ID 解決ルールセットを設定する

学習の目的

この単元を完了すると、次のことができるようになります。

• ID 解決ルールセットを作成する。
  
• ID 解決のベストプラクティスに従う。
  

ID 解決ルールセットを作成する

ここまでで統合プロファイルの基本的な概念とデータマッピングについて学習し、実践する準備が整いました。要件を手元に用意して、データの取得とモデリングを開始できます。必ず、「Ingestion and Modeling in Data Cloud (Data Cloud での取得とモデリング)」Trailhead モジュールを確認してください。データの取得とマッピングが完了したら、[ID 解決] タブで最大 2 つの ID 解決ルールセットを作成できます。次の簡単な手順を実行します。 

1. [新規] をクリックします。
   
2. [個人] エンティティを選択します。
   
3. 最大 4 文字のルールセット ID (省略可能) を追加します。ルールセット ID はいったん設定すると変更できません。
   
4. [次へ] をクリックします。
   
5. ルールセットに名前を付け、説明 (省略可能) を追加して、プロパティを識別しやすくします。
   
6. [保存] をクリックします。
   

初めて公開するときには、24 時間以内にアカウントで割り当てられたルールに基づいて統合プロファイルが作成されます。初回の作成の後は、ルールに対する変更は 1 日に 1 回処理されます。

NTO のユースケース

どの一致ルールが自分の組織に適しているかを判断するための参考として、NTO の熱烈なファンである Rachel のつながりのないデータポイントをもう一度見てみましょう。NTO では、Rachel に関する情報が Service Cloud、Marketing Cloud Engagement、Commerce Cloud、Loyalty Cloud にあります。ただし合計では彼女のレコードが 6 つあります。Rachel のプロファイルを統合するのにどの一致ルールを使用するかを決定するために、関係を確認しましょう。 

• レコード (1) と (4) は、名「Racheal」と「Rachel」がほぼ一致し、住所「Joachimsthaler Str. 1-4, Berlin」が完全に一致するため、リンクできます。
  
• レコード (2) と (6) は、名「Rachele」と「Racheal」がほぼ一致し、関係者 ID である Twitter ハンドル「NTOfanRachel」が完全に一致するため、リンクできます。
  
• レコード (3) と (6) は、名前とメールアドレスが完全に一致するため、リンクできます。
  
• レコード (4) と (5) は、名前と標準化された電話番号が完全に一致するため、リンクできます。
  
• レコード (5) と (6) は、ほぼ一致する名「Rachel」と「Racheal」と、仕事用のメールアドレス「rachel@mystyle.com」に基づいて、リンクできます。
  

このデータに基づいて次のような Rachel の統合個人プロファイルを作成するには、どの一致ルールを使用すればよいでしょうか? 

NTO は次の一致ルールを使用して Rachel のプロファイルを作成しました。

• あいまいな名と完全一致の標準化された住所または
  
• あいまいな名と完全一致の関係者 ID または
  
• 完全一致の名と完全一致の標準化されたメールまたは
  
• 完全一致の名と完全一致の標準化された電話番号または
  

ID 解決のホームページ

設定後は、[ID 解決] タブでルールセットの監視と編集を行うことができます。個別のルールセットページには、ルールセットのプロパティ、詳細、処理履歴が表示されます。 

[処理履歴] (1) をクリックすると、解決ルールの処理履歴が表示され、最終処理データ、個別ソース、一致、統合率などを確認できます。一致ルールは編集できるため、定期的に監視しましょう。統合率を高めるには、より多くの一致ルールを追加します。統合率を抑えるには、一部の一致ルールを削除します。

ベストプラクティスのまとめ

Data Cloud や ID 解決ツールを使い始めるにあたって、次のベストプラクティスに従うことが重要です。

• ルールセットを使用して一致ルールと調整ルールの比較とテストを行う。最初のルールセットを設定したら、A/B テストを行うために 2 つ目のルールセットを作成できます。
  
• データが正確でクリーンであるかを検討する。未加工データを Data Cloud にインポートする前にデータをクリーンアップできますか?
  
• データのマッピングを開始する前に一致ルールと要件を決定する。
  
• 統合プロファイルの信頼性はソースシステムデータによって決まります。どのデータソースに最新の情報がありますか? これを一致ルールと調整ルールのガイドとして使用します。
  
• プロファイルエクスプローラーから統合プロファイルを定期的に見直して、ルールセットに調整が必要かを確認する。
  

これで、データマッピングと要件が ID 解決にどのように影響するかを理解し、Data Cloud がデータを最大限に活用するために役立つことを確信していただけたと思います。

リソース

• Trailhead: Data Cloud での取得とモデリング
  
• Salesforce ヘルプ: Search for a Unified Individual in the Data Cloud Profile Explorer (Data Cloud プロファイルエクスプローラーでの統合個人の検索)