パフォーマンスレポート
パフォーマンスレポートは、意思決定エージェントがコントロールグループと比較してどのようなパフォーマンスを発揮しているかを示します。このガイドでは、レポートの各セクションが何を表しているか、指標がどのように計算されるか、結果をどのように解釈するかについて説明します。
レポートの構築方法
パフォーマンスレポートは複数のレイヤーで構築され、ユースケースに合わせて完全にカスタマイズされます。チームと連携しながら、次の手順で進めます。
- Brazeがアクションとしてカウントする対象 (送信、クリック、購入、コンバージョンなど) を定義します。
- Brazeがそのアクションを日次で測定する方法 (ボリューム、収益、ユニークユーザー数など) を定義します。
- Brazeが確認したいビジネス指標 (コンバージョン率やユーザーあたりの収益など) を定義します。
- 時間ルールとセグメンテーションが適用されます。
- パフォーマンス タブに結果が表示されます。
ダッシュボードが新しいデータを作成することはありません。これらの定義に基づいて保存された日次の結果を可視化します。
日付範囲と比較グループ
ダッシュボード上部で、以下を選択します。
- 日付範囲: レポートの対象期間です。
- 比較グループ: 比較するグループです（Decisioning Studio と通常運用 (Business as Usual) の比較など）。
- 集計: グラフの集計設定です（日次、7日間移動平均、または30日間移動平均）。
- セグメント: 適用されているセグメントです。これらは AI意思決定サービスチームと連携してカスタム設定されます。
- タイムラインイベント: 設定済みのタイムラインイベントをグラフに重ねて表示するかどうかです。パフォーマンスに影響する可能性のある変化やイベントを把握するのに役立ちます。
これらの選択によって、含まれる日、比較されるグループ、トレンドラインの平滑化方法、表示する母集団が決まります。
集計設定（7日間移動平均など）を変更すると、グラフでの KPIs の表示方法が変わります。保存されているデータは変わりません。
日付ピッカーで最近の日付を選択できない場合、設定されたデータ遅延によりその日付が無効になっている可能性があります。日付の選択可否を制限する遅延には、次の2種類があります。
- データパイプラインの遅延: 顧客データプラットフォームから Decisioning Studio Pro にデータを取り込み、処理するまでにかかる時間です。レポートには、完全で信頼性の高いデータのみが表示されます。
- レコメンデーションのアクティベーション遅延: Decisioning Studio Pro エンジンがレコメンデーションを予測してから、キャンペーンでそれをアクティベートするまでの時間です。レコメンデーションがまだアクティベートされていない日は、レポートに含まれません。
これらの遅延はユースケースに合わせて設定されています。具体的なレポート期間を確認する必要がある場合は、AI サクセスマネージャーにお問い合わせください。
KPIカード
レポートのメイン側にあるKPIカードには、ユースケースに合わせて設定されたKPIsが表示されます。たとえば、次のようなものがあります。
- 増分LTV / 顧客
- コンバージョン / 顧客
- 購読解除 / 顧客
各カードには、選択した期間全体を対象に一度だけ算出されたKPIが表示されます。たとえば、「増分LTV / 顧客 = 3.192」と表示されている場合、これは選択した期間全体のパフォーマンスを表しています。
KPIトレンドチャート
チャートを使用すると、経時的なトレンド、パフォーマンスの変化、季節性やタイミングの影響を把握できます。KPIカードを使用すると、期間全体にわたる全体的な影響を把握できます。中央のチャートには上部のカードと同じKPIが表示されますが、日ごとに計算されます。各ポイントはその日のKPI値を表します。7日間のローリングを選択している場合、各ポイントはローリング平均を反映しており、日々の変動が平滑化されます。
チャートとKPIカードは、それぞれ異なる内容を示すように設計されています。チャートは日ごとのパフォーマンス（「各日のパフォーマンスはどうだったか？」）を示します。KPIカードは期間全体のパフォーマンス（「期間全体を通じたパフォーマンスはどうだったか？」）を示します。率の指標では、両者は異なる問いに答えます。
