- 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。

- Configure > Goals > New goal をクリックします。

- ポップインで、以下の詳細を入力します:
- Name
- Type: Data Warehouse Tracking を選択します。
- Data Warehouse: Amazon Redshift を選択します。
- Project
- Next をクリックします。
- 次のウィンドウで追加の詳細を提供し、ゴール設定を完了します。
- Frequency: Kameleoon がゴールデータを更新する頻度を定義します。
- Amazon Redshift project ID: Amazon Redshift プロジェクト ID を入力して、データを正しい場所に送信します。
- Region: 提供されたリストから適切なリージョンを選択します。
- Query: Amazon Redshift から必要なデータを取得する SQL クエリを定義します。
- Validate をクリックします。
クエリ形式
クエリは特定の形式に従う必要があります:SELECT visitor_id, conversion_timestamp FROM your_events_table
ここで、visitor_id は訪問者の一意の ID を表す列で、conversion_timestamp はコンバージョンが発生した正確な時刻を表す列です。Amazon Redshift では、conversion_timestamp 列は Timestamp 型の列である必要があります。
各コンバージョンに収益を関連付けたい場合、クエリは別の形式に従う必要があります:
SELECT visitor_id, conversion_timestamp, revenue FROM your_events_table
ここで、revenue は各コンバージョンの収益を含む列です。
より複雑なクエリの場合、以下のようにサブクエリを作成することでこの形式に従うことができます:
SELECT visitor_id, conversion_timestamp, revenue FROM ( {your_original_query} ) AS subquery
入力したクエリは、タイムスタンプをフィルタリングする WITH 条件が追加された状態で、毎時間 Amazon Redshift ウェアハウスで実行されます。ただし、コンバージョンは毎時間ポーリングされますが、実験結果にマージされるのは 1 日 1 回のみであることに注意してください。
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。
