Customer Journey Analytics（CJA）接続は、Adobe Experience Platform でクロスチャネルの統合されたインサイトを取得するための鍵となります。この記事では、計画から ID 連携、スキーマの関連付け、メンテナンスまで、組織と共に成長する接続を構築するのに役立つベストプラクティスを共有します。強固な基盤があれば、顧客の複雑な質問に答え、データの力を最大限に活用できます。

Customer Journey Analytics（CJA）接続 は、Adobe Experience Platform の統合クロスチャネル分析の基盤です。接続を適切に設定すると、様々なデータセットが Analysis Workspace でシームレスに連携するようになります。このブログでは、事前の計画から ID 連携、スキーマの関連付け、継続的なメンテナンスまで、CJA 接続を計画、設定するベストプラクティスを、わかりやすく、対話形式で紹介します。CJA を初めて使用する場合でも、経験豊富なユーザーでも、これらのヒントは、接続を最大限に活用するのに役立ちます。

接続の計画：目標とデータニーズから始める

設定を行う前に、一旦立ち止まって計画を立てましょう。どのようなビジネス上の質問に答えようとしていますか？明確な目標を設定することで、本当に必要なデータを判断するのに役立ちます。

• 必要なデータセットを特定する： Web 分析、モバイルアプリデータ、CRM レコード、コールセンターログなど、統合できるデータソースをすべてリストアップします。その後、優先順位を付けます。いくつかの重要なデータセットから始める ほうが、一度にすべて収集するよりも良い場合が多いです。例えば、今四半期は web およびモバイルアプリのデータから始め、後で CRM またはサポートデータを追加する計画を立てることができます。この段階的なアプローチにより、最も重要なデータに焦点を当てて取り組むことができ、チーム（またはシステム）に不要な複雑さを課すことなく進めることができます。

• サンドボックスとアクセスを確認する：CJA 接続はサンドボックスに固有 である点に注意します。 接続は一度に 1 つのサンドボックスからのみ取り込めるので、必要なデータセットは、同じAdobe Experience Platform サンドボックスに存在していることを確認してください。 また、接続を作成するための適切な権限（CJA の製品管理者と AEP のデータセットへのアクセス）を持っていることも確認してください。接続を作成または編集できるユーザーを制限すると、コアチームの管理者タスクとして扱うことができるようになります。

• 接続の範囲を定義する： 接続の目的を反映した明確な名前と説明を接続に付けます（例：「小売 web + モバイルジャーニーデータ」）。そうすることで、含まれる内容を全員が理解できます。CJA の 接続を作成 ウィザードで、接続に名前を付けて説明するよう求められます。これを使用して目標をドキュメント化します。その分析目標を満たすデータセットのみを含めます。データセットがユースケースに貢献しない場合は、接続の効率を維持するために、そのデータセットを除外することを検討します。

終了目標を念頭に置いて計画を立てることで、強力な基盤を設定します。設定するデータセットと設定が正確に把握できるので、CJA の設定プロセスがはるかにスムーズになります。

ID 設定：適切なリンクフィールドの選択

CJA 接続を設定する際の最も重要な手順の一つは、複数のデータセットをまたいで同じ人物を認識する方法を伝えることです。

CJA では、AEP で解決された ID マップを使用してチャネル間でデータをシームレスにリンクでき、web、モバイル、オフラインなど、あらゆる場所で一貫したカスタマージャーニーを分析できます。

