ユースケースを理解する：
経営陣は、過去5年間に25万ドル以上を預金しており、かつ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る。
参考資料：Salesforce Data Cloud ユースケースドキュメント
関連機能：
計算による分析：この機能は、既存のデータに基づいて指標や値を導き出すのに役立ちます。この場合、過去5年間の預金総額を計算できます。
セグメント化：セグメント化とは、預金総額やアドバイザリーサービスの利用状況など、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を可能にする手法です。
参考資料：Salesforce Calculated Insights およびセグメンテーション ガイド
実施手順：
計算に基づいたインサイトを作成する：
Salesforce Data CloudでVisual Insights Builderに移動します。
過去5年間における顧客ごとの預金総額を算出する、新しい計算式を作成します。
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。
預金残高が25万ドルを超える顧客を含め、アドバイザリーサービスを利用している顧客を除外するようにフィルターを適用します。
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高価値顧客を特定し、アドバイザリーサービスを促進するためのパーソナライズされたマーケティングキャンペーンをターゲットにする。
参考資料：Salesforceの高価値顧客セグメンテーション事例研究

Contact Point_Email オブジェクトは、Data Cloud 内の個人に関連付けられた電子メール アドレスを表すデータ エンティティです。これは、顧客データの共通エンティティと関係を定義する標準化されたデータ モデルである Customer 360 データ モデルの一部です。Contact Point_Email オブジェクトは、Salesforce CRM で電子メール アドレスを格納するカスタム オブジェクトまたは標準オブジェクト (カスタム Customer Email__c オブジェクトなど) にマッピングできます。その他のオプションは、マッピング先として適切なデータ エンティティではありません。理由は以下のとおりです。
* A. Contactオブジェクトは、Salesforce CRMにおいて顧客、パートナー、または競合他社であるアカウントに関連付けられた人物を表すデータエンティティです。Data Cloudにおけるメールアドレスを表すデータエンティティではありません。
* C. カスタムオブジェクト「Customer Email__c」は、Data Cloud のデータエンティティではなく、Salesforce CRM のカスタムオブジェクトです。Data Cloud のデータエンティティ（例えば「Contact Point_Email」オブジェクトなど）にマッピングすることはできますが、それ自体はデータエンティティではありません。
* D. Individual オブジェクトは、Data Cloud で一意の人物を表すデータ エンティティです。これは、同意とプライバシー設定を管理するためのコア エンティティであり、電子メール アドレス、電話番号、ソーシャルメディア ハンドルなどの 1 つ以上の連絡先に関連付けることができます。Data Cloud で電子メール アドレスを表すデータ エンティティではありません。参照: Customer 360 データ モデル: Individual と連絡先 - Salesforce、Contact Point_Email | Salesforce プラットフォームのオブジェクト リファレンス | Salesforce 開発者、
[連絡先 | Salesforceプラットフォームのオブジェクトリファレンス | Salesforce開発者]、[個人 | Salesforceプラットフォームのオブジェクトリファレンス | Salesforce開発者]

処理対象のセグメントに関するメタデータを含むAmazon S3上のファイルはBです。それはjsonファイルです。jsonファイルは、セグメントがAmazon S3にアクティブ化されたときにcsvファイルとともに生成されるメタデータファイルです。jsonファイルには、セグメント名、セグメントID、セグメントサイズ、セグメント属性、セグメントフィルタ、セグメントスケジュールなどの情報が含まれています。宛先システムはこのファイルを使用してセグメントとそのプロパティを識別し、セグメントデータを宛先システムの対応するフィールドと照合できます。参考資料：Salesforce Data Cloud Consultant Exam Guide、Amazon S3 Activation

Data Cloudは、Salesforce内外のさまざまなソースにわたるデータを接続、準備、統合、統一、クエリ、分析、活用するのに役立つデータプラットフォームです。Data Cloudで対応できる一般的なユースケースには、以下のようなものがあります。
顧客データを理解し、それに基づいて行動することで、より関連性の高い顧客体験を実現します。Data Cloudは、さまざまなソースからのデータを統合し、チャネルを横断してIDを解決することで、顧客に関する360度ビューの実現を支援します。また、Data Cloudは、顧客がオーディエンスをセグメント化し、パーソナライズされた体験を作成し、インサイトとAIを活用してあらゆるチャネルでデータを活用できるよう支援します。
標準化され拡張可能なデータモデルを使用して、複数のソースからのデータを統合します。Data Cloudは、お客様がデータを使用する前に変換およびクレンジングを行い、拡張およびカスタマイズ可能な共通データモデルにマッピングするのに役立ちます。また、Data Cloudは、お客様が計算されたインサイトと関連属性を作成してデータを充実させ、ID解決を最適化するのにも役立ちます。
他の2つのオプションは、データクラウドの一般的な利用事例ではありません。データクラウドは、データガバナンスやバックアップ、災害復旧機能を提供していません。これらの機能は通常、他のSalesforceソリューションまたは外部ソリューションによって処理されます。
参考文献：
* データクラウドの仕組みを学ぶ
* Salesforce Data Cloudについて
* プラットフォームのユースケースを発見する
* 一般的なデータ分析のユースケースを理解する