2018年2月7日改訂

Adobe Target Analyst アドビ認定エキスパート試験ガイド

試験番号：9A0-399

注意：Adobe Target Analyst の認定を受けるには、本試験と試験 9A0-398 Adobe Target Business Pr

actitioner に合格する必要があります。両試験は任意の順序で受験できます。

2

アドビ認定エキスパート試験について

アドビ認定エキスパートになると、お客様に対してアドビのソリューションの価値を実現するための専門知識があることを実証できます。

アドビの認定試験は、業界で認められた手順により有効性と信頼性を確保しています。試験は業界のエキスパートと連携して、認定対象業務に求められる実務的要件と目的に沿って作成されています。

このガイドは、アドビ認定エキスパート試験の準備に必要な情報を提供すると共に、どの段階で受験するかの判断材料を示すことを目的としています。本試験の評価対象となる職務でエキスパート認定を受けるにあたり、「最低限必要な知識と技能」について説明します。

Target Analyst 試験の概要

• 問題数：60

• 試験時間：85 分

• 合格点：アドビ認定試験はすべて 300 ～ 700 点の間で採点されます。各試験の合格

点は 550 点です。採点スケールの詳細については、FAQ を参照してください。

試験の申し込み方法

この試験は世界共通でピアソンPSI が配信します。

• 試験名：Adobe Target Analyst

• 試験番号：9A0-399

• 受験料：22,325 円(税抜き)

3

PSI テストセンターでの試験申し込み方法： 1. アドビの認定試験管理システムにアクセスします。

2. 以前にログインしたことがある場合、電子メールアドレスまたはログイン ID とパス

ワードを使用してシステムにアクセスし、ステップ 6 に進みます。

3. CertMetrics に初めてログインする場合、「Never logged in before（初めてログイン

する）」をクリックしてアカウントを作成してからステップ 4 または 5 に進みます。

4. 以前にアドビ認定試験を受けたことがある場合、「Click here if you have already t

aken an Adobe exam（アドビ認定試験を受けたことがある場合はここをクリックしてく

ださい）」をクリックします。前回の試験登録に使用した電子メールを入力するよう求

められます。使用した電子メールアドレスを覚えていない場合は試験のスコアレポート

にある情報を入力して身元情報を確認できます。ログイン ID とパスワードをリセット

するリンクが含まれた電子メールが送信されます。

5. アドビ認定試験を受けたことが一度もない場合、必要な情報を入力してアカウントを設

定します。フォームを送信すると、ログイン ID とパスワードの設定を求める電子メー

ルが送信されます。

6. CertMetrics にログインしたら、「Schedule your exam at PSI（PSI で試験を予約す

る）」をクリックします。

7. CertMetrics の新しいページが表示されたら、「Click here to log in to PSI（ここ

をクリックして PSI にログイン）」をクリックします。

8. 試験の一覧をスクロールして受験する試験の「Schedule Exam（試験を予約する）」ボ

タンをクリックします。

9. 試験の言語と場所を選択し、お住まいの地域で利用できるテストセンターのオプション

を表示します。

10. 登録が可能な日付と開始時間を選択します。

11. スケジュールの詳細を確認すると予約の確認が表示されます。

12. 支払いページに進みます。

13. 支払い処理の後、登録の詳細と領収書を含む確認の電子メールが送信されます。

4

Adobe Target Analyst 試験の範囲

この試験の評価対象となる分野は以下のとおりです。

• 統計的しきい値の決定

• Target アクティビティの結果の解釈 上記の各分野に、Adobe Target Analyst として求められる以下のタスクがあります。

• 統計的しきい値の決定 最小検出可能上昇率、許容可能な有意水準およびバリエーション数を判断できること。また、最重要 KPI、アクティビティに含めるページへのトラフィック、ベースラインコンバージョン率および標準偏差を判断できること。さらに、サンプルサイズと期間を見積もり、利害関係者のニーズに基づいて最も適したテストデザインを推奨できること。

• Target アクティビティの結果の解釈 指標の統計的有意水準、上昇率の信頼区間および観測された上昇率が及ぼす年間の影響を計算できること。また、上昇率の計算方法を説明できること。さらに、手順に沿った考え方を適用してアクティビティからデータを書き出し、データを評価して、アクティビティからデータを除去する方法を決定できること。最後に、収集されたアクティビティの結果を解釈し、それに基づいてユーザーのインサイトを導き出す方法を決定できること。

