Adobe AnalyticsとExperience Platformの連携

このガイドでは、Adobe Analytics ソースを使用してAnalytics レポートスイートのデータをAdobe Experience Platformに取り込む方法について説明します。

基本を学ぶ

このチュートリアルは、 Experience Platform の次のコンポーネントを実際に利用および理解しているユーザーを対象としています。

  • エクスペリエンスデータモデルl(XDM)システム:Experience Platform が顧客体験データを整理するための標準化されたフレームワークです。
  • リアルタイム顧客プロファイル:複数のソースから集計したデータに基づいて、統合されたリアルタイムの顧客プロファイルを提供します。
  • ​ サンドボックス ​: Experience Platformは、1つのExperience Platform インスタンスを個別のバーチャル環境に分割して、デジタルエクスペリエンスアプリケーションの開発と進化に役立つバーチャルサンドボックスを提供します。

主な用語

このドキュメントで使用される以下の主な用語を理解することが重要です。

  • 標準属性:標準属性は、アドビで事前定義された任意の属性です。 すべての顧客に対して同じ意味を持ち、Analytics ソースデータとAnalytics スキーマフィールドグループで使用できます。
  • カスタム属性: カスタム属性は、Analyticsのカスタム変数階層内の任意の属性です。 カスタム属性は、Adobe Analyticsの実装内でレポートスイートに特定の情報を取り込むために使用され、レポートスイートからレポートスイートへの使用が異なる場合があります。 カスタム属性には、eVar、prop およびリストが含まれます。 eVarについて詳しくは、コンバージョン変数🔗に関する次のAnalytics ドキュメントを参照してください。
  • カスタムフィールドグループ内の任意の属性:顧客が作成したフィールドグループから派生する属性はすべてユーザー定義であり、標準属性でもカスタム属性でもないとみなされます。

ソースカタログを移動する

NOTE
実稼動サンドボックスでAnalytics ソースデータフローを作成すると、次の2つのデータフローが作成されます。
  • 履歴レポートスイートのデータをデータレイクに13か月間バックフィルするデータフロー。 このデータフローは、バックフィルが完了すると終了します。
  • ライブデータをデータレイクとReal-Time Customer Profileに送信するデータフローフロー。 このデータフローは継続的に実行されます。

Experience Platform UIで、左側のナビゲーションから「ソース」を選択して、​ ソース ​ ワークスペースにアクセスします。 Adobe アプリケーション カテゴリで、Adobe Analytics カードを選択し、データを追加​を選択します。

Adobe Analytics ソースカードが選択されたソースカタログ。

データの選択

IMPORTANT
  • 画面に表示されるレポートスイートは、様々な地域から選択できます。 お客様は、お客様のデータの制限および義務を理解し、Adobe Experience Platformのクロスリージョンにおけるデータの使用方法を理解する責任があります。 これはあなたの会社で許可されていることを確認してください。
  • 複数のレポートスイートからのデータは、異なる意味を持つ2つのカスタムプロパティ(eVar、リスト、prop)など、データの競合がない場合にのみ、Real-Time Customer Profileに対して有効にできます。

レポートスイートは、Analytics レポートの基礎となるデータのコンテナです。 組織には、それぞれ異なるデータセットを含む多くのレポートスイートを含めることができます。

ソースコネクションが作成されているExperience Platform サンドボックスインスタンスと同じ組織にマッピングされている限り、任意のリージョン(米国、英国、またはシンガポール)からレポートスイートを取り込むことができます。 レポートスイートは、1つのアクティブなデータフローのみを使用して取り込むことができます。 レポートスイートがグレーで選択できない場合は、使用しているサンドボックスまたは別のサンドボックスで、既に取り込まれています。

複数のインバウンド接続を作成して、複数のレポートスイートを同じサンドボックスに取り込むことができます。 レポートスイートに異なる変数(eVarやイベントなど)のスキーマがある場合は、カスタムフィールドグループの特定のフィールドにマッピングし、​ データ準備を使用してデータの競合を回避する必要があります。 レポートスイートは、1つのサンドボックスにのみ追加できます。

レポートスイート​を選択し、Analytics ソース add data インターフェイスを使用してリスト内を移動し、Experience Platformに取り込むAnalytics レポートスイートを特定します。 または、特定のレポートスイートを検索することもできます。 続行するには、次へ​を選択してください。

取り込み用に分析レポートスイートが選択され、「次へ」ボタンが強調表示されます

<!—!—Analytics レポートスイートは、一度に1つのサンドボックスに設定できます。 同じレポートスイートを別のサンドボックスに読み込むには、データセットフローを削除し、別のサンドボックスの設定を介して再度インスタンス化する必要があります。—>

マッピング mapping

IMPORTANT
データ準備の変換により、データフロー全体に遅延が発生する場合があります。 追加される追加の待ち時間は、変換ロジックの複雑さによって異なります。

