Last update: Tue Nov 10 2020 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)
リリース日：2020年11月11日（PT）
Adobe Experience Platform の新機能：
既存の機能の更新：
Adobeによって Data Lake が Gen1 から Gen2 に移行される間、ユーザーは Data Lake から読み取ることはできますが、Data Lake に書き込まれるすべての機能に影響が及びます。 Adobeがシステム管理者に連絡して、移行の影響について詳細に話し合い、特定の組織に対する移行日時を確認します。
詳しくは、Data Lake 移行ガイド を参照してください。
Access control access-control
Experience Platform は、Adobe Admin Console 製品プロファイルを活用し、ユーザーを権限とサンドボックスにリンクします。 権限は、データモデリング、プロファイル管理、サンドボックス管理など、様々なExperience Platform機能へのアクセスを制御します。
主な特長
権限
Admin Console では、Experience Platform 製品プロファイル内の「」タブを使用すると、そのプロファイルに添付されたユーザーが使用できる Experience Platform 機能をカスタマイズできます。 使用可能な権限カテゴリには、データモデリング、データ管理、プロファイル管理、Identity Management、データ監視、サンドボックス管理、宛先、データ取り込み、データサイエンスWorkspace、クエリサービス、 データガバナンスなどがあります。
サンドボックスへのアクセス
Experience Platform 製品プロファイル内の
権限 タブでは、特定のサンドボックスへのアクセス権をユーザーに付与できます。 詳しくは、以下の「
サンドボックス」の節を参照してください。
詳しくは、「アクセス制御の概要」を参照してください。
Offer Decisioning offer-decisioning
Offer Decisioning は、Experience Platform と統合されたアプリケーションサービスです。 Experience Platform を活用すると、すべてのタッチポイントをまたいで、適切なタイミングで最高のオファーとエクスペリエンスを顧客に提供できます。
主な特長
一元化されたオファーライブラリ
オファーを構成する様々な要素を作成および管理し、それらの規則と制約を定義するインターフェイス。
オファー決定エンジン
オファー決定エンジンでは、オファーの配信先となる適切な時間、顧客およびチャネルを選択するために、Experience Platform データと Real-Time Customer Profiles ータをオファーライブラリと共に活用します。
詳しくは、Offer Decisioning ドキュメントを参照してください。
Sandboxes sandboxes
Experience Platform は、デジタルエクスペリエンスアプリケーションをグローバルな規模で強化するために構築されています。 企業ではしばしば複数のデジタルエクスペリエンスアプリケーションを並行して運用し、運用コンプライアンスを確保しながら、アプリケーションの開発、テスト、導入に注力する必要があります。このニーズに応えるために、Experience Platform にはサンドボックスが用意されています。サンドボックスでは、単一の Experience Platform インスタンスを別々の仮想環境に分割するので、デジタルエクスペリエンスアプリケーションの開発と発展に役立ちます。
主な特長
実稼働用サンドボックス
Experience Platform には、削除やリセットができない単一の実稼動サンドボックスが用意されています。 使用可能なサンドボックスの合計数（実稼動用および非実稼動用）は、取得したライセンスによって決まります。
非実稼働用サンドボックス
1 つの Experience Platform インスタンスに対して複数の非実稼動用サンドボックスを作成でき、実稼動用サンドボックスに影響を与えることなく機能のテスト、実験の実行、カスタム設定を行うことができます。
サンドボックス切り替えボタン
Experience Platform ユーザーインターフェイスでは、画面の左上隅にあるサンドボックス切り替えボタンを使用すると、ドロップダウンメニューを使用して、使用可能なサンドボックスを切り替えることができます。 サンドボックス切り替えボタンでは、使用可能なサンドボックスをフィルタリングできる検索機能も提供されます。
x-sandbox-name ヘッダー
Experience Platform API へのすべての呼び出しに、新しい x-sandbox-name ヘッダーを含める必要があります。このヘッダーの値は、操作が行われるサンドボックスの name 属性を参照します。
詳しくは、サンドボックスの概要を参照してください。
Data Prep data-prep
Data Prep を使用すると、データエンジニアは Experience Data Model（XDM）との間でデータのマッピング、変換、検証をおこなうことができます。
新機能
反復操作
マッパー Data Prep、階層に対する反復操作の実行をサポートするようになりました。
マッパー関数
マッパー Data Prep、ソースからターゲット XDM に属性をコピー ない する機能を追加しました。
詳しくは、 Data Prep の概要 を参照してください。
データサイエンスワークスペース dsw