本試験の出題配分：

試験問題の分野別の割合は以下のとおりです（注意：各問題の配点はすべて同じであり、どの問題にも部分点はありません）。

分野 試験内容の割合

統計的しきい値の決定 45%

Target アクティビティの結果の解釈 55%

5

Adobe Target Analyst の職務

この試験は、現在または過去に Adobe Target Analyst として働いた経験のある方を対象としています。

最低限の合格基準

この試験に合格するには、下記に示すとおり、Adobe Target Analyst に求められる最低基準の知識、技術、能力を習得している必要があります。

Adobe Target Analyst は単独で以下のタスクを実行できること：

• Target アクティビティの結果を解釈する目的で、上昇率、信頼性、p 値などの統計的概念を適用する

• Target で勝者を特定するために用いられる手法（T 検定）を適用する • サンプルサイズ計算ツールを使用して、アクティビティのサンプルサイズを計算する方

法を決定する • 特定の期間またはサンプルサイズに達するように、実行するバリエーションの数を判断

する • アクティビティが完了できる状態かどうかを判断する • 勝者を特定する方法と時期を判断する • アクティビティのタイプに基づいてアクティビティレポートを解釈する • アクティビティの結果を効果的に提示する（エラー範囲など） • アクティビティを収益化する方法を判断する • アクティビティの結果データを除去する（外れ値の除外など） • 複数のセグメントにわたるアクティビティの効果を判定する • アクティビティの結果に基づいて推奨案を提示する

Microsoft Excel、Web ブラウザーおよび Microsoft Windows 環境の操作に慣れていることも必要です。

6

この試験の合格者に求められる最低限の職務経験

この試験に合格するには、一般に、Adobe Target Analyst として以下の職務経験が必要となります。

• デジタルアナリストとして 1 年の経験

• 統計的概念とデータ分析、ならびにそれらと Target ツールの諸機能との関連性についての高度な知識

受験の準備に役立つトレーニング

トレーニングの必要性

必須ではありませんが、受験前にトレーニングを受講することにより、Adobe Target に必要な知識と技術を大幅に向上できる可能性があります。ただし、トレーニングのみで合格に必要な知識と技術を習得することはできません。合格に必要な知識を得るには、実務で成功経験を積むことが不可欠です。

