アフィニティセグメントを使用すると、ユーザーの性格、ライフスタイル、信条、選択（アプリ内で示されるもの）に基づいてユーザーを選択し、ターゲットにすることができます。これにより、ユーザーのニーズに応えるメッセージを送信して、キャンペーンを最適化できます。 アフィニティセグメントを使用すると、性格特性を分析してユーザーをより深く理解できます。たとえば、次のことができます。

• 他のどのアルバムよりも Madonna のアルバムを頻繁に聴くユーザーを表示し、類似のアルバムをおすすめする
• 40% 以上の割合で午前 10 時から午後 12 時の間にアプリからタクシーを予約するユーザーを絞り込み、その時間帯に多くのクーポンを送信する
• 平日にホテルを予約するユーザーの下位 20% を見つけ、週末の予約を促進するための割引を送信する
• 政治ニュースを読むユーザーの上位 10% を表示し、アプリでより適した記事をおすすめする

アフィニティセグメントは、ポジティブまたはネガティブなユーザー特性を絞り込み、そのデータを使用してユーザーの共感を得やすいキャンペーンを送信するのに役立ちます。 アフィニティセグメントを作成するには、以下の手順を実行します。

1. MoEngage のサイドバーメニューで、Segment メニュー項目 にカーソルを合わせます。Segment メニューが表示されます。
2. + New Segment をクリックします。 Create Segments ページが表示されます。
3. User affinity タブをクリックします。
4. Has Executed リストからイベントを選択します。
5. ドロップダウンリストから、次のいずれかのアフィニティフィルターを選択します。
   1. • Predominantly
        詳細については、Predominantly を参照してください。
      • For a minimum of
        詳細については、Minimum of を参照してください。
      • Most no. of times
        詳細については、Top users or Bottom users を参照してください。
      • Least no. of times
        詳細については、Top users or Bottom users を参照してください。
6. アフィニティフィルターで使用する属性を選択します。
7. Show Count をクリックして、アフィニティセグメント内のユーザー数を表示します。

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アフィニティフィルター

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Predominantly

特定のアクションを（選択した属性値のうち）他のすべての属性値よりも多く実行しているユーザーは、そのアクションを主に（predominantly）実行しているとみなされます。 たとえば、あるユーザーが e コマースアプリで 10 冊の本を購入し、そのうち 5 冊がスリラー、3 冊が伝記、2 冊が自己啓発書だったとします。この場合、主なジャンルはスリラーです。25 冊の本を購入した別のユーザーが、スリラー 15 冊、伝記 4 冊、自己啓発書 6 冊を購入した場合も、購入した本の最小数は異なりますが、主なジャンルはスリラーになります。 “Predominantly” フィルターを使用すると、ユーザーのアクションを現実的に反映した柔軟なフィルターに基づいてユーザーをセグメント化できます。 “predominantly” フィルターを設定するには:

1. User affinity タブで event を選択します。
2. predominantly を選択し、属性とフィルター条件を選択します。
3. 主であるべき値を選択します。

たとえば、イベントが Song Played、属性名が Artist Name、値が Rihanna の場合、再生したすべての曲の中で主に Rihanna の曲を再生したユーザーが一覧表示されます。 1 つのアクションに対して複数のアフィニティ属性を選択でき、それらすべてを組み合わせたものが 1 つの値とみなされ、それに基づいて優位性が計算されます。 音楽ストリーミングアプリを例に挙げます。特定のアーティスト名（Rihanna）を聴くユーザー数を一覧表示するのに加えて、再生元のプラットフォーム（Android）も選択できます。これにより、アーティストとプラットフォームが 1 つの値（Rihanna_Android）に結合され、他のすべての値（Rihanna_iOS、BTS_Android など）よりもその属性値を主に示すユーザーが表示されます。 通常のイベント属性フィルターを使用して、目的のイベントを絞り込むことができます。絞り込まれたイベントに対して、Predominantly の計算が実行されます。 業界全体で Predominance フィルターを使用できる例を以下に示します。

