ID 확인 규칙 집합 이해하기

학습 목표

이 유닛을 완료하면 다음을 수행할 수 있습니다.

• 규칙 집합을 정의할 수 있습니다.
  
• 일치 규칙을 생성할 수 있습니다.
  
• 조정 규칙을 사용할 수 있습니다.
  

ID 확인 규칙 집합

이제 데이터를 검토하고 데이터 매핑의 중요성을 확인해 봤으니 시스템 간 데이터 일치 방법에 대해 논의해 보겠습니다. 규칙 집합을 사용하면 개인과 같은 특정 개체에 대한 일치 규칙 및 조정 규칙을 구성할 수 있습니다. 시스템은 이러한 규칙에 따라 여러 데이터 소스를 통합 개인 프로필로 연결합니다. 

계정에서 사용하는 개체와 관계없이 데이터 요구 사항을 주의 깊게 검토하여 소스 데이터가 매핑 요구 사항을 준수하는지 확인하는 것이 좋습니다. 수집 후 업데이트하는 것보다 수집 전에 데이터 스트림을 수정하기가 더 쉽습니다. 일치 규칙 옵션을 먼저 검토하여 내 계정에 적합한 일치 규칙을 신중히 선택하세요. 

일치 규칙

일치 규칙은 비즈니스 요구에 따라 사용자 정의할 수 있습니다. 

일치 규칙을 만들려면 먼저 개인, 연락관(이메일, 앱, 전화 및 주소), 기기 또는 당사자 식별 중 하나에서 개체(1)를 선택해야 합니다. 그런 다음 필드(2)를 선택하세요. 선택한 개체에 따라 사용 가능한 특성을 선택합니다. 다음으로 개체와 선택한 필드 유형에 따라 일치 방법(3)을 선택할 수 있습니다. 일치 방법에 대한 옵션을 살펴보겠습니다.

• 일치: 정확히 일치하는 항목을 기준으로 일치시킵니다. 오타나 다른 형식이 없어야 합니다.
  
• 퍼지: 유사한 일치 항목을 기준으로 일치시킵니다. 오타나 약간의 철자 차이는 허용됩니다. 이름에만 적용할 수 있습니다.
  
• 정규화: 형식과 관계없이 동일한 정확한 정보를 기반으로 일치시킵니다. 이메일, 전화, 주소에 사용할 수 있습니다.
  

일치 방법을 선택한 후에는 일치 규칙에 추가 기준을 추가할 수 있습니다. 비즈니스 요구 사항을 충족하기 위해 표준 및 사용자 정의 특성을 기반으로 일치 규칙을 조합하여 만들 수 있습니다. 검색 규칙에 퍼지 이름 및 사용자 정의 필드 2와 같은 설명이 포함된 이름을 지정하는 것이 중요합니다. 다만, 구성하는 규칙이 많을수록 따라야 할 매핑 요구 사항도 많아진다는 점을 기억하세요. 

조정 규칙

일치 규칙은 데이터를 통합 고객 프로필에 연결하는 데 사용되지만 조정 규칙은 데이터 선택의 논리를 결정합니다. 예를 들어, 두 개의 데이터 소스에서 동일한 이메일 주소를 사용하는 경우, 조정 규칙을 통해 어떤 이메일 주소를 통합 개인 프로필에 표시할지 결정할 수 있습니다. 조정 규칙에 대한 옵션을 검토해 보겠습니다. 

개체 수준 및 필드 수준에서 조정 규칙을 선택할 수 있다는 점에 유의해야 합니다. 

이 예에서는 충성도 수준과 충성도 계층이 기본값인 가장 빈번한 규칙(1) 대신 소스 시퀀스 규칙(2)을 사용하고 있습니다. 

통합 프로필에서 선택하지 않은 데이터는 어떻게 될까요? 예를 들어, Commerce Cloud에 있는 Rachel의 정보와 같이 이메일 주소가 두 개 있는 프로필이 있다고 가정해 봅시다. 어느 버전을 표시하도록 선택하든, 모든 고유 이메일은 각 고객별로 계속해서 저장됩니다. 따라서 중요한 데이터를 삭제하는 것에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 

다음 단계: 사용 사례

다음 유닛에서는 사용 사례를 검토하고 ID 확인 규칙 집합 사용에 대한 모범 사례를 공유합니다.  

리소스

• Salesforce 도움말: ID 확인을 위한 데이터 모델링 요구 사항
  
• Salesforce 도움말: 당사자 데이터 모델