アドビパートナー向けオンライントレーニング

アドビソリューションパートナーの皆様には各種のトレーニングとリソースをご利用いただけま

す。リソースにアクセスするには、アドビ ID で Solution Partner Portal にログインしてト

レーニングのランディングページに進みます。このページで興味のあるソリューションを選択し

て、オンデマンドや講師によるコース、またはオンサイトなどのトレーニングオプションにアク

セスできます。

• オンデマンドによるトレーニング：パートナーの皆様すべてに営業、技術、配布などの

役割に応じたオンデマンドのトレーニングリソースを提供しています。これには自己学

習モジュール、e セミナービデオ、小テスト、試験、そして理解度を把握できる練習テ

ストなどがあり、このすべてに無料でアクセスできます。

• 仮想インストラクターによるトレーニング：ビジネスレベルまたはそれ以上のレベルの

パートナーの皆様は、学習管理システムを介して仮想インストラクターによるトレーニ

ングを受講することができます。このトレーニングは 100% カバーされます。

• 講師によるトレーニング：パートナーの皆様には Adobe Digital Learning（ADLS）か

ら配信されるトレーニングにもご参加いただけます。Adobe Digital Learning Service

s ではすべての役職をカバーする総合的かつ実践的なコースを用意しています。仮想ク

ラスルームまたは世界中のアドビトレーニングセンターで実際にアドビエキスパートが

7

行うコースを受講できます。コースは有料ですが、パートナーソリューションプログラ

ムのパートナーレベルに応じた割引（15 ～ 30%）をご利用いただけます。

• オンサイトのトレーニング：オンサイトトレーニングは弊社のスタッフが貴社にお伺い

するか、貴社チームを弊社のトレーニングセンターに招いて行うもので、必要な知識が

すばやく身に付きます。Adobe Digital Learning Services では、貴社チームのために

柔軟で便利な仮想形式または対面形式を用いた講師によるトレーニングをご用意してい

ます。コースの内容は貴社に固有の学習要件に合わせてカスタマイズすることが可能で

す。

上記に加えてパートナーの皆様は Certification Learner Journeys、Certification Paths、お

よび無償の認定準備コースもご利用いただけます。数々の役立つリソースにアクセスする方法に

ついては、Solution Partner Portal Certification ページをご覧ください。

Solution Partner Portal への登録がまだの場合はこちらの手順に従い登録を済ませてく

ださい。

公開トレーニングコース

Adobe Target Analyst に関連するコースをご紹介します。コース内容の説明を参考に、現在の知識と技術レベルに合うコースをお選びください。アドビのトレーニングおよびチュートリアルの一覧は、こちらをご覧ください。

受験時期を判断するには

試験の合格を保証するものはありませんが、実践経験が豊富でトレーニングを多数こなすほど、合格できる可能性が高くなります。到達度を把握するには、下記の自己査定準備シートをご利用ください。

実践経験

アドビの試験では特定の職務に関する知識と技術が評価されるので、このガイドに記載された最低基準の実務経験を積むことが最も効果的な受験準備方法の 1 つです。

自己査定準備シート

8

次の作業シートを使って試験項目を確認し、到達度の確認にご利用ください。引き続き準備が必要と思われる項目がある場合は、トレーニングが必要か、実務経験が必要か、両方必要かを判断します。

項目 はい いいえ 統計的しきい値の決定

最小検出可能上昇率を判断できる

許容可能な有意水準を判断できる バリエーションの数を判断できる 最重要 KPI を判断できる アクティビティに含めるページへのトラフィックを判断できる

ベースラインコンバージョン率と標準偏差を判断できる サンプルサイズと期間を見積もることができる 利害関係者のニーズに基づいて最も適したテストデザインを推奨できる 項目 はい いいえ Target アクティビティの結果の解釈 指標の統計的有意水準を計算できる 上昇率の信頼区間を計算できる 上昇率の計算方法を説明できる 観測された上昇率が及ぼす年間の影響を計算できる 手順に沿った考え方を適用してアクティビティからデータを書出すこと

データを評価し、アクティビティからデータを除去する方法を決定でき

収集されたアクティビティの結果を解釈し、それに基づいてユーザーのインサイトを導き出す方法を決定できる

9

模擬試験問題

試験にどのような問題が出題されるかを感覚的に理解するために、以下の模擬設問を解いてみてください。ここでの結果は、実際の試験での結果を示すものではありません。試験準備を十分に行うために、この試験準備ガイドで、出題範囲のトピックおよび目的をしっかり確認してください。正解は、この試験ガイドの最後に記載されています。

1. テストのデザインが、開始前に最小検出可能上昇率を大きくするように変更されまし

た。 この変更はテストにどのように影響しますか。

A. エクスペリエンスの数が減る B. コントロールのコンバージョン率が小さくなる C. サンプルサイズが小さくなる D. ターゲット設定されたページへの 1 日あたりのトラフィックが増える

2. ビジネス利害関係者は、初めてサイトを訪問するユーザーが初回購入時に追加製品も購入

するようにしたいと考えています。この目的を達成するために、新しい製品ページのエクスペリエンスがデザインされました。アナリストは、新しいデザインが目標を達成したかどうかを調べるためのターゲットアクティビティを推奨する必要があります。 アナリストはこのアクティビティの最重要 KPI として次のどれを推奨しますか。

A. 注文率 B. 訪問者あたりの売上高 C. 注文あたりの商品数 D. 買い物かごへの追加率

3. アナリストは、サイトのページに関する次の情報を入手しました。アナリストは訪問者

あたりの売上高（RPV）の平均と標準偏差を計算する必要があります。

• 訪問者数：100,000 人 • 注文数：2,500 • 総売上高：$20,000

10

アナリストが計算を行うために必要な追加情報は次のどれですか。

A. 個々の注文額 B. トランザクションあたりの商品数 C. 総ページビュー数 D. 訪問数

4. カテゴリーページのテストが次のように設定されました。 • 20 日間 • 4 個のエクスペリエンス（コントロールを含む） • 必要な訪問者／バリエーション数 60,000 このテストを実行するために、1 日あたり何人の訪問者がカテゴリーページを閲覧する必要がありますか。

