XDM システムの概要

標準化と相互運用性は、Adobe Experience Platform の背後にある重要な概念です。アドビが推進する Experience Data Model(XDM)は、顧客体験データを標準化し、顧客体験管理のスキーマを定義する取り組みです。

XDM はパブリックに文書化された仕様であり、デジタルエクスペリエンスのパワーを向上させるために設計されています。これには、すべてのアプリケーションでプラットフォームサービスと通信するために使用できる共通の構造と定義が用意されています。 XDM 標準に準拠することで、すべての顧客体験データを共通の表現に組み込み、より迅速かつ統合的な方法でインサイトを得ることができます。顧客の行動から貴重なインサイトを得たり、セグメントを使用して顧客のオーディエンスを定義したり、パーソナライゼーションを目的として顧客属性を表すことができます。

XDM は、Experience Platform が提供する Adobe Experience Cloud が、適切なタイミングに、適切なチャネル経由で、適切な相手へと適切なメッセージを届けることを可能にする、基本的なフレームワークです。エクスペリエンスプラットフォームを構築するための方法論、XDM システム、 Experience Data Model プラットフォームサービスで使用するための operationalizes スキーマが構築されています。

このドキュメントでは、Experience Platform 内における XDM システムの役割の概要について説明します。

XDM スキーマ

Experience Platform では、スキーマを使用して、一貫性のある再利用可能な方法でデータの構造を記述します。システムをまたいで一貫したデータを定義することで、意味を保有しやすくなり、データから価値を得ることができます。

データを Platform に取り込む前に、スキーマを構成して、データの構造を記述し、各フィールドに含めることができるデータの種類を制限する必要があります。スキーマは、1つの基本クラスと0個以上のスキーマフィールドグループで構成されています。

デザインの原則やベストプラクティスなど、スキーマ構成モデルについて詳しくは、スキーマ構成の基本を参照してください。

標準の XDM コンポーネント

XDM は、標準的なフィールドグループとデータ型のコレクションを提供します。これは、様々な業種で共通の概念と使用例を取得することを目的としています。 エクスペリエンスプラットフォームを使用すると、これらのコンポーネントを業種ごとにフィルタリングできます。これにより、特定のビジネスニーズに最適なスキーマをすばやく簡単に作成できます。

エクスペリエンスプラットフォームの UI でスキーマを構築する場合は、リストに表示されるフィールドグループに人気のあるメトリックが表示されます。 このメトリックは、他のプラットフォームのユーザーが、そのスキーマに含まれているフィールドグループを使用する頻度によって決定されます。 数値が高いほど、最もよく使用されているフィールドグループの数が多くなります。 初期設定では、最も人気が高い順に検索が表示されます。また、データモデリングの傾向を把握しておくこともできます。

フィールドグループの人気

Schema Library

エクスペリエンスプラットフォームには、ユーザーインターフェイスと RESTful API が用意されています。これにより、エクスペリエンスプラットフォームのすべてのスキーマ関連リソースを表示および管理でき Schema Library ます。 には、 Schema Library アドビシステムズ社によって提供された標準的な XDM コンポーネント、アプリケーションを使用している経験プラットフォームパートナーやベンダーのリソースが含まれています。

また、 Schema Registry API ​ プラットフォーム UI で、または「スキー」ワークスペースを使用して、 ​ 組織に固有の新しいスキーマやリソースを作成および管理することもできます。

プラットフォームでスキーマを管理および操作する方法について詳しくは、次のドキュメントを参照してください。

XDM システムでのデータの動作

エクスペリエンスプラットフォーム用のデータは、次の3種類の動作タイプにグループ化されています。

  • 「記録」 : subject の属性についての情報を提供します。 主体は、組織または個人にすることができます。
  • タイムシリーズ : レコードの subject によって直接または間接にアクションが実行されたときに、システムのスナップショットを提供します。
  • Ad-hoc : 単一のデータセットによってのみ使用されるようになったフィールドを収集します。 アドホックスキーマは、CSV ファイルの取り込みや特定の種類のソース接続の作成など、Experience Platform の様々なデータ取り込みワークフローで使用されます。

すべての XDM スキーマは、レコードまたは時系列として分類できるデータを記述します。スキーマのデータ動作は、スキーマのクラスによって定義され、スキーマの作成時に割り当てられます。XDM クラスは、特定のデータ動作を表すためにスキーマが格納する必要のある最小のプロパティ数を記述します。

