Data Lockerでのコホート分析

概要:Data Lockerのコホート分析機能では、広告階層の全ての要素を含んだ集計データが利用可能です。レポートには過去365日間にアトリビューションしたユーザーのデータが含まれます。この機能を利用できるのは、ローデータまたはコホートAPI、またはその両方を利用している広告主です。つまり、このレポート機能はData Locker自体の契約は必要ありません。

Data Lockerでのコホート分析

メディアソースのデータ共有ポリシーや、広告主のプライバシー保護のポリシーによってAppsFlyerのローデータ取得が制限される場合があります。この制限には、キャンペーンや広告セットなどのアトリビューション関連のすべての項目が含まれます。コホートレポートは、ローデータの代わりに集計データを提供します。

レポート例のダウンロード

Data Lockerの有効化

この機能を利用できるのは、Data Locker、コホートAPI、またはローデータレポートを利用している広告主です。Data Locker上でこのレポート機能を有効にするには、次のいずれかの手順を実行してください。 

既にData Lockerでデータを取得していますか?  手順

 

はい 

AppsFlyerAdmin_us-en.png Data Lockerにコホートレポートを追加する方法:

  1. AppsFlyer管理画面 左メニュー エクスポート > Data Lockerに移動します。
  2. コホート分析のセクションで全てのレポートを選択してください。 
  3. 構成を保存をクリックしてください。
    レポートは翌日の日本時間19:00 (10:00 UTC)までに公開されます。 
いいえ

AppsFlyerAdmin_us-en.png Data Lockerの設定方法

  1. Data Lockerの初回設定を完了してください。( 広告主 | パートナー )
  2. コホートレポートをData Lockerに追加してください:
    1. AppsFlyer管理画面 左メニュー エクスポート > Data Lockerに移動します。
    2. コホート分析のセクションで全てのレポートを選択してください。 
    3. 構成を保存をクリックしてください。 
      レポートは翌日の日本時間 19:00 (10:00 UTC) までに公開されます。

データをBIシステムに読み込み、キャンペーンのパフォーマンスや最適化のプロセスの一部として利用することができます。

利用できる指標

利用できる指標は、収益、イベントを実行したユニークユーザー数、イベントの発生数です。
※ROIやROASといったコスト関連の指標を算出するには、収益とコストの両方の指標が必要です。収益指標はコホート経由で、コスト指標は ROI360のコストETL 経由で取得可能です。

コホート分析について

利用できるレポート

以下のレポートをダウンロードできます。各レポートの詳細については、コホートダッシュボードのページをご確認ください。

  • ユーザー獲得: リエンゲージメント期間中に発生したアプリ内イベントも、全て新規獲得媒体に紐づいた状態のデータです。
  • リターゲティング: リターゲティング媒体にイベントを紐付けた状態のデータです。
    • [リエンゲージメント期間]中に発生したイベント
    • リアトリビューション計測後に発生したイベント
  • 全体: AppsFlyerの重複計測のルールに沿って、ユーザーをもたらしたラストタッチのメディアソースへのみ成果を紐付けて表示します。つまり、リエンゲージメント期間中に発生したアプリ内イベントは、新規獲得媒体ではなくリターゲティング媒体に紐づけられます。 
レポート期間 過去365日間にコンバージョンしたユーザーのデータが利用可能です。つまり、毎日過去365日間のユーザーのコンバージョン状況が報告されます。 
レポート構成 各レポートの構成はどれも同じです。詳細はレポート構成を参照してください。
レポート配信  Data Lockerでのコホートレポートの有効化を参照してください。
データ更新頻度
  • デイリーで更新されます。
  • 各指標は、日本時間午前9時(UTC時間 0:00)までのデータを用いて算出されます。言い換えれば、UTC時間ベースでその日の終わりまでのデータです。 
  • レポートは、Data Lockerの日時 (dt) フォルダーで 10:00 UTC(日本時間19時)には利用可能になります。たとえば、月曜日のデータは火曜日の 10:00 UTC(日本時間で火曜の19時)に 月曜日のフォルダで使用できます。
パートナーのデータ保持ポリシーの影響

一部の広告媒体は、データ保存期間ポリシーを設けていることを考慮してください。この場合、データ保存期間の終了後に発生したイベントは、コホートレポートでは無視されます。

例:SRN媒体 "A" は180日間のデータ保存期間ポリシーを設けているとします。180日目までのユーザーイベントは SRN A に紐づき、180日後に発生したイベントは無視されます。