• 一貫性のある ID を選択する： 各データセットに確実に表示される識別子を選択します。例えば、web サイトとモバイルアプリの両方が、ログインしたユーザーのハッシュ化されたメールアドレスを収集する場合、共通の ID として機能します。重要なのは、接続されたすべてのデータセットで入力され、安定した、使用可能な ID を選択することです。これがないと、CJA はソース間でユーザーの行動を関連付けることができません。
• AEP で適切な名前空間を使用する： Adobe Experience Platform で、選択した ID フィールドが ID フィールド として適切にマークされ、正しい 名前空間（例：メール、ECID、CRM_ID）に割り当てられていることを確認します。これにより、AEP で ID を解決する方法が指示され、CJA で正しく解釈できます。この手順をスキップすることは、接続が期待どおりに動作しない最も一般的な理由の一つです。
• CJA 接続でプライマリ ID を設定する：CJA の接続設定時に、プライマリ ID を選択するよう求められます。これにより、カスタマージャーニーを結び付ける粒度が定義されます。通常、B2C の場合は「人物」、B2B の場合は「アカウント」です。ビジネスモデルやレポートニーズに最適なものを選び、AEP で設定した ID フィールドにマッピングします。
• ID の不一致や欠落を回避する： 設定されたプライマリ ID に一致しなかったり、一貫性のないデータが含まれていたりするデータセットが 1 つでもある場合、CJA はそのデータセットのレコードを他のデータセットとリンクできません。そうしたイベントは 匿名 として扱われ、ジャーニー分析での値が制限されます。接続を構築する前に、ID フィールドが存在し、入力され、すべてのデータセットで有効であることを常に確認してください。

ID フィールドは、バックステージパスと考えてください。同じバッジを持っている人は、どこにいても認識されます。しかし、プライマリ ID のないデータセットが表示されても、CJA は個人を把握できません。

データセット間でプライマリ ID を連携することで、CJA はその真価を発揮し、統一された ID を認識したジャーニーを分析することができます。連携ロジックを把握する必要はありません。データセットで同じ ID 「言語」を使用し、AEP が Upright™ に設定されているようにするだけです。残りは CJA が処理します。

スキーマの関連付け：同じデータ言語を話す

Adobe Experience Platform の各データセットは、スキーマ（フィールドと定義のセット）によって定義されます。複数のデータセットを 1 つの CJA 接続に取り込む場合、スキーマを関連付けることで、これらのフィールドをうまく統合できます。つまり、一貫したフィールドの命名と定義は、データに対して共通の言語のように機能します。

• 一貫したフィールド名を使用する： 2 つのデータセットに同じ情報が含まれている場合、Workspace での互換性を確保するために、同じフィールド名を使用し、可能であれば同じ XDM フィールドグループまたはデータタイプ を使用します。例えば、両方のユーザーが注文 ID を参照している場合は、同じ名前（orderID など）を付けます。一方が order_id でもう一方が OrderNumber と言った場合、CJA はそれらを別のものとして扱うので、クロスソース分析が困難になります。2 つのチームが同じ言語を使用しているようなものです。関連付けによって、この混乱を避けることができます。
• イベントデータセットとルックアップデータセット：イベントデータセット には、ページビューや購入などのタイムスタンプ付きレコードが保持されます。ルックアップデータセット は、製品カタログなどの静的データを保存してイベントのエンリッチメントを行います。プロファイルデータセット は顧客属性を含み、概要データセット は集計データを保持します。CJA では、1 つのイベントデータセットを複数のルックアップまたはプロファイルデータセットと組み合わせることができます。静的情報（製品の詳細など）は、各イベントで繰り返し保存する代わりに、ルックアップデータセットに格納するのがベストプラクティスです。CJA では、商品 ID などの共有キーを使用してその場でイベントを結合できるので、イベントデータを無駄なく効率的に保つことができます。
• キーとタイプが一致していることを確認する： ルックアップデータセットを追加する場合、CJA では、（ルックアップ内の キーフィールド と、そのデータセットにリンクするイベントデータセット内の一致するフィールドを指定するように求められます。例えば、イベントデータに productID フィールドがあり、_id をプロダクトキーとする製品検索データセットがある場合、接続設定で_id（検索キー）= productID（イベントフィールド）を設定します。また、データ型が一致しないと結合が解除されたり、予期しない動作が発生したりする可能性があるので、データ型を一致させるようにします（例えば、両方とも文字列または両方とも数値）。

