はじめに
Marketing ROI Appをインストールしていただきありがとうございます。このガイドは、このAppをご自身のデータと接続するためのサポートを目的として書かれたものです。Marketing ROI Appの購入処理を完了すると、このガイドのすべてのステップを実行することができます。最初のステップでは、AppとAppのDataFlowがAppStoreから正しくダウンロードされていること、そしてデータがAppで使用される正しいフォーマットであることを確認します。
必要条件
このAppは、Grid Builderという名前のツールを使用して、Appが必要とするスキーマにデータをマッピングします。Grid Builderにまだ慣れていない場合は、 こちら でGrid Builderのウォークスルーを参照してください。必要ではありませんが、MySQLクエリがどのように機能するかについて、実経験にもとづく知識があると便利です。 下の図は、データがDataFlowを通じて供給され、Appに出力される順序を示しています。
- AppstoreからAppを購入した場合は、AppStoreのAppのページにある ［Try It］ ボタンをクリックして、AppとそのDataFlowをインスタンスに展開してください。DomoインスタンスでAppを表示するページに名前を付けるように求められます。
-
DataFlowがインスタンスに展開されていることを再度確認します。確認するには、Domoの上部にある ［データ］ ボタンをクリックして、Data Centerに移動します（下の画像を参照）。
- Data Centerの画面左側から ［DataFlow］ を選択し、［Data Center］の検索バーを使用して「Marketing ROI」を検索します。その名前に一致するDataFlowを見つけることができるはずです。
ステップ1：データを準備する
Marketing ROI Appは、各マーケティングチャネルのリアルタイムROIを明確に把握するために、ファネルの各ステージで各リードソースの収益、支出、コンバージョン率を表示します。このAppを実行するには2つの別々のテーブルが必要になります。一方のテーブルには「オポチュニティーに関する現在の詳細」が含まれ、もう一方のテーブルには「オポチュニティーの段階の履歴」が含まれます。DataFlowを実行するためには、特定の列が必要です。以下のテーブルスキーマでは、必要な列がすべて表示されています。Grid Builderに入力すると列名がマップされるため、スキーマに合わせて列名を変更する必要はありません。ただし、フィルターのオプションとして使用するほかのカテゴリー列をオポチュニティーテーブルに追加することもできます（下記の例を参照）。
注記：
- Marketing ROI Appには、App内で削除したり再配置したりできないフィルターが組み込まれています（日付範囲、担当者、ステータス）。
- 日付列と第一グループ列を使用してDataSetをJoinできるのであれば、複数のDataSetをAppのソースデータとして使用できます。Grid Builderの中でJoinを行う方法については、後のセクションで説明します。
- データに列が不足している場合は、MySQLを使用してDataFlowの中にデフォルト値を設定し、列を作成できます。例えば、確率列がない場合は、すべての確率値を0に設定できます。
ステップ2：DataFlowにソースデータを追加する
データを準備したらDataFlowに進み、DataFlowにDataSetを入力として追加する必要があります。 Marketing ROIのDataFlowへの入力としてデータを追加するには、次のステップに従います。-
Domoの上部にある ［データ］ ボタンをクリックしてData Centerに移動します（以下の画像を参照）。
- Data Center画面左側の ［DataFlow］ をクリックし、Data Centerの検索バーで「Marketing ROI」を検索します。同じ名前のDataFlowを見つけることができるはずです。
- AppのDataFlowを選択し、詳細ビューに進み、ページ右側の鉛筆のアイコンをクリックして、DataFlowを編集します。
- 各DataSetの隅にある ［x］ を選択して、サンプルDataSetの「Opportunity」と「Opportunity History」を削除します。DataSet名を保持します（「Marketing ROI - Grid Builder」、「Marketing ROI - Settings」、「Marketing Leadsource Category Map」）。
- ［DataSetを選択］ ボタンをクリックして、Marketing ROI App用に作成したDataSetを検索し、それぞれをクリックして入力として追加します。
- DataSetを追加したら、ページの下部までスクロールし、 ［保存］ ボタンをクリックします。
- Data Centerに戻ります。