1. 他の衣料品と比べて T シャツを多く購入するユーザーを絞り込む。
2. 他の取引金額と比べて、毎週決済プラットフォームで主にしきい値を超える金額の取引を行うユーザーを見つける。
3. その月の他のすべての食料品の注文と比べて、主に毎月 1 日から 5 日の間に食料品を購入するユーザーを表示する。
4. 週の他の曜日と比べて、主に土曜日の夜にデザートを注文するユーザーを表示する。

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Minimum of

他のすべてのアクションと比較して、あるアクションを少なくとも x% の割合で実行しているかどうかに基づいてユーザーをセグメント化します。これを “Minimum of” フィルターと呼びます。 たとえば、ストリーミングプラットフォームで映画を視聴するユーザーのうち、少なくとも 25% の割合でラブコメを視聴するユーザーにのみクーポンを送信したいとします。 再生した映画の数はユーザーによって異なりますが、“Minimum of” フィルターを使用すると、少なくとも選択した割合でラブコメを再生したユーザーを選択できます。 ある属性値でアクション（イベント）を少なくとも設定した割合で実行したユーザーをセグメント化するには:

1. User affinity タブで event を選択し、For a minimum of と割合を選択します。
2. 属性とフィルター条件を選択します。
3. 属性の最小値となるべき値を選択します。

たとえば、イベントが Song Played、属性名 Artist Name が Enrique、最小値が 25% の場合、再生したすべての曲の中で少なくとも 25% の割合で Enrique の曲を再生したユーザーが一覧表示されます。 この例では、ジャンル（RomCom）に加えて、曜日（Monday）も選択されています。映画のジャンルと曜日は 1 つの値（RomCom_Monday）となり、他のすべての値（Thriller_Tuesday、Drama_Wednesday、Horror_Monday、Animated_Tuesday など）に対して設定した最小割合以上であるかが判定されます。 1 つのアクションに対して複数のアフィニティ属性を選択でき、それらすべてを組み合わせたものが 1 つの値とみなされ、それに基づいて “Minimum of” が計算されます。 これらの結果をさらに絞り込んで、アプリのバージョン、性別、位置情報などを反映させることができます。 “Minimum of” フィルターは、次のようなシナリオに適用できます。

1. 1 日の他の時間帯と比べて、少なくとも 60% の割合で午前 10 時から午後 12 時の間にタクシーを予約するユーザー。
2. 1 週間の他の取引と比べて、取引の少なくとも 20% がしきい値を超える金額であるユーザー。
3. 他の日と比べて、少なくとも 70% の割合で毎月 1 日から 5 日の間に食料品を購入するユーザー。
4. 週の他の曜日と比べて、少なくとも 50% の割合で土曜日にデザートを購入するユーザー。

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上位ユーザーと下位ユーザー

アクションを最も多く、または最も少なく実行しているユーザーを絞り込みます。上位または下位のユーザーは、他のユーザーと比較してそのアクションを実行した回数によって決まります。 たとえば、アプリでタクシーを予約するユーザーの上位 10% をセグメント化したり、タクシーの予約が最も少ない 20% を選択したりして、それに応じてターゲットを絞ったキャンペーンを送信できます。 ユーザーの上位または下位の割合に属し、アクションまたはイベントを実行したユーザーをセグメント化するには:

1. User affinity タブでイベントを選択し、Most no. of times または Least no. of times を選択します。
2. 割合の値を入力します。

これらの結果をさらに絞り込んで、アプリのバージョン、日付、位置情報などを反映させることができます。上位または下位のユーザーは、絞り込まれたイベントに基づいて決定されます。 アフィニティセグメントに基づいてユーザーを絞り込むことで、コンバージョン率の高い、よりターゲットを絞ったパーソナライズされたキャンペーンを設定し、顧客の嗜好に合わせてメッセージを調整できます。