• 取り込む前にスキーマの計画を立てる：スキーマの設計時に、名前の一貫性を確保するほうがはるかに簡単です。Web データとモバイルデータが類似している場合は、同じ XDM スキーマ上でモデル化してフィールドを統一します。異なる場合は、個別のスキーマを使用しますが、主要なディメンションと指標を関連付けることはできます。少しだけ事前にスキーマを計画することで、後から Analysis Workspace でフィールドが重複したり競合したりするのを防ぐことができます。

要するに、スキーマの関連付けを、すべてのデータソースが同じ言語で「話す」ようにすることと捉えてください。これにより、混乱を回避し、接続されたデータ分析をはるかに直感的でスケーラブルかつ将来にも対応可能なものにします。特に、新しいデータセットやチームが加わる場合に、その利点は顕著です。

データセットをスマートに組み合わせる：統合と分離の比較

CJA で複数のデータソースを接続する場合は、データソースの整理方法を決める必要があります。データを 1 つのデータセットに統合するべきか、または接続段階で別々に保持して組み合わせるべきでしょうか？答えはデータとユースケースによって異なり、各アプローチにはベストプラクティスがあります。

• データを 1 つのデータセットに統合： データソースが類似の構造と ID を共有する場合は、web とアプリのイベントを 「すべてのデジタルインタラクション」 ストリームに組み合わせるなど、1 つのデータセットに結合することを検討してください。可動部が少なく、データビューごとに 1 つのプライマリイベントデータセットのみ（ほとんどの CJA エディションの制限）であるため、設定が簡略化されます。また、統合データセットを使用すると、クロスチャネル分析が容易になりますが、スキーマを調整し、ソースフィールド（チャネル=「web」や「モバイル」など）を追加する必要があります。

• データを複数のデータセットに分離：Web とモバイルなど、データセットを別々に管理したほうがいい場合もあります。そうすることで、それぞれを個別に管理できます。これは、チームの所有権、データの待ち時間、または保持のニーズに役立ちます。各データセットには、独自の TTL を設定したり、独自に更新したり、接続で選択的に使用したりできます。デメリットは、複雑さが増すことです。CJA が正しく結合するには、一貫性のあるスキーマと ID が必要です。また、CJA 基盤では、接続ごとに 1 つのイベントデータセットしか許可されないので、イベントを分離するには個別の接続が必要になり、統合分析が妨げられる場合があります。マルチイベントサポートについては、お使いのエディションを確認してください。

• 両方の長所を慎重に組み合わせる： 一般的なベストプラクティスとしては、分析のために本来関連のあるデータセットを統合し、関連のないものは分離します。例えば、ユーザージャーニーは web とアプリのチャネル間を横断することが多いため、これらのチャネルを 1 つのデータセットに統合します。オフライン販売データやコールセンターデータの構造や更新頻度が異なる場合、これらのデータを別々のデータセットで管理してもいいでしょう。その後、追加のデータセット（プロファイルまたはルックアップデータ）として接続に取り込み、オンラインイベントのエンリッチメントを行います（共通の顧客 ID を使用して結合）。この方法により、1 イベント = 1 データセットという原則を守りながらも、分析において複数のデータソースを組み合わせることができます。

• データ量とパフォーマンスを検討： 統合と分離について考えるもう 1 つの理由は、パフォーマンスと契約の制限です。すべてのデータを含む単一の巨大なデータセットは、クエリの実行速度が低下したり、割り当て容量をオーバーしたりする可能性がありますが、論理的なパーツに分割することで負荷を管理しやすくなります。一方、別々のピースが多すぎると、オーバーヘッドが増加する可能性があります。一緒に分析する必要があるものに基づいて バランスを取る ようにしましょう。迷った場合は、デフォルトですべてのデータを取得するよりは、まずシンプルな接続（少ないデータセット）から始め、必要に応じて後から追加するほうがいいでしょう。

バックフィルと検証：履歴を慎重に読み込み、結果を検証する

目的のデータセットとの接続を設定したら、CJA で 履歴データをバックフィル するオプションが提供されます。バックフィルとは、レポートに初日から過去のコンテキストが反映されるように、過去のデータ（接続が作成される前に Adobe Experience Platform に存在していたデータ）を取り込むことを意味します。これは強力な機能ですが、慎重に取り組む必要があります。同様に重要なのは、CJA に取り込んだ データが正確であることを検証する ことです。

