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  • Optimizelyマニュアル
  • 本記事はOptimizelyが公開している英文ドキュメンテーションをそのまま日本語に翻訳したものです。日本語環境での動作を保証するわけではありません。最新の原文はこちらを参照してください。
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    • Optimizely製品統合
      • Configured Commerce+PIM統合
        • Configured Commerceのアップグレード:Optimizely Product Information Managementコネクター
        • Optimizely Configured CommerceでOptimizely Product Information Management同期ジョブをセットアップする
        • PIM の更新を Configured Commerce に公開する
      • Customized Commerce+PIM統合
        • Optimizely Customized CommerceとOptimizely Product Information Managementの統合
        • Optimizely Customized CommerceクラスをOptimizely Product Information Managementテンプレートにエクスポートする
  • Configured Commerce
    • Optimizely Configured Commerce
      • Configured Commerce SDKのリリースノート
        • SDKのリリースとダウンロード
        • Optimizely 構成のコマース SDK v5.2 リリース
        • Configured Commerce SDK 5.2 のアップグレード手順
        • サポートされているバージョン
        • Optimizely 構成のコマース SDK v5.1 リリース
        • Configured Commerce SDK 5.1 のアップグレード手順と考慮事項
        • オンプレミスおよび SDK v4.4 のサポートは 2021 年 5 月31 日に終了しました
      • Vendor Managed Inventory(VMI)
        • Vendor Managed Inventoryの概要
        • VMIをセットアップする
        • ロケーションの設定と編集
        • 製品のSet upと管理
        • ユーザーのSet upと編集
        • レポートの使用
      • データ保護
        • Optimizely のサイバーセキュリティとコンプライアンスに関する一般声明
        • プライバシーポリシーのガイダンス
        • セキュリティ評価
        • ホワイトペーパー: 構成されたコマース統合 HTTP と VPN
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      • マーケティング
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        • 製品バッジを使用する
        • 顧客セグメント
        • 顧客セグメントルールに含めるルールタイプを選択する
        • 注文番号と顧客番号のプレフィックスと形式をカスタマイズする
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      • PIMを始める
        • PIMを始める
        • Configured Commerce で実装する
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GitBook提供
このページ内
  • 可用性
  • パーセンタイルの適切な使用
  • 顧客情報
  • 商品情報
  • 製品に関する洞察
  • 注文情報
  1. プラットフォーム
  2. Optimizelyデータプラットフォーム
  3. 会社概要、製品、レポートなど

ODPの洞察と観察の表示

Optimizelyマニュアル|Optimizely Data Platformの洞察と観察を探索して、顧客分析と製品分析を強化します。

前へ会社概要ページの指標の解釈次へ次回注文レポートまでの予測時間の管理

Optimizely Data Platform (ODP) は、利用可能な基礎データ (製品、注文、顧客、ページ ビューなど) を使用して、アカウントの洞察と観察を自動的に評価します。 ODP はデータを毎晩評価し、、、および構築に使用できるようにします。 イベントに基づくリアルタイム評価の場合は、代わりにと。

可用性

セグメント内

レポート列内 (Rocket 列)

[列]メニューを選択して、レポート内の列を必要な数だけ選択してカスタマイズします。 「適用」をクリックすると、列データがレポートに追加されます。

カスタムリキッド内

キャンペーンのタッチポイントを構築するときに、リキッド 構文の洞察と観察を参照できます。 カテゴリに応じて、次の接頭辞と リキッドサフィックスを使用します。

    • Customer – customer.observations.product.observations.suffix。productはfirst_またはlast_のいずれかになります(例: customer.observations.first_product.observations.repeat_sale_ratio)

    • 製品グリッド – product.observations.suffix (例: product.observations.repeat_sale_ratio)

    • Customer – customer.insights.product.insights.suffix ここで、 product はfirst_またはlast_のいずれかになります(例: customer.insights.first_product.insights.up_sell_category )

    • 製品グリッド – product.insights.suffix (例: product.insights.up_sell_category )

