統合プロファイルを作成する
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。
- 統合プロファイルを作成する方法を説明する。
- データを分析して、統合プロファイルに使用できるようにする方法を説明する。
統合プロファイルの作成
ではそのしくみはどうなっているのでしょうか? データモデリングとマッピングを開始する前に次の手順と概念を理解しておくと役立ちます。未加工データから統合プロファイルを作成する実装手順を確認しましょう。
ステップ |
説明 |
|---|---|
データソースから未加工データを取得する。 |
データはバンドル、データエクステンション、Amazon Simple Storage Service (S3)、その他のシステムからそのままの状態で追加されます。未加工データがデータストリームとして Data Cloud に追加された後に、データをデータモデルにマッピングする必要があります。 |
データをマッピングしてモデル化する。 |
Customer 360 データモデルは、複数のソースからのデータを簡単にマッピングできるように読みやすい形式に標準化するバックグラウンドツールです。ID 解決ルールセットが機能するには、データストリームからのデータが関係者 ID や個人などのオブジェクトにマッピングされている必要があります。 |
ID 解決ルールセットを作成する。 |
モデリングとマッピングのステップが完了したら、ID 解決ルールセットを作成します。一致ルールと調整ルールは、どの種別のデータを一致させ、各種のデータストリーム全体でプロファイルをどのように統合するかを ID 解決に指示します。 |
統合プロファイルを作成して使用する。 |
ID 解決でルールセットが実行されると、セグメンテーションと有効化で使用できる統合プロファイルが作成されます。たとえば、統合属性に基づいて利用者メンバーを除外する有効化検索条件を追加します。 |
データについて議論する
統合プロファイルの背後にある概念を理解できました。次は何でしょう? 成功するには、Data Cloud で使用するデータを分析するために時間を費やすことが重要です。 
チームを集め、ホワイトボードを用意して、次の点について議論します。
- データはどこに存在しているか?
- スプレッドシート、S3、Salesforce CRM、Marketing Cloud Engagement など、すべての場所をリストする。
- 各データソースに対してアセットインベントリが作成されているか?
- 各データソースで、個人をどのように識別するか?
- メール、名前、誕生日、システム ID を使用するか?
- 連絡先キー、リード ID、購読者キーを一意のシステム識別子として使用するか?
- システム間でどのデータが共有されているか?
- 名、姓、メールアドレスの使用に一貫性があるか?
- カスタマージャーニーはどのようなものか?
- すべての顧客インタラクションをマッピングしたか?
- 各インタラクションにどのデータが必要か?
- オーディエンスセグメンテーションに本当に必要なデータはどれか?
- 各ソースのデータ品質はどの程度か?
- スペルが間違っている単語はあるか?
- 欠落していることが多いデータは何か (誕生日、電話番号、その他)?
この部分は省略しないでください。時間を割く価値があります。データを理解することは、Data Cloud の実装を成功させるための鍵です。次の単元では、ID 解決ルールセットを作成するためのデータマッピングに関する重要な考慮事項について学習します。
リソース
- Salesforce ヘルプ: ID 解決
- Trailhead: Customer Data Platform 戦略
- Salesforce ヘルプ: 有効化での連絡先への検索条件の追加
- Salesforce ヘルプ: 有効化メンバーシップへの検索条件の追加