計算された属性

早期アクセス

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既存のプロファイル属性と events を計算して、セグメンテーション、ターゲティング、および analytics のキャンペーンで使用する新しい属性を作成します。

計算された属性を使用すると、データをさらに進化させることができます。計算された属性は通常のプロファイル属性のように見え、同様の方法で機能し、ジャーニーキャンペーンとコミュニケーションのパーソナライゼーションでオーディエンスのターゲティングとセグメント化のためのより豊富なオプションを提供します。

計算された属性には、次の 3 つのタイプがあります。

• イベント集計 - イベントデータに対して計算を行う
• カスタム数式 - さまざまな顧客プロファイルプロファイルデータに対して計算を行う
• プロファイルスコア - フィットと行動の基準に従ってプロファイルを評価します

計算された属性は、Customer Profiles インスタンスのプロファイルデータが変更されると自動的に更新されます。こうすることで、データが最新かつ正確であることを常に信頼できます。

計算された属性にアクセスするには、顧客プロファイル → 構成 → 計算された属性 タブに移動します。

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計算された属性のライフサイクル

計算された属性は、ほとんどのシナリオで通常のプロファイル属性と同様に見え、機能しますが、ライフサイクルを管理するための特定の手順を含む複雑なデータ型です。

ドラフト中に、以下を構築できます。

1. 計算された属性を必要な回数だけ調整およびテスト**して、データ出力が要件に適していることを確認します。
2. ドラフトに満足したら、計算された属性を アクティブ化 して、処理フェーズを開始します。
3. 計算された属性が計算され、顧客プロファイルのすべてのプロファイルに適用されます。インスタンスに多数のプロファイルがある場合は、時間がかかることがあります。
4. 処理が完了すると、計算された属性がアクティブになります。

アクティブになると、計算された属性は、Customer Profiles インスタンスのプロファイルデータが変更されると、自動的に更新されます。

アクティブ 計算属性は編集できません。編集を行う場合は、計算された属性を複製し、新しく作成されたドラフトを複製して編集することができます。

下書き属性は問題なく削除できます。ただし、データの安定性を確保するために、他の計算属性またはアクティブなジャーニーで使用されている計算属性を削除することはできません。

計算属性領域を見ると、どの計算属性がどこで使用されているを確認できます。非アクティブな計算属性は削除できますが、削除プロセスは永続的で元に戻すことができませんので、削除する前に必ず確認するようにしてください。

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イベント集計

イベント集計 は、プロファイル イベント データから計算される計算属性の一種です。データ保持がイベントベースの計算属性に与える影響については、「イベントのデータ保持」を参照してください。これらは、次のような集計情報の計算に役立ちます。

• 顧客生涯価値 (LTV) を確立するために顧客が行う注文の合計額はどれくらいか?
• 顧客はトータルで何回購入したか?
• 過去30日間に顧客が特定のページに何回アクセスしたか？
• 購入にロイヤルティポイントを使用した場合の顧客の平均購入額はどれくらいか?
• 過去14 日間にこちらから送信したメールのうち、顧客が受信したメールの数は?

イベント集計を作成するには、Customer Profiles → 構成 → 計算された属性 タブに移動し、新規作成 → イベント集計 を選択します。

イベント集計の定義

イベント集計は、次のコンポーネント部分で構成されています：

1. 計算を行うために使用される集計関数。
2. イベントとイベントのプロパティ。たとえば、Checkout Completed イベントの Order Value プロパティの平均値を計算する場合などです。Count 関数は、イベント インスタンスの数に基づいて計算されるため、プロパティは受け取りません。
3. イベントプロパティ用フィルター (任意)。例えば、[Payment Method (支払い方法)] を [Card (カード)] に絞り込み、クレジットカードで支払われた購入の合計額のみを計算したい場合に使用します。
4. 最初または最後に一致したイベントを集計から除外するオプションのセレクター。例えば、リピート購入の回数をカウントする集計から最初に除外することを選択したい時に使用します。
5. 選択した期間のイベントをフィルタリングする期間

集計関数を選択し、計算するイベントとイベントのプロパティを選択して、イベント集計を作成し、イベントが発生した期間を定義します。イベントの集計は、選択した期間のすべてのイベントについて計算されます。

属性に名前を付け、特定のパーソンプロファイルでテストしてみて、試算結果に問題ないかを確認します。

関数の集計

次の集計関数から選択します：

機能	説明
カウント	イベントの発生回数を追跡します。
合計	イベント プロパティの値の合計を取得します。たとえば、複数の Item Purchased イベントの合計価格などです。
最小	イベント プロパティの最小値を格納します。たとえば、Item Purchased イベントの最小価格値などです。Min は、標準のイベント時刻イベント プロパティまたはカスタムの日時プロパティ イベントから最も早い時刻値を格納することもできます。
最大	イベント プロパティの最大値を格納します。たとえば、App Rated イベントの Rating の最大値などです。Max には、標準のイベント時刻イベント プロパティまたはカスタムの日時プロパティ イベントから最新の時刻値も保存されます。
平均	イベント プロパティの値の平均を格納します。
最初	最初に発生したイベントのプロパティの値を見つけます。たとえば、最初の Item Purchased イベントの Item です。
最後	最後に発生したイベントのプロパティの値を見つけます。たとえば、最後の Item Viewed イベントの Item などです。
存在	イベントが発生したかどうかを追跡するためのフラグとして使用します。プロファイルに選択したイベントが含まれている場合、結果は true を返します。