パーセンタイルの適切な使用

パーセンタイルに基づく観察と分析では、0 ~ 100 の範囲が使用されます。100 が最高のパーセンタイルです。 たとえば、注文数パーセンタイルを使用してセグメントを構築する場合の値「少なくとも 90」には、アカウント内の顧客の 90% を超える注文を持つ顧客が含まれます。これは、注文数の上位 10% の顧客を意味します。

顧客情報

お客様の観察

名前

リキッドサフィックス

説明

Order Count

order_count

購入された注文数

Order Count Percentile

order_count_percentile

購入注文別パーセンテージ

First Order Date/Time

first_order_ts

最初に観測された注文の日付/時刻

Last Order Date/Time

last_order_ts

最後に観察された注文の日付/時刻

First Product ID

first_product_id

最初の注文で最高価格の製品の製品 ID

Last Product ID

last_product_id

前回の注文で最高価格の製品の製品ID

Total Revenue

total_revenue

観測されたすべての注文の金額の合計 (ネット)

Total Revenue Percentile

total_revenue_percentile

観測された順序別のパーセンタイル

Average Order Revenue

average_order_revenue

観測された注文全体の平均収益 (純)

Average Order Revenue Percentile

average_order_revenue_percentile

平均収益別パーセンタイル

First Visit Date/Time

first_visit_ts

最初に確認されたページビューの日付/時刻

Last Visit Date/Time

last_visit_ts

最後に確認されたページビューの日付/時刻

Session Count

session_count

観察されたセッションの数

Session Count Percentile

session_count_percentile

観察されたセッションごとのパーセンタイル

Email Domain

email_domain

メールアドレスのドメイン名

Mailbox Provider

mailbox_provider

メールボックスを提供する組織

Discount Order Ratio

discount_order_ratio

割引を伴う注文の割合 (品目レベル、注文レベル、または割引コード)

Discount Order Percentile

discount_order_percentile

割引注文率別パーセンタイル

Discount Usage

discount_usage

割引注文の割合に基づいて、割引注文率を「常に」「時々」「まったく」に再表示

Acquisition Source

acquisition_source

入力されている場合は first_source と同じですが、それ以外の場合は「unknown」として入力されます。

First Source

first_source

最初のイベントの UTM ソース

First Medium

first_medium

最初のイベントの UTM メディア

First Campaign

first_campaign

イベント第一弾のUTMキャンペーン

First Event Date/Time

first_event_ts

最初のイベントの日付/時刻

One-Time Send Count (Last 365 Days)

one_time_send_count

過去 365 日間のワンタイム送信の数

One-Time Open Rate (Last 365 Days)

one_time_open_rate

過去 365 日間のワンタイム送信の開封率 (10 進数 - 例: 0.05は5%です)

One-Time Click Rate (Last 365 Days)

one_time_click_rate

過去 365 日間の 1 回限りの送信のクリック率 (送信に基づく) (10 進数 - 例: 0.05は5%です)

Last Seen Subscribed

subscribed

Last Seen Email Status

email_status

顧客の洞察

名前

リキッドサフィックス

説明

Engagement Rank

engagement_rank

ブランドに費やした時間に基づいて、最近の日数に重み付けした、各顧客のエンゲージメントのパーセンタイル。 占有された「ヘッドスペース」の尺度。将来のエンゲージメントと相関します。

Order Likelihood

order_likelihood

今後 6 週間以内に注文する可能性

Days Until Next Order

ttno_days

今後 6 週間以内に注文される可能性があるものに基づいて、次の注文までの推定日数

Winback Zone

winback_zone

顧客による「エンゲージメント」、「ウィンバック」、または「チャーン」の指定

Winback Type

winback_type

値「New」を持つ顧客は、最新モデルの実行中に「Winback」を入力しました(毎晩評価)

