1.3 Federated Audience の構成

このモジュールの目標は、Federated Audience Composition を使用したオーディエンスの作成についてすべてを学習することです。

Experience Platformの Federated Audience Composition （FAC）を使用すると、エンタープライズデータウェアハウスの対応する高価値の属性を使用して、オーディエンスにアクセスしたり、オーディエンスを作成したりできます。これにより、Experience Platformのリアルタイム顧客プロファイルおよびオーディエンスが強化され、効果的なカスタマーエクスペリエンス（顧客体験）のセグメント化、ターゲティング、アクティブ化および配信が向上します。 Federated Audience Composition を使用すると、メタデータを介してリモートデータベースをリンクすることで、仮想データベースが作成されます。 このアプローチにより、アクセスが合理化され、重複が減少し、エンド・ユーザーの操作性が向上します。 チームには、データセットをExperience Platformに直接取り込む柔軟性や、エンゲージメントワークフローのためにオーディエンスを組み立てる際にデータウェアハウスに存在するデータセットにアクセスする柔軟性が付与されます。 このアプローチでは、Data Warehouse への投資とアセットを活用して、Real-Time CDPとJourney Optimizerを補完します。 Federated Audience Composition を使用すると、お客様は、重要な新しいユースケースパターンをまたいで、バッチ機能とリアルタイム機能を利用および組み合わせることができます。

Federated Audience Composition を使用すると、Real-Time CDPおよびJourney Optimizerのお客様は、使用するデータを（および不要な重複データセットや統合パターンを回避するために）柔軟に決定できます。 これは、エンタープライズデータを使用してオーディエンスと高価値属性をキュレーションする連合アプローチと、その時点でのクロスチャネルエンゲージメント用に最適化されたシステムを組み合わせた、独自の組み合わせを表します。 その結果、データ移動が少なくなるだけでなく、価値の高いオーディエンスと属性を利用して、チャネル間で一貫した低レイテンシのアクティベーションを行う新しい機会も生まれます。

学習内容

前提条件

演習

1.3.1 Snowflake環境のセットアップ

この演習では、Snowflake体験版アカウントを設定し、Adobe Experience Platformに接続します

1.3.2 スキーマ、データモデル、リンクの作成

この演習では、AEP で統合データのデータモデルを設定します。

1.3.3 フェデレーション構成の作成

この演習では、AEP で統合データのデータモデルを設定します。

概要と利点

このモジュールの概要とメリットの概要

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