期間を設定する

次の期間から選択します。

期間	説明
ライフタイム	すべてのイベントの発生
過去7日間	過去 7 日間のすべてのイベント (今日発生したイベントは含まれません)
過去 14 日間	過去 14 日間のすべてのイベント (今日発生したイベントは含まれません)
過去 30 日間	過去 30 日間のすべてのイベント (今日発生したイベントは含まれません)
過去 60 日間	過去 60 日間のすべてのイベント (今日発生したイベントは含まれません)
過去 90 日間	過去 90 日間のすべてのイベント (今日発生したイベントは含まれません)
24時間	現在時刻の24時間前
カスタム期間	選択した日付以降のすべてのイベント発生、または今日の n 日前から始まるすべてのイベント発生

テストイベントの集計

イベント集計は、作成プロセスでいつでもプロファイルでテストできます。

イベント集計をテストするプロファイルを選択し、数式を作成してテストするときにすぐに結果を取得します。

1. イベント集計を最初に作成するときに [作成して終了** を選択して、下書きとして保存します。
2. ドラフトでは、イベント集計はアクティブではなく、個人プロファイルには表示されません。
3. この属性は、下書きのときに必要な回数だけ編集できます。
4. 下書きの編集内容を保存する場合は、[保存して終了] を選択します。
5. 計算に問題がなければ、イベント集計の有効化属性を切り替えます。
6. Customer Profiles インスタンスのプロファイルに対する処理が開始されます。

イベント集計は、すべてのプロファイルに対して処理された後にのみアクティブになります。アクティブなイベント集計を調整したい場合は、そのイベント集計を一旦非アクティブ化し、変更を加えてから、再度アクティブ化すれば、調整可能です。

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カスタム数式

カスタム数式 は、プロファイル属性をさらに強力にするために使用できる計算属性の一種です。標準プロファイル属性とカスタムプロファイル属性に基づいて値を自動的に計算して、オーディエンスを引き付ける追加の方法を提供し、よりパーソナライズされた方法でサービスを提供できます。

これは式言語を使用して可能です。基本形式の式言語は、式値を出力する式内の 1 つ以上の定数、属性、関数、および演算子で構成されます。この値は、カスタム属性としてユーザープロファイルに保存できます。

たとえば、送信されたメールとクリックされたメールのデータを取り込む場合、カスタム数式を使用してメールキャンペーンのコンバージョン率を計算できます。式は次のようになります。

round(100\*(email_link_clicks/emails_sent),0)

カスタム数式の作成

カスタム数式を作成するには:

1. 顧客プロファイル → 構成 → 計算された属性 タブに移動します。
2. 新規作成 → [カスタム数式] を選択します。
3. 数式ビルダーに属性名、関数、演算子を入力して数式を作成します。数式ビルダーは、入力時に利用可能な関数と属性の自動提案を提供します。
4. Add 関数 と Add 属性 ピッカーを使用することもできます。使用可能な関数と属性のドロップダウンリストが開き、選択して数式を作成できます。
5. 標準、カスタム、アクティブな計算属性(プロファイルスコアリングとイベント集計)から選択します。
6. もし操作を間違えると、エラーメッセージが表示されますので、修正が可能です。

使用可能なすべての関数と演算子の詳細な説明と例については、式言語リファレンス セクションを参照してください。

カスタム数式をテストする

数式は、作成プロセスでいつでもテストできます。式をテストするプロファイルを選択し、カスタム数式を作成してテストするときに即座に結果を取得します。

1. カスタム数式を最初に作成するときに 作成して終了 を選択して、下書きとして保存します。
2. 下書きでは、カスタム数式はアクティブではなく、個人プロファイルには表示されません。
3. カスタム数式は、下書きのときに必要な回数だけ編集できます。
4. 下書きの編集内容を保存する場合は、[保存して終了] を選択します。
5. 数式に問題がなければ、カスタム数式をアクティブ化 を切り替えて、顧客プロファイルのすべてのプロファイルにカスタム属性を追加するアクティベーションプロセスを開始します。
6. 処理中に、数式はオーディエンス全体に対して計算されます。
7. 進行状況バーは、ダッシュボードで処理の進行状況を追跡するのに役立ちます。
8. 完了すると、カスタム数式はすべてのプロファイルの属性に表示されます。

アクティブな数式または処理中のカスタム数式を編集することはできません。これは、編集したい数式を複製してから、新しいバージョンに変更を加える必要があることを意味します。

新しい変更が期待どおりに機能していることをテストして確認すると、数式が再度処理されます。アクティブな場合は、古いカスタム数式を破棄できます。

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プロファイルスコア

プロファイル スコア は、リードと顧客データからより実用的な洞察を得るのに役立ちます。プロファイルスコアは、プロファイルに割り当てられた数値であり、単一のスコアを使用して複数の基準でプロファイルを比較および順序付けできます。

