アフィニティセグメント

アフィニティセグメントを使用すると、ユーザーの性格、ライフスタイル、信念、選択に基づいてターゲットを選択できます（アプリ内に表示される内容）。これにより、ユーザーのニーズに応じたメッセージを送信することで、キャンペーンを最適化できます。

Affinity Segmentsを使用すると、ユーザーをよりよく理解するために性格特性を分析できます。たとえば、次のことができます：

マドンナのアルバムを他のアルバムよりも頻繁に聴いているユーザーを表示し、類似のアルバムを推薦できます。
アプリから午前10時から午後12時の間に少なくとも40%の頻度でタクシーを予約するユーザーをフィルタリングし、その時間帯にクーポンをより多く送信できるようにします。
平日にホテルを予約するユーザーの下位20%を見つけ、週末の予約を促進するために割引を送信します
政治ニュースを読むユーザーの上位10%を表示し、アプリで彼らにより良い記事を推薦する

アフィニティセグメントは、ユーザーの特性をポジティブまたはネガティブでフィルタリングし、そのデータを使用して彼らに共鳴する可能性が高いキャンペーンを送信するのに役立ちます。

アフィニティセグメントを作成するには、

MoEngage ダッシュボード > セグメント に移動します
「 セグメントを作成 」をクリックします。
セグメント作成ページが表示されます。
ユーザー親和性をクリックし、ドロップダウンリストからイベントを選択します。
ドロップダウンリストから、次のアフィニティフィルターのいずれかを選択してください：
1. 1. 主に
    詳細については、主にを参照してください。
  2. 最小限の
    詳細については、最小限のを参照してください。
  3. 最も多い回数
    詳細については、トップユーザーまたはボトムユーザーを参照してください。
  4. 最小回数
    詳細については、上位ユーザーまたは下位ユーザーを参照してください。
アフィニティフィルターで使用される属性を選択します。
クリックして カウントを表示 し、親和性セグメント内のユーザー数を表示します。

アフィニティフィルター

主に

選択された属性値から特定のアクションを他のすべての属性値よりも多く実行するユーザーは、そのアクションを主に実行していると言われます。

例えば、ユーザーがあなたのeコマースアプリを通じて10冊の本を購入した場合、そのうち5冊がスリラー、3冊が伝記、2冊が自己啓発書です。この場合、主要なジャンルはスリラーです。別のユーザーは、25冊の本を購入しており、そのうち15冊がスリラージャンル、4冊が伝記、6冊が自己啓発書である可能性があります。この場合も、購入した本の最小数は異なるものの、優勢なジャンルはスリラーです。

「主に」フィルターは、ユーザーの行動を現実的に反映した流動的なフィルターに基づいてユーザーをセグメント化するのに役立ちます。

‘主に’フィルターを設定するには：

ユーザー親和性タブで イベント を選択します
主に、 次に属性を選択し、フィルター条件を選択します
選択すべき主要な値を選択してください。

例えば、イベントは 曲が再生されました 、属性名は アーティスト名 で、値はリアーナです。リアーナの曲を主に再生したユーザーがリストされています。

アクションに対して複数のアフィニティ属性を選択でき、それらすべてを組み合わせたものが1つの値と見なされ、その値に基づいて優位性が計算されます。

音楽ストリーミングアプリを例に挙げてみましょう：特定のアーティスト名（リアーナ）を聴いているユーザーの数をリストするだけでなく、それが再生されるプラットフォーム（Android）を選択することもできます。したがって、アーティスト + プラットフォームは単一の値（Rihanna_Android）に結合され、他のすべての値（Rihanna_iOS、BTS_Androidなど）に対して属性値を主に表示するユーザーを示します。