注:イベントはオーバービューダッシュボードにオーガニックとして表示されます。

レポート構成

レポートは、ディメンションとメトリックで構成されます。

項目の形式は次のとおりです。

  • ディメンション: 文字列 - 文字列の最大長は動的であり、広告階層の要素をどのように設定するかによって異なります。
  • メトリック: 数値注意:selected_currency項目の形式は文字列です。

ディメンション

項目名 

説明

app_id

--

media_source

--

conversion_type

設定可能な値:install、install-unified(統合レポートでのインストール数を表します)、リエンゲージメント、リアトリビューション

attributed_touch_type

入力される値:click、impressions、pre-install、unknown、tv、null

days_post_attribution

  • コンバージョン日からの経過日数(特定のコンバージョンのタイムスタンプではありません)。
  • TIPS:この値を使用して、リテンションや〇日後時点でのKPIなどを計算しましょう。

event_date 

  • ユーザーが特定のイベントを実行した日付です。
  • 形式: yyyy-mm-dd
  • 例: ユーザーがアプリ内課金を実施した日付
  • 注意!event_name が af_conversionの場合、event_dateとconversion_dateは同じ値になります。 

conversion_date

  • 各種コンバージョンを計測した日付です。
  • 形式: yyyy-mm-dd
  • 例: インストール日

event_name

イベントを特定するのに使用してください。特有の意味を持つイベント名もあれば、広告主が設定したアプリ内イベントもこちらに入力されます。 

event_name

計測内容

af_conversion コンバージョン計測
(conversion_typeのデータを使用して、インストール、リエンゲージメント、リアトリビューションを区別してください。)
af_session アプリ起動
cohort_uninstall アプリアンインストール 
広告主が定義したアプリ内イベント そのアプリ内イベントを実行

campaign

キャンペーン階層の情報です。

注意:キャンペーン名の変更はサポートされていません。そのため、1つのキャンペーンIDに対して複数のキャンペーン名が関連付けられることがあります。 

campaign_id

キャンペーン階層の情報です。

adset

キャンペーン階層の情報です。

adset_id

キャンペーン階層の情報です。

ad

キャンペーン階層の情報です。

ad_id

キャンペーン階層の情報です。

channel

キャンペーン階層の情報です。

[2021年10月27日更新] 現在、MetaはGoogle Install Referrerの機能を介して提供するデータにチャネルの情報を含んでいません。

site_id

キャンペーン階層の情報です。

is_primary_attribution

リターゲティングデータを特定し重複排除するために使用してください。

geo

ユーザーのIPアドレスから生成したISOの国コードです。

agency

  • 代理店による運用媒体の開示設定もサポートしています。
  • 運用媒体を開示していない代理店の場合、広告主と代理店の両方が同じ名前のキャンペーンを行っていると、同じキャンペーン名を持つ複数の行が表示される可能性がありますが、それはデータ自体が重複しているわけではないので注意してください。

install_app_store

Androidアプリのみ:アプリがダウンロードされたAndroidストアの情報です。マルチストアのAndroid計測を広告主が実装している場合に入力され、空欄の場合はGoogle Play Storeを意味します。 

keywords

ユーザーがオンライン検索の際に使用した単語の情報です。 (アドネットワークからレポートされたもの)

keyword_id

[2022年4月27日以降 利用可能] アドネットワークからレポートされたキーワードIDです。

指標

カラム名

説明 形式

unique_users

そのイベントを実行したユニークユーザー数です。

数値

revenue_usd

  • USD換算での収益額です。
    例えば、$100.56 は100.56 と反映されます。
  • 小数点以下2桁まで
数値

event_count

イベントの発生回数です。

数値

selected_currency

広告主がアプリ設定で設定した3文字のISO-4217通貨コードです。(USD、JPYなど)これは、管理画面上でコホートの収益を表示する際に使用される通貨設定と同じです。 

文字列

revenue_selected_currency

  • 選択された通貨単位での収益の金額です。
    例えば、選択した通貨がEURの場合€1234.56 は 1234.56 と反映されます。
  • 小数点以下2桁まで
数値

データ分析担当者向けの考慮事項

レポート内のデータ範囲について

レポートには、ユーザー獲得、インストール、リターゲティング、リアトリビューション、リエンゲージメント、およびそれらに紐づくアプリ内イベントが含まれます。

統合レポート、ユーザー獲得レポート、リターゲティングレポートを別々に、またはまとめてBIにロードする場合。 これらをまとめてロードし、独自にビューをフィルターする場合は、次のようにします:

  • 統合ビューの場合:is_primary_attribution=true または null 項目を使用します。
  • ユーザー獲得の場合:conversion_type=Install を使用します。
  • リターゲティングの場合:conversion_type=re-engagement または re-attribution を使用します。

