高度なファネルオプション
高度なファネルオプションを使用すると、ファネルに関するより深い問いに答えることができます。誰がコンバージョンしたかを確認するだけでなく、ユーザーが主要なステップ間をどれくらいの速さで移動する傾向があるか、ファネル内で先に進む前に特定のアクションをどれくらいの頻度で実行するかを調べることができます。- Time to convert - Unique Users: このオプションは、ユーザーが指定したステップを完了するまでにかかる時間の分布を示します。単一のユーザーについて、MoEngageは指定したステップ間の最良のコンバージョン時間(最短時間)を考慮します。この分析は、定義した2つのステップ間で実行できます。
- Auto: 選択したステップを完了したユーザーの各パーセンタイルにかかった時間を表示します。たとえば、ユーザーの50%がコンバージョンするのに必要な時間を示します。X軸はユーザーのパーセンタイル(1から100)を表し、Y軸は対応するコンバージョンまでの時間を示します。
- Custom: カスタム分布を使用すると、時間バケットをカスタマイズできます。これにより、時間バケット内で選択したステップでコンバージョンしたユーザー数が得られます。最大25個のバケットを分析できます。分布バケットには下限の境界点が含まれ、上限の境界点は含まれません。
- Time to convert - All Occurrences: このオプションは、定義したステップについて、すべてのコンバージョンの発生にかかった時間の分布を提供します。単一のユーザーがステップを複数回完了している場合、MoEngageは定義したステップ間のすべてのコンバージョンのうち最良のコンバージョン時間を考慮します。この分析は、定義した2つのステップ間で実行できます。このファネルタイプには、Time to convert - Unique Usersと同様のDistribution bucketingオプションがあります。
- Frequency - Unique Users: このオプションは、後続の(次の)ステップの前にあるステップが実行された回数(頻度)の分布を提供します。単一のユーザーについて、MoEngageは分析に最も低い頻度カウントを考慮します。この分析は、定義した連続する2つのステップ間で実行できます。
- Auto: ユーザーの各パーセンタイルについて、次のステップの前にあるステップを実行した頻度を提供します。たとえば、ユーザーの50%が製品を購入する前に何回製品を閲覧したかがわかります。ここで、X軸はユーザーのパーセンタイル(1から100)を示し、Y軸はそれぞれの頻度カウントを示します。
- Custom: カスタム分布を使用すると、頻度バケットをカスタマイズできます。これにより、選択した頻度バケットのユーザー数が得られます。1回の分析で最大25個の頻度バケットを分析できます。分布バケットには下限の境界点が含まれ、上限の境界点は含まれません。
- Frequency - All Occurrences: このオプションは、後続の(次の)ステップの前にあるステップが実行された回数(頻度)の分布を提供します。単一のユーザーについて、MoEngageはすべての頻度を分析に考慮します。この分析は、連続する2つのステップ間で実行できます。このファネルタイプには、Frequency - Unique Usersと同様のDistribution bucketingオプションがあります。
高度なファネルオプションを使用するタイミング
標準的なファネル分析では、誰がステップ間でどの程度の割合でコンバージョンしたかがわかります。Advanced Funnel Optionsはさらに一歩進んで、ユーザーがファネルをどのように進んでいくか、具体的にはどれくらいの速さで移動し、先に進む前にどれくらいの頻度でステップを実行するかといったダイナミクスを調べることができます。 分析で次のことを理解する必要がある場合に、これらの高度なオプションを使用します。- コンバージョンの速度: 主要なファネルステップ間で通常どれくらいの時間が経過するかを知る必要がある場合。
- アクションの繰り返し: ファネルの次のステップに進む前に、ユーザーが特定のアクションを何回実行するかを理解したい場合。
- 試行ごとの行動: ユーザーの最初の/最速の経路を分析するのか、ファネルステップを通じたすべての試行を分析するのかを区別する必要がある場合。
Time to Convert - Unique Users
- 機能: 定義した2つのステップ間のシーケンスをユーザーが初めて完了するまでにかかった時間、または複数回完了している場合は最速の時間を測定し、分布を示します。Auto(パーセンタイル分布)とCustom(ユーザー定義の時間バケット)のビューがあります。
- 使用するタイミング:
- 2つの主要なマイルストーン間の初回コンバージョンの一般的な速度を理解する必要がある場合。
