Marketing Cloud の購読者プロファイル属性を Data Cloud に毎日簡単に取り込むことができるソリューションが、Marketing Cloud データ拡張機能のデータストリームです。Marketing Cloud データ拡張機能のデータストリームは、Marketing Cloud データ拡張機能から Data Cloud データスペースにデータをストリーミングできる機能です。ストリーミングするデータ拡張機能を選択すると、Data Cloud によってデータスペース内の対応するデータモデルオブジェクト (DMO) が自動的に作成され、更新されます。また、ユーザーインターフェースまたは API を使用して、データ拡張機能フィールドを DMO 属性にマッピングすることもできます。Marketing Cloud データ拡張機能のデータストリームを使用すると、コードを記述したり複雑な統合を設定したりすることなく、Marketing Cloud から Data Cloud に購読者プロファイル属性などのデータを取り込むことができます。
その他のオプションは、Marketing Cloud の購読者プロファイル属性を Data Cloud に日常的に簡単に取り込むことができるソリューションではありません。Automation Studio と Profile file API は、Marketing Cloud から外部システムにデータをエクスポートするために使用できるツールですが、スクリプトの作成、ファイル転送の設定、自動化のスケジュール設定など、お客様自身で行う必要があります。Marketing Cloud Connect API は、Sales Cloud や Service Cloud などの他の Salesforce ソリューションで Marketing Cloud のデータにアクセスするために使用できる API ですが、Data Cloud へのデータのストリーミングはサポートしていません。Email Studio Starter Data Bundle は、Email Studio 用のサンプルデータとセグメントを含むデータキットですが、購読者プロファイル属性は含まれておらず、Data Cloud へのデータのストリーミングもサポートされていません。
参照：
マーケティングクラウドデータ拡張データストリーム
データクラウドデータ取り込み
[Marketing Cloud データ拡張データストリーム API]
[マーケティングクラウドコネクトAPI]
[Email Studio スターター データ バンドル]

* データクラウドにおける AI の役割: 人工知能 (AI) は、データを活用して顧客とのやり取りを強化する洞察と予測を生成することで、Salesforce データクラウドで重要な役割を果たします。
* 洞察と予測:
AI アルゴリズム: 機械学習アルゴリズムを使用して、膨大な量の顧客データを分析します。
予測分析: 顧客の行動傾向、好み、将来の潜在的な行動などの予測的な洞察を提供します。
* 顧客とのインタラクションの強化:
パーソナライゼーション: AI は顧客のニーズと好みを予測することで、パーソナライズされたエクスペリエンスの作成に役立ちます。
効率性: 顧客が問い合わせる前に問題を予測し、解決策を提案することで、プロアクティブな顧客サービスを実現します。
マーケティング: ターゲティングとセグメンテーションを改善し、マーケティング活動が最も有望なリードと顧客に向けられるようにします。
* ユースケース:
推奨エンジン: 過去の行動や好みに基づいて製品やサービスを提案します。
離脱予測: 離脱のリスクがある顧客を特定し、顧客維持戦略で関与させます。
* 参照：
Salesforce データクラウド AI 機能
顧客インタラクションのためのSalesforce AI

ID解決ルールセットを削除すると、コンサルタントが顧客に伝える必要がある2つの大きな影響があります。1つ目は、ルールセットによって作成されたすべての統合顧客データが完全に削除されるため、統合プロファイルとその属性はData Cloud1で利用できなくなります。2つ目は、ルールセットで使用されていたデータモデルオブジェクトへの依存関係がなくなるため、ルールセット1に影響を与えずにデータモデルオブジェクトを変更または削除できるようになります。これらの影響は、顧客のデータ品質、セグメンテーション、アクティベーション、および分析に重大な影響を及ぼす可能性があるため、コンサルタントは、ルールセットの削除を進める前に、その影響を慎重に検討するよう顧客にアドバイスする必要があります。その他の選択肢は、ルールセットの削除による影響ではないため、正しくありません。選択肢Aは、ルールセットを削除してもすべての個別データではなく、統合顧客データのみが削除されるため、正しくありません。ソースシステムの個別データは、引き続きData Cloud1で利用できます。選択肢Dは、ルールセットを削除してもすべてのソースプロファイルデータではなく、統合顧客データのみが削除されるため、正しくありません。データストリームからのソースプロファイルデータは、引き続きData Cloud1で利用できます。参考：アイデンティティ解決ルールセットの削除

説明
さまざまなソースから Data Cloud にデータを取り込んだ後、そのデータをセグメント化して操作する前に必要な追加の設定は、Identity Resolution です。Identity Resolution とは、さまざまなデータソースのソースプロファイルを照合および調整し、単一の個人またはエンティティを表す統合プロファイルを作成するプロセスです1。Identity Resolution を使用すると、顧客と見込み客の 360 度ビューを作成し、属性と行動に基づいてセグメント化してアクティブ化できます2。Identity Resolution を設定するには、データの一致ルールと調整ルールを定義するルールセットを作成して展開する必要があります3。その他のオプションは、データをセグメント化して操作する前には必要ないため、正しくありません。Data Activation とは、マーケティング、営業、またはサービスを目的として、Data Cloud から他の Salesforce クラウドまたは外部の送信先にデータを送信するプロセスです4。計算されたインサイトは、生涯価値、解約リスク、製品アフィニティなど、ソースデータまたは統合データに基づいて計算される派生属性です5。Data Mapping とは、ソース属性をデータモデル内の統合属性にマッピングするプロセスです。これらの設定は、データのセグメント化と処理を行った後、またはIdentity Resolutionと並行して行うことができますが、Identity Resolutionの前提条件ではありません。参考資料：Identity Resolutionの概要、データクラウドでのデータのセグメント化とアクティベーション、Identity Resolutionルールセットの設定、データアクティベーションの概要、Calculated Insightsの概要
[データマッピングの概要]