では、独自のクラスを定義することもできますが、 Schema Registry レコードとタイムシリーズのデータについては、標準の「xdm 個別プロファイル」および「xdm ExperienceEvent」を使用することをお勧めします。 これらのクラスの詳細については、以下で説明します。

メモ

アドホックビヘイビアーに基づいた標準クラスはありません。 アドホックスキーマは、それを利用するプラットフォームプロセスによって自動的に生成されますが、 スキーマレジストリ API を使用して手動で作成することもでき ます。

XDM 個人プロファイル

XDM 個人プロファイルは、識別された主体や部分的に識別された主体の両方の属性を 1 つの表現で示す、レコードベースのクラスです。高度に識別されるプロファイルには、個人的なコミュニケーションやターゲットを絞ったエンゲージメントに使用したり、詳細な個人情報(名前、性別、生年月日、場所など)および連絡先情報(電話番号や電子メールアドレスなど)を含めたりできます。

識別されにくいプロファイルは、ブラウザーの cookie のように、匿名の行動シグナルのみで構成される場合があります。この場合、少ないプロファイルデータを使用して、匿名プロファイルの興味や好みを照合し、格納する情報ベースを構築します。これらの識別子は、時間が経過すると、主体が通知、購読、購入などに新規登録するため、より詳細になる場合があります。これによってプロファイル属性が増加すると、最終的に件名が特定され、ターゲットを絞ったエンゲージメントの度合いが高くなる可能性があります。

プロファイルの増大に伴い、個人の個人情報、識別情報、連絡先の詳細、および通信設定が堅牢なリポジトリになります。

🔗 クラスによって提供されるフィールドの構造と使用例について詳しくは、「XDM の個別プロファイルリファレンスガイド」を参照してください。

XDM ExperienceEvent

XDM ExperienceEvent は、イベント(または一連のイベント)が発生したときのシステムの状態(サブジェクトが関与する時点や ID など)を取り込むために使用される、時系列ベースのクラスです。このような経験イベントは、その時点で発生したことを示す事実上の事実上の記録であり、アグリゲーションや通訳を使用しなくても発生しています。 特定の時間枠内で発生した変更を分析し、複数の時間枠を比較してトレンドを追跡するために使用できるので、時間ドメイン分析には非常に重要です。

エクスペリエンスイベントは、明示的または暗黙的に指定できます。明示的なイベントは、ジャーニーのある時点で起きた人間の行動を直接観察できます。暗黙的なイベントとは、直接的な人間のアクションなしで発生するけれど、個人に関わるイベントです。暗黙的なイベントの例としては、電子メールニュースレターのスケジュールされた送信や、特定のしきい値に到達するバッテリーの電圧などがあります。

すべてのイベントがすべてのデータソースをまたいで簡単に分類できるとは限りませんが、類似したイベントを、できる限り似たタイプのイベントと調和させるとは非常に便利です。

ExperienceEvent カスタマージャーニー

🔗 クラスによって提供されるフィールドの構造と使用例について詳しくは、XDM ExperienceEvent リファレンスガイドを参照してください。

XDM スキーマと Experience Platform サービス

エクスペリエンスプラットフォームは、スキーマにとらわれず、つまり、XDM 規格に準拠したあらゆるスキーマがプラットフォームサービスで利用可能になっています。 様々な Platform サービスによるスキーマの使用方法について、以下で詳しく説明します。

カタログサービス、データの取り込み、およびデータ湖

カタログサービスは、Experience Platform のアセットとその関連するスキーマの記録システムです。カタログには、実際のデータファイルまたはディレクトリは含まれませんが、これらのファイルやディレクトリのメタデータと説明が格納されます。

カタログデータは、接触チャネルやファイル形式に関係なく、Platform で管理されるすべてのデータを含む、非常に精度の高いデータストアであるデータレイクに保存されます。

エクスペリエンスプラットフォームへのデータの ingesting を開始するには、カタログサービスを使用してデータセットを作成します。 データセットは、ingested されるデータの構造を記述する XDM スキーマを参照します。 データセットがスキーマなしで作成された場合は、ingested データフィールドの型と内容を調べることによって「観測されたスキーマ」が導き出されています。 データセットは、カタログで追跡されてスキーマと共にデータレイクに保存され、データセットの基となるスキーマが監視されます。

