Data Lockerでのコホート分析

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でレポートを有効にするには、以下の手順のいずれかを完了してください。 

既にData Lockerでデータを取得していますか？	手順
はい	コホートレポートをData Lockerに追加するために: AppsFlyerの側面メニューから、[レポート] > [Data Locker]を選択します。 コホート分析セクションのすべてのレポートを選択します。  構成を保存をクリックしてください。 レポートは翌日午前10:00 UTCまでに利用可能になります。
いいえ	Data Lockerの設定: 初回のData Lockerの(広告主向け | パートナー向け)設定を完了してください。 コホートレポートをData Lockerに追加してください： AppsFlyerの側面メニューから、[レポート] > [Data Locker]を選択します。 コホート分析セクションのすべてのレポートを選択します。  構成を保存をクリックしてください。 レポートは翌日午前10:00 UTCまでに利用可能になります。

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。

• 寸法: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。
• 指標:数値注: selected_currency 項目の形式は文字列です。

ディメンション

指標

レポート内のデータ範囲

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。リターゲティングイベントの二重アトリビューションについてご覧ください。 

フィールドレベルの考慮事項

• 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 ディメンションを使用したユニークユーザー数の計算：キャンペーン名の細分性を無視できる場合は、キャンペーン ID のユニークカウントを合計すれば指標は正確です。 
• 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USDの為替レートを使用して計算されているので注意してください。 
• 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。

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。
• コンバージョンイベントごとのイベント数を合計するには、event_nameをフィルタリングしてください。af_conversion
• データをフィルタリングして、conversion_type=install、ユーザー獲得キャンペーンを分析します。

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'
    // If you're querying data from unified reports, edit the line below to: and conversion_type IN ('install', 'install_unified')    
    and conversion_type = 'install'
    and app_id = YOUR_APP
group by 1,2

Excelの例

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。
• データをフィルタリングして、conversion_type=re-engagementとconversion_type=re-attribution、リターゲティングキャンペーンを分析します。
• コンバージョンイベントごとのイベント数を合計するには、event_nameをフィルタリングしてください。af_conversion
• 複数のイベントの収益を合計します。この場合、af_purchaseとaf_coins。
• データ処理の負荷を最小限に抑えるには、days_post_attributionを必要最低限の値（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

Excelの例

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を計算する

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。
• データをフィルタリングして、is_primary_attribution=true、統合データ（UAとリターゲティングキャンペーン）の両方を分析します。
• コンバージョンイベントごとのイベント数を合計するには、event_nameをフィルタリングしてください。af_conversion
• データ処理の負荷を最小限に抑えるには、days_post_attributionを必要最低限の値（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_attribution = true
    and app_id = YOUR_APP
group by 1,2,3,4,5

Excelの例

4.日次インストールの計算

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。
• ユーザー獲得インストール（UA、リターゲティングではない）を表示するには、conversion_typeをinstallに設定してデータをフィルタリングします。
• event_nameをaf_conversionに設定してインストールを合計します。

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'
    // If you're querying data from unified reports, edit the line below to: and conversion_type IN ('install', 'install_unified')
    and conversion_type = 'install'
    and event_name = 'af_conversion'
    and app_id = YOUR_APP
group by 1,2,3,4,5

Excelの例

5.Facebook広告からの収益を計算する

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'をフィルタリングしてFacebook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には、days_post_attributionを必要最低限の値（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

Excelの例

6.最大365コホート日のASAキーワードIDごとのARPU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'をフィルタリングしてApple Search Adsデータを分析します。
• コンバージョンイベントごとのイベント数を合計するには、event_nameをフィルタリングしてください。af_conversion

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

Excelの例

7.地域ごとのアトリビューション時間によるARPU 7日目の計算

次の例は、アトリビューション時間別のKPIの使用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'となるようにフィルタリングされます。
• 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
    // If you're querying data from unified reports, edit the line below to: and conversion_type IN ('install', 'install_unified')
    and conversion_type = 'install'
    and app_id = 'YOUR_APP'
group by 1
order by 2 desc
limit 20

Excelの例