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title: 使用例
description: このセクションでは、さまざまなエンリッチメントの使用例を示します。
url: https://docs.tealium.com/ja/server-side/attributes/enrichments/usage-examples/
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## 数値の増減 – "生涯注文合計 (LTV)"

このエンリッチメントは、正の値（増加）または負の値（減少）で数値を変更することができます。この値は他の属性から取得するか、静的な数値として構成することができます。

* **属性:** 生涯価値 (LTV)
* **スコープ:** 訪問
* **データタイプ:** 数値

訪問が全ての注文で使った金額を知ることは、非常に価値のある情報です。このデータは、プロモーションの提供や、特定の閾値を超える支出をした訪問にバッジを割り当てるなど、多くの目的で使用できます。この属性の値は訪問の生涯にわたって持続するため、訪問スコープになります。

このエンリッチメントには以下の要件があります：

* 購入が行われたことを識別するイベント属性。例：`"tealium_event": "purchase"`
* 購入のドル額を示すイベント属性。例：`"order_total": "123.45"`

このエンリッチメントを構成するには：

1. 数値データタイプの訪問属性を「生涯注文合計 (LTV)」として作成します。
1. 「数値の増減」エンリッチメントを追加します。
1. ドロップダウンリストから **order_total** を選択します。
1. WHEN ドロップダウンリストから **Any Event** を選択します。
1. 「注文完了ページ」というタイトルの新しいルールを以下の条件で作成します：

[
  [
    {
      "input": "tealium_event",
      "operator": "equals",
      "filter": "purchase"
    }
  ]  
]


## 二つの日付の差を構成 – "前回の購入からの日数"

このエンリッチメントは、二つのイベント間の経過時間を計算し、分、時間、日、週、または月のいずれかの単位で数値として保存します。

* **属性:** 前回の購入からの日数
* **スコープ:** 訪問
* **データタイプ:** 数値

このエンリッチメントは、訪問が購入を行った日数を計算します。結果の値は常に正の数です。

このエンリッチメントには以下の要件があります：

* 購入が行われたことを識別するイベント属性。例：`tealium_event="purchase"`
* 購入イベントの日付をキャプチャする訪問属性。

このエンリッチメントを構成するには：

1. 数値データタイプの訪問属性を「最後の購入日」として作成します。
1. WHEN ドロップダウンリストから **Any Event** を選択します。
1. まだ存在しない場合は、「注文完了ページ」というタイトルの新しいルールを以下の条件で作成します：

[
  [
    {
      "input": "tealium_event",
      "operator": "equals",
      "filter": "purchase"
    }
  ]  
]

1. 数値データタイプの訪問属性を `前回の購入からの日数` として作成します。
1. 二つの日付の差を構成するエンリッチメントを追加します。
1. 二つの日付を「訪問開始」（組み込み属性）と「最後の購入日」として構成します。
1. 単位を「日」に構成します。
1. WHEN ドロップダウンリストから **New Visit** を選択します。

## 文字列の分割 (A/B テスト – "分割テストグループ"

このエンリッチメントは、訪問グループ名を定義し、パーセンテージ分布に基づいて属性に割り当てます。セグメントの名前（または値）は他の文字列属性から取得するか、カスタム値から取得することができます。このエンリッチメントは、A/B テストを実施する際や、ユーザーグループをターゲットにする際に役立ちます。

グループの分布はランダムナンバージェネレータに基づいて計算されます。このエンリッチメントは、値を割り当てる前にセグメントの現在の比率を監視しませんので、小さなサンプルで見られる比率が構成したパーセンテージと正確に一致しない場合があります。しかし、割り当ての数が増えるにつれて、割り当ての比率は構成したパーセンテージに徐々に近づいていきます。

例えば、50%、30%、20%の分布で3つのセグメントを構成した場合、小さなサンプルセットでは48%、34%、18%の比率が見られるかもしれません。しかし、より多くの訪問がセグメントに割り当てられるにつれて、比率値は期待される値に近づいていきます。