データ読み込みプロセスにおいて新規獲得媒体のデータとリターゲティング媒体のデータを統合する場合には、新規獲得 (インストール) とリターゲティング (リエンゲージメント) のデータの重複を除外するロジックを実装する必要があります。これを行うには、conversion_type=install、install-unified、re-engagement、またはre-attributionを使用します。 詳細はリターゲティングイベントの重複計測のページを参照してください。 

項目別の考慮事項

  • 継続率の指標を簡単に計算するには、days_post_attributionのカラムを活用しましょう。
  • キャンペーン名とキャンペーンIDのディメンションを使用したユニークユーザー数の計算:
    キャンペーン名の粒度を考慮しなくてもよい場合、キャンペーンID毎のユニークユーザー数を合計することで、指標は算出可能です。 
  • キャンペーン階層の項目を使用することでデータを集計可能です。 
  • revenue_usd (USD換算の収益金額) は、イベント発生日の為替レートを使用して計算されます。 
  • 広告収益イベントは利用可能な場合にはデータに含まれますが、更新されるまでに最大3日間の遅れが生じることがあります。

一般的な考慮事項

すべてのアプリのデータを1つのファイルにまとめて提供します。App IDの項目を使用してアプリ毎にデータを分割するか、Data Locker上でアプリ毎に分割するよう設定してください。

使用事例

以下は、BI開発者が Data Lockerを介して抽出できるコホートデータの一般的で実用的なアプリケーションの例です。各例は、SQL ステートメントとサンプルの Excel ビジュアルで示されています。

1. リテンションの計算 

次の例では、次のことを行います:

  • 1日目と7日目のリテンション、およびキャンペーンと広告ごとのインストールの合計数を計算します。
  • event_nameaf_conversionでフィルターし、コンバージョンイベントごとのイベントカウントを合計します。
  • 具体的には、conversion_type=installとなるようにデータをフィルターして、ユーザー獲得キャンペーンを分析する。

SQLステートメント

select
    campaign_id, ad_id,
    sum(if(event_name = 'af_conversion', event_count,0)) as installs,
    sum(if(event_name = 'af_session' and days_post_attribution = 1, unique_users,0)) / sum(if(event_name = 'af_conversion', event_count,0)) as retention_day1,
    sum(if(event_name = 'af_session' and days_post_attribution = 7, unique_users,0)) / sum(if(event_name = 'af_conversion', event_count,0)) as retention_day7
from YOUR_DATA_LOCKER_REPORT
where
    conversion_date between '2023-06-01' and '2023-06-08'
    and conversion_type = 'install'
    and app_id = YOUR_APP
group by 1,2

エクセルの例

Campaign ID Ad ID インストール リテンション D1 リテンション D7
12345678 987654 100 30% 10%
98765432 123456 200 25% 15%
07315466 613770 300 20% 12%

2. 複数のアプリ内イベントのARPUを計算する

次の例では、次のことを行います:

  • キャンペーンごとに複数のアプリ内イベントのARPUを計算します。
  • 具体的には、conversion_type=re-engagementconversion_type=re-attribution でデータをフィルターし、リターゲティングキャンペーンを分析します。
  • event_nameaf_conversionでフィルターし、コンバージョンイベントごとのイベントカウントを合計します。
  • そして、複数のイベントの収益を合計します(この場合 af_purchaseaf_coins)。
  • データ処理の負荷を最小限に抑えるために、days_post_attribution を必要最小限(この場合は 7)に設定します。

SQLステートメント

select
    campaign_id,
    sum(if(days_post_attribution <= 1 and event_name in ('af_purchase', 'af_coins') , revenue_usd, 0)) / sum(if(event_name = 'af_conversion', event_count, 0)) as ARPU_day1,
    sum(if(days_post_attribution <= 3 and event_name in ('af_purchase', 'af_coins') , revenue_usd, 0)) / sum(if(event_name = 'af_conversion', event_count, 0)) as ARPU_day3,
    sum(if(days_post_attribution <= 7 and event_name in ('af_purchase', 'af_coins') , revenue_usd, 0)) / sum(if(event_name = 'af_conversion', event_count, 0)) as ARPU_day7
from YOUR_DATA_LOCKER_REPORT
where
    conversion_date between '2023-06-01' and '2023-06-08'
    and days_post_attribution <= 7
    and conversion_type in ('re-engagement', 're-attribution')
    and app_id = YOUR_APP
group by 1

