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チュートリアルの概要
アーキテクチャの概要
ビデオの概要
完了の測定
0 — はじめに
概要
0.1 次のデモシステムを使用して、 Adobe Experience Platform Data Collection クライアントプロパティを設定します。
0.2 データストリームの作成
0.3 イネーブルメント設定 ID の作成
0.4 Web サイトの使用
0.5 モバイルアプリを使用する
0.6Experience Leagueドキュメント用の Chrome 拡張機能のインストール
1 - Adobe Experience Platformデータ収集と Web SDK 拡張機能
概要
1.1 Adobe Experience Platformデータ収集について
1.2 Edge Network、Datastreams および Server Side のデータ収集
1.3 Adobe Experience Platformデータ収集の概要
1.4 クライアント側の Web データ収集
1.5 Adobe AnalyticsとAdobe Audience Managerの実装
1.6 Adobe Targetの実装
1.7 Adobe Experience Platformでの XDM スキーマ要件
概要とメリット
2 — データ取り込み
概要
2.1 Web サイトの参照
2.2 スキーマの設定と識別子の設定
2.3 データセットの設定
2.4 オフラインソースからのデータ取り込み
概要とメリット
3 — リアルタイム顧客プロファイル
概要
3.1 Web サイトへのアクセス
3.2 自身のリアルタイム顧客プロファイルの視覚化 — UI
3.3 自身のリアルタイム顧客プロファイルの視覚化 — API
3.4 セグメントの作成 — UI
3.5 セグメントの作成 — API
3.6 コールセンターでリアルタイム顧客プロファイルの動作を確認する
概要とメリット
4 — 音声アシスタント — Amazon Alexa
概要
4.1 Amazon環境の設定
4.2 Alexaスキルの定義
4.3 Alexaスキルの使用
4.4 デモシナリオのチュートリアル (Alexaを含む )
概要とメリット
5 - ETL ツール
概要
5.1 Informatica アカウントの作成と設定
5.2 AWS S3 バケットの設定
5.3 Informatica のAWS S3 バケットへの接続
5.4 オフライン注文イベントのAdobe Experience Platformへの取り込み
5.5 セカンドパーティおよびサードパーティデータのAdobe Experience Platformへの取り込み
オプション:Windows への OpenSSL のインストール
概要とメリット
6 -Adobe Journey Optimizer:Orchestration
概要
6.1 イベントの作成
6.2 電子メールメッセージの作成
6.3 ジャーニーの作成
6.4 設定 ID の更新とジャーニーのテスト
概要とメリット
7 — クエリサービス
概要
7.0 前提条件
7.1 はじめに
7.2 クエリサービスの使用
7.3 クエリ、クエリ、クエリ、…チャーン分析
7.4 クエリからデータセットを生成する
7.5 クエリサービスとPower BI
7.6 クエリサービスと Tableau
7.7 クエリサービス API
概要とメリット
8 - Data Science Workspace — 人気度ベースのRecommendations
概要
8.1 データの調査と変換
8.2 モデルのオーサリングと運用
8.3 モデルトレーニングと実験
8.4 インサイトのスコアリングと消費
概要とメリット
9 - Google Tag Manager とGoogle Analyticsを使用したデータ取り込み
概要
9.0 Googleアカウントの作成
9.1 Google Tag Manager プロパティの作成
9.2 セットアップGoogle Analyticsと GTM へのリンク
9.3 GTM 変数の設定
9.4 Platform でのデータセットの取得
9.5 GTM タグおよびトリガーの設定
9.6 GTM プロパティの公開
9.7 Platform デモ Web サイトでの GTM タグの実装
9.8 Web サイトから Platform にデータを取り込む際の検証
概要とメリット
10 — インテリジェントサービス
概要
10.1 顧客 AI:データの準備(取り込み)
10.2 顧客 AI:新しいインスタンスの作成(設定)
10.3 顧客 AI:スコアリングダッシュボードとセグメント化(予測とアクションの実行)
概要とメリット
11 — リアルタイム CDP — セグメントを構築し、アクションを実行します。
概要
11.1 セグメントの作成とストリーミングセグメント化の有効化
11.2 宛先を使用した DV360 の宛先の設定方法の確認
11.3 措置をとる:セグメントを DV360 に送信します。
11.4 措置をとる:セグメントを S3 の宛先に送信する
11.5 対応:セグメントをAdobe Targetに送信
概要とメリット
12 -Adobe Journey Optimizer:外部データソースとカスタムアクション
概要
12.1 イベントの定義
12.2 外部データソースの定義
12.3 カスタムアクションの定義
12.4トリガーベースのジャーニーのデザイン
12.5 ジャーニーのトリガー
概要とメリット
13 -Customer Journey Analytics- Adobe Experience Platform上部のAnalysis Workspaceを使用したダッシュボードの作成
概要
13.1Customer Journey Analytics101
13.2Customer Journey AnalyticsでのAdobe Experience Platformデータセットの接続
13.3 データビューの作成
13.4Customer Journey Analyticsにおけるデータの準備
13.5Customer Journey Analytics
概要とメリット
14 -Offer decisioning
概要
14.1Offer decisioning101
14.2 オファーと決定の設定
14.3Offer decisioning用にAdobe Experience Platform Data Collection Client プロパティと Web SDK 設定を準備する
14.4 デモ Web サイトを使用して決定をテストする
14.5 API を使用した決定のテスト
14.6Journey Orchestration
概要とメリット
