計算済みインサイト

この記事で学べることData Cloudの計算済みインサイトについてユースケース例対象のお客様Data Cloudをこれからご導入いただく実装担当者の方Data Cloudの運用を担当されているアドミン（設定担当者）の方計算済みインサイトとは計算済みインサイトは、Data Cloudに保存された顧客に関するデータを用いて様々な計算を行い、追加のインサイトを抽出する機能です。計算済みインサイトの作成・編集については「Data Cloud の計算済みインサイト」をご確認ください。ユースケース例顧客生涯価値（LTV）顧客はライフサイクル全期間でいくら購入をしたかを把握顧客全体、および/または個々の製品またはカテゴリ別メール開封率/クリック率メールのクリック率や開封率を計算適切なキャンペーンのターゲットを明確にスコアリング/ランキング購入金額、来店数、コンタクト数などの項目に応じて配点顧客の実績に応じて優良顧客や休眠顧客など定義付け頻繁に使用する抽出条件セグメント時のデータ処理の軽減​​

セグメント

この記事で学べることData Cloudのセグメントについてセグメントを作成する上での注意点対象のお客様Data Cloudをこれからご導入いただく実装担当者の方Data Cloudの運用を担当されているアドミン（設定担当者）の方Data CloudのセグメントについてGUIで簡単に抽出条件を設定し、複雑な抽出条件でも結果件数を即座に確認ができ、1対多数の属性フィルターでカウントや合計、平均、最小、最大の集計をすることでデータを便利ないくつかのセグメントに分割し、顧客の把握、対象の絞り込み、分析を行います。​セグメントの作成・編集については「Data Cloud のセグメンテーション」をご確認ください。​セグメント作成時の注意事項Data Cloudは消費量課金ベースの製品であり、セグメント作成/更新時を含む各種機能のデータの処理量に応じて、ご契約いただいたクレジットが消費されます。そのため、大量のデータを繰り返しData Cloud内で処理を実行した場合、ご契約のクレジットを超過する消費量が発生する恐れがあります。​セグメントの設定を行う際には以下の点に注意してください。公開スケジュール設定: 必要以上の頻度でセグメントを公開をしないようにします最短パスの設定: 複数のデータモデルオブジェクトを経由する場合、不要なオブジェクトを経由してしまうと、処理行数を消費することにつながりますまた、Data Cloudのご利用開始後は、定期的にクレジットの残量を確認することも重要です。クレジットの残量を監視するツールとして、「Digital Wallet」が提供されています。Digital Walletの詳細については「Digital Walletの活用」の記事をご確認ください。

マッピング

この記事で学べることData CloudのマッピングについてCustomer 360 データモデルについてマッピングを設定する上で知っておきたい用語対象のお客様Data Cloudをこれからご導入いただく実装担当者の方Data Cloudの運用を担当されているアドミン（設定担当者）の方Customer 360 データモデルについてCustomer 360 データモデルにより、標準化されたデータのガイドラインが提供され、クラウドアプリケーション間でのデータの統合が単純化されます。標準 DMO は、スキーマ DMO のパターンに基づいて作成され、参照対象の名前、形状、セマンティクスを継承します。カスタム DMO を組織内で直接作成して定義することもできます。追加のカスタム DMO のサブ種別は、Data Cloud の特定の機能用に作成されて使用されます。Data Cloud にインポートしたデータは、セグメンテーション、有効化、分析、その他の操作に使用する前に、DMO にマッピングする必要があります。Customer 360データモデルについては「Customer 360データモデル」をご確認ください。マッピングとはマッピングは、Data Cloudにさまざまなデータソースから取り込まれたデータを1 つの標準化された Customer 360 データモデルに統合することを指します。マッピングの設定については「Data Cloud のデータマッピング」をご確認ください。

