この記事は主に Kameleoon Web Experimentation、または Kameleoon ハイブリッド実験モードを使用する場合に適用されます。Kameleoon の SDK(Feature Experimentation)のみを使用している場合、以下を除き データは収集されません。
- SDK の
addDataメソッドを使って 明示的に送信される データ。 - フィーチャーフラグの評価に関連するすべての エクスポージャーイベント。
収集されるデータの一覧
個々の訪問者がウェブサイトに行った各訪問について、以下のデータが収集され、Kameleoon のバックエンドサーバーに保存されます。- 訪問者コード(この訪問者に対する一意の Kameleoon 識別子)
- 訪問回数(同じ訪問者により複数回訪問が行われた場合)
- デバイスタイプ(モバイル、タブレット、デスクトップ)
- オペレーティングシステム(Windows、macOS、Linux)
- ブラウザ名およびバージョン
- 画面サイズ
- ウィンドウサイズ
- ブラウザのタイムゾーン
- ブラウザの言語
- オリジナルのリファラー(獲得チャネル)
- 閲覧されたページ数
- 訪問者の前回訪問からの経過時間(該当する場合)
- ウェブサイト滞在時間
- 訪問の開始時刻と終了時刻
- マウスクリック数
- 広告ブロッカーの検出(有効/無効)
- コンバージョン一覧(クリック、トランザクションなど)。該当する場合は売上情報も含む
- 訪問者が見たパーソナライゼーションおよび A/B 実験の一覧
- ターゲットとなった Kameleoon セグメントの一覧(Audiences Explorer が必要)
- 現在の気象条件(対応するターゲティング条件が有効化されている場合):気温、風、雨、その他の条件。
- 日の出と日の入りの時刻(一部の気象ベースのターゲティング基準で必要)
- 位置情報(対応するターゲティング条件が有効化されている場合のみ。一部の気象関連基準では位置情報データが必要となるため)
- 閲覧された商品(アドオンが有効化されている場合のみ)
- 訪問されたページのタイトルおよび URL
- カスタムデータ
- 外部セグメンテーションデータ(サードパーティ DMP または CRM から取得)
- Kameleoon AI Predictive ターゲティングエンジンによって計算されたコンバージョン確率(少なくとも 1 つの AI 駆動のパーソナライゼーションがアクティブな場合のみ。Kameleoon コンバージョンスコアのヒートレンジ生成に必要)
デフォルトでは、Kameleoon は GDPR や類似のデータプライバシー法で定義される 個人情報を収集しません。ただし、以下の場合には個人データが Kameleoon のバックエンドサーバーに収集・保存されることがあります。
- URL に個人データを含むパラメータが含まれている場合。Kameleoon は訪問された URL を収集します。Kameleoon は、すべての Web 解析プラットフォームで収集されるため、こうしたパラメータを URL から削除することを強く推奨します。
- カスタムデータフィールドを明示的に定義し、そこに個人データを設定した場合。
- 個人データを提供するサードパーティ DMP または CRM とのインテグレーションを明示的に設定した場合。
データ保持ポリシー
Kameleoon は分析目的のため、訪問および商品イベントのデータを 24 か月 間保持します。保持期間は最初のイベントが処理された時点から開始されます。より短い保持期間が必要な場合は、カスタマーサクセスマネージャーにお問い合わせください。- クロスデバイス実験:Web Experimentation および Feature Experimentation でのターゲティング用に、過去 3 か月分のデータを取得できます。
- ITP 管理:Web Experimentation および Feature Experimentation でのターゲティング用に、過去 3 か月分のデータを取得できます。
- 訪問のリモート同期:Web Experimentation および Feature Experimentation でのターゲティング用に、過去 3 か月分のデータを取得できます。
- AI Predictive ターゲティング:Kameleoon コンバージョンスコアの計算に過去 3 か月分のデータが使用されます。
- 商品ターゲティング:Web Experimentation でのターゲティング用に、過去 3 か月分のデータを取得できます。
- Data API MAP エンドポイント:Web Experimentation および Feature Experimentation で過去 1 年分のデータを取得できます。