ウェブフック・レポート

Brazeダッシュボードで提供されるさまざまなWebhookレポートメトリクスと分析オプションについて学ぶ。

キャンペーン分析

キャンペーンを開始したら、そのキャンペーンの詳細ページに戻って主要な指標を見ることができる。キャンペーンページに移動し、キャンペーンを選択して詳細ページを開封する。Webhooksキャンバスで送信されたものについては、キャンバス分析を参照のこと。

キャンペーン分析タブから、一連のパネルでレポートを見ることができる。以下のセクションに列挙されているものよりも多く見たり少なく見たりするかもしれないが、それぞれに有用な目的がある。

キャンペーンの詳細

キャンペーンの詳細パネルには、キャンペーン全体のパフォーマンスのハイレベルな概要が表示される。 Webhook.

このパネルでは、受信者に送信されたメッセージの数、1 次コンバージョン率、このメッセージによって生み出された総収益などの全体的な指標を確認します。このページから、配信、オーディエンス、コンバージョン設定を確認することもできます。

キャンペーンのパフォーマンスを決定するために使用されるメトリクスの概要が記載されたキャンペーン詳細パネル。

コントロールグループ

個々のWebhookメッセージの影響を測定するには、A/Bテストにコントロールグループを追加することができる。トップレベルのキャンペーン詳細パネルには、コントロールグループのバリアントのメトリクスが含まれない。

最後に表示してからの変更

あなたのチームの他のメンバーからのキャンペーンへの更新数は、キャンペーン概要ページのChanges Since Last Viewedメトリックによってトラッキング, 追跡される。キャンペーンの名前、スケジュール、タグ、メッセージング、オーディエンス、承認ステータス、またはチームアクセス設定の更新の変更履歴を表示するには、[Changes Since Last Viewed]を選択する。各更新について、誰がいつ更新を行ったかを見ることができる。この変更ログを使ってキャンペーンの変更を監査することができる。

Webhook のパフォーマンス

Webhook パフォーマンスパネルでは、メッセージがさまざまな側面でどの程度うまくいったかを概説する。このパネルの指標は、選択したメッセージングチャネルや、多変量テストを実行しているかどうかに応じて異なります。[プレビュー] アイコンをクリックすると、バリアントやチャネルごとにメッセージを表示できます。

表示をシンプルにしたい場合は、 Add/Remove Columnsをクリックし、必要なメトリクスをクリアする。デフォルトでは、すべての指標が表示されます。

Webhook メトリクス

以下は、あなたが分析で目にする可能性のある主なWebhookのメトリクスである。Brazeで使用されるすべてのWebhookメトリクスの完全な定義については、レポートメトリクス用語集を参照。

指標	定義
ユニーク受信者数
送信数
エラー数

過去のパフォーマンス

[過去のパフォーマンス] パネルでは、[メッセージのパフォーマンス] パネルの指標を時系列でグラフ表示できます。パネル上部のフィルターを使用して、グラフに表示される統計やチャネルを変更します。このグラフの時間範囲は、常にページ上部で指定された時間範囲を反映します。

日ごとの内訳を知りたい場合は、 のハンバーガーメニューをクリックし、「CSVダウンロード」を選択すると、レポートのCSVエクスポートを受け取ることができる。

2021年2月から2022年5月までのメールの統計例を示した「過去のパフォーマンス」パネルのグラフ。

コンバージョンイベントの詳細

[コンバージョンイベントの詳細] パネルには、キャンペーンのコンバージョンイベントのパフォーマンスが表示されます。詳しくはコンバージョンイベントを参照のこと。

コンバージョンの相関

[コンバージョンの相関] パネルでは、どのようなユーザー属性と行動が、キャンペーンに設定した結果に役立つか、または悪影響を与えるかを把握できます。詳細については、「コンバージョンの相関」を参照してください。

リテンションレポート

リテンションレポートは、特定のキャンペーンまたはキャンバスにおいて、ユーザーが選択したリテンションイベントを実行した割合を表示する。詳しくはリテンションレポートを参照のこと。

目標到達プロセスレポート

ファネルレポートは、キャンペーンやキャンバスを受け取った後の顧客のジャーニーを分析できるビジュアルレポートを提供する。キャンペーンやキャンバスでコントロールグループや複数のバリアントを使用している場合、異なるバリアントがコンバージョンファネルにどのような影響を与えたかをより細かいレベルで理解し、このデータに基づいて最適化することができる。

詳細はファンネルレポートを参照のこと。