Adobe Experience Platform リリースノート

リリース日：2020年11月11日（PT）

Adobe Experience Platform の新機能：

既存の機能の更新：

Adobe Experience Platform Data Lake の移行

Adobeがデータレイクを Gen1 から Gen2 に移行している間、ユーザーはデータレイクから読み取ることができますが、データレイクに書き込むすべての機能に影響が及びます。 Adobeはシステム管理者に連絡し、移行の影響について詳細に話し合い、特定の組織の移行日時を確認します。

詳しくは、 データレイク移行ガイド.

Access control

Experience Platform は、Adobe Admin Console 製品プロファイルを活用し、ユーザーを権限とサンドボックスにリンクします。権限は、データモデリング、プロファイル管理、サンドボックス管理など、さまざまな Platform 機能へのアクセスを制御します。

主な特長

機能 説明
権限 内 Admin Console、 Platform 製品プロファイルを使用すると、 Platform の機能は、そのプロファイルに関連付けられているユーザーが使用できます。 使用可能な権限のカテゴリは次のとおりです。 データモデリング, データ管理, プロファイル管理, Identity Management, データ監視, サンドボックス管理, 宛先, データ取り込み, Data Science Workspace, クエリサービス、および データガバナンス.
サンドボックスへのアクセス 製品プロファイル内の「権限」タブでは、特定のサンドボックスへのアクセス権をユーザーに付与できます。Platform詳しくは、以下の「サンドボックス」の節を参照してください。

詳しくは、「アクセス制御の概要」を参照してください。

Offer Decisioning

Offer Decisioning は、 Experience Platform. これにより、 Platform を使用すれば、あらゆるタッチポイントにわたって適切なタイミングで顧客に最適なオファーとエクスペリエンスを提供できます。

主な特長

機能 説明
一元化されたオファーライブラリ オファーを構成する様々な要素を作成および管理し、そのルールと制約を定義するインターフェイス。
オファー決定エンジン オファーの決定エンジンは、 Platform データと Real-Time Customer Profilesをオファーライブラリと共に使用して、オファーの配信先となる適切な時刻、顧客およびチャネルを選択します。

詳しくは、 Offer Decisioning ドキュメント。

Sandboxes

Experience Platform は、デジタルエクスペリエンスアプリケーションをグローバルな規模で強化するように設計されています。企業ではしばしば複数のデジタルエクスペリエンスアプリケーションを並行して運用し、運用コンプライアンスを確保しながら、アプリケーションの開発、テスト、導入に注力する必要があります。このニーズに対処するには、 Experience Platform は、単一を分割するサンドボックスを提供します Platform インスタンスを別々の仮想環境に分割し、デジタルエクスペリエンスアプリケーションの開発と発展に役立てます。

主な特長

機能 説明
実稼働用サンドボックス Experience Platform は、1 つの実稼動用サンドボックスを提供します。このサンドボックスは、削除またはリセットすることはできません。使用可能なサンドボックスの合計数（実稼動用と非実稼動用）は、取得したライセンスによって決まります。
非実稼働用サンドボックス 1 つのに対して複数の非実稼動用サンドボックスを作成できます Platform インスタンスを使用することで、実稼働用サンドボックスに影響を与えることなく、機能のテスト、実験の実行、カスタム設定をおこなうことができます。
サンドボックス切り替えボタン 内 Experience Platform ユーザーインターフェイスの画面の左上隅にあるサンドボックス切り替えボタンを使用すると、ドロップダウンメニューで使用可能なサンドボックス間を切り替えることができます。 サンドボックス切り替えボタンには、使用可能なサンドボックスをフィルタリングできる検索関数も用意されています。
x-sandbox-name ヘッダー へのすべての呼び出し Experience Platform API に新しい x-sandbox-name ヘッダー。値はを参照します。 name 操作がおこなわれるサンドボックスの属性。