スコアリングプロファイルのユースケースはたくさんありますが、最も一般的なのはリードスコアリング、クレジットスコアリング、行動スコアリングです。

プロファイルスコアの仕組み

Customer Profiles は ルールベースのスコアリング を実装しているため、ドメインの知識を、オーディエンスに適用する基準に関する単純なルール セットに変換できます。各ルールにはスコアリングポイントが割り当てられています。

1 つのプロファイルに適用されるすべてのルールの累計は、プロファイル スコア と呼ばれます。出力は常に整数値です。

スコアを付けられるもの：

• 標準、カスタム、アクティブな計算属性のルールを作成して、プロファイルが「理想的な顧客」にどのように適合するかを判断できます。
• 行動の部分をカバーするために、標準イベント(チャネル、プラットフォームイベント、プロファイルの変更)またはカスタムイベント(/customer-profiles/events/custom-events)など、顧客とのやり取りに関するルールを作成できます。

どのルールにも、柔軟性をさらに高めるために、正のスコアポイントと負のスコアポイントを割り当てることができます。

プロファイル スコア モデルの作成

モデルを作成する前に、スコアリングモデルで使用するすべてのイベントを設定して有効にしていることを確認してください。

プロファイルスコアリングモデルを作成するには:

1. 顧客プロファイル → 構成 → 計算された属性 タブに移動します。
2. 新規作成 → プロファイルスコアリング を選択します。新しく作成されたモデルはドラフト状態であり、プロファイルには適用されないため、対応する属性は作成されていません。
3. ルールの追加 を選択して、すべての条件のルールを作成します。標準、カスタム、およびアクティブな計算属性 (カスタム数式とイベント集計) とイベントのルールを追加できます。

イベントルールでは、以下のオペランドがサポートされています。

• 発生 - '起こった'
• 頻度 - 「X 倍に等しい」、「X 倍未満」、「X 倍以下」、「X 倍以上」、「X 倍以上」
• 最新性 - '任意の時間'、'過去 X 分/時間/日以内'、[最後の X 分/時間/日の前'、[最後の X 分と Y 分/時間/日の間'
• イベントプロパティ(ペイロードなど)は、セグメントエディターのイベントプロパティと同じオペランドを使用します

モデルをテストする

プロファイルでモデルをテストします。モデルは、選択したプロファイルにすぐに適用されます。

モデルの適用後にプロファイルに変更が生じた場合は、更新アイコンを選択してプロファイルデータを更新するか、プロファイルを再度選択してモデルを再適用する必要があります。

モデルをアクティブ化する

モデルの準備ができたら、次の操作を行います。

1. 切り替えてアクティブにします。
2. アクティブになると、モデルは処理状態になり、既存のすべてのプロファイルの計算が行われます。
3. 計算中に、スコアリング モデルと同じ名前のモデルに対応する計算属性が作成されます。
4. 新しいプロファイルは、作成直後に自動的にスコアリングされます。

プロファイル スコアは、プロファイルのプロファイル カードの計算された属性内に表示されます。

結果を確認し、顧客プロファイル セグメント とカスタム数式で使用を開始し、それらを ジャーニー に統合します。

モデルを修正または削除する

モデルを変更または削除するには:

1. モデルを無効状態にするには、最初に無効にする必要があります。
2. モデルが無効になっている場合、すでにスコアが含まれているプロファイルには、新しいイベントや変更に対してスコアが更新されないことがわかります。
3. モデルが無効になった後に作成されたプロファイルには、スコアを含む対応する計算属性がありません。

モデルが削除されると、対応する計算された属性がすべてのプロファイルから消去されます。削除は永続的であるため、データの安定性を確保するために、プロファイルスコアリング計算属性がジャーニーで使用中である場合、または別のカスタム数式またはイベント集計計算属性の一部として使用されている場合は、プロファイルスコアリングモデルを削除できません。

プロファイルスコアのベストプラクティス

プロファイルスコアリングルールを定義するときは、次の推奨事項を考慮してください。

• プロファイルの適合度と行動スコアでスコアを分割するか、プロファイルと行動データの両方を網羅する単一のスコアにするかについては、さまざまな意見があります。これはユースケースによって異なります。顧客プロファイルでは、両方を柔軟に実行できます。
• 基準ごとにルールを 1 つずつ順番に追加します。
• プロファイルの適合性基準については、4〜6種類のルールを設けることが一般的に推奨されていますが、ルールの数はどれぐらい細かく達成目標を設け、維持したいかよって異なります。
• 行動基準は使用するエンゲージメントによって異なりますが、通常は、キャンペーン内のリンクのクリック、フォーム送信、Web アクティビティ (ページ ビュー、ゲート コンテンツのダウンロード、カート インタラクションなど) が含まれます。
• モデルを置き換える場合は、古いモデルを無効にし、すぐに削除しないことをお勧めします。古いモデルを残しておけば、新旧モデルで得られる結果を比較して分析することが可能になるからです。

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