次の方法で共有


移行に関する分析情報とレポート

重要

アウトバウンド マーケティング モジュールは、 Customer Insights - Journeys 2025 年 6 月 30 日をもって削除されます。 中断を避けるため、この日付より前にリアルタイムの旅程に移行してください。 詳細: 切り替えの概要

マーケティング分析レポートは、キャンペーンを成功させるための重要な要素です。 レポートでは、特に次のことが決定されます:

  • バウンス/配信/開封されたメールは何件ありますか?
  • どの連絡先がジャーニーのどの経路に行きましたか?
  • どれくらいの潜在顧客を生成していますか?
  • 先月は何回の体験を実行しましたか?

アウトバウンド マーケティングとリアルタイム ジャーニーには、同等のアプリ内レポート機能があります。 どちらのモジュールも、連絡先、電子メール、またはジャーニー レベルでの電子メール送信の KPI をレポートします。 さらに、リアルタイム体験では、体験とチャネル分析のためのダッシュボードの集合体だけでなく、個別の SMS、プッシュ通知、カスタム チャネル、フォームの分析情報も提供します。 リアルタイム体験には、マーケティング資産とそのキャンペーンの影響に関する貴重な情報を提供するマーケティング効果ダッシュボードも含まれています。 詳細情報: 分析へのアクセスと解釈

ヒント

アウトバウンド マーケティング電子メールをリアルタイム体験に移行する場合、移行日以降は、リアルタイム体験の電子メール分析情報で過去のアウトバウンド マーケティング電子メール データを表示することはできません。 アウトバウンド マーケティング電子メールはリアルタイム体験で再作成され、データ履歴を個別に保持します。 ただし、Customer Insights - Journeys ストレージには過去のアウトバウンド マーケティング データが残り、Microsoft Fabric からアクセスできます。

Customer Insights - Journeys 効果分析ダッシュボード。

場合によっては、ユーザーはアプリ内のエクスペリエンス以外でマーケティング インタラクションデータを消費する必要があります。 これは、レポートの作成や他のシステムとの統合を意味する場合があります。 アウトバウンドマーケティングは、このデータを Azure Blob ストレージにエクスポートする仕組みと、Power BI レポートのサンプルを提供します。 これにより、ユーザーは独自のカスタムレポートや統合パイプラインを構築することもできます。

リアルタイム体験のカスタム レポートの場合、の機能を活用して、ビジネス ニーズに合わせたカスタム Power BI レポートをデータ移動なしで簡単に作成できるようになりました。 または、Microsoft Fabric 機能を使用してデータをエクスポートすることもできます。 詳細については、Microsoft Fabric 統合を使用してカスタム レポートを作成するを参照してください。 この機能により、レポートでより多くのデータソースからデータを利用するオプションがさらに増えます。 リアルタイム体験のストレージには、リアルタイムの体験とアウトバウンド マーケティングのインタラクション データが含まれます。 アウトバウンド マーケティングとリアルタイム体験のデータ モデルは同じですが、Microsoft Fabric で新しいデータ ソースを使用するには、既存のカスタム レポートとパイプラインを再設定する必要があります。 データ スキーマは次のとおりです: Customer Insights - Journeys 対話データ スキーマの概要SourceSystem 属性は、対話を生成したソース システム (アウトバウンド マーケティングまたはリアルタイム体験) を参照します。

Fabric を使用しない場合は、ストレージで Customer Insights - Journeys 対話データに直接アクセスし、独自のサードパーティ システムにエクスポートできる低レベルのソリューションに取り組んでいます。 このソリューションを使用する場合は、独自のデータ パイプラインを実装して、特定の要件とレポート システムに基づいて (Delta Lake 形式で) データをエクスポートおよび処理する必要があります。

さらに、リアルタイムの体験に対応する高度なボット対策により、ビジネス プロセスを保護し、ビジネスを成功に導きます。 収集したデータが正確であり、実際の人間のやり取りを表しているという確信を持って、ビジネス上の意思決定を改善します。 詳細については、高度なボット保護で分析情報の信頼性を改善するを参照してください。