詳しくは、サンドボックスの概要を参照してください。

Data Prep

Data Prep を使用すると、データエンジニアは Experience Data Model（XDM）との間でデータのマッピング、変換、検証をおこなうことができます。

新機能

機能 説明
反復操作 Data Prep マッパーで、階層に対する反復操作の実行がサポートされるようになりました。
マッパー関数 Data Prep マッパーでは次の操作が可能になりました。 not 属性をソースからターゲット XDM にコピーします。

詳しくは、 Data Prep の概要 を参照してください。

データサイエンスワークスペース

Data Science Workspace は、機械学習と人工知能を使用して、データからインサイトを作成します。Adobe Experience Platform に統合された Data Science Workspace は、アドビソリューションでコンテンツやデータアセットを使用して予測を行うことを支援します。Data Science Workspace がこれを実現する方法の 1 つは、 JupyterLab. JupyterLab は、 Project Jupyter とはAdobe Experience Platformと緊密に統合されています。 データサイエンティストが連携できる、インタラクティブな開発環境を提供します。 Jupyter ノートブック、コード、データ。

主な特長

機能 説明
JupyterLab レシピビルダーテンプレート ノートブックからレシピ要件への使用とバージョンが更新されました。 Python ML ランタイムベースのイメージが、 Python 3.6.7 および a Conda 環境のみ。

詳しくは、 Jupyter Notebooks を使用したレシピの作成.

Destinations サービス

In Real-time Customer Data Platformの宛先は、宛先プラットフォームとの事前に構築された統合であり、これらのパートナーに対するデータをシームレスにアクティブ化します。

新しい宛先

宛先 説明
ブレーズ Braze は、顧客と顧客が好むブランドとの間の関連性の高い思い出に残るエクスペリエンスを強化する、包括的な顧客エンゲージメントプラットフォームです。
Microsoft Bing Microsoft Bing の宛先は、Microsoft Display Advertising をまたいで、リターゲティングとオーディエンスにターゲットを絞ったデジタルキャンペーンの実行に役立ちます。
The Trade Desk トレードデスクは、広告バイヤーがディスプレイ、ビデオ、モバイルの在庫ソースをまたいで再ターゲティングを実行し、オーディエンスにターゲットを絞ったデジタルキャンペーンを実施するためのセルフサービスプラットフォームです。

新機能

機能 説明
宛先の詳細 UX の更新 Real-Time CDPの宛先ワークフローにインライン監視が含まれるようになり、どのバッチアクティベーションが成功したかを確認できます。 この機能を使用すると、ユーザーは、アラートや監視ダッシュボードを介して、処理パイプラインのエラーを追跡するために、バッチ保存先のワークフロー内で直接問題を解決できます。
ファイルの暗号化 ファイルベースの宛先の場合、ユーザーは、書き出されたファイルに暗号化を追加できるようになりました。
ファイルスケジュール E メールベースの宛先とクラウドストレージの宛先の両方で、1 回限りの書き出しを作成したり、毎日のスナップショットを作成したりできます。
必須フィールド ユーザーはフィールドを必須としてマークできるので、必須フィールドを含むフィールドのみが書き出されます。

詳しくは、『宛先の概要』を参照してください。

インテリジェントサービス

インテリジェントサービスは、マーケティングアナリストや実践者に対して、顧客体験の使用事例で人工知能と機械学習の機能を活用する機能を提供します。これにより、マーケティングアナリストは、データサイエンスの専門知識がなくても、ビジネスレベルの設定を使用して、会社のニーズに特化した予測を設定できます。

主な特長

機能 説明
消費者エクスペリエンスイベント (CEE) データセット CEE データセットの作成で、スキーマエディターでデータセットへの ID フィールドの追加がサポートされるようになりました。 Attribution AIAI と顧客 AI は、イベントの組み合わせにプライマリ ID を使用します。