次のコンバージョン率の例を考えてみましょう。
- 1日目：顧客100人中10件のコンバージョン = 10%
- 2日目：顧客10人中2件のコンバージョン = 20%
チャートには両日の日ごとの率が表示されます。KPIカードは両日を1つの比率にまとめます：12件のコンバージョン / 110人の顧客 = 10.9%。
アップリフトチャート
アップリフトチャートには、比較グループ間の差がパーセンテージで表示されます。計算式は (プライマリグループ - 比較グループ) / 比較グループ です。この値は、KPIチャートの値に基づいて動的に計算されます。
レポートはKPIの結果からアップリフトを算出します。アップリフトが変化した場合、その原因は基になるKPIの変化です。
集計テーブル
レポート下部のテーブルには、選択した日付範囲全体の生の合計値が表示されます。例:
- 増分LTVの合計
- 顧客の合計
- 算出されたKPI値
このセクションは、さまざまなビュー間の関係を補強するものです。
- KPIカードは、期間全体を対象とした計算です。
- チャートは、日次の計算です。
- テーブルには、KPIの基となる合計値が表示されます。
ドライバーツリー
ドライバーツリーは、KPIをその構成要素であるドライバーに分解します。たとえば、増分LTV / 顧客は次のように分解できます。
- コンバージョン / 顧客
- コンバージョンあたりの収益
ドライバーツリーはダッシュボードの他の部分と同じKPI定義を使用し、新たな計算を導入することはありません。ドライバーツリーは、何がパフォーマンスを左右しているかを説明するのに役立ちます。KPIの定義が変更されると、チャート、カード、アップリフト、ドライバーツリーはすべて同時に更新されます。
よくある質問
セグメントはどのように機能しますか？
セグメントを使用すると、エンゲージメントレベル、顧客の特性、デバイスタイプ、その他の設定済みの特徴など、定義したグループごとにパフォーマンスを分析できます。
セグメントのメンバーシップはユースケースに合わせてカスタム設定され、毎日計算されます。つまり、顧客の過去のセグメントは、その日時点での顧客の状態を反映しています。後で行動が変化しても、過去の日のデータは変わりません。これにより過去のデータの正確性が保たれ、レポートが遡って変動することを防ぎます。
直近の一部の日付を選択できないのはなぜですか？
日付ピッカーでは、直近の数日を選択できない場合があります。これは意図的な仕様です。不完全または不安定なデータが表示されないよう、レポートには次の制約が適用される場合があります。
- データパイプラインの遅延: 顧客データプラットフォーム (CDP) からのデータの取り込みと処理にかかる時間を考慮して設定されます。これにより、ある日のデータがすべて揃ってから、その日がレポートに表示されるようになります。
- レコメンデーションのアクティベーションの遅延: レコメンデーションが生成されてから、キャンペーンでアクティベートされるまでのタイムラグを考慮して設定されます。レコメンデーションがまだアクティベートされていない日は、レポートに表示されません。
- 明示的に除外された日付: レポート設定で手動で除外した日付です。
特定のレポート期間やデータの利用可能性に関するルールを確認したい場合は、AIサクセスマネージャーにお問い合わせください。
「ボリューム」と「率」のKPIの違いは何ですか？
KPIは通常、次の2つのカテゴリーに分類されます。
- ボリューム指標（総コンバージョン数、総収益、総クリック数など）は、「どれだけ発生したか」に答えます。
- 率の指標（コンバージョン率、ユーザーあたりの収益、クリックスルー率など）は、「どれだけ効率的に発生したか」に答えます。
ボリュームと率は、それぞれ異なる側面を示します。キャンペーンによっては、ボリュームが増えても効率が下がる場合もあれば、その逆の場合もあります。結果を解釈する際は、どちらのタイプのKPIを見ているかを必ず確認してください。
「ユニーク」（または「重複なし」）とはどういう意味ですか？
