コンテナと属性を使用した絞り込み

セグメンテーションキャンバスで、母集団を対象グループに絞り込むルールを定義できます。検索条件は、結果ごとにさまざまな方法で作成、組み合わせることができます。関連属性を使用して検索条件を定義すると、該当するルールオプションと共にコンテナがキャンバスに追加されます。関連属性のデータモデルオブジェクト (DMO) がコンテナオブジェクトになります。

例 シナリオ 1:「黄色」と「スカーフ」という属性を注文商品コンテナに入れると、クエリエンジンは AND ロジックを使用し、購入で単一注文商品として「黄色のスカーフ」を購入した顧客を探します。

例

シナリオ 2:「黄色」と「スカーフ」という属性をそれぞれ別々のコンテナに入れると、クエリエンジンは、任意の黄色の商品を購入し、任意の色のスカーフを購入した顧客を探します。

• 集計
  検索条件を定義する最初のステップは、平均または合計など、結果を定量化する方法を決定することです。この方法は、集計とも呼ばれます。たとえば、5 つの販売注文商品と 5 つの販売注文を検索する場合に異なる条件を使用します。コンテナオブジェクトを使用してデータを集計します。コンテナ内の関連属性のデータモデルオブジェクト (DMO) がコンテナオブジェクトになります。
• ショートカットを使用したセグメント検索条件の簡略化
  よく使用するセグメント検索条件属性をデータモデルパスと共にショートカットとして保存し、セグメントや有効化で再利用します。毎回属性ライブラリ内を移動して適切なデータモデルオブジェクト (DMO)、パス、属性を検索する代わりに、必要な設定を含む保存済みショートカットを選択できます。
• セグメント利用者のグループ化、ランク付け、制限
  Data 360 セグメンテーションのグルーピング、ランキング、制限ルールにより、セグメントビルダーに高度な複数レベルの絞り込みが追加されます。標準検索条件を適用したら、順次ロジックを使用してセグメント母集団のグループ化、ランク付け、制限を行い、より構造化されたバランスの取れた利用者を作成できます。
• セグメント検索条件での階層集計
  階層集計では、取引先とその関連子会社の収益を積み上げ集計することで、データを包括的に把握できます。その後、複数のレベルの集計値に基づいて、より正確なセグメント検索条件を定義できます。
• コンテナパス
  一部のコンテナには、セグメンテーションエンティティに戻るパスが複数あります。コンテナに複数のアクセス パスがある場合、Data 360 がセグメントの作成方法を理解するのに役立つパスを選択できます。最初に検索条件を作成したときに使用できるパスは、後で編集するときに使用できるパスとは異なる場合があります。これは、リレーションカーディナリティルールによって促進される、予期される動作です。
• セグメント属性の循環パスの使用に関する問題
  関連属性を選択しているときに DMO を複数回選択する場合は、循環パスを作成します。循環パスとは、循環動作 (a →b →a) を使用するリレーションです。循環パスによって、セグメントのパフォーマンスが低下し、計数や公開が失敗する可能性があります。この問題を回避するために、Data 360 ではデフォルトでセグメントビルダーを使用して循環パスを作成できません。
• Data 360 のイベント時刻
  イベント日は、取り込み時にデータストリームレベルで定義される時間ベースの DMO 属性です。DMO には複数のイベント日が存在する可能性があります。[イベント時刻項目] は、エンゲージメントカテゴリに指定されている DMO にのみ適用されます。
• セグメンテーション用のコンテナの作成
  関連属性を使用して検索条件を定義すると、キャンバスにコンテナが作成され、必要なルールを定義するためのオプションが表示されます。コンテナ内に最大 20 個の検索条件を含めることができます。
• Data 360 セグメントでのベクトル検索条件の使用 (ベータ)
  ベクトル検索条件により、キーワードの完全一致や手動のデータ整理への依存が軽減され、正確なセグメントを効率的に作成できます。この機能では、セグメント作成で NLP アルゴリズムを使用して非構造化データを並び替えます。1 つのインターフェースとセグメント内で構造化データと非構造化データの両方を絞り込むことができます。
• セグメンテーションの通貨データ型
  セグメンテーション検索条件で集計を実行して必要なグループを作成するときに、通貨データ型を使用して通貨を変換できます。