Adobe Analyticsを使用したデータの分析：データの出所

あなたはこれを知らないかもしれませんが、AdobeAnalyticsユーザーは彼らのウェブサイト以外のものでデータ分析を実行します。アドビはまた、モバイルアプリやタブレットアプリなどで顧客に代わってデータを収集します。さらに、アドビはAdobe Analyticsに大きな柔軟性を組み込んでおり、音声アシスタントから電話、ラップトップにシームレスに切り替わる、よりデジタル接続された消費者の世界を処理します。

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データ分析の性質の認識は、本Moneyballの映画版で、ジョナヒルのキャラクターによって大衆文化の領域で定義されました。その実話では、小規模な野球チーム（オークランド・アスレチックス）は、従来の選手を超えて、多くの点で従来に反する選手の有効性の統計的測定に基づいて、低価格の選手を革新的に特定して獲得するように行動することにより、はるかに大きな給与のチームを劇的に上回りました。打率、シーズンごとの本塁打、打点（打点）などの指標。

その映画が公開されて以来、データの収集と分析において、これまで以上に複雑な新しい課題が浮上しています。（データの傾向の詳細については、この記事を確認してください。）

たとえば、オンラインデバイスのユーザーは、ある場所から別の場所にすばやく移動できるように調整されており、ユーザーのアクティビティを正確に追跡するには、より微妙で詳細な指標が必要です。また、ユーザーはプライバシーの考慮事項をますます意識し、アクティビティを追跡することによって提供される利便性とオンラインアクティビティの機密性を維持することの関係をどのように管理したいかについてより多くの情報に基づいた決定を下しています。

データ分析コインの反対側には、ほんの数年前よりもはるかに多くのユーザーデータのソースが存在します。現在、アドビには、コールセンター、顧客関係管理（CRM）システム、店内コマースエンジンなど、デジタル接続されていないソースからデータ分析用の情報をインポートするためのメカニズムがいくつかあります。

データの収集方法の詳細に入る前に、データをキャプチャしてAdobe Analyticsに送り込むことは、通常、データアナリストの領域ではないことを理解することが重要です。アナリストとしてのあなたの仕事は、ユーザーアクティビティからキャプチャされたデータを分析することです。

ただし、データの収集方法に関する次の基本的な概要は、2つの理由からアナリストにとって重要です。1つは、データの有効性を評価するときに、データがどこから来ているのかを知っておくとよいでしょう。2つ目は、データをマイニングしてAdobe Analyticsに送信するプロセスを基本的に把握しているため、データを抽出するツールを設定した人々とより生産的なやり取りを行うことができます。

AdobeAnalyticsを使用してWebサイトからデータをキャプチャする

最も一般的なAdobeAnalyticsデータソースであるWebサイトから始めましょう。Webデータは、もともとサーバーログに基づいて分析されていました。サーバーログデータは、Webサイトをホストするサーバーによって自動的に生成され、サイト上のすべてのファイルのすべての要求とダウンロードのカウントとタイムスタンプを提供します。残念ながら、サーバーログにはボットと人間を区別する機能がないため、データの信頼性は非常に低くなります。

ボットは、Webサイトをスキャンする自動化されたコンピューターです。これらのボットは多くの場合フレンドリーで、検索エンジンのWebサイトや製品アグリゲーターのWebサイトをランク付けするために使用されます。ただし、一部のボットは友好的ではなく、競争力のある情報またはそれ以上の目的で使用されます。

サーバーログではボットと人間を区別できないため、業界はすぐにタグに移行しました。タグは現在、業界標準となっています。通常、タグはJavaScriptベースのコード行であり、Webサイトのすべてのページとアクションに非表示の画像を追加します。これらの画像は分析ツールへのビーコンとして機能し、わずか数ミリ秒でいくつかのことが起こります。

JavaScriptコードが実行され、ブラウザとデバイスの情報、およびページビューのタイムスタンプが識別されます。

より多くのJavaScriptコードが実行され、ブラウザに保存されたテキストの一部であるCookieの存在が検索されます。Cookieにアクセスできるのは、Cookieを設定したドメインのみであり、多くの場合、有効期限があります。

