一般原則
適切に構造化されたデータは、効果的なDecisioning Studio Proエージェントの基盤です。個々のアセット要件に入る前に、Decisioning Studio Proに送信するすべてのデータに適用される4つのコア原則を理解しておくと役立ちます。これらの原則のいずれかに違反することは、モデルのパフォーマンスが低下する最も一般的な原因の一つです。
すべてのアセットで一貫した1つの顧客識別子
すべてのデータアセット (ユーザープロファイル、アクティベーション、エンゲージメント、コンバージョン) は、同じ顧客識別子を参照する必要があります。すべてのアセットにわたって各顧客を一意かつ一貫して識別するプライマリ識別子が、ちょうど1つ存在している必要があります。
| 要件 | 違反した場合の影響 |
|---|---|
| 単一の一意な顧客識別子がすべてのアセットに含まれている必要があります | アセットごとに異なるIDシステムを使用している場合 (たとえば、特徴量にはウェアハウスIDを使用し、アクティベーションにはプラットフォームIDを使用している場合)、Decisioning Studio Proエンジンはそれらを確実に結合できません。これによりフィードバックループが断たれ、モデルのトレーニングとレポートの精度の両方が低下します。2つのIDシステム間のマッピングが一対多ではなく多対多であることが判明した場合、その結果生じるデータ整合性の問題は深刻なものになる可能性があります。 |
使用すべき識別子に関するガイダンスについては、Braze external IDを使用するを参照してください。
イベントデータは増分ストリームとして渡す必要があります
コンバージョン、エンゲージメント、アクティベーションなどのイベントは、特定の時点で発生した個別の事象を表します。各イベントは、増分（追記のみ）ストリーム内の独立したレコードとしてDecisioning Studio Proに配信してください。
| 要件 | 違反した場合の影響 |
|---|---|
| イベントデータは個別のタイムスタンプ付きレコードとして構造化し、増分的に配信する必要があります | イベントデータがスナップショットに集約されている場合（たとえば、個別の送信レコードではなく「最終送信時刻」属性を保存する場合）、各イベントの正確なタイミングが失われます。その結果、成果を特定の意思決定に正確にアトリビューションできなくなり、モデルの学習に必要なフィードバックループが壊れます。正確なイベントタイムスタンプがなければ、コンバージョンがいつ発生したのか、どのおすすめがそれをトリガーしたのかを正確に把握できません。 |
この違いの詳細な説明と、正しいパターンおよび誤ったパターンの例については、スナップショットとイベントストリームの比較を参照してください。
スナップショットデータは、時間ベースの定期的なスケジュールで更新する必要があります
スナップショットデータ（ユーザープロファイルや特徴量など）は、特定の時点における顧客の現在の状態を表します。新しいイベントがない顧客も含め、すべての顧客のスナップショットデータを定期的なスケジュール（たとえば毎日）で更新してください。
| 要件 | 違反した場合の影響 |
|---|---|
| その日に顧客にイベントがあったかどうかにかかわらず、すべての顧客のスナップショットを定期的なスケジュールで更新する必要があります | スナップショットの更新がイベント発生時にのみトリガーされる場合、時間の経過に依存する特徴量（「最終購入からの日数」や「登録からの日数」など）は、最近イベントがなかった顧客について古いままになります。モデルは古い特徴量の値でトレーニングされることになり、正確でタイムリーなレコメンデーションを行う能力が低下します。 |
すべてのアセットは、最低限のデータ品質と整合性の要件を満たす必要があります
構造だけでなく、データそのものも内部的に一貫性があり、有用といえるだけの完全性を備えている必要があります。
| 要件 | 違反した場合の影響 |
|---|---|
| 各アセットには、主キーを確立するために必要なフィールドと、該当する場合は他のアセットとの結合キーが含まれている必要があります。重複レコードは、取り込み前に削除するか重複排除する必要があります。 | 重複したレコードや照合できないレコードは、モデルのトレーニングにノイズを加え、誤ったアトリビューションの原因となる可能性があります。キーが欠落していると、エンジンはレコメンデーションからコンバージョンに至るまで、カスタマージャーニー全体でイベントを関連付けることができません。 |
特にイベントストリームデータの場合、各レコードには少なくとも以下を含める必要があります。
必須フィールド:
- 顧客識別子
- イベントが発生した時点のタイムスタンプ (アクション自体の時刻です。レコード作成時のタイムスタンプとの違いについては、スナップショットとイベントストリームの比較を参照してください)
- システム内でレコードが作成された時点のタイムスタンプ (増分エクスポートを確実に切り分けるために使用します)
- イベントタイプ
- 対象とする特定のイベントに絞り込むのに十分なフィールド
推奨フィールド:
- イベントタイプ間の確実な照合を可能にする追加のイベントメタデータ (たとえば、コンバージョンイベントを、その前に行われた特定のアクティベーションに関連付けるためのもの)