Data Science Workspace は、機械学習と人工知能を使用して、データからインサイトを作成します。Adobe Experience Platform に統合された Data Science Workspace は、アドビソリューションでコンテンツやデータアセットを使用して予測を行うことを支援します。Data Science Workspaceがこれを実現する方法の 1 つは、JupyterLab を使用することです。 JupyterLab は Project Jupyter 用の web ベースのユーザーインターフェイスで、Adobe Experience Platformに緊密に統合されています。 これは、データサイエンティストがノートブック、コードおよびデータを操作するためのインタラクティブ Jupyter 開発環境を提供します。
主な特長
JupyterLab Recipe Builder テンプレート
ノートブックとレシピの要件の使用状況とバージョンが更新されました。 ML Runtime のベース画像 Python、Python 3.6.7 および Conda 環境のみを使用するように更新されました。
詳しくは、Jupyter Notebooks を使用したレシピの作成 のドキュメントを参照してください。
Destinations Service destinations
Real-Time Customer Data Platform では、宛先は、宛先プラットフォームとの事前定義済みの統合であり、シームレスな方法でこれらのパートナーにデータをアクティブ化します。
新しい宛先
Braze
Braze は、顧客と好きなブランドの間で関連性の高い思い出に残るエクスペリエンスを強化する包括的なカスタマーエンゲージメントプラットフォームです。
Microsoft Bing
Microsoft Bing の宛先は、Microsoft ディスプレイAdvertising全体でリターゲティングとオーディエンスターゲット設定のデジタルキャンペーンを行うのに役立ちます。
トレードデスク
Trade Desk は、広告購入者がディスプレイ、ビデオ、モバイルの在庫ソースをまたいでリターゲティングやオーディエンスをターゲットにしたデジタルキャンペーンを実行するためのセルフサービスプラットフォームです。
新機能
宛先の詳細の UX の更新
Real-Time CDPの宛先ワークフローにインライン監視が追加され、成功したバッチアクティベーションを確認できるようになりました。 この機能を使用すると、ユーザーは、アラートや監視ダッシュボードを介してバッチ宛先のワークフローで直接問題を解決し、処理パイプライン内のエラーを追跡できます。
ファイルの暗号化
ファイルベースの宛先の場合、書き出したファイルに暗号化を追加できるようになりました。
ファイルスケジュール
メールベースとクラウドストレージの両方の宛先に対して、ユーザーは、1 回限りの書き出しを作成したり、毎日のスナップショットを作成したりできます。
必須フィールド
ユーザーは、フィールドを必須としてマークし、必須フィールドを含むフィールドのみを書き出すことができます。
詳しくは、『宛先の概要』を参照してください。
インテリジェントサービス intelligent-services
インテリジェントサービスは、マーケティングアナリストや実践者に対して、顧客体験の使用事例で人工知能と機械学習の機能を活用する機能を提供します。これにより、マーケティングアナリストは、データサイエンスの専門知識がなくても、ビジネスレベルの設定を使用して、会社のニーズに特化した予測を設定できます。
主な特長
消費者エクスペリエンスイベント（CEE）データセット
CEE データセットの作成で、スキーマエディターを使用したデータセットへの ID フィールドの追加がサポートされるようになりました。 アトリビューション AI と顧客 AI は、イベントを組み合わせるためにプライマリ ID を使用します。
詳しくは、『インテリジェントサービスデータ準備ガイド』の データセットへの ID フィールドの追加 に関する節を参照してください。
アトリビューション AI
アトリビューション AI は、インテリジェントサービスの一部で、顧客とのやり取りの影響と増分的な影響を指定した成果に照らして計算する、マルチチャネルのアルゴリズムアトリビューションサービスです。
主な特長
データソースリンク
元のデータセットソースへのリンクは、選択したサービスインスタンスの右側のパネルで表示し、移動できます。
インスタンス名を編集
既存のアトリビューション AI インスタンスの名前を変更できるようになりました。
インスタンスの複製
現在選択されているサービス インスタンスの設定をコピーし、変更できるようにします。
インスタンス設定パラメーターの変更
既存のアトリビューション AI インスタンスがまだスコアリングを開始していない場合、その設定を変更できるようになりました。
1 回限りのスコア
アトリビューション AI インスタンスでアドホックモデルスコアリングをトリガー設定できるようになりました。
列を通過
生の出力スコアファイルに追加される追加の列を設定して、BI ツールビューにディメンションを追加できるようになりました。
インスタンスのアクティベーションとアクティベーション解除
アトリビューション AI インスタンスのスケジュール済みモデルのトレーニングとスコアリングをアクティブ化および非アクティブ化できるようになりました。
使用権限のトラッキング
アカウントで消費されたアトリビューションインサイトの合計数は、作成インスタンスコンテナで確認できます。
タッチポイントを位置で分類
コンバージョンパスの位置ごとにタッチポイントを分析する、新しいインサイトグラフ。
上位のコンバージョンパス
「パス分析」タブにある新しいインサイトグラフ。 このグラフには、最もコンバージョンの多かったマーケティングチャネルタッチポイントのシーケンスを示す上位 5 つのコンバージョンパスのリストが含まれています。
タッチポイント有効性
は、モデルがタッチポイントの有効性を測定する 3 つの最も重要な変数に関する詳細なインサイトを提供します。 変数は、タッチした正数と負数のパスの比率、タッチポイントの効率およびタッチポイントの量です。
詳しくは、 アトリビューション AI の概要 を参照してください。
