통합 개인 프로필 만들기
학습 목표
이 유닛을 완료하면 다음을 수행할 수 있습니다.
- 통합 개인 프로필의 이점을 설명할 수 있습니다.
- 통합 개인 프로필을 만드는 방법을 설명할 수 있습니다.
Data Cloud
Data Cloud는 타겟 대상 세그먼트를 생성하기 위해 여러 시스템에서 데이터를 통합하도록 지원하는 강력한 도구입니다. Data Cloud의 통합 프로필은 규칙 집합 내의 사용자 식별 ID 확인 규칙을 기반으로 이러한 소스의 데이터를 단일 프로필로 결합합니다. 그러나 이러한 통합 개인 프로필을 만들기 위해서는 데이터를 올바르게 매핑해야 합니다. 이 모듈에서는 통합 개인 프로필, 데이터 모델링, Customer 360 데이터 모델 및 ID 확인 데이터 매핑 요구 사항을 포함하여 데이터 및 ID에 대한 개념을 다뤄봅니다. 이러한 중요한 데이터 통합 개념을 이해하면 Data Cloud를 최대한 활용할 수 있습니다.
데이터 및 ID
먼저 데이터 및 ID에 대한 개요를 살펴보겠습니다.
회사의 데이터 전략을 수립하는 방법에 대해 자세히 알고 싶으신가요? Trailhead 모듈 Customer Data Platform 전략을 확인하세요.
통합 개인
아웃도어 장비 및 의류 소매업체 NTO(Northern Trail Outfitters)의 고객이자 열렬한 애용자인 Rachel Rodriguez를 만나보세요. NTO는 Commerce Cloud, Marketing Cloud 등의 고객 프로필과 같은 여러 시스템에서 Rachel에 대한 데이터를 보유하고 있습니다. 하지만 각 시스템에는 Rachel에 대한 다른 정보가 있습니다(예: 다른 이메일 주소). Salesforce는 이러한 고유한 데이터 연락관(전화 번호, 이메일 주소 또는 실제 우편 주소)을 호출합니다.
Rachel과 같은 고객은 다양한 시스템에서 여러 연락처 레코드과 시스템별 프로필로 표시되며, 이는 각 클라우드와 제품이 독립적으로 작동하는 데 필요합니다. 마케터에게는 Rachel에게 마케팅 캠페인을 보내기 위해 해당 접점을 연결하는 것이 어려울 수 있습니다.
여기서 Data Cloud 데이터 매핑과 ID 확인이 도움이 될 수 있습니다. 통합 개인은 ID 확인 일치 및 조정 규칙을 사용하여 여러 출처의 데이터가 함께 연결되어 구성됩니다. 동일한 데이터가 여러 위치에 있는 경우 프로필은 설정된 규칙을 기반으로 함께 연결됩니다.
ID 확인 규칙이 적용된 상태에서 Rachel Rodriguez에 대한 NTO의 뷰에는 여러 소스의 통합 ID가 포함됩니다.
새 프로필이 추가되거나 기존 프로필이 업데이트되면 프로필 탐색기라는 도구에서 통합 개인 정보를 볼 수 있습니다. 보유한 데이터가 Rachel을 가장 정확하게 표현하고 있는지 확인하세요.
통합 개인 만들기
그렇다면 어떤 원리로 작동하나요? 본인이나 다른 동료가 데이터를 설정하든 관계없이 데이터 모델링 및 매핑을 시작하기 전에 다음 단계와 개념을 이해하는 것이 도움이 됩니다. 이제 원시 데이터에서 통합 개인 프로필로의 구현 단계를 검토해 보겠습니다.
단계 |
설명 |
|---|---|
데이터 소스에서 원시 데이터를 수집하세요. |
데이터는 번들, 데이터 확장, Amazon Simple Storage Service(S3) 및 기타 시스템에서 그대로 추가됩니다. 원시 데이터가 데이터 스트림으로 Data Cloud에 추가된 후에는 데이터를 데이터 모델에 매핑해야 합니다. |
데이터를 매핑하고 모델링하세요. |
Customer 360 데이터 모델은 여러 소스의 데이터를 쉽게 매핑할 수 있는 읽기 쉬운 형식으로 표준화할 수 있는 백그라운드 실행 도구입니다. 데이터 스트림에서 가져온 데이터는 식별 규칙 집합이 작동하려면 당사자 식별 및 개인과 같은 개체에 매핑되어야 합니다. |
ID 확인 규칙을 생성하세요. |
모델링 및 매핑 단계가 완료되면 ID 확인 규칙 집합을 만드세요. 다양한 데이터 스트림에서 프로필을 찾고 통합하는 데 도움이 되는 일치 및 조정 규칙이 추가되었습니다. |
통합 개인 프로필을 생성하세요. |
규칙 집합을 설정한 후, 시스템은 세그먼트화 및 활성화에 사용할 수 있는 통합 개인 프로필을 생성합니다. |
데이터 살펴보기
통합 개인 프로필의 개념을 살펴봤습니다. 다음 단계는 무엇인가요? 성공하려면 Data Cloud에서 사용할 데이터를 분석하기 위한 시간을 할애하는 것이 중요합니다. 
팀을 소집하고 화이트보드를 사용하여 다음 질문들을 논의하세요.
- 데이터가 있는 위치는 어디입니까?
- 스프레드시트, S3, Salesforce CRM, Marketing Cloud 등을 포함한 모든 위치를 나열합니다.
- 각 데이터 소스에 대해 생성된 자산 인벤토리가 있나요?
- 각 데이터 소스에서 개인을 어떻게 식별하나요?
- 이메일, 이름, 생일 또는 시스템 ID를 사용하시나요?
- 연락처 키, 리드 ID 또는 구독자 키를 고유한 시스템 식별자로 사용합니까?
- 시스템 간에 공유되는 데이터는 무엇인가요?
- 이름, 성 또는 이메일을 지속적으로 사용하고 계신가요?
- 고객 구매 과정은 어떤 형태일까요?
- 모든 고객과의 상호 작용을 계획했나요?
- 각 대화에 필요한 데이터는 무엇인가요?
- 타겟 세그먼트화에 실제로 필요한 데이터는 무엇인가요?
- 각 소스의 데이터 품질은 어떤가요?
- 철자가 틀린 단어가 있나요?
- 자주 누락되는 데이터(생일, 전화번호 등)는 무엇인가요?
이 부분을 건너뛰지 마세요! 분명 시간을 할애할 가치가 있습니다. 데이터를 이해하는 것은 성공적인 Data Cloud 구현의 핵심입니다. 다음 유닛에서는 ID 확인 집합을 만들기 위한 중요한 데이터 매핑 고려 사항을 다루겠습니다.