• 初期のバックフィルを計画する： 接続の作成時に、各データセットのバックフィルを有効にできます。本当に必要な履歴データの量を考えます。2 年間のデータをバックフィルすることは魅力的ですが、分析に過去 6 か月しか必要ない場合や、古いデータ品質が疑わしい場合は、より短い期間を選択できます。デフォルトでは、ローリングウィンドウ（後で説明）を有効にしない場合、CJA は Platform データセットで使用可能なすべてのデータを取り込もうとします。したがって、AEP データセットに 25 か月のデータがある場合、制限しない限り、25 か月分のデータがすべて取得されます。組織のデータ使用の制限と、大量のバックフィルを処理するのにかかる時間に注意してください。
• 小規模に開始してから規模を拡大する： ベストプラクティスは、データ履歴全体を取り込む前に、最初に短い期間をバックフィルしてテスト することです。例えば、最初に、過去 7 日間または 1 か月のデータのみをバックフィルするようにリクエストするとします。短期間のバックフィルが完了したら、Analysis Workspace に移動して、データを確認します。訪問数、注文数など、その期間の集計結果は期待どおりまたはソースシステムと一致していますか？データセットは正しく結合されていますか（例えば、共通の ID はデータ全体でユーザーを統合していますか）? このテスト実行により、早期に設定ミスを検出できます。アドビでは、限られたバックフィルを使用して接続をテストすることを推奨しています。問題がなければ、「残りのすべてのデータを簡単にバックフィル」します。

データ保持戦略：ローリングウィンドウを使用して履歴データを管理する

データはすぐに蓄積されます。豊富な履歴情報を持っているのは素晴らしいことですが、CJA で すべて のデータを永久に保持する必要はないかもしれません。そこで、データ保持（ローリングウィンドウ）戦略が役に立ちます。Adobe CJA では、接続に ローリングデータウィンドウ を設定できます。これは、CJA が定義された直近の期間（例：過去 12 か月）のデータのみを保持し、その期間より古いデータを破棄するという意味で、データ量を制御し、契約上の制限内に保つための重要なベストプラクティスです。

• ローリングウィンドウのメリットを理解する： ローリングウィンドウを有効にすると、例えば、「分析に利用できるデータの最新の 6 か月のみを保持し、古いデータは継続的にドロップする」と、CJA に伝えたことになります。主な利点は、関連するデータと分析期間内のデータのみを保存およびレポートして、古いデータを自動的に削除する ことです。これにより、不要になった大量のデータが蓄積されるのを防ぎ、パフォーマンスを向上させ、超過コストを回避できます。通常、過去 1 年間の傾向に注目するのであれば、CJA に 5 年間のデータを保存する必要はありません。古いデータをアーカイブして、必要な場合にのみ取り込むことができます。
• 接続の作成時に設定する： 接続の作成時には、「ローリングデータ保持期間を有効にする」チェックボックスがあります。これをオンにすると、保持期間の月数を指定できます（UI には通常、1、3、6、12、24 か月などのオプションが表示されます）。

ニーズに合ったウィンドウ（期間）を選択します。多くの企業は、履歴コンテキストとデータ管理機能のバランスを考慮し、12 か月または 24 か月を選択しています。このウィンドウは、タイムスタンプのある イベントデータセット に適用されることに注意してください。ルックアップまたはプロファイルデータセットにはタイムスタンプが含まれていないため、イベントデータの保持に依存しています。関連するイベントが削除されると、参照されていないルックアップデータも分析から削除される可能性があります。