Probability Still a Customer

probability_alive

解約防止モデルからの顧客生存確率

商品情報

製品観察

名前

リキッドサフィックス

説明

Bestseller Rank (7 Day)

bestseller_rank_7_day

過去 7 日間に販売されたユニット別の売上ランキング。該当する場合、親製品レベルで計算されます。 「1」が最高ランクです

Bestseller Rank (30 Day)

bestseller_rank_30_day

過去 30 日間に販売されたユニット別の売上ランキング。該当する場合、親製品レベルで計算されます。 「1」が最高ランクです

Detail Views per Day

views_per_day

最近の日数に重み付けされた、1 日あたりの商品詳細ページの平均ビュー。 該当する場合、親製品レベルで計算されます

Detail Views per Day Percentile

views_per_day_percentile

1 日あたりの平均商品詳細ページビューのパーセンタイル

Discounted Sale Ratio

discounted_sale_ratio

最近の日数に加重された全製品購入のうち、割引で販売された製品購入の割合

Discounted Sale Percentile

discounted_sale_percentile

割引販売率別パーセンタイル

First Sale Ratio

first_sale_ratio

最近の日数に加重した、全製品購入に対する初回購入の製品購入の割合

First Sale Percentile

first_sale_percentile

初回購入率別パーセンタイル

PDP Views per Day

pdp_per_day

1 日あたりの商品詳細ページの平均ビュー数(最近の日数に重み付け)

PDP Views per Day Percentile

pdp_per_day_percentile

1 日あたりの平均商品詳細ページビューのパーセンタイル

Revenue per Day

revenue_per_day

最近の日数に加重した 1 日あたりの平均収益

Revenue per Day Percentile

revenue_per_day_percentile

1 日あたりの平均収益のパーセンタイル

Revenue Rank (7 Day)

revenue_rank_7_day

過去 7 日間に販売された収益による売上ランキング。該当する場合、親製品レベルで計算されます。 「1」が最高ランクです

Revenue Rank (30 Day)

revenue_rank_30_day

過去 30 日間に販売された収益による売上ランキング。該当する場合、親製品レベルで計算されます。 「1」が最高ランクです

Sales per Day

sales_per_day

最近の日数を加重した 1 日あたりの平均売上

Sales per Day Percentile

sales_per_day_percentile

1 日あたりの平均売上のパーセンテージ

Repeated Sale Ratio

repeated_sale_ratio

最近の日数に重み付けされた、製品の繰り返し購入であった製品購入の割合

Repeated Sale Percentile

repeated_sale_percentile

リピート率別パーセンタイル

Views Before Purchase

views_before_purchase

この製品を最初に購入するまでの製品詳細ページの平均ビューを、最近の日数に加重して表示します。 該当する場合、親製品レベルで計算されます。

Views Before Purchase Percentile

views_before_purchase_percentile

最初の購入前の平均商品詳細ページビューのパーセンタイル

Viewed Rank (7 Day)

views_rank_7_day

過去 7 日間の商品詳細ページビューのランキング。該当する場合、親製品レベルで計算されます。 「1」が最高ランクです

Viewed Rank (30 Day)

views_rank_30_day

過去 30 日間の商品詳細ページの閲覧ランキング。該当する場合、親製品レベルで計算されます。 「1」が最高ランクです

製品に関する洞察

名前

リキッドサフィックス

説明

Up-Sell Category

up_sell_category

一緒によく購入されている商品カテゴリー

Cross-Sell Category

cross_sell_category

この商品の後によく購入される商品カテゴリー

Replenishment Days

replenishment_period_days

商品の再注文までの平均日数

注文情報

注文の観察

名前

リキッドサフィックス

説明

Order Number

order_number

動作が関連付けられている注文番号

– customer.observations.suffix (例: customer.observations.order_count )

– customer.insights.suffix (例: customer.insights.order_likelihood )

– order.observations.suffix (例: order.observations.order_number )

最近見た電子メール アドレスの( True/False)

最近確認された電子メール アドレスのステータス

顧客の観察
顧客の分析情報
製品観察
製品に関する洞察
注文観測
マーケティング同意ステータス
配信
セグメント
レポート
カスタム リキッドの
フィルター
動作を使用してください
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