세그먼트 정의 결과 평가 및 액세스
이 문서에서는 Segmentation API을(를) 사용하여 세그먼트 정의를 평가하고 이러한 결과에 액세스하는 방법에 대한 자습서를 제공합니다.
시작하기
이 자습서에서는 대상을 만드는 데 관련된 다양한 Adobe Experience Platform 서비스에 대한 작업 이해가 필요합니다. 이 자습서를 시작하기 전에 다음 서비스에 대한 설명서를 검토하십시오.
- Real-Time Customer Profile: 여러 소스에서 집계한 데이터를 기반으로 통합 고객 프로필을 실시간으로 제공합니다.
- Adobe Experience Platform Segmentation Service: Real-Time Customer Profile 데이터에서 대상을 만들 수 있습니다.
- Experience Data Model (XDM): 플랫폼이 고객 경험 데이터를 구성하는 표준화된 프레임워크입니다. 세그먼테이션을 최대한 활용하려면 데이터 모델링 모범 사례에 따라 데이터가 프로필 및 이벤트로 수집되는지 확인하십시오.
- 샌드박스: Experience Platform에서는 단일 Platform 인스턴스를 별도의 가상 환경으로 분할하여 디지털 경험 응용 프로그램을 개발하고 발전시키는 데 도움이 되는 가상 샌드박스를 제공합니다.
필수 헤더
또한 이 자습서에서는 Platform개의 API를 성공적으로 호출하려면 인증 자습서를 완료해야 합니다. 인증 튜토리얼을 완료하면 아래와 같이 모든 Experience Platform API 호출의 필수 헤더 각각에 대한 값이 제공됩니다.
- 인증: 전달자
{ACCESS_TOKEN}
- x-api 키:
{API_KEY}
- x-gw-ims-org-id:
{ORG_ID}
Experience Platform의 모든 리소스는 특정 가상 샌드박스로 격리되어 있습니다. Platform API에 대한 요청에는 작업이 수행될 샌드박스의 이름을 지정하는 헤더가 필요합니다.
- x-sandbox-name:
{SANDBOX_NAME}
모든 POST, PUT 및 PATCH 요청에는 추가 헤더가 필요합니다.
- Content-Type: application/json
세그먼트 정의 평가 evaluate-a-segment
세그먼트 정의를 개발, 테스트 및 저장했으면 예약된 평가 또는 온디맨드 평가를 통해 세그먼트 정의를 평가할 수 있습니다.
예약된 평가('예약된 세그먼테이션'이라고도 함)을 사용하면 특정 시간에 내보내기 작업을 실행하기 위해 반복 일정을 만들 수 있지만 주문형 평가에는 대상을 즉시 빌드하기 위한 세그먼트 작업이 포함되어 있습니다. 각 단계에 대한 단계는 아래에 요약되어 있습니다.
아직 세그먼테이션 API를 사용하여 세그먼트 정의 만들기 자습서를 완료하지 않았거나 세그먼트 빌더를 사용하여 세그먼트 정의를 만들지 않은 경우 이 자습서를 계속 진행하기 전에 수행하십시오.
예약된 평가 scheduled-evaluation
예약된 평가를 통해 조직에서 반복 일정을 만들어 내보내기 작업을 자동으로 실행할 수 있습니다.
일정 만들기
/config/schedules
끝점에 대한 POST 요청을 수행하면 일정을 만들고 일정을 트리거해야 하는 특정 시간을 포함할 수 있습니다.
이 끝점을 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 일정 끝점 안내서를 참조하십시오.
일정 활성화
기본적으로, 만들기(POST) 요청 본문에서 state
속성이 active
(으)로 설정되어 있지 않으면 만들 때 일정이 비활성화됩니다. /config/schedules
끝점에 대한 PATCH 요청을 만들고 경로에 일정 ID를 포함하여 일정을 활성화(state
을(를) active
(으)로 설정)할 수 있습니다.
이 끝점을 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 일정 끝점 안내서를 참조하십시오.
예약 시간 업데이트
/config/schedules
끝점에 대한 PATCH 요청을 만들고 경로에 일정 ID를 포함하여 일정 타이밍을 업데이트할 수 있습니다.
이 끝점을 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 일정 끝점 안내서를 참조하십시오.
온디맨드 평가
온디맨드 평가를 사용하면 세그먼트 작업을 만들어 필요할 때마다 대상자를 생성할 수 있습니다. 예약된 평가와 달리, 이 작업은 요청된 경우에만 수행되며 반복되지 않습니다.