存在する場合は、訪問者IDがCookieから抽出され、訪問およびページ全体でユーザーを識別します。訪問者IDが存在しない場合、一意のIDが作成され、新しいCookieに設定されます。これらのIDは訪問者ごとに一意ですが、ユーザーの個人データには関連付けられていないため、ユーザーのプライバシーを保護します。

より多くのJavaScriptを使用して、ページに関する情報（URL、リファラー、および訪問者のアクションと動作を識別する多数のカスタムディメンション）をキャプチャします。

すべてのJavaScriptロジックが実行された後、アドビの分析の収集および処理エンジンにデータを送信するために画像ビーコンが生成されます。

恐ろしいですね。そうですね、それがWeb開発者の気持ちです。Web分析が最初に登場したとき、最も困難な仕事の1つは、タグが正確に実行されることを確認するために、このすべてのJavaScriptを記述およびテストする方法を開発者に教えることでした。開発者に開発を教える—楽しい仕事ではありません。

私たちにとって幸運なことに、さらに賢い開発者は、すべてのJavaScriptを単一のUI（ユーザーインターフェイス）に移動するというアイデアを思いつきました。Web開発者は、サイトのすべてのページにコードの1行または2行を追加する必要がありました、そしてマーケティング担当者は、この新しい名前のプラットフォームで自分のタグを管理することができ、タグ管理システム、またはTMS。タグ管理業界が爆発的に発展し、数十のベンダーが誕生し、その後、買収、合併、テクノロジーのピボットが発生するまで、それほど時間はかかりませんでした。

幸いなことに、タグ管理システム業界はコモディティ化されており、AdobeからDynamic Tag Manager（DTM）およびAdobeLaunchの形式で無料で入手できます。あなたはすでにGoogleのTMS、Google Tag Manager、またはTealium、Ensighten、Signalなどの独立したTMSプレーヤーの1つに精通しているかもしれません。

あなたの会社はすでにこれらのテクノロジーの1つを使用して、Webサイトにマーケティングタグを展開している可能性があります。それらすべてがAdobeAnalyticsをデプロイできますが、ベストプラクティスとしてのAdobeの推奨事項は、AdobeLaunchを使用することです。

AdobeAnalyticsを使用してモバイルデバイスからデータをキャプチャする

ラップトップに配信される標準のWebサイトがデータ収集の議論から始めるのに自然な場所である場合、より小さなモバイル画面に移動することが論理的な次のステップです。

Webデザインの進化のこの段階では、モバイルWebサイトは完全に機能しているWebページであり、ラップトップ、デスクトップ、または大規模なモニターサイトへの後付けの付属物ではないことをすでにご存知かもしれません。これらの小規模なWebサイトは、レスポンシブデザインと呼ばれるWeb開発へのアプローチを使用して作成されます。このアプローチでは、Webサイトのコンテンツの作成に使用されるコードは、Web訪問者の画面やブラウザーのサイズに関係なく同じです。あなたの会社はおそらくすでにレスポンシブデザインを活用しています。

レスポンシブデザインを適用すると、デスクトップサイトで起動するのと同じタグが、モバイルとタブレットに最適化されたWebサイトで機能するはずです。これは、基本的に同じものであるためです。これは、タグ管理の世界では朗報です。ただし、レスポンシブデザインベースのモバイルアプリの世界は、ネイティブアプリの世界とはまったく異なります。

AdobeAnalyticsを使用したネイティブアプリからのデータのマイニング

ネイティブアプリは、データ収集に特定の課題を提示します。これらのモバイルおよびタブレットアプリケーションは、レスポンシブWebサイトとは異なる方法でプログラムされています。

一般に、ネイティブアプリはブラウザーで実行されず、HTMLを使用せず、JavaScriptを実行できません。実際、iOS用に構築されたアプリケーションは、Androidアプリ（Java）とは異なるプログラミング言語（Objective C）で構築されています。これらの技術的なプログラミング言語は、1つの重要な理由で言及されています。タグ管理システムは、モバイルおよびタブレットアプリケーションでは機能しません。

