Data Cloudは、Salesforceや外部の様々なソースにまたがるデータの接続、準備、ハーモナイズ、統合、クエリ、分析、そしてそれらに基づいたアクションの実行を支援する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、より関連性の高いエクスペリエンスを提供できます。Data Cloudは、さまざまなソースからのデータを統合し、チャネルをまたいでIDを解決することで、お客様が顧客を360度ビューで把握できるよう支援します。また、オーディエンスのセグメント化、パーソナライズされたエクスペリエンスの創出、インサイトとAIを活用したあらゆるチャネルでのデータの活用も支援します。
標準化され拡張可能なデータモデルを用いて、複数のソースからのデータを調整します。Data Cloudは、お客様がデータを使用する前に変換・クレンジングし、拡張・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お手伝いをします。また、Data Cloudは、お客様が計算されたインサイトや関連属性を作成し、データを拡充してID解決を最適化するお手伝いもします。
他の2つのオプションは、Data Cloudの一般的なユースケースではありません。Data Cloudはデータガバナンスやバックアップ、ディザスタリカバリ機能を提供していません。これらの機能は通常、他のSalesforceソリューションや外部ソリューションによって処理されます。
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セグメンテーションや計算インサイトで日時ベースの操作にデータセットを使用するには、データストリームのカテゴリタイプをエンゲージメントに割り当てる必要があります。その理由は次のとおりです。
要件を理解する
目標は、セグメンテーションと計算された洞察において、日付と時刻に基づく操作 (特定の日付または時刻に基づいて顧客をフィルタリングするなど) を実行することです。
これには、時間の経過に伴う顧客とのやり取りやアクティビティを記録するデータ ストリーム カテゴリが必要です。
なぜエンゲージメントなのか?
エンゲージメントデータストリーム:
エンゲージメント データ ストリームは、Web サイトへのアクセス、メールの開封、購入、その他の時間ベースのアクティビティなど、顧客とのやり取りをキャプチャするように設計されています。
これらのストリームには本質的にタイムスタンプが含まれているため、日付と時刻に基づく操作に最適です。
セグメンテーションと計算された洞察での使用:
セグメンテーションでは、多くの場合、顧客のエンゲージメント行動（「過去 7 日間に Web サイトにアクセスした顧客」など）に基づいて顧客をフィルタリングします。
計算されたインサイトでは、エンゲージメント データを活用して、最新性、頻度、時間の経過に伴う傾向などの指標を導き出します。
その他のカテゴリーはあまり適していません:
個人: 時間ベースのインタラクションではなく、人口統計的または静的な属性 (名前、年齢など) に焦点を当てます。
販売注文: トランザクション データを取得しますが、一般的なエンゲージメント ベースの操作には最適化されていません。
プロファイル: 統合された顧客プロファイルを表しますが、日付と時刻に基づく操作を直接サポートしません。
このソリューションを実装する手順
ステップ1: 正しいカテゴリーを割り当てる
データ ストリームを設定するときは、エンゲージメント カテゴリを割り当てて、時間ベースの操作に最適化されていることを確認します。
ステップ2: 日付と時刻のフィールドをマップする
取り込み中に関連するフィールド (インタラクションのタイムスタンプなど) が正しくマッピングされていることを確認します。
ステップ3：セグメンテーションとインサイトでの使用
取り込んだエンゲージメント データをセグメンテーション (例: 「過去 24 時間以内にエンゲージした顧客」) や計算されたインサイト (例: 「インタラクション間の平均時間」) に活用します。
結論
エンゲージメント カテゴリは、時間ベースのインタラクションをキャプチャするために特別に設計されており、セグメンテーションや計算されたインサイトにおける日付と時間ベースの操作で使用されるデータセットに最適です。

この新しいユースケースに対処するには、コンサルタントは、CRM IDを両方の識別名として使用し、2つのシステムの主キーをParty Identificationにマッピングし、CRM IDをParty Identification名として照合するParty Identificationに基づくマッチングルールを作成する必要があります。これにより、コンサルタントは、CRMコンタクトとマーケティングコンタクトが、各個人の一意の識別子であるCRM IDに基づいてマッチングされることを確認できます。Party Identificationを使用することで、コンサルタントは、異なるエンティティやソース間でのマッチングや、同一個人の複数の値の処理など、この属性の利点も活用できます。その他のオプションは、CRM IDを主キーとして使用していないか、Party Identificationを属性タイプとして使用していないため、正しくありません。参考資料：アイデンティティ解決ルールセットの設定、アイデンティティ解決一致ルール、データクラウドのアイデンティティ解決ルールセット、データクラウドのアイデンティティ解決設定入力

ID 解決とは、一致ルールと調整ルールに基づいて、さまざまなデータ ソースのソース プロファイルを統合された個人プロファイルにリンクするプロセスです。ID 解決プロセスで、電子メール アドレスや電話番号を共有しているものの、実際には同一人物ではない個人が一致している場合、一致ルールが緩すぎるため、調整する必要があります。この問題に対処する最善の方法は、属性の追加や一致スコアのしきい値の増加など、より厳しい一致基準を持つ新しいルール セットを作成して実行することです。次に、コンサルタントは 2 つのルール セットを比較して結果を確認し、新しいルール セットによって誤検知が削減され、ID 解決の精度が向上するかどうかを確認できます。新しいルール セットが承認されると、コンサルタントは新しいルール セットに移行し、古いルール セットを削除できます。既存のルール セットを変更すると、既存の統合プロファイルに影響し、データの損失や不整合が発生する可能性があるため、その他のオプションは正しくありません。
マッチングルールが少ない新しいルールセットを作成して実行すると、誤検知が増加し、ID解決の範囲が狭まる可能性があります。参考資料：統合された個人プロファイルの作成、AIベースのID解決：多様な顧客データのリンク、データクラウドのID解決。

ストリーミングインサイトは、ウェブやモバイルイベントなどのストリーミングデータソースからリアルタイムのメトリクスを作成・監視できる機能です。また、ストリーミングインサイトは、メトリクスの値と条件に基づいて、通知の送信、レコードの作成、フィールドの更新といったデータアクションをトリガーすることもできます。したがって、ストリーミングインサイトは、過去24時間以内にウェブサイトの求人ページを2回以上閲覧した候補者を特定し、採用システムに追加するという目標を達成するのに最適な機能です。その他の選択肢は、以下の理由により誤りです。
ストリーミングデータ変換は、SQL式を使用してストリーミングデータを変換・拡充できる機能です。フィルタリング、結合、集計、値の計算などが可能です。ただし、ストリーミングデータ変換では、メトリクスを監視したり、条件に基づいてデータアクションをトリガーしたりすることはできません。
計算インサイトは、SQL式を用いてデータからLTV、CSAT、平均注文額などの多次元指標を定義・計算できる機能です。ただし、計算インサイトはスケジュールに基づいて実行され、データアクションをサポートしていないため、リアルタイムのデータ分析には適していません。
バッチデータ変換は、データの結合、集計、フィルタリング、追加といった複雑なデータ変換をビジュアルエディタで作成・スケジュール設定できる機能です。ただし、バッチデータ変換はスケジュールに基づいて実行され、データアクションをサポートしていないため、リアルタイムのデータ分析には適していません。参考資料：ストリーミングインサイト、ストリーミングインサイトの作成、データクラウドでのインサイトの使用、データクラウドインサイトの詳細、SQLを使用したデータクラウドインサイト、ストリーミングデータ変換、データクラウドでのバッチデータ変換の開始、バッチデータ変換の変換、データクラウドでのバッチデータ変換：概要、Salesforce Data Cloud：AI CDP。