Salesforce Data Cloud でマーケティングROIの向上を目的としてセグメントインテリジェンスを設定・使用するには、管理者権限が必要です。詳細な分析は以下の通りです。
データクラウド管理者（オプション D）：
権限セットの範囲:
データ クラウド管理者権限セットは、AI 主導の分析情報 (オーディエンスの傾向、エンゲージメント メトリックなど) を提供するセグメント インテリジェンスを含む、高度なデータ クラウド機能を構成するためのフル アクセスを付与します。
管理者は、マーケティング ROI を最適化するために重要な指標を定義し、予測モデルを有効にし、セグメントのパフォーマンスを分析できます。
公式ドキュメント:
SalesforceのData Cloud権限セットガイドでは、セグメントインテリジェンスの設定と管理には管理者権限が必要であると明記されています。データモデル設定の変更、AI/MLツールへのアクセス、セグメントレコメンデーションの適用は、Data Cloud管理者ロールのみが実行できます（出典：「管理者権限と標準ユーザー権限の比較」）。
「クラウド マーケティング マネージャー (C)」が間違っている理由:
標準権限セットなし:
「クラウドマーケティングマネージャー」は、Salesforce Data Cloud の標準権限セットではありません。このオプションを使用すると、Marketing Cloud のロール（例：マーケティングマネージャー）と Data Cloud の権限構造が混同される可能性があります。
マーケティングクラウドとデータクラウドの比較:
Marketing Cloudには「マーケティングマネージャー」のような役割がありますが、Data Cloudでは異なる権限セット（管理者、ユーザー、データアウェアスペシャリスト）が使用されます。セグメントインテリジェンスはData Cloudの機能であり、Data Cloud固有の権限が必要です。
その他のオプション:
Data Cloud Data Aware Specialist (A): データ ガバナンス ツールへの読み取り専用アクセスを提供しますが、セグメント インテリジェンスを構成する権限はありません。
データ クラウド ユーザー (B): 基本的なセグメントのアクティブ化と表示は可能ですが、AI 主導のインサイトを設定することはできません。
検証手順:
ステップ 1: 「セットアップ」>「ユーザー」>「権限セット」から、データ クラウド管理者権限セットを割り当てます。
ステップ 2: 「データ クラウド」>「セグメント インテリジェンス」に移動して、分析を構成し、AI の推奨事項を確認し、セグメントを最適化します。
ステップ 3: 洞察を活用してターゲティングを絞り込み、ROI の改善を測定します。
結論：Segment Intelligence を設定して活用するには、Data Cloud 管理者権限セットが必要です。この権限セットは、Data Cloud の高度な分析ツールと AI ツールに必要な管理権限を提供します。「Cloud Marketing Manager」は、Data Cloud では有効な権限セットではありません。

統合プロファイル上のデータを検証するために、コンサルタントは次の機能を使用できます。
アイデンティティ解決: この機能により、コンサルタントは、さまざまなデータ ソースから個人を統合する方法を決定するアイデンティティ解決ルール セットを表示および編集できます1。
データ エクスプローラー: この機能により、コンサルタントは統合プロファイルを参照およびフィルタリングし、その属性、セグメント、アクティビティを表示できます2。
プロファイルエクスプローラー：この機能により、コンサルタントは特定の統合プロファイルをドリルダウンし、ソースレコード、アイデンティティグラフ、計算されたインサイト、データアクションなどの詳細を表示できます3。参考資料：
1: データクラウドにおけるID解決
2: データクラウドのデータエクスプローラー
3: データクラウドのプロファイルエクスプローラー

