Marketing Cloud Intelligence データモデルについて知る
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。
- 各種のデータタイプがどのように区別されるのか説明する。
- Marketing Cloud Intelligence データモデルの基盤となるものについて説明する。
- データストリームとは何かを説明する。
- Ads データストリームタイプの構造を説明する。
この単元では、データの整合性を維持するために Marketing Cloud Intelligence データモデルがどのような構造になっているかを説明します。
Marketing Cloud Intelligence は、さまざまなソースから多様なタイプのデータを取り込みます。データタイプごとに、ディメンションとメジャメントがそれぞれ独自の方法で組み合わせられています。ディメンション自体はエンティティで構成され、そのエンティティ間に特定のリレーションや階層が設定されます。こうしたデータをソースから抽出して Marketing Cloud Intelligence に取り込むときに重要な点は、データのディメンションやメジャメントが、関連する Marketing Cloud Intelligence フィールドに保存されるようにすることです。また、ソースのエンティティ間に存在するリレーションを維持することも大切です。リレーションが損なわれれば、Marketing Cloud Intelligence 独自のデータベースでデータが適切に集計されなくなる可能性があるためです。
こうした理由により、Marketing Cloud Intelligence ではデータタイプごとに関連するディメンションやメジャメントが作成され、ソースのディメンションのエンティティ間に存在する固有のリレーションがエミュレートされます。つまり、Marketing Cloud Intelligence 独自のデータベース内でも、対応する Marketing Cloud Intelligence エンティティで同じリレーションが維持されます。各種のデータタイプのこうしたディメンション、メジャメント、エンティティのリレーションを基に Marketing Cloud Intelligence データベースをモデル化したものを、総称して「Marketing Cloud Intelligence データモデル」といいます。
Marketing Cloud Intelligence データモデルのそれぞれのデータタイプ内にあるエンティティのうちの 1 つが、メインエンティティとみなされます。メインエンティティとは、本質的に他のすべてが関連付けられるエンティティです。通常は、マーケティングの観点からみた重要性、あるいは階層における他のエンティティとのつながりによってメインに指定されます。
データストリームを理解する
Marketing Cloud Intelligence ではデータをシステムにアップロードするために、データストリームという手段またはツールを使用します。データストリームを使用すると、各種ソースからのデータの自動アップロードや、ソースフィールドとそれに関連する Marketing Cloud Intelligence フィールドとのマッピングが促進されます。データタイプごとに、その特定のデータに適した専用のデータストリームタイプ (バケットともいう) があります。
使用事例: Ads データストリームタイプ
具体的に説明するために、これまでに学習した内容を特定のデータタイプに適用してみましょう。Marketing Cloud Intelligence は主としてマーケティングデータのアップロードに使用されるため、ここではごく頻繁に使用されるデータストリームタイプを取り上げます。配信パフォーマンスというタイプのデータのアップロードに特化した、Ads データストリームタイプです。
上記のとおり、どのデータタイプもそれぞれディメンションとメジャメントが独自の方法で組み合わせられています。以下のリストは、広告または配信パフォーマンスタイプのデータを構成するエンティティと、代表的なメジャメントの一部を示しています。
エンティティ名:
- キャンペーン
- サイト
- 広告グループ
- クリエイティブ
メジャメント名:
- インプレッション数
- クリック数
- メディアコスト
- ソーシャルメジャメント (各種のソーシャルメジャメント)
- 動画メジャメント (各種の動画メジャメント)
- リッチメディアメジャメント (各種のリッチメディアメジャメント)
エンティティの常として、エンティティ間にはリレーションか階層が存在します。Marketing Cloud Intelligence データモデルのリレーションは、1 対多か多対多のいずれかになります。では、Ads データストリームタイプ内のエンティティ間のリレーションを理解するために、こうしたエンティティが実際にどのようにつながっているのか見てみましょう。以下の説明では、次の凡例を使用してリレーションを図示します。
では、サイトの広告スペース (プレースメントまたは広告グループという) とサイト自体のリレーションから見ていきましょう。各サイトには使用可能な広告グループスペースがたくさんあるものの、どの広告グループもサイトに固有であるため、サイトと広告グループ間は 1 対多のリレーションになります。
同様に、各キャンペーンは複数の広告グループに関連付けることができますが、どの広告グループもキャンペーンに固有です。つまり、キャンペーンと広告グループ間のリレーションも 1 対多になります。
同一の広告グループに複数の広告やクリエイティブを使用できる一方で、広告やクリエイティブを複数の広告グループで使用することも可能なため、広告グループとクリエイティブ間のリレーションは多対多になります。
上記のリレーションをまとめると次のようになります。広告グループは、Ads データストリームタイプのメインエンティティです。
Marketing Cloud Intelligence データモデルにより、Marketing Cloud Intelligence データベースの上記のフィールド間にも同じリレーションが設定されます。ソースフィールドが Marketing Cloud Intelligence で適切なフィールドにマッピングされていれば、元のリレーションが (ソースに存在するとおり) 維持され、データが歪められたり失われたりすることがありません。
習得度チェック
上記のエンティティ間のリレーション図を参考に、Ads データストリームタイプのエンティティ間のリレーションを分類できるか確認してみましょう。この演習は簡単な自己診断テストで、採点の対象ではありません。左列の関連するエンティティのペアを、右側の該当するリレーションにドラッグしてください。ドラッグしたら、[送信] をクリックして習得度をチェックします。最初からやり直す場合は [リセット] をクリックします。
API コネクタを使用する場合は、こうしたマッピングがバックグラウンドで自動的に実装されます。Marketing Cloud Intelligence には、TotalConnect というカスタマイズ可能なデータストリーム設定も用意されています。TotalConnect を使用すると、データストリームを各自が手動で設定して、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。適切にマッピングするために、正しいデータストリームタイプを使用していることを確認し、ソースデータのエンティティ間のリレーションと、マッピング先の Marketing Cloud Intelligence エンティティ間のリレーションの両方に注意します。
データストリームがどのようなもので、Marketing Cloud Intelligence でどのように機能するかがわかったところで、次はごく一般的なデータストリームタイプを見ていきます。