SQL を使用したオーディエンスの構築

SQL オーディエンス拡張機能を使用して、既存のディメンションエンティティ（顧客属性や製品情報など）を含む、データレイクからのデータでオーディエンスを作成します。

この SQL 拡張機能を使用すると、オーディエンスセグメントを定義する際にプロファイルに生のデータを必要としないので、オーディエンスを作成する機能が向上します。 この方法を使用して作成されたオーディエンスは、オーディエンスワークスペースに自動的に登録され、ファイルベースの宛先をさらにターゲット設定できます。

このドキュメントでは、Adobe Experience Platformの Data Distillerの SQL オーディエンス拡張機能を使用して、SQL コマンドを使用してオーディエンスを作成、管理および公開する方法について説明します。

Data Distillerでのオーディエンス作成のライフサイクル audience-creation-lifecycle

オーディエンスを作成、管理およびアクティブ化するには、次の手順に従います。 作成されたオーディエンスは「オーディエンスフロー」にシームレスに統合されるので、ベースオーディエンスとターゲットファイルベースの宛先（CSV アップロードやクラウドストレージの場所など）からセグメントを作成して、顧客アウトリーチに活用できます。 「オーディエンスフロー」とは、オーディエンスを作成、管理およびアクティブ化し、宛先間のシームレスな統合を確保する完全なプロセスを指します。

「オーディエンスフロー」の一部として、次の SQL コマンドを使用してAdobe Experience Platform内のオーディエンスを 作成、 変更および 削除します。

オーディエンスの作成 create-audience

CREATE AUDIENCE AS SELECT コマンドを使用して、新しいオーディエンスを定義します。 作成したオーディエンスはデータセットに保存され、データDistillerの下の ​ オーディエンス ​ ワークスペースに登録されます。

CREATE AUDIENCE table_name
WITH (primary_identity='IdentitycolName', identity_namespace='Namespace for the identity used', [schema='target_schema_title'])
AS (select_query)

パラメーター

これらのパラメーターを使用して、SQL オーディエンス作成クエリを定義します。

例：

次の例は、SQL オーディエンス作成クエリの構築方法を示しています。

CREATE Audience aud_test
WITH (primary_identity=userId, identity_namespace=lumaCrmId)
AS SELECT userId, orders, total_revenue, recency, frequency, monetization FROM profile_dim_customer;

この例では、userId 列が ID 列として識別され、適切な名前空間（lumaCrmId）が割り当てられます。 残りの列（orders、total_revenue、recency、frequency および monetization）は、オーディエンスに追加のコンテキストを提供するエンリッチメントされた属性です。

制限事項:

オーディエンス作成に SQL を使用する場合は、次の制限事項に注意してください。

既存オーディエンスへのプロファイルの追加 add-profiles-to-audience

INSERT INTO コマンドを使用して、プロファイル（またはオーディエンス全体）を既存のオーディエンスに追加します。

INSERT INTO table_name
SELECT select_query

パラメーター

次の表に、INSERT INTO のコマンドに必要なパラメーターを示します。

例：

次の例は、INSERT INTO コマンドを使用した既存のオーディエンスへのプロファイルの追加方法を示しています。

INSERT INTO Audience aud_test
SELECT userId, orders, total_revenue, recency, frequency, monetization FROM customer_ds;

オーディエンスデータを置換（上書きを挿入） replace-audience

INSERT OVERWRITE INTO コマンドを使用して、オーディエンス内の既存のプロファイルをすべて新しい SQL クエリの結果に置き換えます。 このコマンドは、オーディエンスのコンテンツを 1 つの手順で完全に更新できるので、動的オーディエンスセグメントを管理するのに役立ちます。

現在のオーディエンスに追加される INSERT INTO とは異なり、INSERT OVERWRITE INTO は既存のオーディエンスメンバーをすべて削除し、クエリから返されたメンバーのみを挿入します。 これにより、頻繁な更新や完全な更新が必要なオーディエンスを管理する際の、制御と柔軟性が向上します。

次の構文テンプレートを使用して、新しいプロファイルセットでオーディエンスを上書きします。

INSERT OVERWRITE INTO audience_name
SELECT select_query

パラメーター

次の表に、INSERT OVERWRITE INTO のコマンドに必要なパラメーターを示します。

例：

この例では、audience_monthly_refresh オーディエンスがクエリの結果で完全に上書きされます。 クエリによって返されないプロファイルは、オーディエンスから削除されます。

INSERT OVERWRITE INTO audience_monthly_refresh
SELECT user_id FROM latest_transaction_summary WHERE total_spend > 100;

リアルタイム顧客プロファイルでのオーディエンス上書き動作

オーディエンスを上書きすると、リアルタイム顧客プロファイルは次のロジックを適用してプロファイルメンバーシップを更新します。

これにより、オーディエンスの更新がダウンストリームのシステムやワークフローに正確に反映されます。

サンプルシナリオ

オーディエンス A1 に最初に含まれる内容が次の場合：

上書きクエリで次の値が返されます。

更新されたオーディエンスには、次のものが含まれます。

プロファイル B は削除され、プロファイル A は更新され、プロファイル C は変更されません。

上書きクエリに新しいプロファイルが含まれる場合：

その後、最終的なオーディエンスは次のようになります。

RFM モデルオーディエンスの例 rfm-model-audience-example

次の例は、最新性、頻度、収益化（RFM）モデルを使用したオーディエンスの作成方法を示しています。 この例では、リーセンシー、頻度および収益化スコアに基づいて顧客をセグメント化し、常連客、新規顧客、高価値顧客などの主要なグループを識別します。