詳しくは、 データセットへの id フィールドの追加 」を参照してください。

アトリビューション AI

Attribution AI はインテリジェントサービスの一部で、顧客とのやり取りの影響と増分的な効果を指定した成果に照らして計算する、マルチチャネルのアルゴリズムアトリビューションサービスです。

主な特長

機能 説明
データソースリンク 元のデータセットソースへのリンクは、選択したサービスインスタンスの右側のパネルから表示したり、に移動したりできます。
インスタンス名を編集 既存のデータインスタンスの名前を変更できるAttribution AIインスタンスの名前を変更できます。
インスタンスを複製 現在選択されているサービスインスタンスの設定をコピーし、変更を許可します。
インスタンス設定パラメーターの変更 スコアリングが開始されていない既存のAttribution AIインスタンスの設定を変更できるようになりました。
1 回のスコア Attribution AIインスタンスでアドホックモデルのスコアリングをトリガーできるようになりました。
列を通過 生の出力スコアファイルに追加する列を設定して、BI ツールビューにディメンションを追加できるようになりました。
インスタンスのアクティベーションとアクティベーション解除 Attribution AIインスタンスのスケジュール済みモデルのトレーニングとスコアリングをアクティブ化および非アクティブ化できるようになりました。
権利付与の追跡 アカウントによって使用されたアトリビューションインサイトの合計数は、作成インスタンスコンテナで確認できます。
位置でのタッチポイントの分類 コンバージョンパスの位置によるタッチポイントの分析を提供する新しいインサイトグラフ。
上位のコンバージョンパス 「パス分析」タブに新しいインサイトグラフが表示されました。 グラフには、最もコンバージョンにつながったマーケティングチャネルのタッチポイントのシーケンスを示す、上位 5 つのコンバージョンパスのリストが含まれています。
タッチポイント有効性 モデルがタッチポイントの効果を測定する、3 つの最も重要な変数に関する詳細なインサイトを提供します。 変数は、タッチされた正と負のパス、タッチポイントの効率、タッチポイントのボリュームの比率です。

詳しくは、 Attribution AIの概要.

顧客 AI

マーケティング担当者は、インテリジェントサービスの一部である顧客 AI を使用して、顧客予測と説明を個人レベルで生成することができます。顧客 AI は、影響力のある要因の助けを借りて、顧客が何をする可能性があるかとその理由を知ることができます。さらに、マーケターは、顧客 AI の予測と洞察を活用して、最も適切なオファーとメッセージを提供することで、顧客のエクスペリエンスをパーソナライズできます。

主な特長

機能 説明
データソースリンク 元のデータセットソースへのリンクは、選択したサービスインスタンスの右側のパネルから表示したり、に移動したりできます。
インスタンス名を編集 既存の顧客 AI インスタンスの名前を変更できます。
インスタンス設定パラメーターの変更 まだスコアリングを開始していない既存の顧客 AI インスタンスの設定を変更できるようになりました。
インスタンスを複製 現在選択されているサービスインスタンスの設定をコピーし、変更を許可します。
権利付与の追跡 アカウントの顧客 AI がスコアリングするプロファイルの合計数は、作成インスタンスコンテナで確認できます。
予測目標 「発生する」か「発生しない」かを予測する新しいオプションにより、予測目標を作成する柔軟性が向上しました。 さらに、複数のイベントを使用した場合に「すべて」のイベントが発生するか、「いずれか」のイベントが発生するかを予測するオプションが追加されました。
影響要因ドリルダウン 傾向の上位の影響を及ぼす要因バケットに、ドリルダウンが含まれるようになりました。 ドリルダウンは、傾向バケット内の上位の影響を与えた要因のそれぞれに関する値のより深いレベルの概要です。

詳しくは、 顧客 AI の概要.