A. 3,000 B. 10,000 C. 12,000 D. 15,000

5. 利害関係者がアンカー付きナビゲーションをテストして、アンカーなしのナビゲーションより 2.5％以上パフォーマンスが優れている場合にのみ実装したいと考えています。テストは有意水準 95％、最小検出可能上昇率 2.5％で 44 日間実施される予定です。 この期間を短くするには次のどのパラメーターを変更する必要がありますか。

A. 最小検出可能上昇率を小さくする B. 有意水準を小さくする C. 最小検出可能上昇率を大きくする D. 有意水準を大きくする

11

6. 新しいカテゴリーページが最近テストされました。アナリストは次のような結果を計算しました。 • 訪問者あたりの売上高が 3％増加 • 信頼性レベル 96％ サイトで新しいエクスペリエンスを実装した場合の 95％信頼区間に基づく予測として次のどれを利害関係者に伝えますか。

A. 売上高が減る B. 売上高が増える C. 売上高が増える、または減る可能性がある D. 売上高は変わらない

7. A/B テストを行った結果、エクスペリエンス B の訪問者あたりの収益に 2% の上昇がみ

られました。アナリストは、変更を行った後にこの上昇が eCommerce 企業の総売上高に及ぼす影響について、利害関係者に説明する必要があります。 変更は次会計年度が始まる前に行われます。この企業では、エクスペリエンス B としてテストしたサイト変更を行わない場合の収益を $2,000,000 と予測しています。

この企業の予測される次年度の売上高増加は次のどれですか。

A. $2,000 B. $4,000 C. $20,000 D. $40,000

8. アナリストが、訪問者あたりの売上高（RPV）を最重要 KPI とする Target アクティビ

ティの注文詳細レポートをダウンロードしました。アナリストは、平均値から標準偏差の 2 倍の範囲内にない外れ値を除外する必要があります。平均は $50、標準偏差は $15 と計算されました。レポートには注文額の上位 8 件が次のように表示されています。

キャンペーン ID エクスペリエンス 注文日 注文時刻 注文 ID 金額 製品 ID 買い物かごテスト 2 エクスペリエンス A 10/12 午前 12:33:57 1 $1,040.19 12,40,14 買い物かごテスト 2 エクスペリエンス A 10/11 午前 3:47:50 2 $101.34 42,14 買い物かごテスト 2 エクスペリエンス C 10/12 午前 1:52:02 3 $87.44 30,14

12

買い物かごテスト 2 エクスペリエンス B 10/10 午後 1:43:03 4 $74.98 88 買い物かごテスト 2 エクスペリエンス C 10/12 午前 5:42:11 5 $62.10 17 買い物かごテスト 2 エクスペリエンス B 10/11 午後 3:41:10 6 $59.98 21 買い物かごテスト 2 エクスペリエンス A 10/12 午後 2:21:57 7 $55.24 30 買い物かごテスト 2 エクスペリエンス B 10/10 午前 1:11:17 8 $49.81 14

アナリストは該当する注文をすべて除外する必要があります。それ以外の注文は除外できません。 除外する注文は次のどれですか。

A. 注文 1 ～ 2

B. 注文 1 ～ 3

C. 注文 1 ～ 4 D. 注文 1 ～ 5

9. アナリストは最近終了したテストを評価して、アクティビティの利害関係者に推奨案を提

示する必要があります。テストは、開始前に訪問者あたりの売上高（RPV）を KPI として計算されたサンプルサイズに達しました。アクティビティの結果は以下のようになりました。

エクスペリエンス 訪問者数 注文数 注文率上昇率 売上高 RPV 上昇率 p 値 エクスペリエンス A（コントロール）

220,847 15,971 $1,776,382

エクスペリエンス B 220,493 16,450 +3.2% $1,794,927 +1.2% 0.39719 エクスペリエンス C 220,582 16,148 +1.2% $1,698,726 - 4.3% 0.03983 エクスペリエンス D 220,293 15,444 - 3.1% $1,832,481 +3.4% 0.06179 エクスペリエンス E 220,685 15,363 - 3.7% $1,767,109 - 0.4% 0.81186

