Experience Platform オーディエンスの取り込みと使用

Experience Platform UI の場合：

1. Customer/ Audiences を選択します。

2. 参照 を選択して、Customer Journey Analyticsで取り込んで使用するオーディエンスを検索します。 後で使用するために、各オーディエンスの オーディエンス ID に注意してください。

   

リクエスト

curl -X POST \
  'https://platform.adobe.io/data/foundation/catalog/dataSets?requestDataSource=true' \
  -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
  -H 'x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}' \
  -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}' \
  -d '{
   "name": "{DATASET_NAME}",
   "schemaRef": {
      "id": "_xdm.context.profile__union",
      "contentType": "application/vnd.adobe.xed+json;version=1"
   },
   "fileDescription": {
      "persistet": true,
      "containerFormat": "parquet",
      "format": "parquet"
   }
}'

次のとおりです。

• DATASET_NAME は、データセットのわかりやすい名前です。 例：Segment Export Job Dataset for CJA。

応答

["@/dataSets/{DATASET_ID}"]

次のとおりです。

• DATASET_ID は、作成されたデータセットのデータセット識別子です。

curl -X POST https://platform.adobe.io/data/core/ups/export/jobs \
 -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
 -H 'Content-Type: application/json' \
 -H 'x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}' \
 -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
 -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}' \
 -d '{
    "fields": "{COMMA_SEPARATED_LIST_OF_FULLY_QUALIFIED_FIELD_NAMES}",
    "filter": {
        "segments": [
            {
                "segmentId": "{AUDIENCE_ID_1}",
                "segmentNs": "ups",
                "status": [
                    "realized"
                ],
                "segmentId": "{AUDIENCE_ID_2}",
                "segmentNs": "ups",
                "status": [
                    "realized"
                ],
                "segmentId": "{AUDIENCE_ID_3}",
                "segmentNs": "ups",
                "status": [
                    "realized"
                ]
             }
        ]
    },
    "destination":{
        "datasetId": "{DATASET_ID}",
        "segmentPerBatch": false
    },
    "schema":{
        "name": "_xdm.context.profile"
    }
}'

ここで、

• COMMA_SEPARATED_LIST_OF_FULLY_QUALIFIED_FIELD_NAMES のようなもので _demoemea.identification.core.ecid, _demoemea.identification.core.email, _demoemea.identification.core.phoneNumber, person.gender, person.name.firstName, person.name.lastName ょう。 カスタマージャーニー分析で使用する少なくとも関連するフィールド（ユーザー ID （メール）など）を含めてください。
• 書き出すオーディエンスのオーディエンス識別子は AUDIENCE_ID_x のとおりです。
• DATASET_ID が作成したデータセットです。

応答

{
  "..."
  "id": "{EXPORT_JOB_ID}",
  "..."
}

ここで、

• EXPORT_JOB_ID は、エクスポートジョブの識別子です。

リクエスト

curl -X GET https://platform.adobe.io/data/core/ups/export/jobs/{EXPORT_JOB_ID} \
 -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
 -H 'x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}' \
 -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
 -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}'

応答

{
  "..."
  "id": "{EXPORT_JOB_ID}",
  "..."
  "status": "SUCCEEDED",
  "..."
}

Experience Platform UI の場合：

1. データ管理/ データセット を選択します。

2. 作成したデータセットを選択します（例：CJAのセグメント書き出しジョブデータセット。

   

3. 取り込んだバッチを検証します。 データセットに失敗したバッチが含まれている場合は、データ管理/ 監視 を使用して、理由を確認します。 例えば、スキーマに存在しないフィールド名を使用したとします。

4. データセットの テーブル名 をコピーします。 例：segment_export_job_dataset_for_cja。 その名前は、次の手順で使用します。

Experience Platform クエリサービスに接続する PSQL クライアントを使用します。

Experience Platform UI の場合：

1. データ管理/ クエリ を選択します。
2. Credentials を選択します。

資格情報を使用して、Customer Journey Analytics クエリサービスに接続するように PSQL クライアントを設定します。

クエリ

次のクエリを実行して、データセットからオーディエンスデータを取得します。

SELECT ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY key)::text as _id, personID, key as audienceMembershipId
FROM (
   SELECT {IDENTITY_TO_USE_AS_PERSON_ID} AS personID, explode(segmentMembership.ups)
   FROM {DATASET_TABLE_NAME}
)
WHERE value.status = 'realized' AND (key = '{AUDIENCE_ID_1}' OR key = 'AUDIENCE_ID_2' OR key = 'AUDIENCE_ID_3')

次のとおりです。

• IDENTITY_TO_USE_AS_PERSON_ID は、書き出しジョブの一部として定義したフィールドの 1 つです。 例：_demoemea.identification.core.email。
• DATASET_TABLE_NAME は、データセットのテーブル名です。
• エクスポートジョブの一部として定義したオーディエンスは AUDIENCE_ID_x のとおりです。 エクスポートジョブの仕様は行レベルのフィルターなので、これらのオーディエンスをもう一度指定する必要があります。 この行レベルのフィルターは、指定したセグメントのプロファイルと、各プロファイルのすべてのセグメントメンバーシップを返します。