• デフォルトとローリング： ローリングウィンドウを 有効にしない 場合、CJA は AEP から使用可能なすべてのデータを取り込み、AEP が独自の保持制限を適用しない限り、新しいデータを無期限に追加し続けます。例えば、AEP が 25 か月分のデータを保持し、ローリングウィンドウを設定していない場合、最初のバックフィルによって 25 か月分のデータがすべて取り込まれ、時間が経つにつれて増加する可能性があります（AEP が継続的に増加する場合）。一方、13 か月のローリングウィンドウを採用した場合、CJA は常に 13 か月分のデータのみを保持します。新しい月のデータが追加されると、最も古い月のデータが削除されます。これを移動する時間枠と考えるといいでしょう。
• 契約の上限に注意する： アドビでは、多くの場合、特定の数のイベントまたはボリュームに基づいて CJA のライセンスを取得します。レポートで 実際に使用 するものに合わせてローリングウィンドウを設定すると、制限内に収めることができます。例えば、契約で 13 か月間のデータを許可している場合、13 か月間のローリングウィンドウを設定すると、許可されたより多くのデータが誤って作成されるのを防ぐことができます。これは安全網としての役割を果たすだけでなく、管理ツールとしても機能します。
• 時間の経過に伴う確認と調整： 保持に対する要件が変化する可能性があります。最初は 6 か月で十分だったかもしれませんが、翌年には前年比分析をしたいと思い、13 か月のほうが適切だと判断するかもしれません。必要に応じて、接続を編集して、ローリングウィンドウを調整できます。なお、期間を拡張する場合、（以前に古い月を削除していた場合は）新しく含めた期間をバックフィルする必要が生じる場合があることに注意してください。また、期間を短縮すると、新しいウィンドウより古いデータが削除されます。特定の日付より前のデータが表示されなくなる理由など、変更を常にユーザーに伝えて、ユーザーが理解できるようにします。

ローリングウィンドウを通じて明確なデータ保持戦略を立てることで、CJA 接続に無駄がなくなり、集中できるようになります。クローゼットを定期的に掃除するようなものです。現在のデータのスペースを確保し、「何となく」データを溜め込まないようにします。これにより、システムのパフォーマンスと制限に役立つだけでなく、誰も操作していない古いデータが誤って分析に含まれないようにします。

監視とメンテナンス：接続状態を常に確認

接続の設定は、一度設定すれば放置しておけるような作業ではありません。継続的な 監視とメンテナンス により、データフローやビジネスニーズの発展に合わせて、接続が信頼性の高いインサイトを確実に提供し続けるようにします。CJA 接続を長期的に適切に管理するためのベストプラクティスを以下に示します。

