データ管理の基本を学ぶ about-data

データは、Adobe Journey Optimizerで提供するすべてのジャーニー、決定、およびメッセージの基盤です。

このページでは、次のことを理解するための実用的な出発点を紹介します。

このガイドをデータエンジニア、管理者、マーケターと一緒に使用することで、Journey Optimizerにデータが流れ込む様子を全員が共有することができます。

Journey OptimizerでのAdobe Experience Platform データの使用方法 aep-data

Adobe Journey OptimizerはAdobe Experience Platformにビルドされています。 独立したデータストアは管理しません。 他のExperience Cloudアプリケーションと同じデータ基盤を使用しています。

スキーマとデータセットはAdobe Experience Platformにあります。 IDと​ リアルタイム顧客プロファイル ​は、ID サービスとプロファイル サービスによって管理されます。 Journey Optimizerは、Adobe Experience Platformからプロファイルとイベントデータを読み取り、ジャーニーの条件を評価し、メッセージをパーソナライズして、オファーを選択します。 このモデルは、送信、開封、クリック、バウンスのイベントや、ジャーニーステップイベントなどのインタラクションデータをExperience Platformデータセットに書き込みます。 また、実行時に、そのデータをプロファイルにコピーすることなく、追加のデータセットを検索することもできます。

➡️ Journey Optimizer アーキテクチャの詳細

Journey Optimizerの主要なデータコンセプト key-concepts

Journey Optimizerでデータを扱う場合、いくつかの関連する概念が出てきます。 次の表では、簡単な概要を説明します。以下のセクションでは、各コンセプトをより詳しく説明しています。

スキーマ （XDM スキーマ） schema

スキーマとは、データを表し、検証し、フォーマットする一連のルールのことです。 これは、クラス （基本ビヘイビアーを定義するレコードまたは時系列）と、オプションの​フィールドグループ （特定のフィールドを追加する）で構成されます。 スキーマは、Experience Data Model （XDM）標準を使用して定義され、Adobe Experience Platformで公開されます。

XDMは、実際の問題を解決するために存在します。同じ概念（顧客、購入、製品）でも、ソースシステム間で名前と構造が異なります。 XDMは、データの生成元に関係なく、これらの概念を単一の定義の下に統合する共有言語を提供します。 これにより、Journey Optimizerで、CRM、web サイト、モバイルアプリ、データウェアハウスからのデータを同時に収集し、一貫性のある方法で作業できます。

Journey Optimizerでは、通常、顧客属性（名前、嗜好、同意）の​XDM Individual Profile スキーマと、行動イベント（購入、ページビュー、サインアップ）の​XDM ExperienceEvent スキーマを使用します。

➡️ ​ スキーマの詳細

データセット dataset

データセットとは、スキーマに準拠するデータを保存および管理するための構造体です。スキーマは、列と行のセットが定義されたテーブルとして考えることができます。 Journey Optimizerで使用されるすべてのデータは、Adobe Experience Platform データセットに保存されます。 これには、プロファイルデータセット（リアルタイム顧客プロファイルに貢献）、イベントデータセット（ジャーニーと分析用の行動データの保存）、トラッキング、フィードバック、ジャーニーステップイベント用にJourney Optimizerで自動的に作成されたシステムデータセットなどが含まれます。

➡️ ​ データセットの詳細

Source コネクタ source-connector

ソースコネクタ （ソース​とも呼ばれます）を使用すると、Adobe Analytics、Adobe Experience Platform Web SDK、クラウドストレージ（S3、Azure Blob）、CRM データベースなど、複数のシステムからAdobe Experience Platformにデータを取り込むことができます。 コネクタを使用すると、生の取り込みだけでなく、XDM スキーマへのフィールドマッピングやデータガバナンスラベル付けなど、Experience Platform サービスを使用してデータの構造化、ラベル付けおよび強化が可能になります。

➡️ ​ ソースコネクタの詳細

データソース（Journey Optimizer） data-source

Journey Optimizerのデータソースは、ジャーニーやメッセージ内で公開されるAdobe Experience Platform（または外部API）のフィールドを定義します。 Journey Optimizer UIで設定されたデータソースには、通常、組み込みのAdobe Experience Platform データソース（Real-Time Customer Profile属性を公開）と、ジャーニーランタイムに呼び出されるオプションの外部またはカスタムデータソースが含まれており、さらにエンリッチメントが行われます。 ジャーニーの条件、カスタムアクション、メッセージのパーソナライゼーションに使用されます。

