アカウントレベルのデータをルックアップデータセットとして追加
B2B のこのユースケースは、個人レベルではなくアカウントレベルのデータを分析用に指定する方法を示しています。アカウントレベルの分析は、以下のような質問に答えられます。
- このアカウントと一致する会社名
- このアカウントまたは会社に関連付けられている従業員の数
- このアカウントがどのような役割を示すか
- 別のアカウントと比較して、このアカウント全体が特定のマーケティングキャンペーンに対してどのように機能しているか
- 1 つのアカウントの特定の役割(IT マネージャーなど)が、別のアカウントの同じ役割とは異なる動作をしているか
これらをすべて実現するには、アカウントレベルの情報をルックアップデータセットとして取り込みます。
最初にAdobe Experience Platformでルックアップスキーマを作成し、次に.csv ベースのアカウントレベルのデータを取り込んでルックアップテーブルデータセットを作成します。 次に、作成したルックアップデータなど、異なるデータセットを組み合わせた接続 (Customer Journey Analytics) の作成に進みます。 その後、データビューを作成し、最終的にワークスペースでこれらのデータをすべて利用できるようになります。
1. ルックアップスキーマの作成(Experience Platform)
用に独自のスキーマを作成する 参照 テーブルでは、使用するデータセットが、正しい設定(レコードタイプ)でCustomer Journey Analyticsして使用できることを確認します。 ベストプラクティスは、「Lookup」と呼ばれる、すべての要素が空ですべてのルックアップテーブルに再使用できるカスタムスキーマクラスを作成することです。
2.ルックアップデータセットの作成 (Experience Platform)
スキーマを作成したら、そのスキーマから、Experience Platform でルックアップデータセットを作成する必要があります。このルックアップデータセットには、会社名、従業員の総数、ドメイン名、所属業種、年間売上高、Experience Platformの現在の顧客かどうか、販売段階、アカウント内のどのチームがCustomer Journey Analyticsを使用しているかなど、アカウントレベルのマーケティング情報が含まれます。
- Adobe Experience Platform で、データ管理/データセット に移動します。
- 「+ データセットを作成」をクリックします。
- 「スキーマからのデータセットの作成」をクリックします。
- 作成したルックアップスキーマクラスを選択します。
- 「次へ」をクリックします。
- データセットに名前を付け(この例では「B2B Info」)、説明を入力します。
- 「完了」をクリックします。
3. Experience Platform へのデータの取得
CSV ファイルを使用している場合は、CSV ファイルを XDM スキーマにマップする方法に関する説明が役立ちます。
その他の方法も利用できます。
データのオンボーディングとルックアップの確立には、ルックアップテーブルのサイズに応じて、約 2 ~ 4 時間かかります。
4. データセットを結合した接続(Customer Journey Analytics)
この例では、3 つのデータセットを 1 つのCustomer Journey Analytics接続に組み合わせます。
emailID
はプライマリ ID として使用され、 Customer ID
名前空間が割り当てられています。その結果、この変数は Customer Journey Analytics でデフォルトの ユーザー ID として表示されます。
emailID
をプライマリ ID として設定します。accountID
と B2B インプレッションデータセットは、次の手順に従って、Customer Journey Analyticsの B2B 情報データセットと B2B インプレッションデータセットを接続することで、自動的に作成されています。
データセットを組み合わせる方法を次に示します。
- Customer Journey Analytics で、「 接続」タブをクリックします。
- 結合するデータセット(この例では、上記の 3 つ)を選択します。
- B2B 情報データセットの場合、ルックアップテーブルで使用される
accountID
キーを選択します。次に、一致するキー(対応するディメンション)と、イベントデータセットでaccountID
を選択します。 - 「次へ」をクリックします。
- これらの手順に従って、接続に名前を付けて説明し、設定します。
- 「保存」をクリックします。
5. 接続に基づくデータビューの作成
手順に従い、データビューを作成します。
- データセットから必要なすべてのコンポーネント(ディメンションおよび指標)を追加します。
6. ワークスペースでのデータの分析
3 つのすべてのデータセットのデータに基づいてワークスペースプロジェクトを作成できるようになりました。
例えば、「はじめに」に記載されている問題への回答を検索できます。
- 電子メール ID を accountID で分類し、電子メール ID が属する会社を特定します。
- 特定のアカウント ID にマッピングされる従業員の数は?
- アカウント ID はどの業種に属していますか。