階層化カスタム属性

階層化カスタム属性を使用すると、属性のセットを別の属性のプロパティとして定義できます。つまり、カスタム属性オブジェクトを定義するときに、そのオブジェクトに一連の追加属性を定義できます。

例えば、favorite_book というユーザープロファイルにカスタム属性を定義するとします。このカスタム属性は、階層化属性 title、author、および publishing_date を持つオブジェクトとして定義できます。

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"favorite_book": {
  "title": "The Hobbit",
  "author": "J.R.R. Tolkien",
  "publishing_date": "1937"
}

この階層化されたデータにより、カスタム属性オブジェクトからの情報を使用してセグメントを作成したり、カスタム属性オブジェクトと Liquid を使用してメッセージをパーソナライズしたりできます。

カスタム属性オブジェクトは、次のようなデータ型を格納できます。

• 数値
• 文字列
• ブール値
• 配列
• 時刻
  • 階層化された時間のカスタム属性にフィルターを適用する場合、基準として [年間通算日] または [時刻] を選択できます。[年間通算日] では、比較対象として月と日のみがチェックされます。[時刻] では、年を含むタイムスタンプ全体が比較されます。
• その他のオブジェクト
• オブジェクト配列

制限事項

• 階層化カスタム属性は、Braze SDK または API を介して送信されるカスタム属性としての用途を意図しています
• オブジェクトの最大サイズは 50 KB です。
• キー名と文字列値のサイズ上限は 255 文字です。
• キー名にスペースを含めることはできません。
• すべての Braze パートナーが階層化カスタム属性をサポートしているわけではありません。連携がこの機能をサポートしているかどうかを確認するには、パートナーのドキュメントを参照してください。
• 階層化カスタム属性は、接続オーディエンスの API 呼び出しを行うときのフィルターとして使用できません。

API の例

• create
• update
• delete

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{
  "attributes": [
    {
      "external_id": "user_id",
      "most_played_song": {
        "song_name": "Solea",
        "artist_name": "Miles Davis",
        "album_name": "Sketches of Spain",
        "genre": "Jazz",
        "play_analytics": {
            "count": 1000,
            "top_10_listeners": true
        }
      }
    }
  ]
}

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{
  "attributes": [
    {
      "external_id": "user_id",
      "_merge_objects": true,
      "most_played_song": {
          "year_released": 1960
      }
    }
  ]
}

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"most_played_song": {
  "song_name": "Solea",
  "artist_name" : "Miles Davis",
  "album_name": "Sketches of Spain",
  "year_released": 1960,
  "genre": "Jazz",
  "play_analytics": {
     "count": 1000,
     "top_10_listeners": true
  }
}

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{
  "attributes": [
    {
      "external_id": "user_id",
      "most_played_song": null
    }
  ]
}

SDK の例

• android sdk
• swift sdk
• web sdk

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braze.getCurrentUser { user ->
    user.unsetCustomUserAttribute("most_played_song")
}

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braze.user.unsetCustomAttribute(key: "most_played_song")

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import * as braze from "@braze/web-sdk";
const json = {
  "song_name": "Solea",
  "artist_name": "Miles Davis",
  "album_name": "Sketches of Spain",
  "genre": "Jazz",
  "play_analytics": {
    "count": 1000,
    "top_10_listeners": true
  }
};
braze.getUser().setCustomUserAttribute("most_played_song", json);

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import * as braze from "@braze/web-sdk";
braze.getUser().setCustomUserAttribute("most_played_song", null);

日付をオブジェクトプロパティとして取得

日付をオブジェクトプロパティとして取得するには、$time キーを使用する必要があります。次の例では、「Important Dates」オブジェクトを使用して、birthday および wedding_anniversary のオブジェクトプロパティのセットを取得しています。これらの日付値は $time キーを持つオブジェクトであり、null 値にはできません。

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{
  "attributes": [ 
    {
      "external_id": "time_with_nca_test",
      "important_dates": {
        "birthday": {"$time" : "1980-01-01T19:20:30Z"},
        "wedding_anniversary": {"$time" : "2020-05-28T19:20:30Z"}
      }
    }
  ]
}

階層化カスタム属性の場合、年が 0 未満または 3000 より大きい場合、Braze はユーザーに関するこれらの値を保存しないことに注意してください。

Liquid のテンプレート作成

次の Liquid のテンプレート作成例では、前述した API リクエストから保存されたカスタム属性オブジェクトのプロパティを参照し、メッセージングでそれらを使用する方法を示します。