エクセルの例

Campaign ID コンバージョンタイプ

ARPU

1日目

ARPU

3日目

ARPU

7日目

12345678 Re-engagement 6.23 5.11 2.34
98765432 Re-engagement 3.57 1.34 4.86
07315466 re-attribution 7.41 6.79 5.29

3. 特定のコホート日のアプリ内イベントコンバージョン率の計算

次の例では、次のことを行います:

  • 複数のディメンション(この場合は、コンバージョン日、地域、キャンペーン、広告、サイトID)の Day 0 アプリ内イベントのコンバージョン率を計算します。
  • データを is_primary=true でフィルターし、統合データ(UAキャンペーンとリターゲティングキャンペーンの両方)で分析します。
  • event_nameaf_conversionでフィルターし、コンバージョンイベントごとのイベントカウントを合計します。
  • データ処理の負荷を最小限に抑えるために、days_post_attribution を必要最小限(この場合は 7)に設定します。

SQLステートメント

select
    conversion_date, geo, campaign_id, ad_id, site_id,
    sum(if(days_post_attribution = 0 and event_name = 'af_complete_tutorial', unique_users, 0)) / sum(if(event_name = 'af_conversion', event_count, 0)) as day0_af_tutorial_conversion
from YOUR_DATA_LOCKER_REPORT
where
    conversion_date between '2023-06-01' and '2023-06-08'
    and is_primary = true
    and app_id = YOUR_APP
group by 1,2,3,4,5

エクセルの例

コンバージョン日 Geo

Campaign ID

Ad ID

サイトID

Day 0 af_complete_tutorial

2022-11-07 US 12345678 123456 site_123 45%
2022-11-05 イギリス 98765432 null site_654 70%
2022-10-31 韓国 07315466 null null 63%

4. デイリーのインストール数を計算する

次の例では、次のことを行います:

  • アプリ ID、コンバージョン日、メディアソース、イベント名、コンバージョンタイプごとのインストール数を計算します。
  • conversion_typeinstall とフィルターし、UAインストール(リターゲティングを含まない)データを取得します。
  • event_nameaf_conversion に設定してインストール数を合計します。

SQLステートメント

select
    app_id,
    conversion_date,
    media_source,
    event_name,
    conversion_type,
    sum(events_count) as total
from YOUR_DATA_LOCKER_REPORT
where
    conversion_date between '2023-06-01' and '2023-06-08'
    and conversion_type = 'install'
    and event_name = 'af_conversion'
    and app_id = YOUR_APP
group by 1,2,3,4,5

エクセルの例

App ID コンバージョン日

Media source

Event name

合計

id123456789 2022-11-07 adnet1_int af_conversion 105
id123456789 2022-11-05 adnet2_int af_conversion 216
id123456789 2022-10-31 adnet3_int af_conversion 327

5. Facebook広告からの収益の計算

次の例では、次のことを行います:

  • Facebookからの3日目の収益をコンバージョン日とアプリIDで計算します。
  • media_source='Facebook Ads' とフィルターし、Facebookのデータを分析します。
  • データ処理の負荷を最小限に抑えるために、days_post_attribution を必要最小限(この場合は 3)に設定します 。

SQLステートメント

select
    conversion_date,
    app_id,
    media_source,
    sum(if(days_post_attribution <= 3, revenue_usd, 0)) as revenue_day3
from YOUR_DATA_LOCKER_REPORT
where
    conversion_date between '2022-06-01' and '2023-05-31'
    and days_post_attribution <= 3
    and media_source = 'Facebook Ads'
    and app_id in (APP_ID1, APP_ID2, ...)
group by 1,2,3

エクセルの例

コンバージョン日 App ID

Media source

収益

3日目

2022-11-07 id123456789 adnet1_int 400.45
2022-11-05 id123456789 adnet2_int 99.23
2022-10-31 id123456789 adnet3_int 13.34

6. 最大 365コホート日の ASAキーワードIDごとの ARPUの計算

次の例では、次のことを行います:

  • キーワードIDごとの Apple Search Ads経由のコホート365日目までの ARPUを計算します。
  • media_source='Apple Search Ads' とフィルターし、Apple Search Adsのデータを分析します。
  • event_nameaf_conversionでフィルターし、コンバージョンイベントごとのイベントカウントを合計します。

SQLステートメント

select
    media_source,
    keyword_id,
    sum(if(days_post_attribution <= 365, revenue_usd,0)) / sum(if(event_name = 'af_conversion', event_count, 0)) as ARPU_day365
from YOUR_DATA_LOCKER_REPORT
where
    conversion_date between '2022-06-01' and '2023-05-31'
    and media_source = 'Apple Search Ads'
    and app_id = YOUR_APP
group by 1