- 時間的制約のあるキャンペーンやプロモーションの効果を測定する場合。
- 最初に成功した試行でユーザーが異常に長い時間をかけているボトルネックを特定する場合。
- 2点間の最適な、または初回のユーザージャーニーに焦点を当てる場合。
ユースケースの例
このオプションを使用して解決できるユースケースの例:- キャンペーンの緊急性: Campaign Email ClickedとPurchase Completedの間の時間を分析し、期間限定オファーがより速いコンバージョンを促進するかどうかを確認します(たとえば、0-1時間、1-6時間、6時間以上などのCustomバケットを使用)。Autoビューでは中央値(50パーセンタイル)の時間を表示できます。
- オンボーディングの効率: Account CreatedからFirst Key Action Completedまでにかかった時間を測定します。
- 機能導入の速度: ユーザーがFeature Discovery EventからFirst Feature Use Eventにどれくらいの速さで移行するかを追跡します。
Time to Convert - All Occurrences
- 機能: ユーザーがシーケンスを複数回完了する可能性を考慮し、定義した2つのステップ間のすべてのコンバージョンの発生にかかった時間を測定し、分布を示します。AutoとCustomの分布も利用できます。
- 使用するタイミング:
- ユーザーがファネルのシーケンスを繰り返すことができ、すべての成功した試行にわたる時間のダイナミクスを分析したい場合。
- 繰り返し発生する行動やプロセスのコンバージョン速度を理解する場合。
ユースケースの例
このオプションを使用して解決できるユースケースの例:- リピート購入の速度: リピート購入者のすべての購入ジャーニーにわたって、Added to CartとPurchase Completedの間の一般的な時間を分析します。
- 繰り返し発生するタスクの所要時間: ユーザーが繰り返し実行する可能性のあるプロセス(経費報告書の提出、レッスンの完了など)について、Task StartedからTask Completedまでにかかった時間を測定します。
Frequency - Unique Users
- 機能: ユーザーが次の連続するステップに初めて正常に移行する前に(または最も低い頻度カウントのインスタンスで)、特定のステップを実行した回数を測定し、分布を示します。Auto(パーセンタイル分布)とCustom(ユーザー定義の頻度バケット)のビューがあります。
- 使用するタイミング:
- ユーザーが初回のジャーニーで次のステップに進む前に、どれくらいのためらい、探索、繰り返しが発生しているかを理解する場合。
- ユーザーが先に進む前にアクションを何度も繰り返しているフリクションポイントを特定する場合。
- 連続する2つのステップ間の初回または最も直接的な経路の効率に焦点を当てる場合。
ユースケースの例
このオプションを使用して解決できるユースケースの例:- 製品の検討: ユーザーがAdd to Cartの前にProduct Page Viewedを何回実行するか(最低頻度)を分析し、初回の閲覧行動を理解します。
- 検索の有効性: SearchResult Clickedイベントの前のSearch Performedイベントの数を測定します。
- フォームの入力完了: 複雑なフィールドについて、Form Field Completedの前にHelp Tooltip Viewedが何回発生するかを追跡します。
Frequency - All Occurrences
- 機能: ユーザーがこの移行を完了したすべてのインスタンスを考慮し、ユーザーが次の連続するステップに正常に移行する前に特定のステップを実行した回数を測定し、分布を示します。AutoとCustomの分布も利用できます。
- 使用するタイミング:
- ユーザーが一連のステップを繰り返すことができ、それらのステップを通じたすべてのジャーニーにわたる繰り返し行動を理解したい場合。
- 繰り返し発生するプロセスにおける前提アクションや探索行動を分析する場合。
ユースケースの例
このオプションを使用して解決できるユースケースの例:- クロスセル/アップセルの探索: すべての購入ジャーニーにわたって、ユーザーはAdd to Cartの前に何回View Recommended Productをトリガーしているか?
- 学習パターン: 複数のモジュールを完了するユーザーについて、すべてのモジュールにわたってComplete Quizの前に通常何回View Lesson Videoを実行しているか?
- サポートとのインタラクション: ユーザーがチケットを送信したすべてのインスタンスにわたって、Submit Support Ticketの前のView FAQ Articleの頻度を分析します。