➡️ ​ データソースの詳細

IDとリアルタイムの顧客プロファイル identity

IDとは、Cookie ID、デバイス ID、メールアドレス、CRM IDなど、個々の顧客を一意に表す識別子です。 IDは名前空間（電子メール、ECID、CRMID）に整理され、同じユーザーの複数のIDが統合されたID グラフに合成されます。 そのグラフを使用して、オンライン、オフライン、CRM、サードパーティなど、複数のチャネルからのデータを組み合わせ、個々の顧客の全体像を維持します。

初心者向けの重要なコンセプトは、プロファイルフラグメント モデルです。 web サイト、モバイルアプリ、実店舗など、顧客が特定のデバイスやチャネルで企業と接触するたびに、そのインタラクションはプロファイルフラグメントとして記録されます。つまり、特定の顧客接点にもとづいた顧客の全体像です。 Adobe Real-Time CDPは、共有されたID値にもとづいて、これらのフラグメントを継続的につなぎ合わせ、包括的かつ最新のプロファイルを構築します。 Journey Optimizerは、この収集されたプロファイルから読み取り、条件の評価、オファーの選択、メッセージのパーソナライズをリアルタイムで実行します。

➡️ Journey OptimizerのIDについて詳しく見る

ルックアップデータセット lookup-dataset

ルックアップデータセットを使用すると、Journey Optimizerは、リアルタイム顧客プロファイルにデータを保存することなく、Adobe Experience Platform データセットから実行時に参照データまたはトランザクションデータを取得できます。 これは、頻繁に変更される参照データ（価格、在庫、店舗時間）や、メッセージ時に必要ですが、プロファイルには属さないトランザクションデータに役立ちます。 Journey Optimizerは、製品IDなどのキーに基づいて、ジャーニーまたはメッセージの実行中にルックアップを実行します。

➡️ ​ ルックアップデータセットの詳細

データ準備チェックリスト checklist

マーケターがジャーニーやキャンペーンの構築を始める前に、データ準備の一連のステップを完了する必要があります。 これにより、Journey Optimizerは適切なデータをタイミングよく、コンプライアンスに準拠した方法で利用できるようになります。

次の6つのステップでは、ID設定から、データがJourney Optimizerに正しく取り込まれることを確認するまで、完全なデータ設定プロセスを順を追って説明します。

ガードレールとデータ設計の考慮事項 guardrails

製品のガードレールや制限事項により、データモデルやジャーニーの設計方法が異なる場合があります。 後のやり直しを避けるために、これらのステップを早い段階で見直しましょう。

Journey OptimizerのシステムデータセットとTTL datasets-ttl

Journey Optimizerは、トラッキング、フィードバック、ジャーニーステップイベント用に、システム生成データセットをいくつか作成します。 2025年2月の時点で、一部のデータセットにはTTL （Time-to-Live）ガードレールが展開されています。これは、分析とトラブルシューティングのためにデータを保持する時間に影響を与える可能性があります。

➡️ ​ データセット TTL ガードレールの詳細

ストリーミングセグメンテーションとJourney Optimizerイベント streaming-segmentation

2024年11月1日（PT）をもって、ストリーミングセグメンテーションでは、Journey Optimizer トラッキングおよびフィードバックデータセットからのイベントの送信とオープンがサポートされなくなりました。 頻度の上限や疲労管理などのユースケースでは、送信/開封イベントに基づいてセグメントをストリーミングする代わりに​ ビジネスルール ​を使用します。

➡️ ​ データセットの詳細

データセットの検索と決定 lookup-guardrails

データセット検索は、頻繁に変化する属性（在庫、価格設定、天候）や、リアルタイム顧客プロファイルに保存する必要のないデータに適しています。 ルックアップ戦略を設計する前に、関連ドキュメントでデータセットのサイズ制限やクエリキャップなどの製品固有のガードレールを確認してください。

➡️ ​ ルックアップデータセットの詳細

例：ウェルカムジャーニーのデータの準備 example

次の例は、このページの概念が簡単なシナリオでどのように連携するかを示しています。

このフローでは、スキーマ、データセット、ソース、データソース、クエリが、初心者にも使いやすい包括的なユースケースでどのように連携するのかを示しています。

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