KLAVIYOをMUSEに接続
Muse で Klaviyo レポートを設定する
Adzviser は、MCP レポート ツールを通じてソース データを取得します。 Muse は、これらの結果を使用して質問に答えます。 Adzviser でソースを接続し、Muse がその接続を使用することを許可します。
KlaviyoをAdzviserに接続
Adzviser で、Klaviyo にサインインし、Adzviser がそのレポート データを読み取ることを許可します。 Muse で使用するワークスペースにソースを追加します。
Adzviserセットアップを開く→Muse で Adzviser を承認する
開く Muse.ai 「https://mcp.adzviser.com/http でカスタム Adzviser MCP に接続できますか?」と送信します。 Adzviser カードで [接続] を選択し、Adzviser にサインインして、MCP 経由で [認証を完了] を選択します。 Museに戻ります。
https://mcp.adzviser.com/http最初の結果を確認する
Muse に、Adzviser ワークスペースとそのソースをリストするよう依頼します。ワークスペースを選択し、アカウントを確認します。分析を拡大する前に、既知の期間についての小規模なレポートをリクエストします。
Adzviser レポート接続は読み取り専用です。分析用のデータを取得できます。ソースレコードやキャンペーンを編集することはできません。
まず試したいKLAVIYOレポート
キャンペーンとフローを別々のグループとして見直す
確認できるレポートを作成する
比較可能な2つの30日間について、キャンペーンメールの受信者数、開封数、クリック数、クリック率、配信停止率を取得してください。フローのレポートは、組み合わせ可能な項目を使って別途作成してください。それぞれのグループで、受信者数が増えた一方、クリックの反応が弱まったメッセージを特定してください。キャンペーン名またはフロー名を残し、集計期間を明示してください。
視聴者数によるレート変化を解釈
キャンペーンの送信と継続的なフローは、さまざまな条件の下で人々に届きます。勝者を宣言する前に、類似したものと類似したものを比較してください。開封数とクリック数も、収益の帰属ではなくエンゲージメントを表します。コマース イベントをリクエストする場合は、そのイベント定義とレポートの範囲を電子メールのメトリクスとは別にしてください。
最大減少の背後にあるメッセージを調べる
弱いキャンペーンやフローの結果を利用可能なメッセージの詳細に絞り込むために Muse を要求し、その割合の背後にあるカウントを表示します。メッセージ、聴衆、タイミングのレビューを準備し、次の反復でテストするメトリックを定義します。
このレポートの指標: Email recipients; Emails opened; Emails clicked; Email click rate; Email unsubscribe rate.
関連する内訳: Campaign name; Flow name.
ここで挙げた項目は分析の出発点です。すべての組み合わせを1つのレポートで取得できるとは限りません。レポートの集計レベルが異なる場合は分けてリクエストしてください。その他の項目は、 完全なフィールドカタログ でご確認ください。
MUSEにコピー
最初の Klaviyo 分析を実行する
接続後にこれを貼り付けます。質問に合わせて期間や研究テーマを変更し、結果を取得する前にMuseに選択を確認させます。
Adzviserを使ってKlaviyoを分析してください。ワークスペースの一覧を表示し、接続済みのどのアカウントを使うか確認してください。比較可能な2つの30日間について、キャンペーンメールの受信者数、開封数、クリック数、クリック率、配信停止率を取得してください。フローのレポートは、組み合わせ可能な項目を使って別途作成してください。それぞれのグループで、受信者数が増えた一方、クリックの反応が弱まったメッセージを特定してください。キャンペーン名またはフロー名を残し、集計期間を明示してください。対応するレポートで次の指標を使用してください：Email recipients, Emails opened, Emails clicked, Email click rate, Email unsubscribe rate。内訳に使う項目：Campaign name, Flow name。組み合わせて取得できる項目を確認し、集計レベルごとに表を分けてください。実際のレポート対象日または観測期間を明記してください。根拠となるデータ行を示し、結論を簡潔にまとめたうえで、次に調べることを1つ提案してください。欠損データを明示し、観測された変化と考えられる原因を区別してください。
