キー ドライバー分析の結果の表示と解釈

キー ドライバー分析を実行した後、結果を表示して、ターゲットのデータ トレンドを推進している影響力に関する指標を明らかにできます。結果により、組織全体の意思決定プロセスを強化するために使用できる実用的な洞察が提供されます。

シートを分析モードで表示するときに、[アセット] パネルを開きます。[キー ドライバー] パネルを展開し、パネルから既存の分析を選択して結果にアクセスします。

キー ドライバー分析の結果は、最後に分析が実行されてから 10 日後に失効し、削除されます。

分析の詳細の表示

結果ページの右上にある [詳細を表示] をクリックすると、分析に関する情報が表示されます。次の情報が提供されます。

• 分析の作成日、最終実行日、有効期限

• 構成のために選択されたターゲットと特徴量

• 分析が構成されたときにアプリに適用された選択

分析の背後にある選択をアプリに適用する

分析構成時に実行した選択は、キー ドライバー分析に保存されます。分析の詳細を表示するときに、 [選択をアプリに適用] をクリックします。

これにより、アプリ シートに再度アクセスし、異常の原因と考えられる特定のデータを絞り込むことができます。

各特徴量の影響力の合計を比較する

結果ページの [上位のキー ドライバー] セクションには、分析内の他のすべての特徴量と比較して、含まれる各特徴量の計算された影響力の合計が表示されます。これには、棒グラフと対応する自然言語の洞察が含まれます。チャートでは、ターゲットに与える影響が大きいものから小さいものまでの特徴量がランク付けされています。

影響値は絶対値で示されます。そのため、特徴量は [売上] に大きなマイナスの影響を与える可能性がありますが、このターゲットにもっとも大きな影響を与えるものとして表示される場合があります。

もっとも影響力のあるキー ドライバーがチャート内で自動的に選択され、 [上位のキー ドライバー] セクションの右側のセクションで分析される特徴量が決定されます。個々の特徴量に関する具体的な詳細の分析については、「単一の特徴量の詳細なメトリクスの表示」を参照してください。

単一の特徴量の詳細なメトリクスの表示

特定の特徴量が他の特徴量に与える相対的な影響力についてのより詳細な情報は、ページの右側にある特徴量別のセクションに記載されています。[上位のキー ドライバー] チャートで選択した特徴量によって、より詳細に分析する特徴量が決まります。既定では、もっとも影響力のあるキー ドライバーが選択されます。

[上位のキー ドライバー] チャートで別の選択を実行すると、その特徴量内の一意の値がターゲットにどのような影響を与えるかについての詳細が表示されます。

次のセクションでは、使用可能な各オプションの概要を説明します。

分析チャート

分析チャートは、各一意の特徴量値がターゲットの結果に与える影響をランク付けします。影響力の平均と影響力の合計を切り替えることができます。

影響値は絶対値で示されます。そのため、特徴量値は [売上] に大きなマイナスの影響を与える可能性がありますが、このターゲットにもっとも大きな影響を与えるものとして表示される場合があります。

分布チャート

分布チャートでは、一意の値によって特徴量も分析されます。データセットのレコード内の特徴量値の各インスタンスは、バブルとして視覚化されます。バブルはターゲットへの影響に従って分布され、ランク付けされます。影響力の平均と影響力の合計を切り替えることができます。

影響値は絶対値で示されます。そのため、特徴量値は [売上] に大きなマイナスの影響を与える可能性がありますが、このターゲットにもっとも大きな影響を与えるものとして表示される場合があります。

[分布] チャートを使用すると、影響値の範囲が通常どこに集中しているかを視覚化できます。これにより、外れ値や異常を特定し、それらの値が全体の傾向と異なる理由を調査できます。

チャート内のバブルをクリックすると、そのバブルが含まれるデータ レコードの詳細が表示されます。これには、データセット内のその特徴量に関連付けられている、他の含まれる特徴量の値が含まれます。

結果についての自然言語の表示

自然言語の洞察は、単一の特徴量の影響メトリクスだけでなく、影響力の合計メトリクスにも使用できます。この洞察により、もっとも影響力がある特徴量や、ターゲットに対してほとんど/まったく影響を与えない特徴量など、結果の簡単な概要が提供されます。

この洞察は、誤った構成や不適切なデータの準備のために、分析結果が歪んでいる可能性がある場合の特定にも役立ちます。もっとも重要なのは、ターゲットの漏洩の可能性が検出された場合、洞察で読み取ることができます。

無効な結果の特定

結果のデータが歪んでいるようであれば、分析が正しく構成されていないか、分析の生成に使用されたソース データに問題があることを示す良い指標である可能性があります。

キー ドライバー分析におけるターゲット漏洩

1 つの特徴量がターゲットに対して大きな影響を及ぼしていることに気付いた場合は、分析構成がターゲット漏洩によって影響を受けている可能性があります。この場合、分析結果は信頼できません。

ターゲット漏洩とは、ターゲットと特徴量の間に依存関係があり、その結果、特徴量がターゲットに対して非現実的な、多くの場合不正確な影響力を割り当てられてしまう現象です。このようなことが起こる、いくつかの例を示します。

• 特徴量とターゲットは相互に直接派生します。たとえば、ターゲットが [マージン] であり、 [売上] を特徴量として含める場合、ターゲット漏洩によって結果が歪む可能性があります。これは、 [マージン] が [売上] から [コスト] を差し引いて計算されることが多いためです。したがって、 [売上] が [マージン] に与える影響が分析の大半を占めることになり、他の影響力を評価するための参考にはなりません。

• 不適切なデータ収集と準備。たとえば、ターゲットがバイナリの [チャーン] 項目で、DaysSinceLastService という特徴量 (顧客がサービス チケットを作成せずに経過した日数を示す計算された項目) を含めるとします。顧客がサービスをキャンセルした後も、その項目の計算が自動的に停止しない場合、DaysSinceLastService に、 [チャーン] に対して不釣り合いに大きな影響力が割り当てられることになります。

ターゲット漏洩の影響を受けるメトリクスは無効とみなされます。ターゲット漏洩を示している可能性があるエンティティを除外して、ターゲットと特徴量を再構成することをお勧めします。

結果を解釈し、それに基づいたアクションを取る方法

キー ドライバー分析の結果は、アプリで追跡されている特定の軸またはメジャーが、ターゲットのデータの変化や行動を引き起こしたタイミングを示すことができます。

結果ページから得られる情報は、組織のパフォーマンスと効率を向上させるための直接的なアクションに変換できます。

実例

たとえば、 [上位のキー ドライバー] セクションから、 [製品] 項目が [顧客満足度] ターゲットのデータを推進していることがわかります。これは、ターゲットにプラスまたはマイナスの影響を与える可能性があります。どのような [製品] 価値が [顧客満足度] にもっとも影響を与えているかを詳しく知るには、結果の特徴量別のセクションに切り替えて、 [製品] の特徴量の価値を影響力として評価します。

これにより、特にパフォーマンスが優れている特定の製品が [顧客満足度] スコアの向上に大きく貢献していることがわかります。

これらの洞察から、マーケティングと開発の取り組みを通じて製品への投資を増やすというアクションを起こすことができます。