OMNISENDをMUSEに接続
Muse で Omnisend 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。
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OMNISENDレポート
より強いクリック応答を得るキャンペーンを見つける
確認できるレポートを作成する
指定期間に送信されたキャンペーンを選び、送信数、開封数、クリック数、クリック率、配信停止数を、キャンペーン名と開始日とともに取得してください。送信数を併記し、クリックの反応に基づいて順位付けしてください。次に、選んだA/Bテストの専用項目を別途取得し、各テストパターンの結果をキャンペーン全体の結果と区別してください。
同じ実験内のテストを比較
カタログはキャンペーンと A/B テストのエンゲージメントの測定値を公開し、優勝テストを識別するフィールドを追加します。小さな差異を意味深いものとして扱う前に、観測された率とサンプルサイズを調べてください。広い聴衆を持つキャンペーンは、より多くのクリックを生成し、小さいものはより高い率を持つでしょう。
結果を次の送信仮説に変換
Muse を問い、報告された対象者、送信、クリックの測定値を使ってテストバリエーション間の違いをまとめます。明確な変更と評価結果を含むフォローアップテストを提案します。観客の好みに関する説明は測定結果とは別に保存してください。
このレポートの指標: Campaign sends; Campaign opens; Campaign clicks; Campaign click rate; Campaign unsubscribes.
関連する内訳: Campaign name; Campaign start date.
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 Omnisend 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Omnisend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。指定期間に送信されたキャンペーンを選び、送信数、開封数、クリック数、クリック率、配信停止数を、キャンペーン名と開始日とともに取得してください。送信数を併記し、クリックの反応に基づいて順位付けしてください。次に、選んだA/Bテストの専用項目を別途取得し、各テストパターンの結果をキャンペーン全体の結果と区別してください。対応するレポートで次の指標を使用してください：Campaign sends, Campaign opens, Campaign clicks, Campaign click rate, Campaign unsubscribes。内訳に使う項目：Campaign name, Campaign start date。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。