次のクエリは、RFM オーディエンスのスキーマを作成します。 ステートメントは、userId、days_since_last_purchase、orders、total_revenue などの顧客情報を保持するフィールドを設定します。

CREATE Audience adls_rfm_profile
WITH (primary_identity=userId, identity_namespace=lumaCrmId) AS
SELECT
    cast(NULL AS string) userId,
    cast(NULL AS integer) days_since_last_purchase,
    cast(NULL AS integer) orders,
    cast(NULL AS decimal(18,2)) total_revenue,
    cast(NULL AS integer) recency,
    cast(NULL AS integer) frequency,
    cast(NULL AS integer) monetization,
    cast(NULL AS string) rfm_model
WHERE false;

オーディエンスを作成したら、顧客データを入力し、RFM スコアに基づいてプロファイルをセグメント化します。 以下の SQL ステートメントでは、NTILE(4) 関数を使用して、RFM （最新性、頻度、収益化）スコアに基づいて顧客を四分位数にランク付けします。 これらのスコアでは、顧客を「コア」、「ロイヤルティ」、「クジラ」などの 6 つのセグメントに分類します。 次に、セグメント化された顧客データがオーディエンスの adls_rfm_profile テーブルに挿入されます。」

INSERT INTO Audience adls_rfm_profile
SELECT
    userId,
    days_since_last_purchase,
    orders,
    total_revenue,
    recency,
    frequency,
    monetization,
    CASE
        WHEN Recency=1 AND Frequency=1 AND Monetization=1 THEN '1. Core - Your Best Customers'
        WHEN Recency IN(1,2,3,4) AND Frequency=1 AND Monetization IN (1,2,3,4) THEN '2. Loyal - Your Most Loyal Customers'
        WHEN Recency IN(1,2,3,4) AND Frequency IN (1,2,3,4) AND Monetization=1 THEN '3. Whales - Your Highest Paying Customers'
        WHEN Recency IN(1,2,3,4) AND Frequency IN(1,2,3) AND Monetization IN(2,3,4) THEN '4. Promising - Faithful Customers'
        WHEN Recency=1 AND Frequency=4 AND Monetization IN (1,2,3,4) THEN '5. Rookies - Your Newest Customers'
        WHEN Recency IN (2,3,4) AND Frequency=4 AND Monetization IN (1,2,3,4) THEN '6. Slipping - Once Loyal, Now Gone'
    END AS rfm_model
FROM (
    SELECT
        userId,
        days_since_last_purchase,
        orders,
        total_revenue,
        NTILE(4) OVER (ORDER BY days_since_last_purchase) AS recency,
        NTILE(4) OVER (ORDER BY orders DESC) AS frequency,
        NTILE(4) OVER (ORDER BY total_revenue DESC) AS monetization
    FROM (
        SELECT
            userid,
            DATEDIFF(current_date, MAX(purchase_date)) AS days_since_last_purchase,
            COUNT(purchaseid) AS orders,
            CAST(SUM(total_revenue) AS double) AS total_revenue
        FROM (
            SELECT DISTINCT
                ENDUSERIDS._EXPERIENCE.EMAILID.ID AS userid,
                commerce.`ORDER`.purchaseid AS purchaseid,
                commerce.`ORDER`.pricetotal AS total_revenue,
                TO_DATE(timestamp) AS purchase_date
            FROM sample_data_for_ootb_templates
            WHERE commerce.`ORDER`.purchaseid IS NOT NULL
        ) AS b
        GROUP BY userId
    )
);

オーディエンスを削除（オーディエンスを削除） delete-audience

既存のオーディエンスを削除するには、DROP AUDIENCE コマンドを使用します。 オーディエンスが存在しない場合は、IF EXISTS が指定されていない限り例外が発生します。

DROP AUDIENCE [IF EXISTS] [db_name.]table_name

パラメーター

テーブルには、DROP AUDIENCE のコマンドに必要なパラメーターが含まれています。

例：

次の例は、DROP AUDIENCE コマンドを使用したオーディエンスの削除方法を示しています。

DROP AUDIENCE IF EXISTS aud_test;

自動オーディエンス登録と可用性 registration-and-availability

SQL 拡張機能を使用して作成されたオーディエンスは、オーディエンスワークスペースの Data Distiller​ オリジン ​ に自動的に登録されます。 登録すると、これらのオーディエンスをファイルベースの宛先でのターゲティングに使用できるようになり、セグメント化とターゲティング戦略が強化されます。 このプロセスには追加の設定は必要なく、オーディエンス管理を合理化します。 Experience Platform UI 内でのオーディエンスの表示、管理、作成の方法について詳しくは、 オーディエンスポータルの概要を参照してください。

宛先に対してオーディエンスをアクティブ化 activate-audiences

Amazon S3、SFTP、Azure Blob など、任意のファイルベースの宛先に対してオーディエンスをターゲティングすることで、オーディエンスをアクティブ化します。 エンリッチメントされたオーディエンス属性は、必要に応じてさらに絞り込み、フィルタリングするために使用できます。

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機能の説明 faqs

この節では、Data Distillerで SQL を使用して外部オーディエンスを作成および管理する方法に関するよくある質問について説明します。

質問:

次の手順

このドキュメントでは、データDistillerの SQL オーディエンス拡張機能を使用して、SQL コマンドを使用してオーディエンスを効果的に作成、管理および公開する方法について説明しました。 独自のビジネス要件に基づいてオーディエンス定義をカスタマイズし、様々な宛先でオーディエンスをアクティブ化して、マーケティング戦略とデータ駆動型の決定を最適化できるようになりました。

次に、Experience Platform Audience Management 戦略をさらに開発し最適化するために、次のドキュメントを参照してください。