これは Early Access 機能です。アカウントで有効にするには、MoEngage の Customer Success Manager (CSM) または Support チームにお問い合わせください。

Computed traits は、MoEngage で収集した既存のイベントデータに計算や変換を適用して作成できる動的なユーザー属性です。ユーザーの行動に基づいて自動的に更新される、スマートでカスタムビルドされたユーザープロパティと考えてください。 Lifetime Value (LTV) のような特定の属性をトラッキングするために開発者に頼ったり、CSV ファイルを手動でアップロードしたりする代わりに、ユーザーの行動に基づいてこの属性を自動的に計算する computed trait を作成できます。これにより、より充実した正確なユーザープロファイルを構築し、より深いセグメンテーションとパーソナライゼーションの機会を引き出すことができます。

1 つのワークスペースで同時に保持できるアクティブな computed traits は最大 10 個です。これには、ステータスが Scheduled、Processing、または Active の trait が含まれます。一時停止中の trait はこの上限にカウントされません。この上限を引き上げるには、MoEngage の CSM または Support チームにお問い合わせください。1 つのワークスペースで保持できる computed traits は、一時停止中のものを含めて合計最大 50 個です。trait は削除できないため、使用する予定の trait のみを作成してください。

ユースケース

Computed traits を使用すると、静的なユーザーデータにとどまらず、ユーザーのリアルタイムのアクティビティや好みに基づいてユーザーとエンゲージできます。以下にいくつかのユースケースを示します。

ハイパーパーソナライゼーション: ユーザーの累計節約額やロイヤルティポイントなどの動的な値でキャンペーンを調整し、エンゲージメントを高めコンバージョンを促進する、関連性の高いメッセージを作成します。
高度なセグメンテーション: 「パワーユーザー」や「離脱リスクのある顧客」など、非常に具体的なセグメントを作成し、ユーザーの定着率を向上させ LTV を高めるターゲットキャンペーンを実施します。
データエンリッチメントの自動化: ユーザーのお気に入りの商品カテゴリーなどの主要な指標を自動的に計算して保存することで、手作業をなくし、キャンペーンが常に最新のユーザーデータに基づくようにします。これにより、キャンペーンの効率と関連性が向上します。

業界別のユースケース

業界に合わせてすぐに構築できる trait については、以下のリファレンスをご覧ください。各リファレンスには、trait ごとの計算方法、データソース、ビジネスユースケースが記載されています。

計算方法

Computed traits は、いくつかの方法で作成できます。

Count、Aggregation、First/Last Value

これらの方法では、特定の期間のイベントデータに対して計算を実行することで computed trait を作成できます。

Count: ユーザーがイベントを実行した回数をカウントします。
Aggregation: イベント属性の合計、平均、最小値、または最大値を計算します。
First/Last value: ユーザーのイベント属性について、最初または最後に記録された値を特定します。