説明
統合された個人の生涯価値 (LTV) を識別する多次元メトリックを作成するには、計算されるインサイト内で必要なデータ モデル オブジェクト (DMO) の結合の順序は、統合個人 > 統合リンク個人 > 販売注文です。これは、統合個人 DMO が、アイデンティティ解決によって作成された個人またはエンティティの統合プロファイルを表すためです1。統合リンク個人 DMO は、統合された個人とソース システムの個人との間のリンクを表します2。販売注文 DMO は、ソース システムからの販売注文情報を表します3。これら 3 つの DMO を結合することにより、異なるソース システムからの販売注文データに基づいて、統合された個人の LTV を計算できます。その他のオプションは、LTV 計算を可能にするために正しい DMO を結合していないため、正しくありません。オプション B は、個人 DMO が、統合プロファイルではなく、ソース システムからの個人またはエンティティのソース プロファイルを表すため、正しくありません4。オプション C は、結合順序が逆であるため、正しくありません。選択肢Dは不正解です。統合プロファイルとソースプロファイルをリンクするために必要な統合リンク個別DMOが欠落しています。参照：統合個別データモデルオブジェクト、統合リンク個別データモデルオブジェクト、販売注文データモデルオブジェクト、個別データモデルオブジェクト

コンサルタントは、B. セグメンテーション除外ルールを使用して、最近の顧客を除外する必要があります。セグメンテーション除外ルールは、特定の条件を満たすレコードを除外するためにセグメントに適用できるフィルターです。コンサルタントは、セグメンテーション除外ルールを使用して、過去6ヶ月以内に購入した顧客を含むセグメントから、過去1週間以内に購入した顧客を除外することができます。これにより、セグメントにはプロモーションキャンペーンの対象となる顧客のみが含まれます。
その他の選択肢は正しくありません。選択肢Aは不正解です。バッチ変換は、データストリームまたはデータレイクオブジェクトに適用してデータを変更または拡充できるデータ処理タスクです。バッチ変換はセグメンテーションやアクティベーションには使用されません。選択肢Cは不正解です。関連属性は、データモデルオブジェクト間の関係から派生する属性です。関連属性は、セグメントからレコードを除外するために使用されません。選択肢Dは不正解です。ストリーミングインサイトは、データ取り込み時に計算される派生属性です。ストリーミングインサイトは、セグメントからレコードを除外するために使用されません。参考資料：Salesforce Data Cloud Consultant 試験ガイド、セグメンテーション、セグメンテーション除外ルール

ユースケースの理解:
経営陣は、過去 5 年間に 25 万ドル以上を預け入れており、アドバイザリー サービスを利用していない顧客に重点を置きたいと考えています。
参考: Salesforce Data Cloud ユースケースドキュメント
関連する機能:
計算されたインサイト：この機能は、既存のデータに基づいて指標と値を導き出すのに役立ちます。この例では、過去5年間の預金総額を計算できます。
セグメント: セグメンテーションにより、総預金額やアドバイザリ サービスの使用状況など、定義された基準に基づいて特定の顧客グループをターゲットにすることができます。
参考資料: Salesforce 計算インサイトおよびセグメンテーションガイド
実装手順:
計算された洞察を作成する:
Salesforce Data Cloud の Visual Insights Builder に移動します。
過去 5 年間の各顧客の預金を合計する新しい計算されたインサイトを作成します。
セグメントを作成する:
セグメント キャンバスを使用して新しいセグメントを作成します。
フィルターを適用して、預金額が 250,000 ドルを超える顧客を含め、アドバイザリ サービスを利用している顧客を除外します。
参考資料: Salesforce Calculated Insights チュートリアルおよびセグメント作成ガイド 実践的な応用:
例: 追加サービスを利用していない価値の高い顧客を特定し、パーソナライズされたマーケティング キャンペーンでターゲットを絞ってアドバイザリ サービスを促進します。
参考：Salesforce 高価値顧客セグメンテーションのケーススタディ

