> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://manual.dxable.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://manual.dxable.com/optimizely/platform/optimizely-data-platform/campaign-performance/total-and-unique-campaign-metrics.md). # 合計および固有のキャンペーン指標 Optimizelyマニュアル｜キャンペーンの合計指標と個別のキャンペーン指標を調べて、Optimizely Data Platformでの顧客エンゲージメントを正確に追跡および比較します。 顧客イベントを追跡する方法に応じて、合計キャンペーン指標または固有のキャンペーン指標を測定できます。 たとえば、顧客が電子メールを 10 回開封した場合、開封率は 1 回でも 10 回でも考慮に入れることができます。 固有のモデルでは 1 回因数分解され、合計モデルではすべて 10 回因数分解されます。 この記事ではさらに[追加の例を参照できます。](https://support.optimizely.com/hc/en-us/articles/4407766859277-Total-and-unique-campaign-metrics#h_80d22f51-acba-4e09-96a7-dfb2071c63ea) この測定はレポート作成において顧客に焦点を当てているため、固有のモデルがデフォルト表示になります。 個別の顧客の数を知る代わりに、何かが発生した回数を知ると、誤解を招くガイダンスが提供される可能性があります。 10 人の顧客にキャンペーンを送信し、そのうちの 1 人だけが電子メールを開いたとします。 その顧客が電子メールを 20 回開いた場合、開封率は 200% (合計) または 10% (個別) になると予想されますか? * **合計開封率**= 合計開封数 20 / 合計送信数 10 = 200% * **一意の開封率**= 1 の一意の開封 / 10 の一意の送信 = 10% 合計指標は固有の指標よりも高くなることがよくありますが、固有の指標の方がキャンペーンのパフォーマンスをより正確に表すことができます。 両方にアクセスして[プロバイダー間を](https://support.optimizely.com/hc/en-us/articles/4407766859277-Total-and-unique-campaign-metrics#h_b5dc23f2-58dc-47bc-9639-1f324030aaa2)比較できます。 ### モデル間の切り替え すべてのキャンペーン、個々のキャンペーン、または個々のタッチポイントの合計指標と固有の指標を切り替えることができます。 ### コンバージョンと収益 合計指標と個別指標を切り替えても、コンバージョンと収益は変わりません。 Optimizely Data Platform (ODP) は、これらのコンバージョンからの総収益をレポートします。 ### 他のツールとの比較 多くのツールでは、合計メトリクスが固有のメトリクスよりも高いことが多いため、デフォルトで合計メトリクス モデルを使用します。 このパフォーマンスのインフレにより、キャンペーンやツール自体のパフォーマンスが実際よりも優れているように見え、改善のための適切なガイダンスが提供されません。 固有のメトリクスではなく合計メトリクスを計算するツールを使用している場合は、パフォーマンス比較のために ODP のオプションを切り替えます。 注記 ページの読み込みまたは更新時に、メトリクスは常に ODP のデフォルトに戻ります。 ### 顕著な違い | **メトリクス** | **合計** | **ユニーク** | | ----------- | ------------- | ------------------------- | | 送信済み | # 件のメール送信 | 電子メールを送信したユーザーの数 | | 開封率 | # 開く / # 送信する | 開かれたユーザーの数/送信されたユーザーの数 | | クリック率 | # クリック/# 送信 | クリックされたユーザーの数/送信されたユーザーの数 | | グローバル購読解除 | # 件のグローバル登録解除 | 世界中で登録を解除したユーザーの数 | | 購読解除リストのリスト | # リストの購読を解除する | リストから登録を解除したユーザーの数 | | コンバージョン | コンバージョン数 | 合計と同じ | | 収益 | 収入の合計 | 合計と同じ | | 資格のある | 資格のある人の数 | 資格のあるユーザーの数 | | ハードバウンス | ハードバウンスの数 | ハードバウンスが発生したユーザーの数 | | ソフトバウンス | ソフトバウンスの数 | ソフトバウンスのあるユーザーの数 | | スパムレポート | スパムレポートの数 | スパム報告を行ったユーザーの数 | | クリックトゥオープン率 | # 回クリック/# 回開く | クリックされたユーザーの数/開いたユーザーの数 | | 中止 | 中止の数 | 中止されたユーザーの数 | ### 追加の例 #### **送信します** 100 人の顧客に 5 つの 1 回限りのキャンペーンを送信 – 合計送信数は 500 ですが、固有の送信数は 100 です。 #### **開封率と開封率** 1 回限りのキャンペーンが、その電子メールを 5 回開封する 1 人の顧客に送信された場合、合計開封数は 5 ですが、固有の開封数は 1 になります。 これにより、合計開封率は 500% になりますが、固有の開封率は 100% になります。 **合計メトリクスの計算**: * 合計送信数 = 送信されたメールの合計 1 件 * 開封合計 = 開封されたメールの合計 5 件 * 合計開封率 = 合計開封 5 件 / 合計送信 1 件 = 500% **固有のメトリクスの計算**: * ユニークな送信 = 電子メールを送信した 1 人のユニークな顧客 * ユニークな開封 = 電子メールを開いた 1 人のユニークな顧客 * ユニークな開封率 = 1 つのユニークなオープン / 1 つのユニークな送信 = 100% **定期的および継続的なキャンペーン** 定期的および継続的なキャンペーンでは、同じ顧客に複数回リーチすることができます。 たとえば、カート放棄キャンペーンは継続的に実行され、顧客ごとに 1 日あたり最大 1 通の電子メールを送信できます。 この場合、初日に 50 通の電子メールが 50 人の別々の顧客に送信されました。 各顧客はメールを 4 回開封しました。 2 日目の終わりに、さらに 50 通の電子メールが同じ 50 人の顧客に送信されましたが、今回は開封されませんでした。 キャンペーンを確認すると、選択したモデルに基づいてパフォーマンスに大きな違いがあることがわかります。 **1日目** **合計メトリクスの計算**: * 合計送信数 = 50 * 合計開封数 = 50 メール \* それぞれ 4 開封 = 200 * 合計開封率 = 200 / 50 = 400% **固有のメトリクスの計算**: * ユニークな送信数 = 50 * ユニークな開封数 = 50 * ユニーク開封率 = 50 / 50 = 100% **2日目** **合計メトリクスの計算**: * 合計送信数 = 50 * 合計開封数 = 0 * 合計開封率 = 0 / 50 = 0% **固有のメトリクスの計算**: * ユニークな送信数 = 50 * ユニークなオープン数 = 0 * ユニーク開封率 = 0 / 50 = 0% **1日目と2日目を合わせたもの** **合計メトリクスの計算**: * 合計送信数 = 100 * 合計開封数 = 200 * 合計開封率 = 200 / 100 = 200% **固有のメトリクスの計算**: * 一意の送信 = 50 の一意の顧客 \* それぞれ 2 つの一意の電子メール = 100 * ユニークな開封数 = 50 * ユニーク開封率 = 50 / 100 = 50%