ID 확인 규칙 집합 구성하기

학습 목표

이 유닛을 완료하면 다음을 수행할 수 있습니다.

ID 확인 규칙을 생성할 수 있습니다.
ID 확인을 위한 모범 사례를 따를 수 있습니다.

ID 확인 규칙 만들기

통합 개인 프로필 및 데이터 매핑의 기본 개념을 살펴봤으므로 이제 실행에 옮기면 됩니다. 요구 사항을 충족하면 데이터 수집 및 모델링을 시작할 수 있습니다. Trailhead 모듈 Data Cloud에서 수집 및 데이터 모델링을 검토하는 것을 잊지 마세요. 데이터를 수집하고 매핑한 후에는 Identity Resolutions(ID 확인) 탭에서 최대 2개의 ID 확인 규칙을 생성할 수 있습니다. 다음 단계를 따라 빠르게 수행해 보세요.

New(새로 만들기)를 클릭합니다.
Individual entity(개인 엔티티)를 선택합니다.
최대 4개의 텍스트 문자로 구성된 선택적 규칙 집합 ID를 추가하세요. 일단 규칙 집합 ID를 설정하면 변경할 수 없습니다.
Next(다음)를 클릭합니다.
규칙 집합의 이름을 지정하고 속성을 식별하는 데 도움이 되는 설명(옵션)을 추가합니다.
Save(저장)를 클릭합니다.

계정이 처음 게시되면 할당된 규칙에 따라 24시간 이내에 통합 개인 프로필이 생성됩니다. 처음 생성된 이후의 모든 규칙 변경 사항은 매일 처리됩니다.

NTO 사용 사례

조직에 적합한 일치 규칙을 결정하는 데 도움이 되도록 NTO의 애용자인 Rachel의 연결이 끊긴 데이터 포인트를 다시 살펴보겠습니다. NTO는 Service Cloud, Marketing Cloud, Commerce Cloud 및 Loyalty Cloud에서 Rachel에 대한 정보를 보유하고 있습니다. 하지만 Rachel의 레코드는 총 6개입니다. 이 연결을 검토하여 Rachel의 프로필을 통합하는 데 사용할 수 있는 일치 규칙을 결정해 보겠습니다

여기에는 이메일, 전화번호, 사용자 이름 등 다양한 출처에서 수집한 Rachel의 이미지와 그에 대한 정보가 포함됩니다.

레코드 (1)과 (4)는 퍼지 이름인 "Racheal", "Rachel" 및 정확한 주소인 Joachimsthaler Str. 1-4, Berlin을 공유합니다.
레코드 (2)와 레코드 (6)은 퍼지 이름 "Rachele"과 "Racheal" 비교 및 정확한 당사자 식별자, Twitter 핸들 "NTOfanRachel"을 공유하므로 함께 연결할 수 있습니다.
레코드 (3)과 (6)은 정확한 이름과 정확한 이메일 주소를 공유하므로 함께 연결할 수 있습니다.
레코드 (4)와 (5)는 정확한 이름과 정규화된 전화번호를 기반으로 연결될 수 있습니다.
레코드 (5)와 (6)은 퍼지 이름 "Rachel", "Racheal" 및 Rachel의 업무용 이메일 주소 rachel@mystyle.com을 기반으로 함께 연결될 수 있습니다.

제공된 데이터를 기반으로 Rachel의 통합 개인 프로필을 생성하기 위해 어떤 일치 규칙을 사용할 수 있을까요?

Rachel의 모든 정보, 주문 및 사례 내역을 한눈에 볼 수 있는 통합 개인 ID입니다.

다음은 Rachel의 프로필을 생성하는 데 사용되는 일치 규칙입니다.

퍼지 이름 및 정확한 정규화된 주소 또는
퍼지 이름 및 정확한 당사자 식별자 또는
정확한 이름과 정확한 정규화된 이메일 또는
정확한 이름 및 정확한 정규화된 전화 또는

ID 확인 홈 페이지

구성을 마친 후에는 ID 확인 탭에서 규칙 집합을 모니터링하고 수정할 수 있습니다. 개별 규칙 집합 페이지에서는 규칙 집합의 속성, 세부 정보 및 처리 내역을 확인할 수 있습니다.

속성, 세부 정보, 처리 내역이 포함된 ID 확인 페이지입니다.

마지막 처리 데이터, 개별 소스, 일치, 통합률 등 확인 규칙의 처리 내역을 보려면 Processing History(처리 내역)(1)를 클릭하세요. 일치 규칙은 수정할 수 있으므로 정기적으로 모니터링해야 합니다. 통합률을 높이려면 일치 규칙을 더 추가하세요. 통합률을 낮추려면 일치 규칙 중 일부를 제거하세요.

모범 사례 요약

Data Cloud 및 ID 확인 도구를 사용할 때는 다음 모범 사례를 따르는 것이 중요합니다.

규칙 집합을 사용하여 일치 및 조정 규칙을 비교하고 테스트하세요. 첫 번째 규칙 집합을 구성한 후 두 번째 규칙 집합을 만들어 A/B 테스트를 수행할 수 있습니다.
데이터의 정확성과 무결성을 고려하세요. Data Cloud로 원시 데이터를 가져오기 전에 데이터를 정리할 수 있나요?
데이터 매핑을 시작하기 전에 일치하는 규칙과 요구 사항을 결정하세요.
통합 개인 프로필은 원본 시스템 데이터만큼만 신뢰할 수 있습니다. 최신 정보를 보유한 데이터 소스는 무엇인가요? 이를 일치 및 조정 규칙에 대한 지침으로 사용하세요.
프로필 탐색기에서 통합 개인 프로필을 정기적으로 검토하여 규칙 집합에 조정이 필요한지 확인하세요.

이제 데이터 매핑 및 요구 사항이 ID 확인에 미치는 영향을 살펴봤으므로 데이터를 최대한 활용할 수 있도록 Data Cloud가 설정되어 있는지 확인할 수 있습니다. 강력한 세그먼트 필터에서 사용할 수 있는 통합 개인 프로필을 만들면 마케팅 작업은 여러분의 상상력에 달려있을 정도로 간단해집니다.