パーソナライゼーションタグ custom_attribute とドット表記を使用して、オブジェクトのプロパティにアクセスします。オブジェクトの名前 (およびオブジェクト配列を参照する場合は配列内の位置) を指定し、その後にドット (ピリオド) とプロパティ名を指定します。

{{custom_attribute.${most_played_song}[0].artist_name}} — “Miles Davis”
{{custom_attribute.${most_played_song}[0].song_name}} — “Solea”
{{custom_attribute.${most_played_song}[0].play_analytics.count}} — “1000”

セグメンテーション

階層化カスタム属性に基づいてセグメントを構成し、ユーザーのターゲットをより細かく設定できます。そのためには、カスタム属性オブジェクトに基づいてセグメントにフィルターを適用し、セグメンテーションの基準にするプロパティ名と関連する値へのパスを指定します。そのパスがどのようなものかわからない場合は、スキーマを生成し、Braze の階層化オブジェクトエクスプローラーを使用してそのパスを自動入力できます。

プロパティにパスを追加したら、[検証] をクリックして、パスフィールドの値が有効であることを確認します。

階層化カスタム属性を使用してセグメント化するには、[階層化カスタム属性] フィルターを選択してドロップダウンを表示し、そこから特定の階層化カスタム属性を選択します。

階層化カスタム属性でのセグメンテーションを使用する場合、データ型ごとにグループ化された新しい比較演算子にアクセスできます。例えば、play_analytics.count は数値なので、[数値] カテゴリで比較演算子を選択できます。

時間データ型へのフィルター適用

時間の階層化カスタム属性にフィルターを適用する場合、日付値を比較するときに [年間通算日] または [時刻] のカテゴリにある演算子を使用できます。

[年間通算日] カテゴリの演算子を選択すると、階層化カスタム属性値のタイムスタンプ全体ではなく、比較対象として月と日のみがチェックされます。[時刻] カテゴリの演算子を選択すると、年を含むタイムスタンプ全体が比較されます。

多条件セグメンテーション

1 つのオブジェクト内で複数の条件に一致するセグメントを作成するには、多条件セグメンテーションを使用します。これにより、指定されたすべての条件に一致するオブジェクト配列がユーザーに少なくとも 1 つある場合、ユーザーはセグメントに入れられます。例えば、キーが空白でなく、かつ数値が 0 より大きい場合に、ユーザーはこのセグメントに該当します。

[セグメントの Liquid をコピー] 機能を使用してこのセグメントの Liquid コードを生成し、メッセージで使用することもできます。例えば、口座オブジェクトの配列と、アクティブで課税対象口座を持つ顧客を対象とするセグメントがあるとします。アクティブで課税対象口座のいずれかに関連する口座の目標について、顧客に貢献してもらうには、顧客に働きかけるメッセージを作成する必要があります。

[セグメントの Liquid をコピー] を選択すると、Braze によりアクティブで課税対象の口座のみを含むオブジェクト配列を返す Liquid コードが自動的に生成されます。

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{% assign segmented_nested_objects = '' | split: '' %}
{% assign obj_array = {{custom_attribute.${accounts}}} %}
{% for obj in obj_array %}
  {% if obj["account_type"] == 'taxable' and obj["active"] == true %}
    {% assign segmented_nested_objects = obj_array | slice: forloop.index0 | concat: segmented_nested_objects | reverse %}
  {% endif %}
{% endfor %}

ここから、segmented_nested_objects を使用してメッセージをカスタマイズできます。このユースケースでは、最初のアクティブな課税対象口座から目標を取得し、それをパーソナライズします。

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Get to your {{segmented_nested_objects[0].goal}} goal faster, make a deposit using our new fast deposit feature!

これにより、顧客に次のメッセージが返されます。「Get to your retirement goal faster, make a deposit using our new fast deposit feature!」 (退職の目標をより早く達成しましょう。預金には弊社の新しい高速入金機能が便利です)

階層化オブジェクトエクスプローラーを使用したスキーマの生成{#generate-schema}

階層化オブジェクトのパスを記憶しなくても、オブジェクトのスキーマを生成してセグメントフィルターを作成できます。そのためには、次のステップを実行します。

ステップ 1: スキーマの生成

この例では、さきほど Braze に送信した accounts オブジェクト配列があるとします。

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"accounts": [
  {"type": "taxable",
  "balance": 22500,
  "active": true},
  {"type": "non-taxable",
  "balance": 0,
  "active": true},
 ]

Braze ダッシュボードで、[データ設定] > [カスタム属性] に移動します。

オブジェクトまたはオブジェクト配列を検索します。[属性名] 列の [スキーマを生成] をクリックします。

スキーマが生成されると、[スキーマを生成] ボタンの代わりに新しい プラスボタンが表示されます。これをクリックすると、この階層化カスタム属性について Braze の把握している内容を確認できます。