カタログについて詳しくは、カタログサービスの概要を参照してください。Adobe Experience Platform のデータ取り込みについて詳しくは、データ取り込みの概要を参照してください。

クエリサービス

Adobe Experience Platform クエリサービスを使用すれば、クエリへの Experience Platform データに標準の SQL を使用して、様々な使用例をサポートできます。

スキーマを構成し、そのスキーマを参照するデータセットを作成した後、データがデータレイクに取り込まれて保存されます。クエリサービスを使用すれば、データレイク内の任意のデータセットに参加し、クエリ結果を新しいデータセットとしてキャプチャし、レポートや機械学習で使用したり、リアルタイム顧客プロファイルに取り込んだりできます。

サービスについて詳しくは、クエリーサービスの概要を参照してください

リアルタイム顧客プロファイル

リアルタイムの顧客プロファイルは、ターゲットを絞り、パーソナライズされたエクスペリエンス管理のための一元的な顧客プロファイルを提供します。各プロファイルには、すべてのシステムをまたいで集計されたデータと、Experience Platform で使用するイベントのいずれかで発生した個人に関する、実用的なタイムスタンプの付いたアカウントが含まれます。

リアルタイムカスタマープロファイルは、xdm の個別プロファイルと xdm ExperienceEvent クラスに基づいてスキーマフォーマットされたデータを使用 して 、そのデータに基づいたクエリーに応答します。 プロファイルは、他のクラスに基づくスキーマの使用をサポートしていません。

システムは、各カスタマープロファイルのインスタンスを維持して、データを結合し、個人の「単一のソース」を形成します。 この統合されたデータは、「ユニオンスキーマ」 (「ユニオンビュー」と呼ばれることもあります) と呼ばれる「ユニオンスキーマ」によって表されます。 ユニオンスキーマは、同じクラスを実装するすべてのスキーマのフィールドを1つのスキーマに集約します。 UI または API を使用してスキーマを作成している場合は、リアルタイムのユーザープロファイルで使用するためにそのスキーマを有効にし、ユニオンに含めることができます。 その後、タグ付きスキーマは、プロファイルにフィードされるスキーマ定義に追加されます。

Xdm の個別のプロファイル ​ と Xdm の ​ ExperienceEvent ​ データは、data Lake に ingested されるので、その使用が有効になっているすべてのデータが、リアルタイムのカスタマープロファイルによって ingests されます。取り込まれるインタラクションや詳細が多いほど、個人プロファイルは強力になります。

XDM ​ は、任意のチャンネルまたはアドビ製品との統合によってアクションを通知し、機能を強化するのに役立ちます。 動作やインタラクションに関する豊富なデータとペアが付いている場合は、このデータを使用して機械の学習を行うことができます。 リアルタイム顧客プロファイル API は、サードパーティのソリューション、CRM、独自のソリューションの機能を強化するためにも使用できます。

詳しくは、リアルタイム顧客プロファイルの概要を参照してください。

Data Science Workspace

Adobe Experience Platform Data Science Workspace は、機械学習と人工知能を使用して、Experience Platform 内に保存されたデータからインサイトを得ます。データサイエンスのワークスペースを使用すると、データ科学者は、xdm の個別のプロファイルに基づいてレシピを作成することができ ます。また、ユーザーとそのアクティビティについての ExperienceEvent データを取得することにより、購買 propensity やお勧めされた特典をご利用ください。

データ科学ワークスペースを使用すると、データ科学者は、マシン学習によって高性能なインテリジェントサービス Api を容易に作成できます。 これらのサービスは、Adobe Target や Adobe Analytics Cloud などの他のアドビソリューションと連携して、パーソナライズされ、ターゲットを絞ったデジタルエクスペリエンスを自動化します。

Experience Platform データを使用してインサイトを強化する方法について詳しくは、Data Science Workspace の概要を参照してください。

次の手順とその他のリソース

これで、Experience Platform 全体でのスキーマの役割についての理解を深めることができ、独自のスキーマの作成を開始する準備が整いました。

Experience Platform で使用するスキーマを構成するためのデザインの原則とベストプラクティスを学ぶには、まずスキーマ構成の基本をお読みください。スキーマの作成手順については、API を使用したまたはユーザーインターフェイスを使用したスキーマの作成に関するチュートリアルを参照してください。

経験のあるプラットフォームについての理解を深めるために XDM System 、次のビデオを見てください。

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