コンバージョン相関

キャンペーン分析ページのコンバージョン相関分析では、キャンペーンに設定した成果にどのユーザー属性や動作がプラスまたはマイナスの影響を与えるかについてのインサイトを得ることができます。

概要

各キャンペーンについて、Braze は属性とユーザーの動作のリストを確認し、キャンペーンに選択した各コンバージョンイベントの増減と統計的に有意な関連があるかどうかを計算します。また、特定の属性や動作を持つユーザーがコンバージョンする可能性がどの程度高いか低いかも計算し、有意な場合はテーブルの対応する側に表示します。対象となる各属性や動作を持つユーザーは、キャンペーンオーディエンス全体の割合と比較されます。コンバージョンとの有意な相関がない動作や属性はテーブルに表示されません。

コンバージョン相関分析を実行するには、ドロップダウンメニューから対象のコンバージョンイベントを選択します。

何がチェックされますか？

以下の属性をカテゴリ変数として扱い、チェックします。つまり、ユーザーがこれらの属性の各値を持っているか持っていないかを判定し、それがコンバージョン率に影響するかどうかをテストします。

• 国
• 言語
• 性別

また、以下がコンバージョン率に影響するかどうかもチェックします。

• カスタムイベントの実行
• 過去30日間に受信したキャンペーンおよびキャンバス（現在評価中のキャンペーンを除く）

最後に、複数の値を取り得るいくつかの動作変数もチェックします。以下を4つのバケットまたは四分位に分割し、その四分位に属することとコンバージョンの増減との関連を測定します。

• 年齢
• 合計支出額
• セッション数

この分析はいつ確認できますか？

この分析は、キャンペーンの送信開始から少なくとも24時間後に利用可能になり、過去30日間に行われた送信のみが対象となります。キャンペーンのコンバージョンイベントのいずれとも有意な相関がある動作や属性がない場合、ドロップダウンメニューは無効になり、その旨を知らせるメッセージが表示されます。

Braze が有意性をチェックする方法

統計的有意性のチェックには、ウィルソン信頼区間を使用します。95%の信頼度で、キャンペーンオーディエンス全体がコンバージョンした割合を算出します。これをベースレートと呼びます。

次に、各変数について、特定の属性や対象の動作を持つユーザーが95%の信頼度でコンバージョンした割合も計算します。それをベースレートで割ることで、比率を測定できます。この比率が1よりかなり大きい場合、その属性や動作を持つユーザーはコンバージョンする可能性が高いことを意味します。1よりかなり小さい場合は、可能性が低いことを意味します。テーブルにはこの比率の値が表示されます。この値は、95%の信頼水準で有意と判断されるほど1から十分に離れている場合にのみ表示されます。