Adobe Experience Platform Query Service の使用例

このドキュメントと付属のビデオプレゼンテーションでは、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に役立つかを示す高度なエンドツーエンドワークフローを提供します。 このガイドでは、参照放棄のユースケースを例として、次の主な概念について説明します。

目標 objectives

このワークフローデモは、いくつかのAdobe Experience Platform サービスに依存しています。 次の機能やサービスについて理解を深めることをお勧めします。

参照放棄の例では、AdobeAnalytics ースデータを使用して、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、購入しなかったすべての顧客を含めるように絞り込まれます。 次に、オーディエンス内の各プロファイルは、顧客の行動パターンから生じた最も高い価格の SKU をターゲットにします。

クエリ自体は非常に規範的で、セグメント定義のユースケース条件を満たすデータのみが含まれます。 これにより、処理されるデータの量を最小限に抑え Analytics ことで、パフォーマンスが向上します。 また、データを価格別で最高から最低の順に注文し、ユーザーが閲覧していた最高価格の 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を次に示します。

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 analyticsQuery Service 使用した閲覧放棄の例 video-example

以下に示すビデオプレゼンテーションでは、Query Service とAdobeの分析統合に焦点を当てたExperience Platformデータの全体的な実際のユースケースを示します。

Query Service の利点 benefits

Query Service が提供する機能は、多くの目的に役立ちます。 セグメント化の複雑なロジックに対応したり、ダウンストリームで使用するためにパーソナライズされた様々な属性を計算したり、オーディエンスの作成方法を大幅に簡略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略化できます。 これにより、適切なデータがオーディエンスに適合するようになり、データ品質が向上します。 クエリの品質を維持することで、正確なオーディエンスが得られ、データの信頼性に役立ちます。 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し、これらのデータポイントをセグメント化とパーソナライゼーションに使用できます。 この機能は、マーケターがユーザーの明確なオーディエンスを作成する際に役立ちます。

また、繰り返し条件や静的条件を満たすロジックをクエリに含めること Query Service、複雑なセグメント化の負担を抽出します。

Adobe Experience Platformは、データリポジトリと、効率的かつ信頼性の高い方法でデータをアクティブ化するために必要なツールを提供します。 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取得でき、操作や処理のためにサードパーティのツールにデータを書き出す必要がなくなります。 このような処理のオーバーヘッドは、数百の属性やキャンペーンを処理する際に、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するための単一の場所に加え、メッセージをセグメント化およびパーソナライズする非常に動的な手段を利用できます。

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ト化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の重要性にどのような影響を与えるかを理解できるようになりました。 Query Service でAdobe Analyticsを使用する該当する 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対する Query Service の利点を示すその他のドキュメントには、 ボットフィルタリングのユースケースがあります。

また、次のドキュメントは、Query Service の機能を理解するうえで役に立ちます。