Analytics データをターゲット XDM スキーマにマッピングする前に、まず、デフォルトスキーマとカスタムスキーマのどちらを使用しているかを判断する必要があります。

デフォルトスキーマ

デフォルトスキーマは、ユーザーに代わって新しいスキーマを作成します。 この新しく作成されたスキーマには、Adobe Analytics ExperienceEvent Template フィールドグループが含まれています。 デフォルトスキーマを使用するには、デフォルトスキーマ​を選択します。

Analytics ソースワークフローのスキーマ選択ステップで、「デフォルトスキーマ」が選択されています。

カスタムスキーマ

カスタムスキーマを使用すると、Analytics データに使用可能なスキーマを選択できます。スキーマにAdobe Analytics ExperienceEvent Template フィールドグループがある限り有効です。 カスタムスキーマを使用するには、カスタムスキーマ​を選択します。

Analytics ソースワークフローのスキーマ選択ステップで、「カスタムスキーマ」が選択されています。

マッピング インターフェイスを使用して、ソースフィールドを適切なターゲットスキーマフィールドにマッピングします。 カスタム変数を新しいスキーマフィールドグループにマッピングし、データ準備でサポートされているように計算を適用できます。 ターゲットスキーマを選択してマッピングプロセスを開始します。

TIP
Adobe Analytics ExperienceEvent Template フィールドグループを持つスキーマのみがスキーマ選択メニューに表示されます。 その他のスキーマは省略されます。 レポートスイートデータに使用できる適切なスキーマがない場合は、新しいスキーマを作成する必要があります。 スキーマの作成手順について詳しくは、UI でのスキーマの作成と編集ガイドを参照してください。

​ マッピング インターフェイスのターゲット スキーマ選択パネル。

適用された標準マッピング ​に関する指標については、標準フィールドのマッピング ​ パネルを参照できます。 記述子名が競合する標準マッピング ​およびCustom mappings。

標準フィールドをマッピング
説明
標準マッピングが適用されました
適用された標準マッピング ​ パネルには、マッピングされた属性の合計数が表示されます。 標準マッピングとは、ソース Analytics データ内のすべての属性と、Analytics フィールドグループ内の対応する属性とのマッピングを指します。 これらは事前にマッピングされており、編集できません。
記述子名が競合する標準マッピング ​
記述子名の競合を含む標準マッピング パネルは、名前の競合を含むマッピングされた属性の数を参照します。 これらの競合は、既に別のレポートスイートから入力されたフィールドディスクリプタのセットを持つスキーマを再利用する場合に表示されます。 名前が競合している場合でも、Analytics データフローを続行できます。
​ カスタムマッピング ​
​ カスタムマッピング ​ パネルには、eVar、prop、リストなど、マッピングされたカスタム属性の数が表示されます。 カスタムマッピングとは、ソース Analytics データ内のカスタム属性と、選択したスキーマに含まれるカスタムフィールドグループ内の属性とのマッピングを指します。

標準マッピング standard-mappings

Experience Platformは、名前の競合に対するマッピングを自動的に検出します。 マッピングに競合がない場合は、次へ​を選択して続行します。

名前の競合がないことを示す標準マッピング ヘッダー

TIP
ソースレポートスイートと選択したスキーマの間に名前の競合がある場合でも、フィールド記述子が変更されないことを確認しながら、Analytics データフローを続行できます。 または、空の記述子セットで新しいスキーマを作成することもできます。

カスタムマッピング custom-mappings

データ準備関数を使用して、新しいカスタムマッピングやカスタム属性の計算フィールドを追加できます。 カスタムマッピングを追加するには、カスタム​を選択します。

Analytics ソースワークフローの「カスタムマッピング」タブ。

  • フィルターフィールド: ​ フィルターフィールド ​のテキスト入力を使用して、マッピング内の特定のマッピングフィールドをフィルタリングします。
  • 新しいマッピングを追加:新しいソースフィールドとターゲットフィールドマッピングを追加するには、新しいマッピングを追加​を選択します。
  • 計算フィールドを追加:必要に応じて、計算フィールドを追加​を選択して、マッピング用の新しい計算フィールドを作成できます。
  • マッピングの読み込み: データ準備の読み込みマッピング機能を使用することで、データ取り込みプロセスの手動構成時間を短縮し、ミスを制限できます。 既存のフローまたは書き出したファイルからマッピングを読み込むには、マッピングの読み込み​を選択します。 詳しくは、​ マッピングの読み込みと書き出しに関するガイド ​を参照してください。
  • テンプレートをダウンロード: マッピングのCSV コピーをダウンロードし、ローカルデバイスでマッピングを設定することもできます。 「テンプレートをダウンロード」を選択して、マッピングのCSV コピーをダウンロードします。 ソースファイルとターゲットスキーマで提供されているフィールドのみを使用していることを確認する必要があります。

