Data 360 でのセグメントの作成

Data 360 のセグメンテーションを使用して、データを便利なセグメントに分割し、顧客の理解、対象設定、分析を行います。セグメントを作成したら、有効化対象に公開できます。

メモ

2025 年 10 月 14 日以降、Data Cloud は Data 360 にブランド変更されました。 この移行中に、アプリケーションやドキュメントで Data Cloud への参照が見られることがあります。名前は新しくなりますが、機能とコンテンツに変更はありません。

データモデルのオブジェクトでセグメントを作成し、選択したスケジュールでまたは必要に応じて公開することができます。基本的なセグメントでも複雑なセグメントでも、Data 360 を使用する上で重要です。属性ライブラリを使用したセグメントの作成、計算済みインサイトのセグメントの拡張、およびセグメントデータの絞り込みについて説明します。

複合キーの制限事項:

• セグメントキャンバスは、定義済みのリレーションを使用してデータを結合します。現在、これらのリレーションでは 1 つの項目のみがサポートされているため、Data 360 では複合キーのすべての項目を使用してデータを自動的に結合することはできません。これにより、母集団の数が不正確になったり、結合で 1 つの項目のみがランダムに選択されるセグメントになったりする可能性があります。
• 複合キーは、複合キーのすべての項目が結合ロジックで明示的に定義されている手動クエリをユーザーが記述した場合にのみ正しく機能します。
• セグメンテーションで一貫した正確な結果を得るには、1 つの一意の主キーでデータモデルオブジェクト (DMO) を使用します。

• Data 360 での標準セグメントの作成
  データモデルオブジェクトに基づいて標準セグメントを作成し、セグメントを有効化対象に公開します。
• リアルタイムセグメントの作成
  オンデマンドでミリ秒で完了するリアルタイムセグメントを作成します。セグメントをリアルタイムデータグラフで使用できるようにするには、セグメントメンバーシップ DMO オブジェクトの [セグメント ID] 項目と [タイムスタンプ] 項目をリアルタイムデータグラフに追加します。除外条件とネストされたバッチセグメントが含まれるリアルタイムセグメントは使用できません。リアルタイムセグメントでは、セグメント数と手動公開も使用できません。
• ウォーターフォールセグメントの作成
  複数のオファーがあるキャンペーンを実行している場合、ウォーターフォールセグメントを使用して既存のセグメントのリストを優先度順に処理します。主な目標は、複数のセグメントの対象となる個人を、一致する優先度が最も高いセグメントにのみ配置することです。これにより、相互に排他的な一連のオーディエンスが作成されます。これは、顧客に最も関連性の高いオファーを 1 つだけ送信したいキャンペーンに最適です。
• 動的セグメントの作成
  データモデルオブジェクト (DMO) に基づいて動的セグメントを作成し、セグメントメンバーシップ DMO にデータを保持せずにセグメントクエリを実行します。実行時に動的値を受け入れるプレースホルダーを使用して属性検索条件を定義します。
• データキットからのセグメントの作成
  Data 360 でセグメントを最初から作成する代わりに、データキットの定義済みセグメントを使用します。セグメントを編集して微調整できます。
• セグメントキャンバス
  Data 360 のセグメントキャンバスを使用して、直接属性と関連属性を選択し、作成したセグメントを対象利用者に絞り込みます。
• セグメントエラーのトラブルシューティング
  Data 360 で最も一般的なセグメントエラーを解決するためのヒントを紹介します。
• セグメンテーション検索条件の例
  さまざまな種類のセグメンテーション使用事例の検索条件の例を確認します。セグメントの開始点として次の例を使用し、キャンペーンに合わせて検索条件を追加して調整できます。
• Data 360 の Einstein セグメント
  Einsteinセグメント作成生成AIを使用してセグメントを作成します。セグメントの概要説明を入力し、推奨セグメントとそのすべての属性を受け取ります。説明を変更して別のセグメントのドラフトを作成したり、セグメントの属性を編集して調整したりします。セグメントに問題がなければ、公開して有効化します。
• セグメンテーションの請求に関する考慮事項
  セグメンテーションの使用は、次の使用量種別の請求に使用されるクレジットの消費に影響します。セグメンテーション別にクレジット消費を削減するためのベストプラクティスを確認します。