結果

JSON 形式でのクエリ結果は次のようになります。

[
   {
      "_id": "1",
      "personID": "{PERSON_ID_x}",
      "audienceMembershipId": "{AUDIENCE_ID_x}"
   },
   {
      "_id": "2",
      "personID": "PERSON_ID_y",
      "audienceMembershipId": "{AUDIENCE_ID_x}"
   }

]

次のとおりです。

• 人物 ID として使用したい識別子の識別子の値を PERSON_ID_x します。 例えば、メールを使用する場合は john.doe@gmail.com です。
• オーディエンス識別子は AUDIENCE_ID_x のとおりです。

最終的な JSON は次のようになります。

[
   {
      "_id": "1",
      "personID": "{PERSON_ID_x}",
      "{TENANT_NAME}": {
         "audienceMembershipId": "{AUDIENCE_ID_x}",
         "audienceMembershipName": "{AUDIENCE_FRIENDLY_NAME_x}"
      }
  },
  {
      "_id": "2",
      "personID": "{PERSON_ID_y}",
      "{TENANT_NAME}": {
         "audienceMembershipId": "{AUDIENCE_ID_y}",
         "audienceMembershipName": "{AUDIENCE_FRIENDLY_NAME_y}"
      }
    }
  }

]

次のとおりです。

• TENANT_NAME はテナントの名前です。 例：_demoemea。
• 人物 IDPERSON_ID_x して使用する識別子の識別子の値です。 例えば、メールを使用する場合は john.doe@gmail.com です。
• オーディエンス識別子は AUDIENCE_ID_x のとおりです。
• オーディエンス id には、わかりやすいオーディエンス名を AUDIENCE_FRIENDLY_NAME_x します。 例：Luma - Blue+ Members。

お気に入りのツールを使用して、元の JSON をこの形式に変換します。

スキーマを作成するには：

Experience Platform UI の場合：

1. データ管理/ スキーマ を選択します。

2. Create schema を選択します。 ドロップダウンメニューから 標準 を選択します。

3. スキーマを作成 ダイアログで 手動 を選択し、選択 を使用して続行します。

4. スキーマを作成 ウィザードの クラスを選択 手順で、次の操作を行います。

   1. 個人プロファイル を選択します。
   2. 「次へ」を選択します。

5. スキーマを作成 ウィザードの 名前とレビュー 手順で、次の操作を行います。

   1. スキーマ表示名 を入力します。 例：Audience Export for CJA Schema。
   2. （オプション）「説明」を入力します。
   3. 「完了」を選択します。

6. audienceMembershipId および audienceMembershipName という 2 つのフィールドを含むカスタムフィールドグループ（例えば、Audience Membership）を含むようにスキーマを設定します。

7. personID フィールドが ID、プライマリ ID であり、I​ ​ ​dentity 名前空間​ ​ ​として ​ メール ​ を持っていることを確認します。

   

8. 適用 すべての変更。 「保存」を選択してスキーマを保存します。

Experience Platform UI の場合：

1. データ管理/ データセット を選択します。

2. データセットを作成 を選択します。

3. 「スキーマからデータセットを作成」をクリックします。

4. スキーマからデータセットを作成 ウィザードの スキーマを選択 手順で、次の操作を行います。

   1. 作成したスキーマを選択します。 例：CJA スキーマのオーディエンスの書き出し。
   2. 「次へ」を選択します。

5. スキーマからデータセットを作成 ウィザードの データセットを設定 手順で、次の操作を行います。

   1. データセットの 名前 を入力します。
   2. （任意）データセットの 説明 を入力します。
   3. 「完了」を選択します。

6. データセット/データセットの名前 で、変換後の JSON データファイルをドラッグし、ファイルをドラッグ&ドロップ にドロップします。 このアクションは、書き出された JSON データのデータセットへの取り込みを開始します。

7. 取り込んだバッチを検証します。 データセットに失敗したバッチが含まれている場合は、データ管理/ 監視 を使用して、理由を確認します。 例えば、スキーマに存在しないフィールド名を JSON 内で定義したとします。

Customer Journey Analytics UI で、次の操作を行います。

1. データ管理/接続 を選択します。

2. 新しい接続を作成/定義 接続設定 および データ設定。 または、既存の接続を選択し、 接続を編集 を使用して接続を編集します。

3. Add datasets を選択します。

4. 作成し、変換後の JSON データを取り込んだデータセットを選択します。

5. データセットを設定します。 例：

   

6. 保存 接続。

1. データ管理/データビュー を選択します。

2. 既存のデータビューを編集するか、新しいデータビューを作成します。

3. データビューの コンポーネント タブで、オーディエンスメンバーシップ ID と オーディエンスメンバーシップ名 がディメンションコンポーネントとして追加されていることを確認します。

   

4. 「保存して続行」を選択して、データビューを保存します。