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一般原則

適切に構造化されたデータは、効果的なDecisioning Studio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、モデルパフォーマンス低下の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顧客識別子を使用する

すべてのデータアセット（顧客プロファイル、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ユニークかつ一貫して識別するプライマリ識別子が正確に1つ存在する必要があります。

要件 違反した場合の影響
単一のユニークな顧客識別子がすべてのアセットに存在する必要がある 異なるアセットが異なるIDシステムを使用している場合（例えば、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を使用する場合）、Decisioning Studio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壊れ、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、結果として生じるデータ整合性の問題は深刻になる可能性があります。

使用する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。

イベントデータはスナップショットではなく、増分ストリームとして渡す必要がある

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。これらはDecisioning Studioに対して、集約されたスナップショットではなく、増分（追記のみ）の個別レコードストリームとして配信する必要があります。

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る 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（例えば、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。これにより、結果を特定の意思決定に正確にアトリビューションすることが不可能になり、モデルが学習に必要とする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か、またはどのおすすめがそれをトリガーしたかを正確に知ることができません。

この区別の詳細な説明と、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を参照してください。

スナップショットデータは定期的な時間ベースのスケジュールで更新する必要がある

スナップショットデータ（顧客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。スナップショットデータの更新は、イベントトリガーではなく、定期的なスケジュール（例えば毎日）によって駆動される必要があります。

要件 違反した場合の影響
スナップショットは、その日に顧客のイベントがあったかどうかに関係なく、すべての顧客に対して定期的なスケジュールで更新する必要がある 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、最近のイベントがない顧客に対して古くなります。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おすすめ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る

構造だけでなく、データ自体が内部的に一貫しており、有用であるために十分に完全である必要があります。

要件 違反した場合の影響
各アセットには、プライマリ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へ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または重複排除する必要があります。 重複レコードや一致しないレコードは、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を引き起こす可能性があります。キーが欠落していると、エンジンはおすすめからコンバージョンまでのカスタマージャーニー全体でイベントをリンクできなくなります。

特にイベントストリームデータの場合、各レコードには最低限以下が含まれている必要があります。

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（システムでレコードが作成された時点ではありません。これらは異なります。なぜ重要かについてはスナップショットとイベントストリームを参照してください）
  • システム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スライスするために使用されます）
  • イベントタイプ
  • 関心のあ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マッチングを可能にする追加のイベントメタデータ（例えば、コンバージョンイベントをそれに先行した特定のアクティベーションにリンクする）
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