Adobe Experience Platform Query Serviceの使用例

このドキュメントと付随するビデオでは、Adobe Experience Platform Query Serviceが組織の戦略的なビジネスインサイトにどのような利点をもたらすかを示す、エンドツーエンドの高レベルのワークフローを提供します。 このガイドでは、ブラウズ放棄のユースケースを例として使用し、次の主要な概念について説明します。

目標 objectives

このワークフローのデモは、複数のAdobe Experience Platform サービスに依存しています。 フォローする場合は、次の機能とサービスについて十分に理解しておくことをお勧めします。

ブラウズ放棄の例では、Adobe Analytics データを使用して、特定の実用的なオーディエンスを作成することに重点を置いています。 オーディエンスは、過去4日間にweb サイトを閲覧したものの購入に至らなかったすべての顧客を含めるように絞り込まれます。 オーディエンスの各プロファイルは、顧客の行動パターンから生じた最高価格のSKUをターゲットとしています。

クエリ自体は非常に規範的であり、セグメント定義のユースケース基準を満たすデータのみが含まれます。 これにより、処理中のデータの量を最小限に抑えることで、パフォーマンスが向上します。 Analyticsまた、データを最高から最低の価格で注文し、顧客が閲覧した中で最も価格の高いSKUを選択します。

プレゼンテーションで使用されるクエリは次のとおりです。

INSERT INTO summit_adv_data_prep_dataset
SELECT STRUCT(
    customerId AS crmCustomerId, struct(sku AS sku, price AS sku_price, abandonTS AS abandonTS) AS abandonBrowse) AS _pfreportingonprod
FROM
(SELECT
B.personKey.sourceId,
A.productListItems[0].SKU AS sku,
max(A.timestamp) AS abandonTS,
max(c._pfreportingonprod.price) AS price
FROM summit_adobe_analytics_dataset A,profile_attribute_14adf268_2a20_4dee_bee6_a6b0e34616a9 B,summit_product_dataset c
WHERE A._experience.analytics.customDimension.evars.evar1 = B.personKey.sourceID
AND productListItems[0].SKU = C._pfreportingonprod.sku
AND A.web.webpagedetails.URL NOT LIKE '%orderconfirmation%'
AND timestamp > current_date - interval '4 day'
GROUP BY customerId,sku
order by price desc)D;

adobe analyticsを使用したQuery Service閲覧放棄の例 video-example

次のビデオでは、Query ServiceとAdobe analyticsの統合に焦点を当てた、Experience Platform データの全体的な実際の使用例を紹介します。

Query Serviceの利点 benefits

Query Serviceが提供する機能には、多くの目的があります。 セグメンテーションのための複雑なロジックに対応したり、さまざまなパーソナライズされた属性を計算して下流で使用したり、オーディエンスの構築方法を大幅に簡素化したりするために使用できます。

Query Serviceを使用すると、クエリに制約を含めて、オーディエンス構築プロセスを簡素化できます。 これにより、適切なデータが適格であることを確認し、データ品質を向上できます。 クエリの品質を維持することで、オーディエンスを正確に把握し、データの信頼性を高めることができます。 また、クエリから派生した属性に基づいてスキーマとカスタムテーブルを作成することで、オーディエンスを保存することもできます。 プロファイルに対してカスタムテーブルを有効にすることができ、セグメント化とパーソナライゼーションにこれらのデータポイントを使用できます。 これにより、マーケターは明確なオーディエンスを作成できます。

また、繰り返し条件または静的条件を満たすロジックをクエリに含めることで、Query Serviceは精巧なセグメンテーションの負担を抽出します。

Adobe Experience Platformには、効率的かつ信頼性の高い方法でデータを活用するために必要なデータリポジトリとツールが用意されています。 Experience Platform内にデータを保持することで、他のプロセスを実行しながら属性を導き出すことができ、操作や処理のためにデータをサードパーティツールにエクスポートする必要性がなくなります。 このようなプロセスのオーバーヘッドは、何百もの属性やキャンペーンを扱う場合、プロジェクトタイムラインに大きな影響を与える可能性があります。 これにより、マーケターはデータにアクセスしてキャンペーンを構築できるだけでなく、メッセージをセグメント化してパーソナライズする動的な方法も利用できます。

次の手順

このドキュメントを読むことで、Query Serviceがデータの品質やセグメンテーションの容易さだけでなく、エンドツーエンドのワークフロー全体におけるデータアーキテクチャ内での重要性にも与える影響を理解できたはずです。 Query ServiceでAdobe Analyticsを使用するその他の適用可能なSQLの例については、Adobe Analytics マーチャンダイジング変数のユースケース ​を参照してください。

組織の戦略的ビジネスインサイトにQuery Serviceのメリットを示すその他の文書には、​ ボットフィルタリングの使用例があります。

または、これらのドキュメントは、Query Service機能について理解するのに役立ちます。