アナリストが導き出す 2 つの結論は次のどれですか（2 つ選択してください）。 A. エクスペリエンス B の 95％信頼区間の下限は +2％である B. エクスペリエンス B の 75％信頼区間の下限は -2％である C. エクスペリエンス C の 95％信頼区間の上限は -1％である D. エクスペリエンス C の 90％信頼区間の上限は +3％である

10. A/B テストアクティビティが次のように設定されました。

• 5 個のエクスペリエンス（コントロールを含む） • 1 日あたりの予測訪問者数 1,000 人 • コントロールの予測コンバージョン率 20％

13

テストのサンプルサイズは、95％の信頼性で 10％の上昇率を検出できるように設定されました。50 日後にアクティビティはサンプルサイズに達し、以下のデータが得られました。

0Bエクスペリエンス 1B訪問者数 2Bコンバージョン数 3Bエクスペリエンス A（コントロール） 4B10,000 5B2,000 6Bエクスペリエンス B 7B10,000 8B1,850 9Bエクスペリエンス C 10B10,000 11B2,100 12Bエクスペリエンス D 13B10,000 14B2,150 15Bエクスペリエンス E 16B10,000 17B2,050

アナリストが導き出す結論は次のどれですか。

A. エクスペリエンス D のみが、95％以上の信頼性でコントロールよりもパフォーマンスが優れている

B. エクスペリエンス C および D のみが、95％以上の信頼性でコントロールよりもパフォーマンスが優れている

C. エクスペリエンス C、D および E のみが、95％以上の信頼性でコントロールよりもパフォーマンスが優れている

D. エクスペリエンス B、C、D および E はいずれも、95％以上の信頼性でコントロールよりもパフォーマンスが優れていない

14

解答

試験にどのような問題が出題されるかを感覚的に理解するために、以下の模擬設問を解いてみてください。ここでの結果は、実際の試験での結果を示すものではありません。試験準備を十分に行うために、この試験準備ガイドで、出題範囲のトピックおよび目的をしっかり確認してください。正解は、この試験ガイドの最後に記載されています。

1. テストのデザインが、開始前に最小検出可能上昇率を大きくするように変更されまし

た。 この変更はテストにどのように影響しますか。

正解：C - サンプルサイズが小さくなる 2. ビジネス利害関係者は、初めてサイトを訪問するユーザーが初回購入時に追加製品も購

入するようにしたいと考えています。この目的を達成するために、新しい製品ページのエクスペリエンスがデザインされました。アナリストは、新しいデザインが目標を達成したかどうかを調べるためのターゲットアクティビティを推奨する必要があります。 アナリストはこのアクティビティの最重要 KPI として次のどれを推奨しますか。

正解：C – 注文あたりの商品数

3. アナリストは、サイトのページに関する次の情報を入手しました。アナリストは訪問者あ

たりの売上高（RPV）の平均と標準偏差を計算する必要があります。 • 訪問者数：100,000 人 • 注文数：2,500 • 総売上高：$20,000 アナリストが計算を行うために必要な追加情報は次のどれですか。

正解：A - 個々の注文額

4. カテゴリーページのテストが次のように入力されました。 • 20 日間 • 4 個のエクスペリエンス（コントロールを含む）

15

• 必要な訪問者／バリエーション数 60,000 このテストを実行するために、1 日あたり何人の訪問者がカテゴリーページを閲覧する必要がありますか。

正解：C – 12,000

5. 利害関係者がアンカー付きナビゲーションをテストして、アンカーなしのナビゲーションより 2.5％以上パフォーマンスが優れている場合にのみ実装したいと考えています。テストは有意水準 95％、最小検出可能上昇率 2.5％で 44 日間実施される予定です。 この期間を短くするには次のどのパラメーターを変更する必要がありますか。

正解：B - 有意水準を小さくする

6. 新しいカテゴリーページが最近テストされました。アナリストは次のような結果を計

算しました。 • 訪問者あたりの売上高が 3％増加 • 信頼性レベル 96％ サイトで新しいエクスペリエンスを実装した場合の 95％信頼区間に基づく予測として次のどれを利害関係者に伝えますか。

