TotalConnect を使用する
Datorama は Marketing Cloud Intelligence になりました。
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。
- TotalConnect を使用して Marketing Cloud Intelligence にデータをアップロードする状況を挙げる。
- TotalConnect データストリームを設定する。
- データストリームのデータをマッピングして、各自のマッピングを検証する。
TotalConnect とは?
TotalConnect は、特に Marketing Cloud Intelligence に特定のデータを取り込む API がない場合に、カスタマイズされたデータをアップロードするために使用します。TotalConnect データストリームの作成プロセスの出発点は、データのサンプルファイルをアップロードすることです。このアップロードにより、Marketing Cloud Intelligence でデータモデルに基づいて適切なデータストリームタイプを特定できるようになります。続いて、プラットフォームでソースフィールドを対応する Marketing Cloud Intelligence フィールドにマッピングできます。
データは TotalConnect データストリームに手動または自動で取り込むことができます。データフィードを自動化する場合は、TotalConnect データストリームでスケジュールされたメールレポートや SFTP アップロードを受信できます。TotalConnect を使用して、テクニカルベンダーからデータを取得することも可能です。外部データベース、HTTP 要求、Google BigQuery、Python、AWS-S3 など各種の方法を使用して特定の頻度でデータを取得するようにインポートを設定できます。
この単元では、LiteConnect を使用してデータを接続する方法を説明します。次の動画で、実際の手順をご覧ください。
TotalConnect データストリームを設定する
Marketing Cloud Intelligence で TotalConnect を選択したら、最初のデータファイルをアップロードするか、テクニカルベンダーからのデータのインポートを選択することができます。
ファイルをアップロードする場合は、[ドラッグ & ドロップ] を使用するか、[参照] をクリックしてファイルを選択します。任意の種類のデータファイルをアップロードできます。
ファイルがアップロードされると、[プレビュー] (1) ウィンドウが表示されます。このウィンドウで、フィールド (2) とそのデータ型など、ソースデータが Marketing Cloud Intelligence でどのように読み取られるかを確認できます。フィールドには日付、テキスト、数値を指定でき、必要に応じてフィールドのデータ型を変更できます。
![[プレビュー]、ソースフィールド、[次へ] ボタンが強調表示されている TotalConnect の [プレビュー] ウィンドウ](https://res.cloudinary.com/hy4kyit2a/f_auto,fl_lossy,q_70/learn/modules/data-uploading-in-datorama-1/use-totalconnect/images/ja-JP/969b8920b50ba080099c876fc6810f95_32-b-29-af-6-da-5-a-4-b-70-ae-19-0-b-20-c-3-b-7-b-051.png)
[次へ] (3) をクリックすると、Marketing Cloud Intelligence でソースデータが分析され、適切なデータストリームタイプが自動的に選択されます。このデータストリームタイプから、Marketing Cloud Intelligence のデータモデルに基づいてマッピングに使用可能なディメンションとメジャメントが決定されます。
データをマッピングする
ファイルをアップロードしたら、データをマッピングできます。マッピングとは、アップロードされたファイルのソースフィールドを Marketing Cloud Intelligence の対応するフィールドに結び付けることです。この時点で、マッピングを手動で適用することもできますが、通常は Marketing Cloud Intelligence の機械学習アルゴリズムを使用して、ソースフィールドが Marketing Cloud Intelligence の対応するフィールドに自動的にマッピングされます。自動マッピングが正しくないと思われる場合には、不適切なマッピングを解除して、必要に応じてマッピングし直します。マッピング画面をみてみましょう。
- [外部データ] (1) サイドバーに、各自のファイルから取り込まれたソースフィールドが表示されます。[Mapped (マッピング済み)] フィールドと [マップ解除済み] フィールドで表示を絞り込むことができます。
- 選択したデータストリームタイプ (2) には、Marketing Cloud Intelligence のデータモデルフィールドがエンティティタイプ (キャンペーンや広告グループなど) ごとにグループ化されています。
- [マッピング済み] (3) では、ソースのデータフィールドと Marketing Cloud Intelligence のデータフィールドの間の接続を表示できます。また、新しい接続も作成できます。マッピング済みのデータフィールドをカスタマイズする場合、そのフィールド (4) をクリックすれば、表示名を変更したり、数式を追加や編集したりすることができます。