세그먼트 작업 만들기
세그먼트 작업은 요청 시 대상 세그먼트를 만드는 비동기 프로세스입니다. 세그먼트 정의와 Real-Time Customer Profile이(가) 프로필 조각에서 겹치는 특성을 병합하는 방법을 제어하는 병합 정책을 참조합니다. 세그먼트 작업이 성공적으로 완료되면 처리 중에 발생할 수 있는 오류와 대상자의 최종 크기 등 세그먼트 정의에 대한 다양한 정보를 수집할 수 있습니다. 세그먼트 정의는 현재 세그먼트 정의가 적합한 대상자를 새로 고침할 때마다 실행되어야 합니다.
Real-Time Customer Profile API의 /segment/jobs
끝점에 대한 POST 요청을 수행하여 새 세그먼트 작업을 만들 수 있습니다.
이 끝점 사용에 대한 자세한 내용은 세그먼트 작업 끝점 안내서에서 확인할 수 있습니다.
세그먼트 작업 상태 조회
특정 세그먼트 작업에 id
을(를) 사용하여 조회 요청(GET)을 수행하여 작업의 현재 상태를 볼 수 있습니다.
이 끝점 사용에 대한 자세한 내용은 세그먼트 작업 끝점 안내서에서 확인할 수 있습니다.
세그먼트 작업 결과 해석
세그먼트 작업이 성공적으로 실행되면 세그먼트 정의에 포함된 각 프로필에 대해 segmentMembership
맵이 업데이트됩니다. segmentMembership
은(는) Platform에 수집되는 미리 평가된 대상도 모두 저장하여 Adobe Audience Manager과(와) 같은 다른 솔루션과의 통합을 허용합니다.
다음 예제에서는 각 개별 프로필 레코드에 대해 segmentMembership
특성이 어떻게 표시되는지 보여 줍니다.
{
"segmentMembership": {
"UPS": {
"04a81716-43d6-4e7a-a49c-f1d8b3129ba9": {
"timestamp": "2018-04-26T15:52:25+00:00",
"status": "realized"
},
"53cba6b2-a23b-454a-8069-fc41308f1c0f": {
"lastQualificationTime": "2018-04-26T15:52:25+00:00",
"status": "realized"
}
},
"Email": {
"abcd@adobe.com": {
"lastQualificationTime": "2017-09-26T15:52:25+00:00",
"status": "exited"
}
}
}
}
lastQualificationTime
status
현재 요청의 일부로 세그먼트 정의의 기여도 상태. 은(는) 다음 알려진 값 중 하나와 같아야 합니다.
realized
: 엔티티가 세그먼트 정의에 적합합니다.exited
: 엔티티가 세그먼트 정의를 종료하는 중입니다.
lastQualificationTime
을(를) 기준으로 30일 이상 exited
상태인 모든 세그먼트 멤버십은 삭제될 수 있습니다.세그먼트 작업 결과 액세스
세그먼트 작업의 결과는 다음 두 가지 방법 중 하나로 액세스할 수 있습니다. 개별 프로필에 액세스하거나 전체 대상을 데이터 세트로 내보낼 수 있습니다.
다음 섹션에서는 이러한 옵션에 대해 자세히 설명합니다.
프로필 조회
액세스하려는 특정 프로필을 알고 있는 경우 Real-Time Customer Profile API를 사용하여 액세스할 수 있습니다. 개별 프로필에 액세스하는 전체 단계는 프로필 API를 사용하여 실시간 고객 프로필 데이터 액세스 자습서에서 확인할 수 있습니다.
세그먼트 내보내기 export
세분화 작업이 성공적으로 완료되면(status
특성 값이 "SUCCEEDED") 대상을 데이터 세트로 내보내어 액세스하고 작업할 수 있습니다.
대상을 내보내려면 다음 단계가 필요합니다.
- 대상 데이터 집합을 만듭니다 - 대상 구성원을 보관할 데이터 집합을 만듭니다.
- 데이터 집합에서 대상 프로필 생성 - 세그먼트 작업의 결과를 기반으로 데이터 집합을 XDM 개별 프로필로 채웁니다.
- 내보내기 진행 상황 모니터링 - 내보내기 프로세스의 현재 진행 상황을 확인합니다.