正解：B - 売上高が増える

7. A/B テストを行った結果、エクスペリエンス B の訪問者あたりの収益に 2% の上昇がみられました。アナリストは、変更を行った後にこの上昇が eCommerce 企業の総売上高に及ぼす影響について、利害関係者に説明する必要があります。 変更は次会計年度が始まる前に行われます。この企業では、エクスペリエンス B としてテストしたサイト変更を行わない場合の収益を $2,000,000 と予測しています。 この企業の予測される次年度の売上高増加は次のどれですか。

正解：D - $40,000

16

8. アナリストが、訪問者あたりの売上高（RPV）を最重要 KPI とする Target アクティビ

ティの注文詳細レポートをダウンロードしました。アナリストは、平均値から標準偏差の 2 倍の範囲内にない外れ値を除外する必要があります。平均は $50、標準偏差は $15 と計算されました。レポートには注文額の上位 8 件が次のように表示されています。 キャンペーン ID エクスペリエンス 注文日 注文時刻 注文 ID 金額 製品 ID 買い物かごテスト 2 エクスペリエンス A 10/12 午前 12:33:57 1 $1,040.19 12,40,14 買い物かごテスト 2 エクスペリエンス A 10/11 午前 3:47:50 2 $101.34 42,14 買い物かごテスト 2 エクスペリエンス C 10/12 午前 1:52:02 3 $87.44 30,14 買い物かごテスト 2 エクスペリエンス B 10/10 午後 1:43:03 4 $74.98 88 買い物かごテスト 2 エクスペリエンス C 10/12 午前 5:42:11 5 $62.10 17 買い物かごテスト 2 エクスペリエンス B 10/11 午後 3:41:10 6 $59.98 21 買い物かごテスト 2 エクスペリエンス A 10/12 午後 2:21:57 7 $55.24 30 買い物かごテスト 2 エクスペリエンス B 10/10 午前 1:11:17 8 $49.81 14

アナリストは該当する注文をすべて除外する必要があります。それ以外の注文は除外できません。 除外する注文は次のどれですか。

正解：B - 注文 1 ～ 3

9. アナリストは最近終了したテストを評価して、アクティビティの利害関係者に推奨案を提示する必要があります。テストは、開始前に訪問者あたりの売上高（RPV）を KPI として計算されたサンプルサイズに達しました。アクティビティの結果は以下のようになりました。 エクスペリエンス 訪問者数 注文数 注文率上昇率 売上高 RPV 上昇率 p 値

エクスペリエンス A（コントロール）

220,847 15,971 $1,776,382

エクスペリエンス B 220,493 16,450 +3.2% $1,794,927 +1.2% 0.39719 エクスペリエンス C 220,582 16,148 +1.2% $1,698,726 - 4.3% 0.03983 エクスペリエンス D 220,293 15,444 - 3.1% $1,832,481 +3.4% 0.06179 エクスペリエンス E 220,685 15,363 - 3.7% $1,767,109 - 0.4% 0.81186

正解：B - エクスペリエンス B の 75％信頼区間の下限は -2％である

C - エクスペリエンス C の 95％信頼区間の上限は -1％である

17

10. A/B テストアクティビティが次のように入力されました。 • 5 個のエクスペリエンス（コントロールを含む） • 1 日あたりの予測訪問者数 1,000 人 • コントロールの予測コンバージョン率 20％ テストのサンプルサイズは、95％の信頼性で 10％の上昇率を検出できるように設定されました。50 日後にアクティビティはサンプルサイズに達し、以下のデータが得られました。

エクスペリエンス 訪問者数 コンバージョン数 エクスペリエンス A（コントロール） 10,000 2,000 エクスペリエンス B 10,000 1,850 エクスペリエンス C 10,000 2,100 エクスペリエンス D 10,000 2,150 エクスペリエンス E 10,000 2,050

アナリストが導き出す結論は次のどれですか。

正解：D - エクスペリエンス B、C、D および E はいずれも、95％以上の信頼性でコントロールよりもパフォーマンスが優れていない

サポート

認定については、Solution Partner Portal Web サイトをご利用ください。お問い合わせは、

認定サポートに電子メールでご連絡ください。

システムズ 株式会社 〒141-0032 東京都品川区大崎 1-11-2 ゲートシティ大崎イーストタワー www.adobe.com/jp

Adobe Inc. 345 Park Avenue San Jose, CA 95110-2704 USA www.adobe.com © 2018 Adobe. All rights reserved. Printed in Japan. 90000000 7/09