通常のイベント属性フィルターを使用して、必要なイベントをフィルタリングできます。フィルタされたイベントに対して、主に計算が行われます。

ここでは、さまざまな業界で優越性フィルターを使用できるいくつかの例を示します：

他のアパレルと比較してTシャツを多く購入するユーザーをフィルタリングします。
あなたの決済プラットフォームで、他の取引額と比較して毎週しきい値額以上の取引を主に行うユーザーを見つけてください。
月の1日から5日まで主に食料品を購入するユーザーを、月の他のすべての食料品注文と比較して表示します。
土曜日の夜に他の曜日と比較して主にデザートを注文するユーザーを表示します。

最小限の

ユーザーをアクションを実行することに基づいてセグメント化する 少なくとも x% の時間、他のすべてのアクションと比較して - これは「最小の」フィルターと呼ばれます。

例えば、あなたのストリーミングプラットフォームで映画を観るユーザーにクーポンを送信したい場合—ただし、ロマンティックコメディを観るユーザーのみに 少なくとも 25%の時間。

再生される映画の数はユーザーによって異なりますが、‘ 最低限の フィルターを使用すると、ロマンティックコメディを少なくとも選択した割合の時間プレイしたユーザーを選択できます。

アクション（イベント）を特定の割合以上で実行したユーザーを、属性値を持つセグメントに分けるために：

ユーザーの親和性タブで、 イベント 、次に選択してください 最低限 & パーセンテージ
属性とフィルター条件を選択
属性の最小値として選択する値を指定してください

例えば、イベントは 曲が再生された 、属性名は アーティスト名 がエンリケで、最小値は全ての曲の中で25%の時間です。エンリケの曲を全ての曲の中で少なくとも25%の時間再生したユーザーがリストされています。

例では、ジャンル（ロマンティックコメディ）に加えて、曜日（月曜日）も選択されています。映画のジャンル + 曜日は単一の値です (RomCom_Monday) であり、他のすべての値 (Thriller_Tuesday、Drama_Wednesday、Horror_Monday、Animated_Tuesday など) にわたって最小セットパーセントです。

アクションに対して複数のアフィニティ属性を選択でき、それらすべてを組み合わせたものが「最小の」計算に基づいて1つの値と見なされます。

これらの結果をアプリのバージョン、性別、場所などに基づいてさらにフィルタリングできます。

「最小値」フィルターは、以下のシナリオで適用されます：

ユーザーは、他の時間帯と比較して、午前10時から午後12時の間に少なくとも60%の頻度でタクシーを予約します。
他の取引と比較して、1週間にしきい値金額を超える取引の少なくとも20％を行うユーザー。
月の1日から5日までの間に、他の日に比べて少なくとも70％の頻度で食料品を購入するユーザー。
ユーザーは、週の他の日と比較して、少なくとも50%の頻度で土曜日にデザートを購入します。

info	Note アフィニティ属性（主におよび属性の最小値）は文字列および倍精度データ型のみをサポートします。 Affinity Attributes は配列データ型をサポートしていません。

トップユーザーとボトムユーザー

行動を最も多くまたは最も少なく実行しているユーザーをフィルタリングします。トップまたはボトムのユーザーは、他のユーザーと比較してその行動を実行する回数によって決まります。

例えば、アプリを通じてタクシーを予約する上位10%のユーザーをセグメント化したり、タクシーを予約する下位20%のユーザーを選択して、それに応じてターゲットキャンペーンを送信したりできます。

ユーザーの上位または下位のパーセンテージにいるユーザーをセグメント化し、アクションまたはイベントを実行するには：

ユーザー親和性タブで、イベントを選択し、その後、最も回数が多いまたは最も回数が少ないを選択します。
パーセンテージの値を入力してください。

これらの結果をアプリのバージョン、日付、場所などでさらにフィルタリングできます。上位または下位のユーザーは、フィルタリングされたイベントに基づいて決定されます。

アフィニティセグメントに基づいてユーザーをフィルタリングすることで、よりターゲットを絞ったパーソナライズされたキャンペーンを設定し、より良いコンバージョンを実現し、顧客の好みに応じてメッセージを調整するのに役立ちます。