- 대상 데이터 읽기 - 대상의 구성원을 나타내는 결과 XDM 개별 프로필을 검색합니다.
타겟 데이터 세트 만들기 create-dataset
대상을 내보낼 때는 먼저 대상 데이터 세트를 만들어야 합니다. 내보내기가 성공하도록 데이터 세트를 올바르게 구성해야 합니다.
주요 고려 사항 중 하나는 데이터 집합의 기반이 되는 스키마(아래 API 샘플 요청의 schemaRef.id
)입니다. 세그먼트 정의를 내보내려면 데이터 세트가 XDM Individual Profile Union Schema (https://ns.adobe.com/xdm/context/profile__union
)을(를) 기반으로 해야 합니다. 유니온 스키마는 동일한 클래스를 공유하는 스키마의 필드를 집계하는 시스템 생성 읽기 전용 스키마입니다(이 경우 XDM 개별 프로필 클래스). 유니온 보기 스키마에 대한 자세한 내용은 스키마 레지스트리 개발자 안내서🔗의 실시간 고객 프로필 섹션을 참조하십시오.
필요한 데이터 세트를 만드는 방법에는 두 가지가 있습니다.
호환 가능한 데이터 세트가 있고 해당 ID를 알고 있는 경우 대상 프로필 생성 단계로 바로 진행할 수 있습니다.
API 형식
POST /dataSets
요청
다음 요청은 페이로드에 구성 매개 변수를 제공하는 새 데이터 세트를 만듭니다.
curl -X POST \
https://platform.adobe.io/data/foundation/catalog/dataSets \
-H 'Content-Type: application/json' \
-H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
-H 'x-api-key: {API_KEY}' \
-H 'x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}' \
-H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}' \
-d '{
"name": "Segment Export",
"schemaRef": {
"id": "https://ns.adobe.com/xdm/context/profile__union",
"contentType": "application/vnd.adobe.xed+json;version=1"
}
}'
name
schemaRef.id
응답
성공한 응답은 새로 만든 데이터 세트의 읽기 전용 시스템 생성 고유 ID가 포함된 배열을 반환합니다. 대상 구성원을 성공적으로 내보내려면 적절하게 구성된 데이터 세트 ID가 필요합니다.
[
"@/datasets/5b020a27e7040801dedba61b"
]
대상자 구성원에 대한 프로필 생성 generate-profiles
유니온 지속 데이터 세트가 있는 경우 Real-Time Customer Profile API의 /export/jobs
끝점에 대한 POST 요청을 만들고 내보내려는 세그먼트 정의에 대한 데이터 세트 ID 및 세그먼트 정의 정보를 제공하여 대상 구성원을 데이터 세트에 유지하는 내보내기 작업을 만들 수 있습니다.
이 끝점 사용에 대한 자세한 내용은 내보내기 작업 끝점 안내서에서 확인할 수 있습니다.
내보내기 진행 상황 모니터링
내보내기 작업을 처리할 때 /export/jobs
끝점에 대한 GET 요청을 만들고 경로에 내보내기 작업의 id
을(를) 포함하여 상태를 모니터링할 수 있습니다. status
필드가 "SUCCEEDED" 값을 반환하면 내보내기 작업이 완료됩니다.
이 끝점 사용에 대한 자세한 내용은 내보내기 작업 끝점 안내서에서 확인할 수 있습니다.
다음 단계
내보내기가 완료되면 Experience Platform의 Data Lake 내에서 데이터를 사용할 수 있습니다. 그런 다음 Data Access API을(를) 사용하여 내보내기와 연결된 batchId
을(를) 사용하여 데이터에 액세스할 수 있습니다. 세그먼트 정의의 크기에 따라 데이터는 청크 단위일 수 있으며 배치는 여러 파일로 구성될 수 있습니다.
Data Access API를 사용하여 배치 파일에 액세스하고 다운로드하는 방법에 대한 단계별 지침은 데이터 액세스 자습서를 참조하십시오.
Adobe Experience Platform Query Service을(를) 사용하여 내보낸 세그먼트 정의 데이터에 액세스할 수도 있습니다. UI 또는 RESTful API를 사용하여 Query Service에서 Data Lake 내의 데이터에 대한 쿼리를 작성하고, 유효성을 검사하고, 실행할 수 있습니다.
대상 데이터를 쿼리하는 방법에 대한 자세한 내용은 Query Service의 설명서를 검토하십시오.