데이터 관리 시작 about-data

데이터는 Adobe Journey Optimizer에서 게재하는 모든 여정, 의사 결정, 메시지의 토대입니다.

이 페이지에서는 다음 사항을 이해할 수 있는 실용적인 시작점을 제공합니다.

데이터 엔지니어, 관리자, 마케터와 함께 이 안내서를 활용하면 데이터가 Journey Optimizer으로 들어오고 나가는 방식에 대한 전체적인 그림을 모두가 공유할 수 있습니다.

Journey Optimizer에서 Adobe Experience Platform 데이터를 사용하는 방법 aep-data

Adobe Journey Optimizer은(는) Adobe Experience Platform 기반으로 빌드됩니다. 별도의 격리된 데이터 저장소를 유지하지 않습니다. 대신 여타 Experience Cloud 애플리케이션과 동일한 데이터 기반을 사용합니다.

스키마 및 데이터 세트는 Adobe Experience Platform에 있습니다. ID 및 실시간 고객 프로필은 ID 서비스 및 프로필 서비스에서 관리합니다. Journey Optimizer는 Adobe Experience Platform에서 프로필 및 이벤트 데이터를 읽어 여정 조건을 평가하고 메시지를 개인화하고 오퍼를 선택합니다. 보내기, 열, 클릭, 바운스 이벤트 및 여정 단계 이벤트와 같은 상호 작용 데이터를 Experience Platform 데이터 세트에 다시 기록합니다. 또한 추가 데이터 세트를 조회하면서 런타임 시 프로필에 해당 데이터를 복사하지 않도록 할 수도 있습니다.

➡️ Journey Optimizer 아키텍처에 대해 자세히 알아보기

Journey Optimizer의 주요 데이터 개념 key-concepts

Journey Optimizer에서 데이터를 사용하여 작업할 때는 몇 가지 관련 개념을 접하게 됩니다. 아래 표에서는 간단한 개요를 확인할 수 있고, 이어질 섹션에서는 각 개념을 자세히 설명합니다.

스키마(XDM 스키마) schema

스키마는 데이터를 나타내고 유효성을 검사하며 서식을 지정하는 규칙 세트입니다. 클래스(레코드 또는 시계열 중 기준 동작 정의)와 선택적 필드 그룹(특정 필드 추가)으로 구성됩니다. 스키마는 경험 데이터 모델(XDM) 표준을 사용하여 정의되며 Adobe Experience Platform에 저장됩니다.

XDM은 동일한 개념(고객, 구매, 제품)에 소스 시스템마다 다른 이름과 구조화가 적용된다는 실질적인 문제를 해결하기 위해 존재합니다. XDM은 데이터의 출처에 관계없이 단일 정의 하에 이러한 개념을 통합하는 공유 언어를 제공합니다. 이렇게 하면 Journey Optimizer이 CRM, 웹 사이트, 모바일 앱, 데이터 웨어하우스의 데이터를 동시에 사용하여 일관되게 작업할 수 있습니다.

Journey Optimizer에서는 일반적으로 고객 속성(이름, 환경 설정, 동의)에 대한 XDM 개별 프로필 스키마와 행동 이벤트(구매, 페이지 조회, 등록)에 대한 XDM ExperienceEvent 스키마로 작업합니다.

➡️ 스키마에 대해 자세히 알아보기

데이터 세트 dataset

데이터 세트는 스키마를 준수하는 데이터의 저장 및 관리 구조입니다. 정의된 열과 행 집합으로 구성된 테이블로 생각하면 됩니다. Journey Optimizer에서 사용하는 모든 데이터는 Adobe Experience Platform 데이터 세트에 저장됩니다. 이 데이터 세트는 프로필 데이터 세트(실시간 고객 프로필에 기여)나 이벤트 데이터 세트(여정 및 분석을 위해 행동 데이터 저장) 또는 Journey Optimizer에서 추적, 피드백, 여정 단계 이벤트를 위해 자동으로 만든 시스템 데이터 세트일 수 있습니다.

➡️ 데이터 세트에 대해 자세히 알아보기

소스 커넥터 source-connector

소스 커넥터(소스​라고도 지칭)는 Adobe Analytics, Adobe Experience Platform Web SDK, 클라우드 스토리지(S3, Azure Blob) 또는 CRM 데이터베이스와 같은 여러 시스템의 데이터를 Adobe Experience Platform으로 수집하는 데 도움이 됩니다. 원시 데이터 수집 외에도 커넥터를 통해 Experience Platform 서비스를 사용하여 XDM 스키마에 필드를 매핑하거나 데이터 거버넌스에 레이블을 지정하는 등 데이터의 구조화, 레이블 지정, 개선을 수행할 수 있습니다.

➡️ 소스 커넥터에 대해 자세히 알아보기

데이터 소스(Journey Optimizer) data-source

Journey Optimizer의 데이터 소스에서는 Adobe Experience Platform(이나 외부 API)의 필드 중 여정 및 메시지 내에 노출할 필드를 정의합니다. Journey Optimizer UI에서 구성되는 데이터 소스에는 일반적으로 기본 제공 Adobe Experience Platform 데이터 소스(실시간 고객 프로필 속성 노출)와, 추가적인 데이터 강화를 위해 여정 런타임 시 호출되는 선택적 외부 소스 또는 사용자 정의 데이터 소스가 포함됩니다. 여정 조건, 사용자 정의 액션, 메시지 개인화에 사용됩니다.