* **属性:** 分割テストグループ
* **スコープ:** 訪問/訪問
* **データタイプ:** 文字列

新しいキャンペーンを少数の訪問にテストし、その後すべての訪問に展開する前に、分割文字列エンリッチメントを使用して訪問の小さな割合を「アクション」グループに割り当てます。この特定の訪問セグメントは、アクションを取るためのオーディエンスに構築することができます。

この例では、以下のセグメントの分布を作成します：

* 85% – "コントロール": テストには含まれないコントロールグループ。
* 15% – "バリエーション1": テストに含まれるグループ。

このエンリッチメントを構成するには：

1. `分割テストグループ` という名前の文字列訪問属性を作成します。
1. **文字列の分割** エンリッチメントを追加します。
1. 各グループに名前とパーセントを構成します。
1. WHEN ドロップダウンリストから **New Visit** を選択します。

この属性をルールに使用して、関連する訪問をオーディエンスに含めることができます。ルールのロジックは次のようになるかもしれません：

[
  [
    {
      "input": "Split Test Group",
      "operator": "equals",
      "filter": "Variation1"
    }
  ]  
]


## 文字列のセットとして配列を保存 – "購入カテゴリ"

**Store Array as Set of String** エンリッチメントは、文字列の配列属性から値を文字列のセット属性に保存します。このエンリッチメントは永続的なセットを作成しません。つまり、このエンリッチメントを使用して文字列のセットに新しい値を追加することはできず、常に値を上書きします。文字列のセットを保存し、新しい値を追加するには、**Update Set of String By Set of Strings** エンリッチメントを使用する必要があります。

* **属性:** 購入カテゴリ
* **スコープ:** 訪問
* **データタイプ:** 文字列のセット

購入イベントで「製品カテゴリ」という文字列の配列データタイプのイベント属性が入力され、購入された製品のカテゴリ名が含まれる場合、これを「購入カテゴリ」という訪問/訪問属性に文字列のセットとして保存する必要があります。その後、各購入イベントで、`product_category` の値が `Product Categories Purchased` 属性にエンリッチメントを通じて追加されます。

| 文字列の配列 (product_category) | 文字列のセット (Product Category Purchased) |
| --- | --- |
|`["Pants", "Shirts"]`| `"Pants", "Shirts"`|
|`["Boots", "Belts", "Belts"]`| `"Boots", "Belts"`|

## 文字列のセットを文字列のセットで更新 – "生涯購入カテゴリ"

このエンリッチメントは、一つの文字列のセット属性から別の文字列のセット属性に値を追加します。これにより、一つのセットで発生する値（イベントごとに変更される）を、訪問の生涯にわたって持続する二つ目のセットに保存することができます。

この表では `Set A` が各イベントで新しい値に上書きされ、エンリッチメントがそれらの値を `Set B` にコピーしています。ここで、マスターリストが成長します。

**Store Array as Set of Strings** エンリッチメントと組み合わせることをお勧めします。これにより、受信値によって上書きされる前に、結果のセットを保存することができます。

| Set A (イベント) | Set B (訪問) |
| --- | --- |
|`"Pants", "Shirts"`| `"Pants", "Shirts"`|
|`"Shoes", "Pants"`| `"Pants", "Shirts", "Shoes"`|
|`"Shirts", "Shirts", "Watches"`| `"Pants", "Shirts", "Shoes", "Watches"`|

* **属性:** 生涯購入カテゴリ
* **スコープ:** 訪問
* **データタイプ:** 文字列のセット

あなたから購入された製品カテゴリの累積セットを維持するためには、一つのイベント文字列の配列属性と、二つの訪問および訪問文字列のセット属性が必要です：一つは発生するとおりにビューをキャプチャするためのものと、すべての歴史的ビューをキャプチャするためのものです。

このエンリッチメントには以下の要件があります：

* 購入が行われたことを識別するイベント属性。例：`tealium_event="purchase"`
* 購入時の製品カテゴリを識別する文字列の配列イベント属性。例：`"product_category": ["Boots", "Belts"]`.
* 訪問で購入された製品カテゴリをキャプチャする文字列のセット訪問属性。
* 購入されたすべての製品カテゴリをキャプチャする文字列のセット訪問属性。