15 - Data Science Workspace — 自動車保険の販売傾向
概要
15.1 相互 365 の概要
15.2 ローカル JupyterLab 環境からAdobe Experience Platformのデータを操作する
15.3 レシピを使用したモデルの運用
15.4 レシピのトレーニングとスコアリング
15.5 スケジュール済みサービスとしてのレシピの公開
概要とメリット
FAQ
16 - Adobe Experience Platformでの BigQuery Source Connector を使用したGoogle Analyticsデータの取り込みと分析
概要
16.1 Google Cloud Platform アカウントの作成
16.2 BigQuery で最初のクエリを作成する
16.3 GCP と BigQuery のAdobe Experience Platformへの接続
16.4 BigQuery からAdobe Experience Platformへのデータの読み込み
16.5Customer Journey Analyticsを使用したGoogle Analyticsデータの分析
概要とメリット
17 - Adobe Experience PlatformとMicrosoft Dynamics 365
概要
17.1 Microsoft Dynamics 365 アカウントの作成
17.2 ソースコネクタを介したMicrosoft Dynamics 365 のAdobe Experience Platformへの接続
17.3 Adobe Journey Optimizerを使用してMicrosoft Dynamics 365 で連絡先を作成し、Microsoft Dynamics からデータをインポートする
17.4 Microsoft Dynamics 365 の連絡先の更新とジャーニーの自動トリガー
概要とメリット
18 - Microsoft Azure Event Hub に対するセグメントのアクティベーション
概要
18.0 環境の設定
18.1 Microsoft Azure EventHub 環境の設定
18.2 Adobe Experience Platformでの Azure イベントハブの宛先の設定
18.3 ストリーミングセグメントの作成
18.4 セグメントのアクティブ化
18.5 Microsoft Azure プロジェクトの作成
18.6 エンドツーエンドのシナリオ
概要とメリット
19 - Adobe Experience Platformと ServiceNow:マーケティングと販売へのサービスの接続
概要
19.1 ServiceNow 開発者インスタンスの設定
19.2Adobe I/Oを使用した ServiceNow とAdobe Experience Platformの統合のインストールと設定
19.3 ServiceNow 環境のセットアップ
19.4 ServiceNow UI のセットアップ
19.5 ServiceNow フローのセットアップ
19.6 エンドツーエンドのデモの準備
19.7 エンドツーエンドのデモ
概要とメリット
20 - AI 主導型チャットアプリと Stackchat によるライブチャット
概要
20.1 Stackchat にオンボーディング
20.2 Luma ボットのビルド
20.3 Luma ボットのビルド — クラウド機能
20.4Journey Orchestrationを使用して、チャットボットとやり取りした後の電子メールのフォローアップをトリガー
20.5 Stackchat とAdobe Experience Platformの統合の設定
20.6 デモ Web サイトで chatbot をテストする
20.7 お使いのチャットボットをFacebook Messenger に接続する
20.8 WeChat 統合のテスト
概要とメリット
21 - Adobe Experience Platformデータ収集とAdobe Experience Platformデータ収集を使用したリアルタイムイベント転送
概要
21.1 Adobe Experience Platform Data Collection Event Forwarding プロパティの作成
21.2 データストリームを更新して、Adobe Experience Platform Data Collection Server プロパティでデータを利用できるようにします。
21.3 カスタム Webhook の作成と設定
21.4 Googleクラウド機能の作成と設定
21.5 Microsoft Azure 関数の作成と設定
21.6 データ収集のテストとトラブルシューティング
概要とメリット
22 - Project Firefly とAdobe Experience Platformを使用して、独自のリアルタイムAdobe I/Oを構築する
概要
22.1 環境の設定
22.2 Project Firefly の概要
22.3 EXP ニュースのリアルタイムダッシュボードの作成
22.4 EXP ニュースデータ収集を EXP ニュースリアルタイムダッシュボードに接続する
概要とメリット
23 -Adobe Journey Optimizer
概要
23.1 Adobe Journey Optimizerの概要:電子メールメッセージの作成
23.2トリガーベースのジャーニーの設定 — アカウントの作成
23.3トリガーベースのジャーニーの設定 — 注文の確認
23.4 バッチベースのニュースレタージャーニーの設定
23.5 電子メールメッセージへのパーソナライゼーションの適用
23.6 iOSのプッシュ通知のセットアップと使用
23.7 ビジネスイベントのジャーニーの作成
概要とメリット
24 - Apache Kafka からAdobe Experience Platformへのデータのストリーミング
概要
24.1 Apache Kafka の概要
24.2 Kafka クラスターのインストールと設定
24.3 Adobe Experience Platformでの HTTP API ストリーミングエンドポイントの設定
24.4 Kafka Connect とAdobe Experience Platform Sink Connector のインストールと設定
概要とメリット
ドキュメント
Experience Platform
包括的なテクニカルチュートリアル — v21
Project FireflyとAdobe Experience Platform
概要とメリット
Adobe I/OプロジェクトFireflyとAdobe Experience Platformの学習に時間を割いていただきありがとうございます。
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