• データフローを定期的に監視する： データが期待どおりに更新されていることをチェックすることを習慣にします。CJA の接続ダッシュボード（接続マネージャー）に、各データセットの前回のデータ取り込み時間（「最終更新日」タイムスタンプ）などの情報が表示されます。あるデータセットがしばらく更新されていないことに気づいた場合（例えば、毎日更新されるべきデータが 2 日間更新されていないなど）、それは調査が必要な警告サインです。アップストリームデータ取り込みパイプラインが失敗したか、ソースシステムが停止した可能性があります。これらの問題を早期に特定することで、データの継続性を維持できます。
• 定期的に検証する： 初期セットアップ後に検証したのと同様に、スケジュール（毎月、四半期ごと、またはデータソースの大規模な変更後）に従ってデータを継続的にスポットチェックします。主要指標とディメンションを検証し、ずれが生じていないことを確認します。例えば、新しいマーケティングチャネルが web サイトに追加された場合、それらのイベントは CJA に正しく表示され始めましたか？共通の ID のキャプチャロジックが変更された場合（モバイルアプリでメールが異なる方法で収集されるようになった等）、ID は引き続き正しく統合されていますか？通常の検証に、既知のレポート（先週の合計売上高など）を実行し、それを信頼できるソースと比較する作業を含めてもいいでしょう。こうした継続的な品質管理により、データの信頼性が確保されます。
• 異常値に注意する： CJA または AEP ツールを使用して、データのトレンドを監視します。イベント数やユニーク ID の急激な減少や null 値の急激な増加は、問題を示している場合があります。多くのチームは、基本的なデータヘルスインジケーターに対して、自動アラートまたはレポートを設定しています。例えば、ワークスペースのフリーフォームテーブルや、毎日のイベントが 0 になったかどうかを調べるインサイトアラートなどです。重要なフィールド（共通 ID など）がある場合は、そのフィールドがないレコード数の監視が役立つ場合があります。先ほど述べたように、「体は取り込んだものでできている」ため、上流のデータ品質の問題は CJA に反映されます。したがって、警戒することは、CJA 以外で発生することが多い、分析に影響を与える問題を見つけるのに役立ちます。
• 変更を慎重に管理する： 時間の経過とともに、接続を更新したり、新しいデータセットを追加したり（新しいデータソースを取り込むなど）、不要になったデータセットを削除したり、保持期間を変更したりする必要が生じる場合があります。そのような変更には注意が必要です。データセットを追加すると、そのデータセットを要求した場合にデータセットのバックフィルが開始され、新しいデータが大量に取り込まれる可能性があります。データセットの削除は、そのデータセットのフィールドを使用していたデータビューまたはレポートに影響します。変更を加える前に必ず分析チームとコミュニケーションを取り、非実稼動サンドボックスまたはピーク時でない時間に大幅な変更をテストするのが理想的です。CJA では、接続の設定（別のバックフィルのリクエストや、データ読み込みのオン／オフの切り替え等）を比較的簡単に編集できますが、強力な権限には大きな責任が伴います。
• アクセス制御と監査： 前述のように、接続を編集できるユーザーを制限します。誰かが監視なしにデータセットを追加したり設定を変更したりするのは防ぎたいものです。Adobe Admin Console を使用すると、この権限を管理者やガバナンスグループに制限できます。また、Wiki や説明フィールドで接続設定をドキュメント化しておくと、将来の管理者が設定を理解しやすくなります。アドビは接続に関する詳細な変更ログを提供していないので、変更内容を記録しておいてください。バックフィル後にデータがスパイクされた理由を把握するなど、トラブルシューティングに役立ちます。
• 最新情報を常に把握する： アドビは常に CJA の改善に取り組んでいます。データセットのサポートや ID 解決のアップグレードなどの新機能は、Experience League のドキュメントとフォーラムで発表されます。リリースノートとコミュニティで最新情報を確認してください。例えば、今後 1 つの接続で複数のイベントデータセットをサポートするようになると、設定方法が変わる可能性があります。プロアクティブな対応を続けることで、CJA を最大限に活用し、ベストプラクティスに従うことができます。

接続を積極的に監視、維持することで、その設定に費やした努力が確実に報われるようになります。車を維持するのと同じように考えてください。定期的なオイル交換やチェックアップにより、将来的に大きな問題を防ぐことができます。同様に、CJA 接続に継続的な注意を少し払うことで、カスタマージャーニーデータがスムーズかつ確実に実行されます。

まとめ：CJA で成功するための基本設定

Customer Journey Analytics で強固なつながりを構築することは、それ自体が 1 つのジャーニーのようなもので、計画し、構築し、そして育成します。綿密に計画し、スキーマを関連付け、適切な ID 戦略を選択し、目的に合わせてデータセットを組み合わせることで、統合された顧客ビューの基盤を築くことができます。

その後、慎重なバックフィル、スマートデータの保持設定、継続的な監視を通じて、接続は単に開始されるだけでなく、組織に合わせて進化し、拡張します。

これらのベストプラクティスを導入することで、CJA での接続の設定は単なる作業ではなく、インサイトを得るための戦略的な手段となります。これにより、「店舗での購入はモバイルアプリの利用とどのように関連しているか？」または「そのメールキャンペーンはリピート訪問に影響を与えたか？」等のような、強力なクロスチャネルの質問にも答えられるようになります。なぜなら、データが同じ言語を話しているからです。

すべての組織のデータ環境は、その組織独自のもののため、これらの推奨事項を自社の状況に合わせて適応させてください。まずは小規模から始め、頻繁に繰り返し、目的を持って構築します。

あっという間に、CJA 本来の目的である、真に統合されたカスタマージャーニービューを実現する接続が構築されます。

快適な接続を！