データオブジェクト

この記事で学べることData Cloudのデータオブジェクトについてデータレイクオブジェクト（DLO）とデータモデルオブジェクト（DMO）の違いについて対象のお客様Data Cloudをこれからご導入いただく実装担当者の方Data Cloudの運用を担当されているアドミン（設定担当者）の方Data CloudのデータオブジェクトData Cloudの基本的なデータオブジェクトとしては、データレイクオブジェクト（DLO）とデータモデルオブジェクト（DMO）が存在します。データレイクオブジェクト（DLO）DLOはData Cloud に取り込まれたデータを格納するコンテナです。データストリーム（データソースとの接続）が作成されると、Data Cloudによって自動的に作成されます。（手動で作成することも可能）DLOには、未加工のソースデータに加え、取り込みの際やバッチ処理などで変換がされたデータが格納されるケースもあります。データモデルオブジェクト（DMO）DMOは、データソースから作成されたデータのグループです。（詳細は「データモデルオブジェクトについて知る（Trailhead）」をご参照ください）DLOからDMOにデータをマッピングすることで、様々なデータソースから取り込んだデータをData Cloudで定義したデータモデルに統合し、セグメント化やデータ分析などにデータを活用することが可能となります。​※DLO、DMO以外のオブジェクトについての詳細は「Data Cloud のデータオブジェクト」をご参照くださいデータオブジェクトのカテゴリData Cloudのオブジェクトを作成する際には、データの「カテゴリ」を選択する必要があります。データカテゴリはプロファイル、エンゲージメント、その他の3 つです。プロファイル顧客や取引先など、セグメント化する母集団として使用するデータセットである場合に選択します。エンゲージメント注文やWebサイトの行動など、時間系列に基づくデータセットである場合に選択します。設定において「イベント時刻」の項目を定義する必要があります。その他商品や店舗情報など、プロファイルとエンゲージメントに関連していて、それらに該当しないデータセットである場合に選択します。​なお、DLOとDMOをマッピングする際に、それぞれのカテゴリによってマッピングが可能かどうかが決まります。プロファイル DLO はプロファイル DMO またはその他のDMO にマッピングできますが、エンゲージメントDMOにはマッピングできませんエンゲージメントDLO はエンゲージメントDMO にのみマッピングできますその他のDLO はプロファイルDMO またはその他のDMO にマッピングできますが、エンゲージメントDMOにはマッピングできません※詳細は「カテゴリ」をご参照ください

データストリーム

この記事で学べることData Cloudのデータストリームについてデータストリームを作成する上での注意点対象のお客様Data Cloudをこれからご導入いただく実装担当者の方Data Cloudの運用を担当されているアドミン（設定担当者）の方データストリームとはデータストリームは、Data Cloudにデータを取り込むための接続のことを指します。データストリームを使用することで、様々なデータソースからデータをData Cloudに取り込むことができます。これにより、異なるシステムやプラットフォームからのデータを一元管理し、統一されたデータビューを作成することが可能となります。デーストリームの作成・編集については「Data Cloud のデータストリーム」をご確認ください。使用可能なデータソース主に以下のようなデータソースを使用することができます。（詳細はこちら：Data Cloudのデータソース）Salesforce コネクタ (Marketing Cloud コネクタや CRM コネクタなど)SDK と取り込み API を使用するコネクタサービス (Marketing Cloud Personalization や Web およびモバイルコネクタなど)Data Cloud との間でデータを流すように設定できるサードパーティインテグレーション (Amazon S3 や Google Cloud Storage など)データストリーム作成時の注意事項Data Cloudは消費量課金ベースの製品であり、データの取り込みを含む各種機能のデータの処理量に応じて、ご契約いただいたクレジットが消費されます。そのため、大量のデータを繰り返しData Cloudに取り込んだ場合、ご契約のクレジットを超過する消費量が発生する恐れがあります。​データストリームの設定を行う際には以下のような点に注意してください。更新スケジュール設定：必要以上の頻度でデータを更新しないようにします更新モード：通常は全件更新の方がデータの処理量が大きくなるため、全件更新が必要ない場合は、増分更新を選択します取り込みデータの絞り込み：Data Cloudで利用しないデータがデータソースに含まれている場合は、データソース側でフィルターをかけてからData Cloudにデータを取り込むことが可能かどうかを検討します​また、Data Cloudのご利用開始後は、定期的にクレジットの残量を確認することも重要です。クレジットの残量を監視するツールとして、「Digital Wallet」が提供されています。Digital Walletの詳細については「Digital Walletの活用」の記事をご確認ください。

Data Cloud 統合プロファイルの概念と仕組み

この記事で学べることData Cloudの統合プロファイルとは統合プロファイルのコンセプト（Key Ring）統合プロファイルが提供する価値対象のお客様Data Cloudをこれからご導入いただく実装担当者の方Data Cloudの運用を担当されているアドミン（設定担当者）の方Data Cloud 統合プロファイルの概念と仕組み 動画本動画では、Data Cloudの主要な機能の一つである、統合プロファイルの概念とその仕組みについて解説しています。https://play.vidyard.com/EMSw1ooZn2pqu26MuAadfH