Real-Time Customer Profile データとセグメント化のデフォルトガードレール

Adobe Experience Platformを使用すると、リアルタイム顧客プロファイルの形式で、行動インサイトと顧客属性に基づいてパーソナライズされたクロスチャネルエクスペリエンスを提供できます。 プロファイルに対するこの新しいアプローチをサポートするために、Experience Platform では、従来のリレーショナルデータモデルとは異なる、高度に非正規化されたハイブリッドデータモデルを使用します。

このドキュメントでは、最適なシステムパフォーマンスを得るためにプロファイルデータをモデル化する際に役立つ、デフォルトの使用方法とレートの制限について説明します。次のガードレールを確認する際は、データが正しくモデル化されていることが前提になっています。データのモデル化方法に関するご質問は、カスタマーサービス担当者にお問い合わせください。

はじめに

次のExperience Platformサービスは、リアルタイム顧客プロファイルデータのモデリングに関係しています。

上限のタイプ

このドキュメントでは、次の 2 種類のデフォルトの上限について説明します。

データモデルの上限

次のガードレールは、リアルタイム顧客プロファイルデータをモデル化する際の推奨の上限を提供します。 プライマリエンティティとディメンションエンティティについて詳しくは、付録のエンティティタイプ に関する節を参照してください。

プライマリエンティティのガードレール

ディメンションエンティティのガードレール

データサイズの上限

次のガードレールは、データサイズを参照し、意図したとおりに取り込み、保存し、クエリできるデータの推奨される上限を提供します。プライマリエンティティとディメンションエンティティについて詳しくは、付録のエンティティタイプに関する節を参照してください。

プライマリエンティティのガードレール

ディメンションエンティティのガードレール

セグメンテーションガードレール segmentation-guardrails

このセクションで概説するガードレールとは、Experience Platform内に作成できるオーディエンスの数と特性のほか、オーディエンスを宛先にマッピングしてアクティブ化する方法のことです。

予想される可用性

次の節では、Real-Time CDPの宛先などのダウンストリームサービスにおけるオーディエンスと結合ポリシーの 想定 可用性の概要を説明します。

付録

このセクションでは、このドキュメントに記載の上限に関する追加の詳細を示します。

エンティティタイプ

Profile ストアデータモデルは、2 つのコアエンティティタイプ（ プライマリエンティティと ディメンションエンティティで構成されます。

プライマリエンティティ

プライマリエンティティ、別称プロファイルエンティティは、データを結合して個人の「単一の信用できるソース」としたものです。 この統合データは、「結合ビュー」と呼ばれるものを使用して表されます。統合ビューは、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 つの結合スキーマに集約します。Real-Time Customer Profile の結合スキーマは、すべてのプロファイル属性と行動イベントのコンテナとして機能する、非正規化されたハイブリッドデータモデルです。

時間に依存しない属性（「レコードデータ」とも呼ばれる）は、XDM Individual Profile、時系列データ（「イベントデータ」とも呼ばれる）は XDM ExperienceEvent を使用してモデル化されます。レコードと時系列データが Adobe Experience Platform に取り込まれると、Real-Time Customer Profile がトリガーされ、使用可能なデータの取り込みが開始されます。 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正確になります。

Dimensionエンティティ

プロファイルデータを保持しているプロファイルデータストアはリレーショナルストアではありませんが、シンプルで直感的にオーディエンスを作成できるようにするために、プロファイルでは小さなディメンションエンティティとの統合が可能になっています。 この統合は、 マルチエンティティセグメント化とも呼ばれます。

組織では、店舗、製品、資産など、個人以外のものを記述する XDM クラスを定義することもできます。 これらの XDM Individual Profile 以外のスキーマは「ディメンションエンティティ」（「ルックアップエンティティ」とも呼ばれます）と呼ばれ、時系列データを含みません。 ディメンションエンティティを表すスキーマは、 スキーマ関係を使用してプロファイルエンティティにリンクされます。

ディメンションエンティティは、複数エンティティのセグメント定義を支援および簡素化するルックアップデータを提供します。また、セグメントエンジンが、処理の最適化（高速ポイントルックアップ）のためにデータセット全体をメモリに読み込めるようディメンションエンティティのサイズは小さくする必要があります。

プロファイルフラグメント

このドキュメントでは、「プロファイルフラグメント」を参照するガードレールがいくつかあります。 Experience Platformでは、複数のプロファイルフラグメントが結合されて、リアルタイム顧客プロファイルが作成されます。 各フラグメントは、一意のプライマリ ID と、特定のデータセット内でその ID に対応するレコードまたはイベントデータの完全なセットを表します。 プロファイルフラグメントについて詳しくは、プロファイルの概要を参照してください。

結合ポリシー merge-policies

複数のソースからデータを統合する場合、結合ポリシーは、データの優先順位付け方法と、統合されたビューを作成するためにどのデータを組み合わせるかを決定するために Platform で使用されるルールです。例えば、顧客が複数のチャネルをまたがって自社のブランドとやり取りを行う場合、1 人の顧客に関連する複数のプロファイルフラグメントが複数のデータセットに表示されます。これらのフラグメントが Platform に取り込まれると、それらのフラグメントが結合され、その顧客用に単一のプロファイルが作成されます。複数のソースのデータが競合する場合、結合ポリシーによって、個人のプロファイルに含める情報が決定されます。 1 組織あたり最大 5 個の結合ポリシーを使用できます。 結合ポリシーについて詳しくは、結合ポリシーの概要を参照してください。

Platform の Adobe Analytics レポートスイートデータセット aa-datasets

すべてのデータの競合が解決されている限り、プロファイルに対して複数のレポートスイートを有効にできます。 データ準備機能を使用して、eVar、リストおよび Prop 間でのデータの競合を解決できます。 データ準備機能の使用方法について詳しくは、Adobe Analytics コネクタ UI ガイドを参照してください。

次の手順

他のExperience Platformサービスのガードレール、エンドツーエンドの待ち時間の情報およびReal-Time CDP Product Description のドキュメントからのライセンス情報について詳しくは、次のドキュメントを参照してください。