指標が「ユニーク」と定義されている場合、特定の識別子（通常は顧客）を使用して個人の重複が排除されます。各個人は1日につき1回カウントされます。
「1日あたりのユニーク」は、「日付範囲全体でのユニーク」とは異なります。複数日にわたって1日ごとのユニーク数を合計すると、同じ個人が複数回（エンゲージした日ごとに1回）カウントされる場合があります。これは意図的な仕様です。
ご自身の設定でユニーク性がどのように定義されているかを確認したい場合は、AIサクセスマネージャーにお問い合わせください。
このレポートが他のシステムと異なる場合があるのはなぜですか？
パフォーマンスレポートが他のダッシュボード（メールサービスプロバイダー (ESP)、分析ツール、内部のBIレポートなど）と一致しない場合でも、必ずしも問題があるわけではありません。システムによって、異なる定義やルールが適用されていることがよくあります。主な理由は次のとおりです。
- アトリビューションルール: 一部の指標にはアトリビューションロジックが適用され、定義された基準を満たすアクティビティのみがカウントされます。他のシステムがアトリビューションロジックなしですべてのアクティビティをカウントしている場合、合計値が異なることがあります。
- マシンおよびボットによるエンゲージメントのフィルタリング: パフォーマンスが実際の人間の行動を反映するよう、既知のマシンやボットによるエンゲージメント（自動セキュリティスキャンや人間以外によるクリックなど）は除外されます。一部のプラットフォームでは、これらのインタラクションも合計に含まれます。
- 「ユニーク」の定義の違い: このレポートでは、ユニーク性は通常1日単位で適用されます。他のシステムでは、キャンペーン期間全体でユニーク性を計算している場合があります。これらは異なるビジネス上の問いであり、異なる数値になります。
- 日付範囲とデータの利用可能性に関するルール: レポートには、アクティベーションの遅延、データ利用可能性の遅延、または除外された日付が適用される場合があります。他のシステムでは直近のデータや不完全なデータが含まれることがあり、一時的な不一致が生じます。
- ボリュームと率の違い: あるシステムでは総ボリューム（総コンバージョン数など）が表示され、別のシステムでは率（顧客あたりのコンバージョン数など）が表示される場合があります。同じタイプの指標を比較していることを必ず確認してください。
グラフの数値がサマリーカードと一致しないのはなぜですか？
グラフとサマリーカードは、それぞれ異なる問いに答えるものです。
- グラフ: 日ごとのパフォーマンスを表示します。各ポイントは、その日単体で計算されたKPIを反映しています。
- サマリーカード: 期間全体のパフォーマンスを表示します。選択した日付範囲全体でKPIを再計算します。
日々の変動、タイミングの影響、時間の経過に伴うパフォーマンスの変化を把握するにはグラフを使用します。期間全体での総合的な効果を把握するにはサマリーカードを使用します。
次のコンバージョン率の例を考えてみましょう。
- 1日目: 顧客100人中10件のコンバージョン = 10%
- 2日目: 顧客10人中2件のコンバージョン = 20%
グラフでは、1日目に10%、2日目に20%と表示されます。サマリーカードでは両日を合算し、顧客110人中12件のコンバージョン = 10.9%となります。
「ユニーク」カウントの推奨されるアプローチは何ですか？
ユニークな行動（ユニーククリック数やユニークコンバージョン数など）を測定する場合、ユニーク性は1日単位で適用されます。例:
- 1日目: クリックした顧客: A、B、C = ユニーク3人
- 2日目: クリックした顧客: B、C、D = ユニーク3人
グラフでは、1日目に3、2日目に3と表示されます。両日を合わせると、3 + 3 = 6となります。顧客BとCは1日につき1回カウントされますが、これは意図的な仕様です。
この設定では、日をまたいでユニークな顧客エンゲージメントが何件発生したかをカウントします。
期間単位でのユニーク性（キャンペーン全体や四半期全体でのユニークな個人）を目的とする場合は、別のモデリングアプローチになります。その設計に関するガイダンスについては、AIサクセスマネージャーにお問い合わせください。