個人にセグメントを作成する際に、AND でリンクされた 2 つの別々のコンテナを使用する場合、その個人はコンテナ内の両方の条件を満たす必要があります。この場合、個人は色属性が「赤」である商品を少なくとも 1 つ、主要商品カテゴリ属性が「靴」である商品を少なくとも 1 つ購入している必要があります。これらの商品は同一である必要はなく、同じ取引で購入される必要もありません。したがって、正解は A です。
その他のオプションは、異なる論理演算子または条件を意味しているため、正しくありません。オプション B は、色属性が「赤」で、主要製品カテゴリ属性が「靴」である製品を 1 つだけ購入した必要があることを意味します。オプション C は、色属性が「赤」で、主要製品カテゴリ属性が「靴」である製品を 1 つだけ購入し、他の製品は購入していない必要があることを意味します。オプション D は、色属性が「赤」である製品を 1 つ、または主要製品カテゴリ属性が「靴」である製品を 1 つ、あるいはその両方を購入した必要があることを意味します。これは、AND 演算子ではなく OR 演算子を使用するのと同じです。
参照：
セグメンテーション用のコンテナを作成する
データクラウドでセグメントを作成する
データクラウドセグメンテーションをナビゲート

説明
「City | Is Equal To | 'San Jose'」でセグメンテーション条件をフィルタリングした結果は、「San Jose」または「san jose」を含む都市のみになります。これは、セグメンテーション条件が大文字と小文字を区別し、アクセント記号も区別するため、フィルターに入力された値と完全に一致する場合にのみ一致します1。したがって、「San Jose」、「san jose」、「San Jose」を含む都市は、フィルター値と完全に一致しないため、結果に含まれません。「San Jose」という名前に異なるバリエーションを持つ都市を含めるには、OR演算子を使用して複数のフィルター値を追加する必要があります（例：'San Jose' OR 'San Jose' OR 'san jose' OR 'san jose'2）。参考：セグメンテーション条件、セグメンテーション演算子

* Visual Insights Builder の紹介:
Salesforce Data Cloud の Visual Insights Builder は、既存のデータから派生したカスタム メトリックである計算されたインサイトを作成するために使用されるツールです。
参照：
* 計算された洞察を作成するための要件:
メジャー: メジャーとは、収益、購入数、プラットフォームで費やされた合計時間など、分析する定量的な値です。
ディメンション: ディメンションは、日付、地域、顧客セグメントなどのメジャーを分類またはフィルタリングするために使用する質的属性です。
* 計算された洞察を作成する手順:
Salesforce Data Cloud 内の Visual Insights Builder に移動します。
「新しいインサイトを作成」を選択し、データセットを選択します。
少なくとも 1 つのメジャーを追加します。これは、「総売上高」など、分析したい任意の指標になります。少なくとも 1 つのディメンションを追加します。これは、「地域別売上高」など、メジャーを細分化するのに役立ちます。
* 実用的な応用:
例: 「地域別の平均購入額」に関するインサイトを作成するには、次のものが必要です。
測定基準: 合計購入額。
ディメンション: 顧客地域。
これにより、パフォーマンスの高い地域を特定するなど、実用的な洞察が得られます。

説明​
Marketing Cloud の購読者プロファイル属性を Data Cloud に日々簡単に取り込むソリューションが、Marketing Cloud データ拡張機能「データストリーム」です。Marketing Cloud データ拡張機能「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 がデータスペース内に対応するデータモデルオブジェクト (DMO) を自動的に作成し、更新します。
お客様は、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にサブスクライバー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。
参考文献:
* 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]

説明
Data Cloud で ID 解決をサポートするには、マスター顧客テーブルのフィールドを、この目的のために設計された標準データモデルオブジェクトにマッピングする必要があります。個人オブジェクトは、顧客の名前やその他の個人識別情報 (PII) を保存するために使用され、連絡先電話番号メールオブジェクトは、顧客の主要なメールアドレスやその他の連絡先情報を保存するために使用されます。これらのオブジェクトは、連絡先情報が個人に属していることを示すリレーションフィールドによってリンクされています。これらのオブジェクトにフィールドをマッピングすることで、Data Cloud は ID 解決ルールを使用して、名前とメールアドレスのフィールドに基づいて、さまざまなソースのプロファイルを照合および調整できます。その他のオプションは、標準データモデルに含まれない新しいカスタムオブジェクトを作成するか、すべてのフィールドを ID 解決用ではない顧客オブジェクトにマッピングするか、すべてのフィールドを標準のメールアドレスフィールドを持たない個人オブジェクトにマッピングするため、推奨されません。参考資料: ID 解決のためのデータモデリング要件、統合された個人プロファイルの作成