顧客 AI
マーケターは、インテリジェントサービスの一部である顧客 AI を使用して、顧客予測を説明を通じて個人レベルで生成することができます。 顧客 AI は、影響力のある要因の助けを借りて、顧客が何をする可能性があるかとその理由を知ることができます。さらに、マーケターは、顧客 AI の予測と洞察を活用して、最も適切なオファーとメッセージを提供することで、顧客のエクスペリエンスをパーソナライズできます。
主な特長
データソースリンク
元のデータセットソースへのリンクは、選択したサービスインスタンスの右側のパネルで表示し、移動できます。
インスタンス名を編集
既存の顧客 AI インスタンスの名前を変更できます。
インスタンス設定パラメーターの変更
既存の顧客 AI インスタンスがまだスコアリングを開始していない場合、その設定を変更できるようになりました。
インスタンスの複製
現在選択されているサービス インスタンスの設定をコピーし、変更できるようにします。
使用権限のトラッキング
アカウントの顧客 AI によってスコアリングされたプロファイルの合計数は、作成インスタンスコンテナで確認できます。
予測目標
何かが「起こる」か「起こらない」かを予測する新しいオプションにより、予測目標を作成する柔軟性が向上しました。 さらに、複数のイベントが使用されている場合に、「すべての」イベントが発生するか、いずれかの」イベントが発生するかを予測するオプションが追加されました。
影響要因のドリルダウン
傾向の上位影響要因バケットにドリルダウンが含まれるようになりました。 ドリルダウンは、傾向バケット内の上位の影響要因のそれぞれに対する値のより深いレベルの概要です。
詳しくは、 顧客 AI の概要 を参照してください。
リアルタイム顧客プロファイル profile
Adobe Experience Platform を使用すると、顧客がいつどこからブランドとやり取りしても、顧客に合わせて調整された、一貫性と関連性のある体験を提供できます。リアルタイム顧客プロファイルでは、オンライン、オフライン、CRM、サードパーティデータなど、複数のチャネルのデータを組み合わせて、各顧客の全体像を確認できます。Profile を使用すると、様々な顧客データを統合ビューに統合して、顧客インタラクションごとに実用的なタイムスタンプ付きの説明を提供できます。
主な特長
結合ポリシーワークフローの更新
Experience Platformが結合ポリシー設定を新しい段階的なワークフローにアップグレードしました。 このワークフローを使用すると、ユーザーは複数のプロファイルデータセットのデータフラグメントを統合し、それらのデータセット間でのデータの結合方法に優先度を設定して、各個人の包括的なビューを作成できます。 ユーザーは、適切な結合メソッド（順序付きタイムスタンプまたはデータセットの優先順位）を選択し、プロファイルデータセットに ExperienceEvent データセットを追加することで、選択した XDM 個人プロファイルデータセットを結合できます。
結合スキーマビュー
Experience Platform UI を使用すると、結合スキーマに関与するすべてのスキーマとデータセットに関する情報や、ID フィールドや関係フィールドなどのサーフェスのキー属性を、より簡単に見つけることができます。 これらの更新により、プロファイルが正しく設定され、ID が正しくステッチされ、データが正常に取り込まれていることをトラブルシューティングおよび検証する機能が向上します。
Profile データを操作するためのチュートリアルやベストプラクティスなど、リアルタイム顧客プロファイルについて詳しくは、 リアルタイム顧客プロファイルの概要 を参照してください。
Sources sources
Adobe Experience Platformでは、外部ソースからデータを取り込むときに、Experience Platform サービスを使用して、そのデータの構造化、ラベル付け、拡張を行うことができます。 アドビアプリケーション、クラウドベースのストレージ、サードパーティのソフトウェア、CRM など、様々なソースからデータを取得することができます。
Experience Platform は、様々なデータプロバイダーのソース接続を簡単に設定できる RESTful API とインタラクティブ UI を提供します。 これらのソース接続を使用すると、外部ストレージシステムおよび CRM サービスの認証と接続、取得実行時間の設定、データ取得スループットの管理を行うことができます。
新しいソース
Shopify
Flow Service API または UI を使用して、Shopify を Experience Platform に接続できるようになりました。詳しくは、
Shopify コネクタの概要 を参照してください。
主な特長
ストリーミングソースでのマッピングの API サポート
API を使用して、ストリーミングソースとのマッピング機能を実行できるようになりました。
クラウドストレージソースのカスタム区切り文字の API サポート
クラウドストレージソースを使用して、CSV 区切り以外のファイルを収集できるようになりました。 タブ、コンマ、パイプ、セミコロン、ハッシュなど、任意の 1 列の区切り文字を使用して、任意の形式のフラットファイルを収集できます。
Adobe Audience Manager コネクタのサンドボックスサポート
Audience Manager コネクタは、サンドボックス対応になりました。 ユーザーはコネクタを有効にして、Audience Manager データセットを任意のサンドボックス（実稼動以外のサンドボックスを含む）にルーティングできます。 設定は、組織ごとに 1 つのサンドボックスに制限されます。
UX の向上
ソースカタログからファイルベースの取り込みにアクセスできるようになりました。
ソースについて詳しくは、ソースの概要を参照してください。
76ad3ef1-9c0e-417b-8891-a4c7034d8bac