データ準備について詳しくは、次のドキュメントを参照してください。

リアルタイム顧客プロファイルのフィルタリング filtering-for-profile

Analytics レポートスイートデータのマッピングが完了したら、フィルタリングルールと条件を適用して、取り込みデータを選択的に含めることも、取り込みから除外することもできます。 フィルタリングのサポートはAnalytics データでのみ利用でき、データはProfile.を入力する前にのみフィルタリングされます。すべてのデータはデータレイクに取り込まれます。

リアルタイム顧客プロファイルのデータ準備とAnalytics データのフィルタリングに関する追加情報

  • プロファイルに送信するデータにはフィルタリング機能を使用できますが、データレイクに送信するデータには使用できません。
  • ライブデータにはフィルタリングを使用できますが、バックフィルターデータはフィルタリングできません。
    • Analytics ソースは、プロファイルにデータをバックフィルしません。
  • Analytics フローの初期設定中にデータ準備設定を使用する場合、その変更は自動13か月のバックフィルにも適用されます。
    • ただし、フィルタリングはライブデータにのみ予約されているため、フィルタリングの場合はそうではありません。
  • データ準備は、ストリーミングパスとバッチ取り込みパスの両方に適用されます。 既存のデータ準備設定を変更した場合、その変更は、ストリーミングおよびバッチ取り込みパスの両方で、新しい受信データに適用されます。
    • ただし、Experience Platformに既に取り込まれているデータは、ストリーミングデータであるかバッチデータであるかを問わず、データ準備設定は適用されません。
  • Analyticsの標準属性は常に自動的にマッピングされます。 そのため、標準属性に変換を適用することはできません。
    • ただし、標準属性は、ID サービスまたはプロファイルで必要でない限り、除外することができます。
  • 列レベルのフィルタリングを使用して、必須フィールドとID フィールドをフィルタリングすることはできません。
  • セカンダリ ID、特にAAIDとAACustomIDはフィルタリングできますが、ECIDはフィルタリングできません。
  • 変換エラーが発生すると、対応する列はNULLになります。

行レベルのフィルタリング

IMPORTANT
行レベルのフィルタリングを使用して、条件を適用し、プロファイルの取り込みに含める​データを指示します。 列レベルのフィルタリングを使用して、プロファイルの取り込みから除外する​データの列を選択します。

プロファイル取り込み用のデータは、行レベルと列レベルでフィルタリングできます。 行レベルのフィルタリングを使用して、文字列に含まれる、次に等しい、始まる、次で終わるなどの条件を定義します。 行レベルのフィルタリングを使用して、ANDORを使用して条件を結合し、NOTを使用して条件を否定することもできます。

Analytics データを行レベルでフィルタリングするには、行フィルター​を選択し、左側のレールを使用してスキーマ階層を移動し、選択するスキーマ属性を特定します。

Analytics データの行フィルターのインターフェイス。

設定する属性を特定したら、属性を選択して、左側のパネルからフィルターパネルにドラッグします。

​ フィルター用に「製造元」属性が選択されました。

異なる条件を設定するには、equals​を選択し、表示されるドロップダウンウィンドウから条件を選択します。

設定可能な条件のリストには、次のものが含まれます。

  • がに等しい
  • がと等しくありません
  • がで始まります
  • はで終わります
  • がで終わりません
  • contains
  • にが含まれていません
  • 存在
  • が存在しません

条件演算子のリストを含む条件ドロップダウン。

次に、選択した属性に基づいて、含める値を入力します。 次の例では、製造元​属性の一部として、AppleとGoogleが取り込み用に選択されています。

選択した属性と値を含むフィルタリングパネル。

フィルター条件をさらに指定するには、スキーマから別の属性を追加し、その属性に基づいて値を追加します。 次の例では、モデル​属性が追加され、取り込み用にiPhone 16やGoogle Pixel 9などのモデルがフィルタリングされます。

​ コンテナに含まれる追加の属性と値。

新しいコンテナを追加するには、フィルタリングインターフェイスの右上にある省略記号(...)を選択し、コンテナを追加​を選択します。

​ 「コンテナを追加」ドロップダウンメニューが選択されました。

新しいコンテナを追加したら、含める​を選択し、ドロップダウンメニューから​ 除外 ​を選択します。 除外する属性と値を追加し、終了したら、次へ​を選択します。

除外のためにフィルタリングされた属性と値。

列レベルのフィルタリング

ヘッダーから​ 列フィルター ​を選択して、列レベルのフィルターを適用します。

ページがインタラクティブなスキーマツリーに更新され、列レベルでスキーマ属性が表示されます。 ここから、プロファイルの取り込みから除外するデータの列を選択できます。 または、列を展開し、除外する特定の属性を選択することもできます。