ローン申請者であり、かつ富裕層でもある顧客の重複データを処理するには、コンサルタントはデータを2つの別々のデータレイクオブジェクト（DLO）に取り込み、個人メールと連絡先メールのデータモデルオブジェクト（DMO）にマッピングする必要があります。その理由と仕組みは以下のとおりです。
問題を理解する:
顧客は両方のデータセット（ローン申請者と高資産家）に存在する可能性があり、重複が発生する可能性があります。
データの整合性を維持しながら冗長性を回避するには、データを慎重に取り込んでマッピングする必要があります。
なぜ 2 つの DLO が必要なのでしょうか?
データを 2 つの DLO に取り込むことで、共有属性 (電子メール アドレスなど) を活用しながら、2 つのデータセット間の分離を維持できます。
両方の DLO を個人および連絡先の電子メール DMO にマッピングすると、ID 解決で電子メールなどの共有識別子に基づいて重複レコードを統合できるようになります。
このソリューションを実装する手順:
ステップ 1: 2 つの DLO を作成します。1 つはローン申請者用、もう 1 つは高資産顧客用です。
ステップ 2: 両方の DLO を個別の DMO にマッピングして、顧客プロファイルを統合します。
ステップ 3: 両方の DLO の電子メール フィールドを連絡先ポイント電子メール DMO にマップして、電子メール アドレスに基づく ID 解決を有効にします。
ステップ 4: 電子メールなどの共有属性に基づいて重複レコードをマージするための ID 解決ルールを構成します。
他の選択肢はなぜないのか?
A . データ変換を使用してデータを 1 つの DLO に統合します。マッピング前に単一の DLO に統合すると、2 つのデータセットの区別が失われ、更新や変更の管理が難しくなります。
C . データを 2 つの DLO に取り込み、2 つのカスタム DMO にマップします。標準の個人および連絡先の電子メール DMO でこのシナリオを処理できる場合、カスタム DMO を作成することは不必要な複雑さです。
D . データを 1 つの DLO に取り込み、1 つのカスタム DMO にマッピングする: 単一の DLO を使用すると、ローン申請者と高資産顧客の区別が失われ、データの損失や混乱が​​生じます。
コンサルタントは、2 つの DLO を使用して標準の DMO にマッピングすることで、クリーンなデータの取り込みと効果的な ID 解決を保証します。

Cumulus Financialでは、法的な理由から事業用ローンと個人用ローンの記録を分けて管理しながら、同じContact DLOを活用しなければならないというビジネス要件に対応しています。最適なソリューションは、2つのデータスペースを使用することです。その理由と仕組みは以下のとおりです。
Salesforce Data Cloud のデータスペースについて：データスペースは、Salesforce Data Cloud 内の論理コンテナであり、組織は特定のビジネスニーズ、コンプライアンス要件、またはプライバシー規制に基づいてデータをセグメント化できます。これにより、データ処理と ID 解決ルールを分離しながら、連絡先 DLO などの共有データオブジェクトへのアクセスが可能になります。
なぜ 2 つのデータ スペースが必要なのでしょうか?
2 つのデータ スペース (たとえば、ビジネス ローン用と個人ローン用) を作成することにより、Cumulus Financial は 2 つのグループ間の分離を維持し、法令遵守を維持できます。
両方のデータ スペースは同じ連絡先 DLO を参照できるため、個々の顧客データは重複されず、両方のコンテキストでアクセスできるようになります。
ID 解決ルールは各データ スペース内で個別に構成できるため、セグメンテーションが法的要件に準拠していることを確認できます。
このソリューションを実装する手順:
ステップ 1: Salesforce Data Cloud の「データ スペース」セクションに移動します。
ステップ 2: 2 つの新しいデータ スペースを作成します。1 つは「ビジネス ローン」用、もう 1 つは「個人ローン」用です。ステップ 3: 適切なセグメンテーションを確保するために、各データ スペースに対して ID 解決ルールを個別に構成します。
ステップ4：既存の連絡先DLOを両方のデータスペースにリンクします。これにより、両方のコンテキストで同じ連絡先データが重複なく利用できるようになります。
ステップ 5: あるデータ スペースのデータが他のデータ スペースと誤って混在しないように、アクティベーション ルールとアクセス許可を設定します。
他の選択肢はなぜないのか?
A). 個々のDMOを複製する：これはデータの不要な重複につながり、ストレージコストの増加につながります。また、重複したレコード間の一貫性を維持するのが複雑になります。
B). 連絡先 DLO を複製する: DMO を複製する場合と同様に、このアプローチでは、法的分離という根本的な問題を解決せずに、ストレージとメンテナンスのオーバーヘッドが増加します。
C). 同じデータ スペースに 2 つの ID 解決ルールを作成する: これは実行可能なオプションのように見えますが、両方のグループが同じデータ スペース内に存在するため、必要な法的分離は提供されません。
Cumulus Financial は、2 つのデータ スペースを使用することで、効率性を維持し、データの冗長性を回避しながら、必要な法的分離を実現します。