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LiveRamp、Snowflake、Brazeを接続する

LiveRamp、Snowflake、Brazeを接続する方法を学ぶことで、インサイトまでの時間を短縮し、データのサイロ化を解消し、カスタマーエンゲージメントを最適化することで、高度にパーソナライズされた関連性の高いマーケティングCampaignsを作成できます。この統合により、実用的な個人ベースのインサイトが提供され、消費者のタッチポイントが集約されることで、より適切なオーディエンスセグメンテーションとタイムリーなCampaignsが可能になり、データドリブン型のマーケティングが強化されます。また、Snowflakeが提供するベンチマークを活用し、業界標準に照らし合わせてマーケティング戦略を洗練させることもできます。

ユースケース

  • データの最小化: LiveRampのアクティベーションアプリでは、Snowflakeのセキュアデータシェア機能を使用して、インスタンスから直接テーブルを効率的に読み取ります。ダウンストリームパートナーに配信する時点まで、Snowflakeからデータは移動されません。
  • 安全なファーストパーティのアクティベーション: 前述のID解決アプリケーションを使用することで、LiveRampのアクティベーションアプリケーションはSnowflakeインスタンスのRampIDベースのテーブルのみを使用します。このため、PIIが外部へ流出することがありません。
  • ライブまでの時間を短縮: お客様の環境でデータを直接RampIDに解決することで、最終宛先への配信が数時間以内に行われます。これに対し、LiveRampの従来のファイルベースの方法では数日間かかっていました。これにより、Campaignのパフォーマンスをタイムリーに最適化する能力が大幅に向上します。
  • 運用コストの節約: 上記と同様に、Snowflakeのセキュアデータシェアリング機能を使用することで、ファイルをLiveRampやその他の最終宛先に直接出力する調整と比較して、お客様の時間と費用を節約できます。

前提条件

要件 説明
Snowflakeアカウント 管理者レベルの権限を持つSnowflakeアカウントが必要です。
LiveRampアカウント Snowflake内で必要なLiveRampアプリケーションについては、LiveRampアカウントチームまたは[email protected]までお問い合わせください。

統合をセットアップする

ステップ1: Brazeからのデータ共有を依頼する

まず、Brazeアカウントマネージャーまたはカスタマーサクセスマネージャーに連絡して、Brazeアカウント用のSnowflake Data Share Connectorを購入します。データ共有を依頼すると、Brazeは共有が購入されたワークスペースから共有をプロビジョニングします。共有がプロビジョニングされると、すべてのデータはSnowflakeインスタンス内から受信データ共有の形式ですぐにアクセス可能になります。共有がインスタンスに表示されたら、共有からデータベースを作成し、テーブルを確認したりクエリしたりできるようにします。

完全なウォークスルーについては、BrazeとSnowflakeの統合ガイドを参照してください。

ステップ2: SnowflakeでLiveRampアプリをセットアップする

翻訳機能とID解決機能は、Snowflake内でLiveRamp Identity Resolution and Translationネイティブアプリを通じて利用可能です。このアプリにより、アカウントに共有が作成され、ご利用のSnowflake環境から参照データセットをクエリするためのビューが開かれます。

このネイティブアプリを設定するには、LiveRampのドキュメントSnowflakeでのLiveRampネイティブアプリの設定に記載されている手順に従います。完了したら、次のステップに進みます。

ステップ3: データテーブルを作成する

次に、LiveRampネイティブアプリに対して呼び出されるデータテーブルを必要な形式で作成します。以下のカテゴリーを参照し、どの識別子が解決の対象となるかを判断します。

Brazeの識別子

Brazeのイベントログには、LiveRampネイティブアプリ内で使用できる識別子が含まれています。各イベントタイプで使用可能な識別子の完全なリストについては、Brazeイベントのスキーマと識別子をダウンロードしてください。

ステップ4: 変数を設定する

次に、アプリに用意されているExecution Stepsワークシートでジョブの変数を設定します。これには、ターゲットデータベース、関連テーブル（入力データ、指標、ロギング）、出力テーブル名の定義などの詳細が含まれます。完全なウォークスルーについては、LiveRamp: 変数を指定するを参照してください。

ステップ5: PII解決のためのメタデータテーブルを作成する

変数が設定できたので、PII解決のためのメタデータテーブルを作成します。これは、関係する識別子のカテゴリーに基づいて実行される特定のジョブタイプの詳細を示します。完全なウォークスルーについては、LiveRamp: メタデータテーブルを作成するを参照してください。

ステップ6: ID解決操作を実行する

最後に、ID解決操作を実行します。完全なウォークスルーについては、LiveRamp: ID解決操作を実行するを参照してください。

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call lr_resolution_and_transcoding(
$customer_input_table_name,
$customer_meta_table_name,
$output_table_name,
$customer_logging_table_name,
$customer_metrics_table_name
);

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call check_for_output(
$output_table_name
);

次のステップ

データがRampIDの専用エンコードに仮名化されたので、RampIDベースのテーブルをLiveRampのManaged Activation Applicationと共有して、主要な広告プラットフォームパートナーに対して効率的なフルフィルメントを実現できます。Activation Applicationには、追加のセグメンテーションとダウンストリーム宛先パートナーの選択・設定のための、ビジネスユーザーにとって使いやすいインターフェイスが含まれています。アプリケーションの詳細については、LiveRampのアカウントチームまたは[email protected]にお問い合わせください。

トラブルシューティング

Snowflakeのリージョン

現在、このアプリケーションは次の米国のリージョンでのみ使用できます。

  • aws-us-east-1: POA18931
  • aws-us-west-2: FAA28932
  • azure-east-us-2: BL60425

プライバシーと列の値

このプロセスでは、ユニークな値があるかどうか、行ごとにすべての列値の組み合わせを評価します。特定の列値の組み合わせが3回以下しか出現しない場合、それらの列値を含む行はマッチせず、出力テーブルには返されません。同様に、プライバシーを確保するために、LiveRampサービスは列値の組み合わせのユニーク性を評価します。これにより、稀な組み合わせが原因でファイルの行の5%以上が照合不可能になった場合にはジョブが失敗するようになります。

過去のデータ

Snowflakeの過去データは2019年4月まで遡りますが、2019年8月以前のデータには製品変更により若干の差異が生じる可能性があります。

スピード、パフォーマンス、コスト

クエリの速度とコストは、使用するウェアハウスのサイズによって異なります。ウェアハウスのサイズを選択するときには、データアクセスの必要性を考慮してください。

Brazeベンチマーク

ベンチマークでは、Snowflake Data Exchangeで直接利用できる業界標準と自社の指標を比較することができます。

破壊的変更と非破壊的変更

統合に影響を及ぼす可能性のある変更に注意してください。破壊的な変更の前には発表と移行期間が設けられます。
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