クイックリンクを選択して、関連する Data Distiller ダッシュボード ​ テンプレート ​ に移動します。 各アクセラレーターは、オーディエンスデータの分析、セグメント化の最適化、ターゲティング戦略の強化に役立つ強力なツールとビジュアライゼーションを提供します。

  • 高度なオーディエンスの重複:このダッシュボードでは、複数のオーディエンスセグメント間のオーディエンスの交差を分析し、有益なインサイトを明らかにし、セグメント化戦略を最適化できます。 また、オフラインでの分析やレポート作成を目的としてインサイトをエクスポートすることもできます。
  • オーディエンス比較:このダッシュボードでは、主要なオーディエンス指標を並べて比較およびコントラスト化し、2 つのオーディエンスグループを詳細に分析できます。 これらのインサイトは、オーディエンスサイズ、成長およびその他の主要なパフォーマンス指標を理解するのに役立ち、セグメント化を調整し、データ駆動型の決定でターゲティング戦略を最適化できます。
  • オーディエンスの傾向: ​ オーディエンスの傾向 ​ ダッシュボードを使用すると、オーディエンスの増加、ID 数、単一 ID プロファイルなどの主要指標を通じて、オーディエンスが時間の経過と共にどのように進化するかを視覚化できます。 トレンドを追跡して、オーディエンスの行動に関する貴重なインサイトを引き出し、セグメント化の調整、エンゲージメントの強化、より効果的なキャンペーンのためのターゲティング戦略の最適化を行えるようにします。
    オーディエンス指標を経時的に追跡して、オーディエンスサイズ、ID の増加および全体的なエンゲージメントの変化を監視します。
  • オーディエンス ID の重複:オーディエンス ID の重複ダッシュボードを使用すると、選択したオーディエンス内での ID の重複を分析できます。 ビジュアライゼーションと表形式のデータは、ID のステッチを最適化し、冗長性を軽減し、セグメント化を改善するためのインサイトを提供します。 これらのインサイトにより、より効果的なターゲティング、パーソナライゼーションの強化、顧客インタラクションの合理化が可能になります。

Data Distiller アクセラレーターセクションがハイライト表示されたクエリサービスワークスペース。

Data Distiller の例

カードを選択すると、データDistillerを最大限に活用するのに役立つドキュメントガイドと例が開きます。

  • デシルベースの派生データセット:Adobe Experience Platformでセグメント化とオーディエンス作成用にデシルベースの派生データセットを作成する方法を説明します。 航空会社のロイヤルティシナリオを使用して、スキーマのデザイン、十分位数の計算、データのランキングおよび集計のクエリ例について説明します。
  • 顧客の生涯価値:Real-Time CDPとカスタムダッシュボードを使用して、顧客の生涯価値を追跡および視覚化する方法について説明します。 これらのインサイトを使用して、新規顧客を獲得するための戦略を開発し、既存の顧客を保持し、利益率を最大化します。
  • 傾向スコア:機械学習予測モデルを使用して傾向スコアを決定する方法を説明します。 このガイドでは、トレーニング用のデータ送信、SQL を使用したトレーニング済みモデルの適用、および顧客購入の可能性の予測について説明します。
  • 同意分析:Real-Time CDP、クエリサービス、Data Distillerを使用して、顧客の同意を分析およびトラッキングする方法について説明します。 このガイドでは、同意ダッシュボードの構築、セグメント化の絞り込み、傾向の追跡およびコンプライアンスの確保について説明し、パーソナライズされたエクスペリエンスの構築と提供を支援します。
  • あいまい一致:Experience Platform データに対して「あいまい」一致を実行して、近似の一致を見つけ、データセット間の文字列の類似性を分析する方法を説明します。 このガイドに従うと、時間を節約し、データにアクセスしやすくなります。 この例では、2 つの旅行代理店データセット間でホテルの部屋の属性を照合する方法を示しており、大規模で複雑なデータセットについて、一貫性と精度を確保するための効率的な照合、比較および調整を行う方法を示しています。

データDistillerの例セクションがハイライト表示されたクエリサービスワークスペース。

主要指標

「主要指標」セクションには、クエリサービスの使用状況を監視するのに役立つ重要なデータのビジュアライゼーションが表示されます。 各グラフでは、右上の省略記号(...)に続いて ​ さらに表示 ​ を選択して、結果の表形式を表示するか、データを CSV ファイルとしてダウンロードしてスプレッドシートに表示できます。 詳しくは、 詳細を表示ガイドを参照してください。

日付フィルターの設定

これらのビジュアライゼーションにグローバル日付フィルターを適用するには、フィルターアイコン( A フィルターアイコン )を選択し、フィルター ダイアログで日付範囲を調整します。 このフィルターを適用すると、表示される指標を特定の時間枠に合わせて調整し、分析の関連性を高めることができます。

クエリサービス Workspace内の主要指標グラフのフィルターダイアログ。

Distiller バッチクエリ ​

Distiller バッチクエリ ​ グラフでは、クエリアクティビティの日別分類が提供され、処理された CTAS および ITAS (インタラクティブおよびスケジュール済み)クエリの数が強調表示されます。 このグラフには、特定の日にインタラクティブクエリの急激な増加や、スケジュールされたクエリの使用頻度が低いなどのパターンが示されています。 これらのインサイトを使用して、ピークアクティビティ期間を特定し、スケジュール戦略を調整し、クエリ実行のバランスを取ってワークフロー効率とリソース使用率を向上させることによってパフォーマンスを最適化します。

Distillerのバッチクエリグラフ

​ 消費時間を計算 ​

​ 消費時間を計算 ​ グラフでは、クエリサービス操作の処理に使用される計算時間の日別ビジュアライゼーションが提供されます。 これらの計算時間のトレンドを使用して、リソース消費を監視し、需要の高い期間を特定し、クエリの実行を最適化して、効率的なリソース割り当てとパフォーマンスを確保します。

消費時間を計算グラフ。

​ データ調査クエリ ​

​ データ探索的クエリ ​ グラフには、1 日あたりにオンデマンドで処理される SELECT クエリの数が表示されます。 このビジュアライゼーションでは、特定の日の使用のスパイクなど、クエリアクティビティのトレンドを強調表示し、データ調査の取り組みが最もアクティブなタイミングを理解するのに役立ちます。 これらのインサイトを使用して、クエリの使用パターンを監視し、ワークロードを分散し、探索的データ分析のためのリソース割り当てを最適化します。 この分析により、クエリサービスをより効率的に使用し、需要の多い期間の計画を改善できます。

データ探索的クエリグラフ

クエリエディター

外部クライアントを使用せずにクエリを書き込んだり、実行したりするには、クエリエディターを使用します。 「クエリを作成」を選択してクエリエディターを開き、新しいクエリを作成します。 また、「ログ」タブまたは テンプレート タブからクエリを選択して、クエリエディターにアクセスすることもできます。 以前に実行または保存したクエリを選択すると、クエリエディターが開き、選択したクエリの SQL が表示されます。

「クエリの作成」がハイライト表示されたクエリダッシュボード。

クエリエディターに入力すると、テーブル内の SQL 予約語、テーブル、およびフィールド名が自動的に入力されます。 クエリの作成が完了したら、再生アイコン( 再生アイコンを選択します。 )を選択してクエリを実行します。 エディターの下にある「コンソール」タブには、クエリサービスが現在何を実行しているか、およびクエリがいつ返されたかが表示されます。 ​ コンソール ​​ の横にある「 ​​ 結果 ​ タブには、クエリ結果が表示されます。 クエリエディターの使用について詳しくは、 クエリエディターガイドを参照してください。

クエリエディターワークスペース。