このエンリッチメントを構成するには：

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title: "タイムラインに基づいたローリング平均の構成 - 「90日間の注文平均」"
linktitle: "タイムラインに基づいたローリング平均の構成"
description: "このエンリッチメントは、タイムライン属性でキャプチャされた数値の算術平均を計算します。"
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1. 文字列の配列データ型で `product_category` というイベント属性を作成します。
1. 文字列のセットとして訪問属性 `Product Category Purchased` を作成します。
      * **Store Array as Set of Strings** エンリッチメントを追加します。
      * 属性 `product_category` を選択します。
      * **WHEN** を `Any Event` に構成します。
      * ルールを `Purchase Event` に構成します。

1. 文字列のセットとして訪問属性 `Lifetime Product Category Purchased` を作成します。
      * **Update Set of Strings by Set of Strings** エンリッチメントを追加します。
      * 属性 `Product Category Purchased` を選択します。
      * *WHEN* を `Visit Ended` に構成します。

## タイムラインに基づいたローリング平均の構成 – 「90日間の注文平均」

このエンリッチメントは、タイムライン属性でキャプチャされた数値の算術平均を計算します。

この例では、「90日間の注文」タイムラインを使用して、過去90日間の注文合計値をキャプチャします。タイムラインが進むにつれて、有効期限が切れたエントリは破棄され、有効なエントリのセットで最終的なローリング平均が再計算されます。


<blockquote>
この例は、**Set Rolling Sum Based on Timeline** エンリッチメントにも適用されます。
</blockquote>


以下の表は、エントリのタイムラインを示しています（今日が3月25日と仮定）。1月1日のエントリを含むすべてのエントリが算術平均に含まれます。

**タイムライン属性: 「90日間の注文」**

|**有効なエントリ**| **注文合計 ($)**
| --- | --- |
|1月1日| 10.00|
|2月15日| 20.00|
|3月25日| 30.00|

**ローリング平均** は (10.00 + 20.00 + 30.00) ÷ 3 = 20.00

数週間後、1月1日のエントリは90日の有効期限を超えたため破棄され、有効なエントリのローリング平均が再計算されます。有効期限が切れたエントリが集計から除外されると、結果の平均がどのように変化するかに注目してください。

**タイムライン属性: 「90日間の注文」**

|**有効期限が切れたエントリ**| **注文合計 (in $)**|
| --- | --- |
|1月1日| 10.00|

|**有効なエントリ**| **注文合計 (in $)**|
| --- | --- |
|2月15日| 20.00|
|3月25日| 30.00|
|4月10日| 40.00|

**ローリング平均** は (20.00 + 30.00 + 40.00) ÷ 3 = 30.00 

* **属性:** 90日間の注文平均
* **スコープ:** 訪問
* **データタイプ:** 数値

**過去90日間**の注文合計をキャプチャするためのタイムライン属性から始めて、**ローリング平均** エンリッチメントを使用して注文合計の平均を格納する新しい訪問属性を作成します。

このエンリッチメントには以下の要件があります：

* 購入が行われたときを識別するイベント文字列属性、例えば: `tealium_event: "purchase"`。
* 購入のドル額に関するイベント数値属性、例えば: `order_total: "123.45"`。
* 90日間の注文合計をキャプチャする訪問タイムライン属性。
* 注文合計の平均をキャプチャする訪問数値属性。

このエンリッチメントを構成するには：

1. `90-Day Order timeline` という訪問タイムライン属性を作成します。
1. **Create An Entry > Set Expiration** をクリックし、「90 days」に構成します。
1. **Create An Entry > Update timeline** をクリックし、以下を構成します：
      * **Record**: イベント受信時の時間
      * **Capture data**: `order_total`
      * **WHEN**: Any Event
      * **Rule**: tealium_event EQUALS "purchase"

1. `90-Day Order Average` という訪問数値属性を作成します。
1. **Set Rolling Average Based On timeline** エンリッチメントを追加し、`order_total` と **90-Day Order timeline** を選択します。