新しくインポートしたデータがどのセグメントでも使用可能であることを確認するには、以下の順序でプロセスを実行する必要があります：データストリームの更新 > ID解決 > 計算されたインサイト。その理由は次のとおりです。
要件を理解する
Northern Trail Outfitters は、毎日新しい顧客データを Amazon S3 バケットにアップロードし、それが Data Cloud に取り込まれます。
過去 30 日間の顧客あたりの総支出を表示するために計算されたインサイトが作成されます。
目標は、データがセグメントで使用される前に、適切に更新、解決、および処理されるようにすることです。
なぜこのシーケンスなのでしょうか?
ステップ1: データストリームを更新する
処理を実行する前に、データストリームを更新して、Amazon S3 バケットから最新のデータを取り込む必要があります。
これにより、最新の顧客データが Data Cloud で利用できるようになります。
ステップ2: アイデンティティ解決
データ ストリームを更新した後、関連するレコードを統合プロファイルにマージするために ID 解決を実行する必要があります。
このステップにより、顧客データが統合され、分析の準備が整います。
ステップ3：計算された洞察
ID 解決が完了すると、計算された洞察が生成され、過去 30 日間の顧客あたりの総支出を計算できるようになります。
これにより、洞察は最新かつ最も正確なデータに基づくものになります。
その他のオプションが間違っています:
B). データ ストリームの更新 > 計算されたインサイト > ID 解決: 計算されたインサイトは統合プロファイルに依存しているため、ID 解決の前に生成することはできません。
C). 計算されたインサイト > データ ストリームの更新 > ID 解決: 計算されたインサイトには最新のデータと解決済みの ID の両方が必要なので、このシーケンスは無効です。
D). ID 解決 > データ ストリームの更新 > 計算されたインサイト: 最初にデータ ストリームを更新して最新のデータを取り込まなければ、ID 解決は実行できません。
結論
正しい順序は、「データ ストリームの更新」>「アイデンティティ解決」>「計算されたインサイト」であり、セグメントで使用される前にデータが適切に更新、解決、および処理されることが保証されます。

Amazon S3 バケットからデータを取り込む場合、コンサルタントは次のオプションを設定する必要があります。
更新モードは「Upsert」に設定する必要があります。これは、新規レコードと更新されたレコードがData Cloudに追加または更新され、既存のレコードは保持されることを意味します。これにより、データは常に最新の状態になり、ソースとの整合性が確保されます。
ファイル名には、タイムスタンプに対応するワイルドカードを含める必要があります。つまり、ファイル名パターンには、タイムスタンプの形式に一致する変数部分を含める必要があります。例えば、ファイル名がstore_transactions_2023-12-18.csvの場合、ワイルドカードはstore_transactions_*.csvとなります。これにより、取り込みプロセスは毎日正しいファイルを識別して処理できるようになります。
その他のオプションは、このシナリオでは不要または関連がありません。
古いファイルの削除はAmazon S3バケットの機能であり、Data Cloudの取り込みプロセスではありません。Data Cloudはソースからファイルを削除することはなく、取り込み後にソースファイルを削除する必要もありません。
フルリフレッシュは、Data Cloud 内の既存のレコードをすべて削除し、ソースファイルのレコードに置き換えるリフレッシュモードです。この方法は、特にソースファイルに過去 24 時間のトランザクションの概要のみが含まれている場合、データの損失と不整合が発生する可能性があるため、このシナリオには適していません。参考資料: Amazon S3 からのデータの取り込み、リフレッシュモード

ID解決の「空の値を無視」オプションを使用すると、調整ルールの実行時に空のフィールドを無視できます。調整ルールは、さまざまなソースの値に基づいて、統合された個人プロファイルの属性の最終的な値を決定するために使用されます。調整ルール内の各属性に対して、「空の値を無視」オプションは true または false に設定できます。true に設定した場合、調整ルールは、その属性の値が空であるソースをスキップし、優先順位の次のソースに進みます。false に設定した場合、調整ルールは、その属性の値が空であるソースを有効なソースと見なし、それを使用して統合された個人プロファイルの属性値を入力します。
他のオプションは、アイデンティティ解決における「空の値を無視」オプションの動作を正しく説明していません。「空の値を無視」オプションは、異なるソース間で属性に基づいて個人を識別およびリンクするために使用されるカスタム一致ルールおよび標準一致ルールには影響しません。また、「空の値を無視」オプションは、アイデンティティ解決ルールの実行時に空のフィールドを持つ個々のオブジェクトレコードを無視しません。これは、アイデンティティ解決ルールがレコードレベルではなく属性レベルで実行されるためです。
データクラウドアイデンティティ解決調整ルール入力
ID解決ルールセットを構成する
データクラウドにおけるデータとアイデンティティ