリックすると、データを成人グループに直接保存できます。
データをレポートに保存 number of users
右上の [保存] をクリックします。[レポートの保存] ダイアログボックスで、次の情報を選択します。
1. レポート名を入力 2. レポートを保存する期間を選択します。「異なる期間がレポートに与える影響」
相対的な期間を選択します。レポートの日付は、かんばんで選択された時間に従ってクエリできます。
固定期間を選択すると、レポートの日付はかんばんの選択時間に応じて変更されません。
期間が選択されていない場合、レポートの日付はかんばんで選択された時間に従います。
3. [OK] をクリックして、データをレポートリストに保存します。レポートをかんばんに追加 保存されたレポートについては、[かんばんに追加] をクリックします。[かんばんに追加] ダイアログボックスで、次の情報を選択します。
1 レポート名を入力 2 追加するかんばんを選択 3 チャートに表示させたい表示タイプを選択します。 4 自作のかんばんにおけるチャートの表示レイアウトを選択します。 5 [OK] をクリック
ファネル分析の計算ロジック
1. 各ステップのファネルを指定する
ファネルは2つ以上のステップで構成されます。ステップを順番に完了する必要があります。
ステップ：イベントは1つ以上のフィルタ条件で構成されます
2. ファネルの時間範囲と変換サイクルを確認する
完全なファネルには、ユーザーがファネルを完了するための明確な時間制限が必要です。このサイクル内でのみ、ユーザーは最初の手順から最後の手順に進み、コンバージョンが成功したと見なされます。同時に、時間範囲、つまり統計間隔も決定する必要があります。過去7日間のファネルコンバージョンですか、それとも過去30日間のコンバージョンですか？
A. 変換サイクルは、分、時間、または日にすることができます。
B. 期間は1日です。期間は 24 時間です。期間は 24 時間です。期間は時間単位です。期間は 24 時間です。 たとえば、ファネルのステップがホームページへのアクセス、支払い方法の選択、支払いの成功であるとします。分析範囲を1から3に選択します。異なる変換サイクルでは、ユーザーは異なる時点でイベントをトリガーします。
1 11:00 | 1 23:00 | 2 11:00 | 2 23:00 | 3 11時 | 3 23:00 |
ホームページにアクセス | 支払い方法を選択 | ホームページにアクセス | ホームページにアクセス | 支払い方法を選択 | 支払い成功 |
A. 変換サイクルが1日に設定されています。ユーザーが1暦日以内にすべてのステップイベントをトリガーしない場合、イベントは最終的な変換ファネルに含まれません。
B. 変換サイクルが2日に設定されています。すべてのステップイベントは2暦日以内にトリガーされ、最終的な変換ファネルにカウントされます。
C. 変換サイクルを 24 時間として選択します。ユーザーは2日の 23:00 から3日の 23:00 まで（24時間以内）にすべてのステップイベントをトリガーし、最終的な変換ファネルにカウントします。
3. ファネル条件を設定する
さまざまなフィルタ条件を使用してファネルを制限できます。具体的なフィルタリングロジックは次のとおりです
A. イベントフィルタ条件とグローバルフィルタ条件がサポートされています
B. グローバルフィルタ条件はすべての手順に適用されます。 C. イベントフィルタ条件とグローバルフィルタ条件が構成されている場合、フィルタ条件ロジックは次のとおりです。イベントフィルタ条件&グローバルフィルタ条件。 たとえば、ファネルのステップがホームページへのアクセス、支払い方法の選択（フィルタ条件：支払い方法= WeChat）、支払いの成功として定義されているとします。さまざまなユーザーの行動は次のとおりです。
ユーザー 1：ホームページにアクセス->支払い方法を選択（Alipay）->支払い方法を選択（WeChat）->支払いが成功しました
ユーザー 2：ホームページにアクセス->支払い方法を選択（Alipay）->ホームページにアクセス->ホームページにアクセス->支払い成功
ユーザー 1 は最終的な変換ファネルに追加されます。ユーザー 2 は最終的な変換ファネルに追加されません。
4. ファネルをグループ化して比較する
ファネル分析にはグループ化機能が含まれています。グループ化フィルタをクエリ条件に追加して、異なるグループのファネルを比較できます。
A. すべてのステップで使用される事前定義プロパティとカスタムプロパティをグループ化できます。
B. 各グループファネルは、すべての手順の属性がグループ属性を満たしている場合にのみ、完全なグループファネルと見なされます。
C. ユーザーが時間範囲内で複数のグループ化条件を満たしている場合、ユーザーは複数のグループに分類されます。
例:
グループ化属性がカスタム属性「製品ブランド」として選択されているとします。このフィルタリングは、「製品ブランド」の値に基づいてファネルがグループ化されることを示しています。ファネルの設定手順は、製品の閲覧、ショッピングカートへの追加、支払いの順に定義されています。次に、さまざまなユーザーの行動シーケンスと実際の変換手順は次のとおりです。
例 1：製品を閲覧（Apple）->製品を閲覧（Nokia）->製品を閲覧（Samsung）->ショッピングカートに追加（Samsung）->支払い（Samsung）
例 2：製品を閲覧（Apple）->製品を閲覧（Samsung）->製品を閲覧（Apple）->ショッピングカートに追加（Apple）->支払い（Apple）
例 3：製品を閲覧（Apple）->製品を閲覧（Samsung）->カートに追加（Samsung）->製品を閲覧（Apple）->カートに追加（Apple）->製品の支払い（Apple）->製品を閲覧（Nokia）->カートに追加（Nokia）
例 4：製品を閲覧（Apple）->カートに追加（Samsung）->支払い（Samsung）
上記の例では、コンバージョンの数：
グループ（電話ブランド）\イベント | 製品を閲覧 | カートに追加 | 支払い | 最終コンバージョンの数 |
Apple | 4 | 2 | 2 | 2 |
Samsung | 3 | 2 | 2 | 2 |
Nokia | 2 | 1 | 0 | 0 |
全体 | 4 | 4 | 4 | 4 |
5. ファネルコンバージョンメトリックの解釈
各ステージのユーザー数を計算し、コンバージョン率を計算します
A. ステップ n：デバイス数/ログインユーザー数：
n=1 の場合: 時間範囲内で、ステップ 1 のイベントがトリガーされ (フィルタリング条件内、イベントフィルタリング条件とグローバルフィルタリング条件を含む)、グループごとにデバイス/ログインユーザー数が重複排除されます。
n>1 の場合: n-1 ステップの後にユーザーがトリガーされ、「時間範囲」内および最初のステップのトリガー時間後の「時間期間」内に、n 番目のステップのイベントがトリガーされ (フィルター条件内、イベントフィルター条件とグローバルフィルター条件を含む)、グループディメンションによってデバイス数/ログインユーザー数が重複排除されます。
B. 合計コンバージョン率=最後の手順の重複排除デバイス数（ログインユーザー数）/最初の手順の重複排除デバイス数（ログインユーザー数）
C. ステップ間のコンバージョン率=ステップ n の重複排除デバイス数（ログインユーザー数）/ステップ n-1 の重複排除デバイス数（ログインユーザー数）