エクセルの例

Media source

Keyword ID

ARPU

Day 365

adnet1_int 123456 57,019.93
adnet2_int 987654 64,867.84
adnet3_int 666854 48,160.02

7. 地域ごとのアトリビューション時間によるARPU7日目の算出

次の例は、 計測日ベースのKPI を使用する方法を示しています。 この例では、次のことを行います:

  • ARPU 7日目を国ごとのアトリビューション計測日で計算します。
  • 結果はコンバージョン数で並べ替えられ、上位20の地域が表示されます。
  • データは、conversion_type='install' でフィルターされています。
  • 最初の列には geo(国)が表示されます。 2番目の列には、合計コンバージョン数が表示されます。 その後の列には、クエリの行として指定された各日の7日目の収益が表示されます。

SQLステートメント

select
    geo,
    sum(if(event_name = 'af_conversion', event_count, 0)) total_conversions,
    sum(if(cohort_day = '2023-07-11' and days_post_attribution <= 7, revenue_usd, 0)) / sum(if(cohort_day = '2023-07-11' and event_name = 'af_conversion', event_count, 0)) as ARPU_day7_2023_07_11,
    sum(if(cohort_day = '2023-07-12' and days_post_attribution <= 7, revenue_usd, 0)) / sum(if(cohort_day = '2023-07-12' and event_name = 'af_conversion', event_count, 0)) as ARPU_day7_2023_07_12,
    sum(if(cohort_day = '2023-07-13' and days_post_attribution <= 7, revenue_usd, 0)) / sum(if(cohort_day = '2023-07-13' and event_name = 'af_conversion', event_count, 0)) as ARPU_day7_2023_07_13,
    sum(if(cohort_day = '2023-07-14' and days_post_attribution <= 7, revenue_usd, 0)) / sum(if(cohort_day = '2023-07-14' and event_name = 'af_conversion', event_count, 0)) as ARPU_day7_2023_07_14,
    sum(if(cohort_day = '2023-07-15' and days_post_attribution <= 7, revenue_usd, 0)) / sum(if(cohort_day = '2023-07-15' and event_name = 'af_conversion', event_count, 0)) as ARPU_day7_2023_07_15,
    sum(if(cohort_day = '2023-07-16' and days_post_attribution <= 7, revenue_usd, 0)) / sum(if(cohort_day = '2023-07-16' and event_name = 'af_conversion', event_count, 0)) as ARPU_day7_2023_07_16
from YOUR_DATA_LOCKER_REPORT
where
    conversion_date between '2023-07-11' and '2023-07-16'
    and days_post_attribution <= 7
    and conversion_type = 'install'
    and app_id = 'YOUR_APP'
group by 1
order by 2 desc
limit 20

エクセルの例

Geo

総コンバージョン数

ARPU 7日目(2023年7月11日)

ARPU 7日目(2023年7月12日)

ARPU 7日目(2023年7月13日)

ARPU 7日目(2023年7月14日)

ARPU 7日目(2023年7月15日)

ARPU 7日目(2023年7月16日)

韓国 120,660 $7,798.89 $6,997.37 $8,258.95 $9,050.21 $10,018.04 $13,765.73
カナダ 35,099 $64,867.84 $7,050.19 $5,656.33 $9,553.75 $8,632.41 $11,308.06
チリ 26,750 $48,160.02 $21,249.55 $22,584.57 $24,033.07 $31,118.91 $41,145.22

追加情報

特性と制限

特性  
コストデータ 利用できません。代わりにコストETLを使用してください
キャンペーン名の変更 サポートされていません。 
データ更新頻度 UTCベースで毎日更新されます。レポートは、翌日の日本時間19時(UTC時間 10:00)までにレポート日の Data Locker日時 (dt) フォルダーに格納されます。
Ad revenue(広告収益)
  • 利用可能です。
  • af_ad_revenue イベントの場合、ユニークユーザー数の指標は 2022年10月5日から 2023年2月16日までの日付には使用できません。
通貨設定  行ごとに、USDとアプリ個別の通貨設定のデータが確認可能です。
タイムゾーン
  • UTC
  • アプリ固有のタイムゾーンは、ベータ版で利用できます。
オーガニックデータ 利用可能です。
コンバージョン (インストール、リアトリビューション、リエンゲージメント) 後の日数
  • インストール後 365日間のデータが利用可能です。
  • ベータ版では1,095日が利用可能です。
代理店の運用媒体の開示設定
  • サポートされています。 
  • X AdsとMeta広告のデータは常に透明です
アプリ毎のデータ分割 サポートされています。
SKAN計測データ 含まれていません。
再インストール 含まれていません。