➡️ 데이터 소스에 대해 자세히 알아보기

ID 및 실시간 고객 프로필 identity

ID는 쿠키 ID, 디바이스 ID, 이메일 주소 또는 CRM ID 등 개별 고객을 고유하게 나타내는 식별자입니다. ID는 네임스페이스(이메일, ECID, CRMID)로 구성되며, 동일한 사용자에 대한 여러 ID가 통합 ID 그래프로 결합됩니다. 실시간 고객 프로필은 이 그래프로 온라인과 오프라인, CRM, 서드파티를 비롯한 여러 채널의 데이터를 결합하여 각각의 고객을 거시적으로 확인할 수 있도록 자원합니다.

초심자에게 중요한 개념은 프로필 조각 모델입니다. 고객이 특정 디바이스 또는 채널(웹 사이트, 모바일 앱, 스토어)에서 브랜드와 상호 작용할 때마다 해당 상호 작용은 프로필 조각, 즉 해당 특정 터치포인트를 기반으로 하는 해당 고객의 부분적 보기로 기록됩니다. 실시간 고객 프로필은 공유 ID 값을 기반으로 이러한 조각을 지속적으로 결합함으로써 온전한 최신 상태의 프로필을 빌드합니다. Journey Optimizer은 이렇게 결합된 프로필에서 데이터를 읽어 실시간으로 조건을 평가하고 오퍼를 선택하며 메시지를 개인화합니다.

➡️ Journey Optimizer의 ID에 대해 자세히 알아보기

조회 데이터 세트 lookup-dataset

조회 데이터 세트를 사용하면 Journey Optimizer가 실시간 고객 프로필에 데이터를 저장할 필요 없이 런타임 중에 Adobe Experience Platform 데이터 세트의 참조 또는 트랜잭션 데이터를 검색할 수 있습니다. 이 기능은 메시지를 보낼 때는 필요하지만 프로필에 속하지는 않으며 자주 변하는 참조 데이터(가격, 인벤토리, 매장 운영 시간) 또는 트랜잭션 데이터에 유용합니다. Journey Optimizer는 여정 또는 메시지 실행 중에 제품 ID와 같은 키를 기반으로 조회를 수행합니다.

➡️ 조회 데이터 세트에 대해 자세히 알아보기

데이터 준비 상태 체크리스트 checklist

마케터가 여정 및 캠페인 작성을 시작하기 전에 먼저 조직에서 일련의 데이터 준비 단계를 완료해야 합니다. 그래야 Journey Optimizer가 적절한 시점에 규정을 준수하는 방식으로 올바른 데이터를 사용할 수 있습니다.

아래 6개의 단계에서는 ID 구성에서부터 데이터가 Journey Optimizer으로 올바르게 유입되는지 확인하는 것까지 전체 데이터 설정 프로세스를 안내합니다.

가드레일 및 데이터 디자인 시 고려 사항 guardrails

일부 제품 가드레일과 제한 사항은 데이터 모델 및 여정을 디자인하는 방식에 영향을 줄 수 있습니다. 나중에 다시 작업할 필요가 없도록 이 내용을 초기부터 검토하십시오.

Journey Optimizer 시스템 데이터 세트 및 TTL datasets-ttl

Journey Optimizer는 추적, 피드백, 여정 단계 이벤트를 위해 몇 가지 시스템 생성 데이터 세트를 만듭니다. 2025년 2월부터 이러한 데이터 세트 중 일부에 TTL(Time-to-Live) 가드레일이 배포되고 있으며, 이는 분석 및 문제 해결을 위해 데이터를 유지하는 기간에 영향을 줄 수 있습니다.

➡️ 데이터 세트 TTL 가드레일에 대해 자세히 알아보기

스트리밍 세분화 및 Journey Optimizer 이벤트 streaming-segmentation

2024년 11월 1일부로 스트리밍 세분화는 더 이상 Journey Optimize 추적 및 피드백 데이터 세트의 보내기 및 열기 이벤트를 지원하지 않습니다. 빈도 캡핑 및 피로도 관리와 같은 사용 사례에서는 보내기/열기 이벤트를 기반으로 세그먼트를 스트리밍하는 대신 비즈니스 규칙을 사용하십시오.

➡️ 데이터 세트에 대해 자세히 알아보기

데이터 세트 조회 및 의사 결정 lookup-guardrails

데이터 세트 조회는 자주 변경되는 속성(재고, 가격, 날씨) 또는 실시간 고객 프로필에 저장할 필요가 없는 데이터에 니다. 조회 전략을 설계하기 전에 관련 설명서에서 데이터 세트 크기 제한 및 쿼리 제한 등 제품별 가드레일을 검토하십시오.

➡️ 조회 데이터 세트에 대해 자세히 알아보기

예: 시작 여정을 위한 데이터 준비 example

다음 예시에서는 이 페이지에서 소개한 개념이 간단한 시나리오에서 함께 작동하는 방식을 보여 줍니다.

이 플로우에서는 초심자가 적용하기 쉬운 온전한 사용 사례에서 스키마, 데이터 세트, 소스, 데이터 소스, 쿼리가 함께 작동하는 방식을 보여 줍니다.

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