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# ユーザーセグメントの詳細設定ガイド

ユーザーセグメントを効果的に活用するには、適切な条件設定が不可欠です。

[ユーザーセグメントの作り方](/experience/user-group/create-segment.md)の記事ではセグメント設定の大まか流れについて説明しましたが、

この記事ではユーザーセグメントのフィルター条件について詳しく説明します。

<figure><img src="/files/pJWs7aS1a5MBL4cITAXm" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### フィルターの種類

ユーザーセグメントのフィルターは大きく3つのカテゴリーがあります。

1. ユーザーの行動
2. 訪問の属性
3. ユーザーラベル

#### 1. ユーザーの行動🏃‍♂️

ユーザーの行動は、ウェブサイト上での具体的なアクションを基にセグメントを作成します。以下の4つの項目から設定可能です

* ウェブサイト：過去●日間にどのようなページを何回訪問したか／しなかったかをフィルターする
  * **設定例**
    * 過去30日間に商品ページを5回以上訪問したユーザー
    * 過去7日間にブログを1回も訪問していないユーザー
  * **活用ポイント**
    * 高関心ユーザーの特定
    * 再エンゲージメントが必要なユーザーの抽出
* イベント：過去●日間にどのイベントを何回発生させたか／しなかったかをフィルターする
  * **設定例**：
    * 過去14日間に「カートに追加」を3回以上行ったユーザー
    * 過去30日間に「問い合わせフォーム送信」を1回も行っていないユーザー
  * **活用ポイント**：
    * 購買意欲の高いユーザーの特定
    * コンバージョン促進キャンペーンのターゲティング
* 訪問：具体的なページや行動問わず、過去●日間に全サイトに何回訪問したか／しなかったかをフィルターする
  * **設定例**：
    * 過去7日間に5回以上サイトを訪問したユーザー
    * 過去30日間に1回もサイトを訪問していないユーザー
  * **活用ポイント**：
    * ロイヤルユーザーの特定
    * 離脱リスクの高いユーザーへのリエンゲージメント
* 体験：過去●日間にどの体験のどのパターンを見たか／見なかったかをフィルターする
  * **設定例**：
    * 過去14日間にA/BテストのパターンAを見たユーザー
    * 過去30日間に特定のポップアップを見ていないユーザー
  * **活用ポイント**：
    * A/Bテストの結果分析
    * マーケティングキャンペーンの効果測定

#### 2. 訪問の属性🌐

訪問の属性データは、ユーザーが毎回サイトを訪問する際にブラウザのクッキーから取得される重要な情報です。デフォルトでは以下の18種類の属性データが取得できます。

以下のうち、キャンペーン名、流入元、メディア、キーワード、コンテンツはそれぞれutmパラメータのutm\_campaign、utm\_source、utm\_media、utm\_keyword、utm\_contentに当たります。

| 入口ページ   | 参照URL      |
| ------- | ---------- |
| 参照Host  | 訪問の種類      |
| キャンペーン名 | 流入元        |
| メディア    | キーワード      |
| コンテンツ   | 端末の種類      |
| OS      | OSのバージョン   |
| ブラウザ    | ブラウザのバージョン |
| 解像度     | メーカー       |
| 国／地域    | 都道府県       |

#### 3. ユーザーラベル🏷️

以下デフォルトでptengineでは識別できるユーザー属性データのラベルになります。

![](/files/Y1LpiLRuUwMYNUGcyMuu)

訪問の属性と一部同じですが、ユーザーラベルで条件を設定する場合、時間の指定は不要です。

<figure><img src="/files/ur1UPaevxcIrTWtqFfkK" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

<figure><img src="/files/eAn5nR9ZS3hkekN7VKwY" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

また、ユーザー識別タグで独自のユーザー属性データを取得している場合は、その属性も上記に含まれます。

### フィルター条件の設定方法💅

Ptengineでは、ユーザーセグメントを作成する際に、多様なフィルター条件を設定することができます。これにより、特定の行動や属性を持つユーザーを正確に抽出し、ターゲットマーケティングや分析に活用できます。

#### 設定の基本構造

フィルター条件は以下の構造で設定します：

「フィルター」>>「データ」>>「マッチングルール」 >>「期間」

#### マッチングルールの詳細

マッチングルールには以下のオプションが含まれます（具体的な内容は提供されていませんが、一般的には以下のようなものが含まれます）：

* **等しい** (=)
* **等しくない** (≠)
* **以上** (≥)
* **以下** (≤)
* **含む**
* **含まない**
* **開始する**
* **終了する**

### 実践的なフィルター設定例

1. 🛒 **高頻度購入者**
   * フィルター：ウェブサイト上のユーザー行動
   * データ：購入イベント
   * マッチングルール：3回以上
   * 期間：過去30日間
2. 📱 **モバイルユーザー**
   * フィルター：訪問中の属性
   * データ：デバイス
   * マッチングルール：等しい
   * 値：モバイル
3. 🆕 **新規登録ユーザー**
   * フィルター：ユーザーラベル
   * データ：first seen
   * マッチングルール：以降
   * 値：\[現在の日付から30日前]
4. 🌟 **VIPユーザー**
   * フィルター：ユーザーラベル（カスタム）
   * データ：会員ランク
   * マッチングルール：等しい
   * 値：ゴールド

{% hint style="danger" %}
**注意点**

* **データの正確性**: フィルター条件設定前に、関連するイベントやユーザーラベルが正しく設定・取得されていることを確認
* **組み合わせの効果**: 複数のフィルターを組み合わせることで、より精緻なセグメントを作成可能
* **定期的な見直し**: ユーザー行動や市場トレンドの変化に合わせて、定期的にフィルター条件を見直し・更新
* **テストの重要性**: 新しいフィルター条件を適用する前に、小規模なテストを行い、意図した結果が得られるか確認
  {% endhint %}