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Amazon Redshift 統合により、ターゲティングされたキャンペーンとパーソナライズされたユーザー体験のためのデータ取得を合理化できます。 主なメリット:
  • 正確なデータ収集を可能にし、特定のオーディエンスニーズや好みに合わせてカスタマイズされたキャンペーンのオーディエンスターゲティングを改善します。
  • データ取り込みタスクを設定して、Redshift からデータを効率的に抽出します。
データウェアハウス統合は、当社の Web Experimentation および Feature Experimentation モジュールのプレミアムアドオンとして利用できます。詳細については、カスタマーサクセスマネージャーにお問い合わせください。
プロジェクトで Amazon Redshift 統合を有効化した後、Use Amazon Redshift as a source を有効化すると、Kameleoon キャンペーン内で Amazon Redshift に保存されているデータにアクセスして使用できます。 Use Amazon Redshift as a source を有効化すると、データ取り込みタスクを設定して Amazon Redshift のデータの力を活用できます。これらのタスクは、定義された SQL クエリと頻度に基づいて Amazon Redshift から特定のデータを定期的に取得します。これらのタスクを通じて収集されたデータは、Kameleoon キャンペーンのターゲティング条件として使用できます。
  1. 機能を有効化する: 選択したプロジェクトの構成で、Use Amazon Redshift as a source と表示されたチェックボックスをオンにします。
  2. データ取り込みタスクを作成する: 機能を有効化したら、データ取り込みタスクを作成できます。これらのタスクは、定義された SQL クエリと頻度に基づいて Amazon Redshift から特定のデータを定期的に取得します。新しいデータ取り込みタスクを作成するには、Add new task をクリックします。
  3. Validate: データ取り込みタスクに必要な情報を提供した後、Confirm をクリックしてタスクを作成します。タスクの命名、SQL クエリの定義、頻度の設定の手順を繰り返すことで、追加のタスクを作成できます。タスクの構成が完了したら、Validate をクリックして構成設定を保存し適用します。
  4. カスタムデータを作成する: データ取り込みタスクを作成したので、構成した頻度で Amazon Redshift インスタンスでクエリを実行することにより、当社のサーバーがデータの収集を開始します。収集したデータの使用を開始するには、カスタムデータを作成する必要があります。
  5. セグメントを作成する: 収集したデータに基づいてユーザーをターゲティングするための最後のステップは、カスタムデータに基づいてセグメントを作成することです。

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データ取り込みタスク

データ取り込みタスクは、Kameleoon 内の Amazon Redshift 統合の重要なコンポーネントです。データ取り込みタスクによって収集されたデータは、Kameleoon キャンペーン内のターゲティング条件として利用できます。

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データ取り込みタスクの作成

データ取り込みタスクを作成するには:
  1. Add new task をクリックします。
  2. フォームに入力します:
    • Name (必須): タスクに固有でわかりやすい名前を付けて、その目的を識別します。
    • Redshift cluster type (必須): Redshift クラスタが Provisioned か Serverless かを指定します。「provisioned」を選択した場合、クラスタ識別子の入力を求められます。「serverless」を選択した場合、クラスタのネームスペースとワークグループの入力を求められます。
    • Redshift AWS region (必須): Redshift クラスタのリージョンコード。これは AWS コンソールで確認できます。例: us-west-2。
    • Database (必須): 取り込み対象のデータを含む Redshift データベースの名前。
    • Frequency (必須): BigQuery からデータを取得するためにタスクを実行する頻度を指定します (例: 1 日あたり)。
    • Query (必須): Amazon Redshift データベースからオーディエンスを取得する SQL クエリを提供します。クエリは以下の特定の形式に従う必要があります: SELECT visitor_id, attribute_1, .. attribute_N FROM your_events_table。
    • attribute_ フィールド: オプションで、高度なターゲティングシナリオに使用できます。これらの高度なユースケースの詳細はこちらをご覧ください。
    • visitor_id: この列は訪問者の一意の識別子を表します。
列名には文字、数字、アンダースコア (_) のみを使用できます。数字で始めることは できません。統合が正しく機能するためには、列は指定された順序 (visitor_id の後にオプションの属性) で正確に表示される必要があります。
  1. 情報を提供したら、Confirm をクリックしてデータ取り込みタスクを作成します。

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取り込み前にクエリを実行する

取り込みタスクを保存する前に、Kameleoon でクエリを直接テストできます。テストにより以下が可能になります:
  • 接続をリアルタイムで確認できます。
  • 認証情報とアクセス権が正しいことを確認できます。これにより、最初のデータインポートを待つことなく、問題を即座に検出するのに役立ちます。
  • データの構造とアクセシビリティを検証できます。
簡単なクエリを実行して、Kameleoon が正しいデータベースとテーブルにアクセスできることを確認できます。データセットの小さなサンプルをダウンロードして、スキーマ、権限、コンテンツが期待どおりであることを確認することもできます。

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データ取り込みタスクの更新

データ取り込みタスクを更新するには:
  1. タスクを選択: ドロップダウンメニューからデータ取り込みタスクを選択します。
  2. タスクの詳細を編集: タスクの名前、頻度、Amazon Redshift プロジェクト ID、リージョン、クエリなど、更新したいフィールドを変更します。
  3. 変更を確定: Confirm をクリックしてデータ取り込みタスクの変更を保存します。

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データ取り込みタスクの削除

データ取り込みタスクを削除するには:
  1. タスクを選択: ドロップダウンメニューからデータ取り込みタスクを選択します。
  2. 削除を開始: Delete ingestion task をクリックします。
  3. 削除を確定: Confirm をクリックして選択したデータ取り込みタスクを削除します。
データ取り込みタスクを作成すると、Kameleoon プラットフォームはウェアハウスのポーリングを開始し、データはすぐに Kameleoon キャンペーンでユーザーのターゲティングに利用できるようになります。ポーリングされたデータは、Web 実験用の Activation API と、機能実験用の当社の SDK を使用して利用できます。

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インポートしたオーディエンスをターゲティングする

ウェアハウスのオーディエンスをターゲティングする方法を学ぶ