スキーマの生成中に、Braze は以前に送信されたデータを確認し、この属性に関するデータの最適な表現を作成します。また、Braze は階層化された値のデータ型を分析して追加します。これは、指定された階層化属性について、Braze に送信された以前のデータをサンプリングすることによって行われます。

この accounts オブジェクト配列では、そのなかに次の内容を含むオブジェクトがあることがわかります。

• ブール型で active のキーを含む (口座がアクティブかどうかは無関係)
• 数値型で balance (口座残高) のキーを含む
• 文字列型で type (非課税口座または課税対象口座) のキーを含む

データの分析と表現の作成が完了したので、セグメントを作成します。

ステップ 2: セグメントの作成

入金を促すメッセージの送信先として、残高が 100 未満の顧客をターゲットにします。

セグメントを作成してフィルター Nested Custom Attribute を追加し、オブジェクトまたはオブジェクト配列を検索して選択します。ここでは、accounts オブジェクト配列を追加しました。

[パス] フィールドの プラスボタンをクリックします。これにより、オブジェクトまたはオブジェクト配列の表現が表示されます。リストされている項目のいずれかを選択すると、Braze によりそれらが [パス] フィールドに挿入されます。このユースケースでは、残高を取得する必要があります。残高を選択すると、パス (この例では [].balance) が [パス] フィールドに自動的に入力されます。

[検証] をクリックして [パス] フィールドの内容が有効であることを確認し、必要に応じて残りのフィルターを作成できます。ここでは、残高が 100 未満でなければならないと指定しました。

操作完了です。データの構造を知らなくても、階層化カスタム属性を使用してセグメントを作成しました。Braze の階層化オブジェクトエクスプローラーによってデータが視覚的に表現されるため、セグメントの作成に必要なものを調べて正確に選択できました。

階層化カスタム属性の変更のトリガー

階層化カスタム属性オブジェクトを変更するタイミングをトリガーできます。このオプションは、オブジェクト配列の変更には使用できません。パスエクスプローラーを表示するオプションが表示されない場合は、スキーマを生成したかどうかを確認してください。

例えば、次のアクションベースのキャンペーンでは、[カスタム属性値を変更] の新しいトリガーアクションを追加して、基本設定で最寄りのオフィスを変更したユーザーをターゲットにすることができます。

パーソナライゼーション

[パーソナライゼーションの追加] モーダルを使用して、階層化カスタム属性をメッセージングに挿入することもできます。[パーソナライゼーションタイプ] として [階層化カスタム属性] を選択します。次に、最上位の属性と属性キーを選択します。

例えば、以下のパーソナライゼーションモーダルでは、ユーザーの基本設定に基づいて最寄りのオフィスの階層化カスタム属性が挿入されます。

スキーマの再生成{#regenerate-schema}

スキーマは、その生成後、 24 時間に 1 回再生成できます。このセクションでは、スキーマを再生成する方法について説明します。スキーマの詳細については、この記事のスキーマの生成に関するセクションを参照してください。

階層化カスタム属性のスキーマを再生成するには、次の手順に従います。:

1. [データ設定] > [カスタム属性] に移動します。
2. 階層化カスタム属性を検索します。
3. 属性の [属性名] 列の をクリックしてスキーマを管理します。
4. モーダルが表示されます。[スキーマを再生成] をクリックします。

スキーマが最後に再生成されてから 24 時間以内は、スキーマを再生成するオプションが無効になります。スキーマを再生成しても、新しいオブジェクトの検出のみが行われ、現在スキーマに存在するオブジェクトは削除されません。

スキーマを再生成してもデータが意図どおりに表示されない場合、属性を取り込む頻度が十分でない可能性があります。ユーザーデータは、指定した階層化属性について Braze に送信された以前のデータに基づいてサンプリングされます。十分な量の属性が取り込まれていないと、スキーマ用として選択されません。

データポイント

更新されるキーはすべてデータポイントを 1 消費します。例えば、次のオブジェクトがユーザープロファイルで初期化されると、データポイント 7 がカウントされます。

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{
  "attributes": [
    {
      "external_id": "user_id",
      "most_played_song": {
        "song_name": "Solea",
        "artist_name": "Miles Davis",
        "album_name": "Sketches of Spain",
        "year_released": 1960,
        "genre": "Jazz",
        "play_analytics": {
          "count": 1000,
          "top_10_listeners": true
        }
      }
    }
  ]
}