ステップ3：Grid Builderを編集する
3番目のステップでは、入力データと一致するようにGrid Builderの適切なフィールドを編集する必要があります。このガイドでは基本的なステップを説明しますが、Grid Builderの機能に関するより包括的なチュートリアルについては、「 Grid Builder Walkthrough 」を参照してください。変更を加えるとき、このプロセス中にウェブブラウザーでエラーが発生した場合に備えて、作業内容をExcelスプレッドシートに時々コピーして、行った変更を追跡することを推奨します。 以下のステップに従ってGrid Builderを編集します。- Appに付属するGrid Builderウェブフォームに進みます。ウェブフォームはDataSetの一種なので、DataFlowタブではなくDataSetタブで検索する必要があります。「Marketing ROI - Grid Builder」の名前がつけられます。DataSetをクリックし、詳細ビューで右側にあるスパナメニューアイコンをクリックし、次に ［ウェブフォームを編集］ をクリックします。
- C100から下のSELECT列で、サンプル値を、Appで利用するFROM列にリストされているDataSetの列の名前に置き換えます。この列でデータをAppにマップします。フィルターとしてさらに追加したい列があれば、行を追加する必要がある場合があります（上の画像例の#1を参照）。
- FROM列で、最初のDataSetの名前と一致するように行C100の値を変更します。ソースデータとして使用するすべてのテーブルにこのステップを繰り返します。新しいDataSetにはそれぞれ、「C」列の次の100の倍数の値を割り当てる必要があります。例えば、2番目のDataSetの場合は200、3番目のDataSetの場合は300から開始します（上の画像例の#2を参照）。
- C100から下のAS列で、SELECT列にリストした列の名前を選択します。名前にスペース、数字、および特殊文字を使用しないでください。例えば、Gross SalesではなくGross_Salesを使用します。これにより、後のステップが楽になります（上の画像例の#3を参照）。
- 例には、オポチュニティーテーブルに所有者名列がないため、ユーザーテーブルから所有者名列をJoinしました。Joinするには、C200行目の「JoinType」列と「JoinCondition」列に入力する必要があります。「JoinType」列にはすべて大文字を入力する必要があり、MySQLで使用される任意のタイプのJoinも含めることができます。追加のJoinは通常、「JoinType」にLEFTを使用します。「JoinCondition」列は、DataSetから列が取り込まれる行を参照します。「JoinCondition」は次のようになります：
Ctable#.COLUMNNAME=Ctable#.COLUMNNAME（上の画像例の#5を参照）。 - DataSetからすべての情報を入力したらすぐに、フィルターを設定する必要があります。フィルターとして使用するデータの列を参照するGrid Builderの各行で、3つのフィルター列、「FilterId」、「FilterName」、および「FilterInputType」をこれらで更新する必要があります。
- フィルターとして使用するほかの行では、「FilterId」列に1ずつ増える数（3、4、5など）を使用し、最小の数を一番上に置きます。「FilterName」列でフィルター名を定義し、「FilterInputType」に対して「複数選択」または「単一選択」を使用し、「FilterIsPrimary」と「FilterIsPrimaryGroup」は空のままにします。フィルタータイプの詳細については、「 Grid Builder Walkthrough 」を参照してください（上の例を参照）。
- ページの上部の ［保存して次へ］ をクリックして、Grid Builderで行った変更を保存します。
ステップ4：検証する
Grid Builderを設定したら、Appをチェックしてメトリクスを検証する準備が整います。 検証には以下のプロセスを推奨します。- KPIカードを作成して、メトリクスをテストします。これらのカードは、Appからの出力データではなくソースデータにもとづいて作成します。例えば、Appで営業担当者ごとのトレンド売り上げを表示している場合は、営業担当者ごとの売り上げを表示し、KPIカードの日付範囲をアプリに表示されている日付範囲の1つと一致させる棒グラフタイプのカードを作成します。
- KPIカードのデータをAppのデータと比較します。フィルターのオプションと日付範囲がAppとKPIカードで一致していることを確認してください。
- 不一致があれば、Grid BuilderでJoinの条件やグループ化を変更する必要があるか確認し、計算を再確認してください。
- 検証する必要があるメトリクスがあれば、この処理を繰り返します。