Marketing Cloud Intelligence では識別されたフィールドがマッピングされますが、必要なフィールドが識別されないことがあります。マッピングされていないフィールドをマッピングする必要がある場合は、マッピングされていないフィールドを ([外部データ] サイドバーから) 選択し、([データストリームタイプ] で) マッピング先となるデータモデルフィールドを選択して、[適用] をクリックします。この例では、ソースフィールドの [キャンペーンカテゴリ] が、ドラッグアンドドロップ操作で Marketing Cloud Intelligence の [キャンペーンカテゴリ] フィールドにマッピングされています。
![マッピングされていない [キャンペーンカテゴリ] フィールドが、データモデルのマッピングされていない [キャンペーンカテゴリ] フィールドにマッピングされています。](https://res.cloudinary.com/hy4kyit2a/f_auto,fl_lossy,q_70/learn/modules/data-uploading-in-datorama-1/use-totalconnect/images/ja-JP/58ba4f1066b56847f861573573f658cf_cdc-0-be-67-0685-4-a-7-a-b-42-e-2-bd-7-c-33-e-85-cf.png)
マッピング済みのフィールドのマッピングを解除する場合は、接続の中央をクリックしてマッピングを解除します。
![マッピング済みのフィールドの接続で、[マッピング解除] オプションが強調表示されています。](https://res.cloudinary.com/hy4kyit2a/f_auto,fl_lossy,q_70/learn/modules/data-uploading-in-datorama-1/use-totalconnect/images/ja-JP/5eaab1aa7315cd85d898e98574628220_827-d-02-ce-d-700-4-a-0-a-ab-03-3442861-e-5-e-1-c.png)
マッピングされたデータを検証する
データのマッピングが完了したら、[検証] (1) 機能を使用して、マッピングにエラーや問題がないか確認できます。Marketing Cloud Intelligence でエラーが特定された場合には、編集する必要があるフィールドと、その問題を修正するために実行可能な手順 (2) が自動的に表示されます。
![[検証] ボタンとマッピングの検証メッセージが強調表示されています。](https://res.cloudinary.com/hy4kyit2a/f_auto,fl_lossy,q_70/learn/modules/data-uploading-in-datorama-1/use-totalconnect/images/ja-JP/da4c53a94350cee85c9a34925447157a_3474-bf-20-8667-448-d-bcb-5-01074-d-4-b-659-a.png)
マッピングを編集したら、もう一度 [検証] をクリックして、すべてのエラーが修正されていることを確認します。
アップロードする前にデータをプレビューする
TotalConnect データストリームを作成する前に、[プレビュー] (1) ボタンを使用して、マッピングされたデータ (2) をプレビューできます。また、アップロードしたファイルの日付範囲 (3) が正しいかどうかも検証できます。
![[プレビュー] ボタン、マッピングされているデータ、日付範囲、[作成] ボタンが強調表示されている [データプレビュー]](https://res.cloudinary.com/hy4kyit2a/f_auto,fl_lossy,q_70/learn/modules/data-uploading-in-datorama-1/use-totalconnect/images/ja-JP/05d83e778cbb3f661d077f8f324b5331_dd-71600-f-8-b-77-4701-86-e-5-bf-07-b-54-a-86-d-3.png)
[作成] (4) をクリックしてデータストリームを作成し、データをアップロードします。ピボットテーブルを使用してデータを検証し、データが適切にマッピングされて集計されているかどうかを確認することをお勧めします。
このプロセスが終了すると、[データストリームリスト] に新しいデータストリームが作成されます。[ソース] 列に [TotalConnect] と表示されるため、データストリームのソースを簡単に識別できます。
![新規作成されたデータストリームが強調表示されている [データストリームリスト]](https://res.cloudinary.com/hy4kyit2a/f_auto,fl_lossy,q_70/learn/modules/data-uploading-in-datorama-1/use-totalconnect/images/ja-JP/8bb9120df33d2e2baa0847aa262ec67c_b-0-f-60-eb-8-b-8-a-1-49-fc-ae-64-eb-381-bcdd-5-a-9.png)
次の単元
この単元では、TotalConnect を使用してデータをアップロードする方法を学習しました。データが保存されているソースに API コネクタがない場合は TotalConnect が優れたオプションですが、自動データフィードを使用してデータを定期的に取り込む必要があります。次の単元では、LiteConnect を使用して Marketing Cloud Intelligence にデータをアップロードするもう 1 つの方法を学習します。