リアルタイム顧客プロファイル

Adobe Experience Platform を使用すると、顧客がいつどこからブランドとやり取りしても、顧客に合わせて調整された、一貫性と関連性のある体験を提供できます。リアルタイム顧客プロファイルでは、オンライン、オフライン、CRM、サードパーティデータなど、複数のチャネルのデータを組み合わせて、各顧客の全体像を確認できます。Profile では、様々な顧客データを統合ビューに統合し、顧客インタラクションごとに実用的なタイムスタンプ付きの説明を提供できます。

主な特長

機能 説明
結合ポリシーのワークフローを更新しました Platform は、結合ポリシー設定を新しい段階的なワークフローにアップグレードしました。 このワークフローでは、ユーザーは、複数のプロファイルデータセットのデータフラグメントを統合し、各データセット間でのデータの結合方法を優先度に設定して、各データの包括的な表示を作成できます。 適切な結合メソッド（タイムスタンプ順またはデータセット優先順位）を選択し、ExperienceEvent データセットをプロファイルデータセットに追加することで、選択した XDM 個々のプロファイルデータセットを結合できます。
和集合スキーマビュー Experience PlatformUI では、和集合スキーマに貢献するすべてのスキーマとデータセット、および ID や関係フィールドなどの表面キー属性に関する情報を、より簡単に見つけることができます。 これらの更新により、プロファイルが正しく設定され、ID が正しく結び付けられ、データが正常に取り込まれたことをトラブルシューティングおよび検証する機能が向上しました。

リアルタイム顧客プロファイルの詳細については、の操作に関するチュートリアルやベストプラクティスを参照してください。 Profile データを読んでください リアルタイム顧客プロファイルの概要.

Sources

Adobe Experience Platformで外部ソースからデータを取り込みながら、を使用してデータの構造化、ラベル付け、拡張をおこなうことができます。 Platform サービス。 アドビアプリケーション、クラウドベースのストレージ、サードパーティのソフトウェア、CRM など、様々なソースからデータを取得することができます。

Experience Platform は、様々なデータプロバイダーのソース接続を簡単に設定できる RESTful API とインタラクティブ UI を備えています。これらのソース接続を使用すると、外部ストレージシステムおよび CRM サービスの認証と接続、取得実行時間の設定、データ取得スループットの管理を行うことができます。

新しいソース

機能 説明
Shopify Flow Service API または UI を使用して、Shopify を Experience Platform に接続できるようになりました。詳しくは、 Shopify コネクタの概要 を参照してください。

主な特長

機能 説明
接続情報を更新 を使用して、既存のバッチ接続の名前、説明および資格情報を更新できるようになりました。 Flow Service API と UI 詳しくは、 フローサービス API を使用した接続の更新 および UI を使用したアカウント詳細の編集.
接続の削除 エラーを含む、または不要になったバッチ接続は、 Flow Service API と UI 詳しくは、 フローサービス API を使用した接続の削除 および UI を使用したアカウントの削除.
階層マッピング データ取り込みプロセス中に、JSON や Parquet などの階層ソースファイルをプレビューできます。 次のチュートリアルを参照してください： UI でのクラウドストレージコネクタのデータフローの設定 を参照してください。
ストリーミングソースでのマッピングの API サポート API を使用して、ストリーミングソースでマッピング関数を実行できるようになりました。
クラウドストレージソースのカスタム区切り文字の API サポート クラウドストレージソースを使用して、CSV 以外の区切りファイルを収集できるようになりました。 タブ、コンマ、パイプ、セミコロン、ハッシュなど、任意の 1 列の区切り文字を使用して、任意の形式のフラットファイルを収集できます。
Adobe Audience Managerコネクタのサンドボックスサポート Audience Managerコネクタは、サンドボックス対応になりました。 コネクタを有効にして、選択したサンドボックス ( 非実稼動用Audience Managerを含む ) にデータセットをルーティングできます。 設定は、組織ごとに 1 つのサンドボックスに制限されます。
UX の改善 ファイルベースの取り込みが、ソースカタログからアクセスできるようになりました。

ソースについて詳しくは、ソースの概要を参照してください。

このページ