デフォルトでは、すべてのAnalyticsはプロファイルに移動し、このプロセスでは、XDM データの分岐をプロファイル取り込みから除外できます。

​ スキーマツリーを含む列フィルターインターフェイス。

セカンダリ IDをフィルター

列フィルターを使用して、セカンダリ IDをプロファイル取り込みから除外します。 セカンダリ IDをフィルターするには、列フィルター​を選択し、_ID​を選択します。

フィルターは、IDがセカンダリとしてマークされている場合にのみ適用されます。 IDが選択されていても、プライマリとしてマークされたIDの1つがイベントに到達した場合、それらのIDはフィルタリングされません。

列フィルタリング用のスキーマツリー内のセカンダリ ID。

データフローの詳細を入力

データフローの詳細 ステップが表示されます。ここで、データフローの名前とオプションの説明を指定する必要があります。 完了したら、次へ​を選択します。

​ データフロー詳細インターフェイス。 取り込みワークフローの。

レビュー

​ レビュー ステップが表示され、新しいAnalytics データフローを作成する前にレビューできます。 接続の詳細は、次のようなカテゴリ別にグループ化されます。

  • 接続:接続のソースプラットフォームを表示します。
  • ​ データタイプ ​:選択したレポートスイートと、それに対応するレポートスイート IDが表示されます。

取り込みワークフローのレビューインターフェイス。

TIP
ライセンスの使用権限を超え、ストレージとデータリッチネスの総指標に負担がかかることを避けるために、次のベストプラクティスに従ってください。
  • データライフサイクル管理とストレージ効率を最適化するために、最初にExperience Event データセットの保持有効期間(TTL)を設定します。 詳しくは、TTLを使用したデータレイクでのエクスペリエンスイベントデータセット保持の管理に関するガイドを参照してください。

  • Analytics ソースデータフローを作成する場合は、まず、データレイクにのみデータを取り込むようにコネクタを設定します。 データフローが機能していることを確認したら、データセットのプロファイル取り込みを有効にできます。 この方法は、行と列のフィルターによってデータ量が効果的に削減される場合に最適です。

データフローの監視 monitor-your-dataflow

データフローが完了したら、データフロー インターフェイスを使用して、Analytics データフローのステータスを監視できます。

AnalyticsからExperience Platformに送信されるデータの進行状況については、​ データセットアクティビティ ​ インターフェイスを使用してください。 インターフェイスには、前月のレコードの合計、過去7日間に取り込まれたレコードの合計、前月のデータサイズなどの指標が表示されます。

ソースは2つのデータセットフローをインスタンス化します。 1 つのフローはバックフィルデータ、もう 1 つはライブデータのフローを表します。 バックフィルデータは、リアルタイム顧客プロファイルに取り込むように設定されていませんが、分析およびデータサイエンスのユースケースのためにデータレイクに送信されます。

バックフィル、ライブデータ、およびそれぞれの遅延について詳しくは、Analytics ソースの概要を参照してください。

Adobe Analytics データの特定のターゲットデータセットのデータセットアクティビティページ。

NOTE
Analytics ソースコネクタはAdobeで完全に管理されているため、データセットアクティビティページにはバッチに関する情報は表示されません。 取り込まれたレコードに関する指標を確認することで、データのフローを監視できます。

データフローの削除 delete-dataflow

NOTE
Analytics データフローを無効にすることはできません。 Analytics データのフローを停止するには、データフロー全体を​ 削除 ​する必要があります。

Analytics データフローを削除するには、ソースワークスペースの上部ヘッダーから​ データフロー ​を選択します。 データフローページを使用して、削除するAnalytics データフローを見つけ、その横にある省略記号(...)を選択します。 次に、ドロップダウンメニューを使用し、削除​を選択します。

  • ライブ Analytics データフローを削除すると、その基礎となるデータセットも削除されます。
  • バックフィル Analytics データフローを削除しても、基になるデータセットは削除されませんが、対応するレポートスイートのバックフィルプロセスは停止されます。 バックフィルデータフローを削除しても、取り込まれたデータはデータセットを通じて表示される場合があります。

次の手順とその他のリソース

接続を作成すると、受信データを格納して選択したスキーマをデータセットに投入するデータフローが自動的に作成されます。 さらに、データのバックフィルが発生し、最大 13 か月の履歴データを取り込みます。 最初の取り込みが完了すると、Analytics データが返され、Real-Time Customer ProfileやSegmentation Serviceなどのダウンストリーム Experience Platform サービスで使用されます。 詳しくは、次のドキュメントを参照してください。

次のビデオは、Adobe Analytics Source コネクタを使用したデータの取り込みに関する理解を深めることを目的としています。

WARNING
次のビデオに示す Experience Platform UI は旧式のものです。 最新の UI のスクリーンショットと機能については、上記のドキュメントを参照してください。
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