一部のタグ管理システムベンダーは、JavaScriptをアプリに組み込む機能をハッキングしましたが、その結果、機能が制限され、ベストプラクティスからはほど遠いものになっています。アドビツールを展開するための最も完全で正確かつスケーラブルな方法は、アドビモバイルソフトウェア開発キット（SDK）を使用することです。Adobe mobile SDKは、タグ管理システムのようなデータ収集システムとして機能するように構築されていますが、アプリのネイティブプログラミング言語（iOSの場合はObjective C、Androidの場合はJava）を使用します。

Adobe SDKは、アプリを実行するコードに深くアクセスできるため、データ収集以外にも使用できるため、重要です。Adobe Analyticsにデータを送信することに加えて、AdobeSDKは次のことを行う必要があります。

• GPSに基づいて地理的位置データをキャプチャします。
• そのGPSデータに基づくジオフェンスを分析またはアクションに利用します。
• ユーザーにプッシュ通知を送信します。
• アプリ内メッセージング、パーソナライズ、テストを介してアプリのコンテンツを更新します。

これらの機能へのアクセスは、会社がアドビから購入したSKUまたはバージョンに制限される場合があります。アドビアカウントマネージャーと協力して、これらの機能のどれが契約に含まれているかを理解してください。

AdobeAnalyticsを使用してIoT以降からデータをキャプチャする

2つの最大のユースケース（Webとモバイル）の収集標準を理解したので、次に、より一般的なモノのインターネット（IoT）のセットに分岐します。データについて質問する人は誰でも、デジタルキオスク、スマートウォッチ、コネクテッドカー、インタラクティブスクリーン、およびこの文章が書かれてからテクノロジーの大君主が発表したその他の新しいデバイスについて考える必要があります。

SDKの構築には時間、お金、研究、エンジニア、コード、品質保証などが必要なため、Adobeなどのベンダーはすべての新しいデバイスを常に把握するのは難しいと感じています。ただし、心配しないでください。ネイティブに構築されたSDKがないデバイスでも、AdobeAnalyticsにデータを送信できます。

これらのデバイスの1つからデータを送信するためのベストプラクティスは、アプリケーションプログラミングインターフェイス（API）を使用することです。つまり、IoTアプリケーションの開発者は、独自のコードを記述してAdobe Analyticsアカウントへの接続を作成し、それにデータを送信できるということです。

APIは、インターネットに接続されている任意のデバイスからフルタイムまたはパートタイムでデータを送信するデフォルトの方法になっています。アドビには、特に音声やコネクテッドカーなどのこれらの新しいデバイスに関して、特に大きな賭けのいくつかについて、共有すべきいくつかの推奨事項があります。この記事の執筆時点では、SDKは音声起動デバイスまたはコネクテッドカーアプリケーションでは使用できません。ただし、アドビには、これら両方のテクノロジのデータのカスタマイズ、変数設定、およびコードオプションに関するベストプラクティスがあります。

エンタープライズソフトウェア（機関にライセンス供与されているソフトウェア）は定期的に更新され、アドビは音声やコネクテッドカーなどの新しいデジタルメディアに関連するデータを追跡するためのベストプラクティスをリリースしています。

これで、コンピューター、電話、タブレット、IoTなど、Webにパートタイムまたはフルタイムでアクセスできるデバイスによって生成されるすべてのタイプのデータについて説明しました。

これらのデバイスでの人々のデジタル体験とインタラクションは、TMS、SDK、およびAPIのいくつかの組み合わせによってキャプチャされます。マーケターやアナリストによると、そのリストには何かが欠けています。行動に基づいていないデータです。

おそらく、非行動データの最良の例は、顧客関係管理（CRM）ツールからのものです。CRMツールは、見込み客と顧客を整理、分類、および管理するために使用されます。マーケターやアナリストが関心を持つであろう非行動データの他の例には、以下が含まれます。

• コールセンター
• オフラインまたは店舗での購入
• 返品またはキャンセル
• 売上原価
• 広告キャンペーン
• 顧客満足

Adobe Analyticsは、これらのデータ型のいずれかを他の多くのデータ型と一緒にインポートできます。通常、このデータはファイル転送プロトコル（FTP）またはAPIを介してAdobeAnalyticsにインポートされます。