Klaviyo のデータウェアハウスのインポートを理解する
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はじめに 。
データウェアハウスのインポートでは、Klaviyo を Snowflake、BigQuery、Redshift、または Databricks のデータウェアハウスに直接接続し、プロファイルデータとイベントデータのテーブル（またはビュー）に対するインポート同期を設定できます。
Klaviyo でのデータウェアハウスのインポートはどのように機能しますか？
ウェアハウスへの接続を確立した後、同期するデータセット（例：テーブルまたはビュー）を選択できます。
データセットには、プロファイル識別子と modified_at タイムスタンプが含まれている必要があります。データ列は、カスタムプロパティを含む特定のプロファイルプロパティにマッピングできます。
希望する間隔（例：1 回前の実行以降に作成または変更されたレコードを Klaviyo が抽出してインポートし、それに応じてプロファイルを作成または更新します。
同期するすべてのフィールドが含まれた完全に結合されたデータセットがない場合は、異なるフィールドマッピングで複数の同期を作成できます（例：連絡先情報、ロイヤルティ残高、カスタムセグメント）。
メールとテキストメッセージの同意は、有効な値と形式という点で、ファイルまたは SFTP のアップロードと同じように機能します。
一般的なユースケース
プロファイル管理
- Klaviyo と直接連携していないシステム（例：POS、予約、または注文管理システム）に由来する新しいプロファイルを Klaviyo で作成します。
- 倉庫内で利用可能なオフラインソースから、Klaviyo のプロファイル情報を更新します。
プロファイルのエンリッチメント
- ロイヤルティ プログラムの残高を、カスタムの Loyalty_Balance プロパティに同期します。
- ウェアハウスで実行されているカスタムモデルからスコアまたはカテゴリを同期します（例：カスタムのライフサイクルイベントのインテントスコア、アフィニティカテゴリ、チャーンリスク、または LTV メトリック）。
- サードパーティのデモグラフィックまたは行動のエンリッチメント データをカスタム プロファイルプロパティに同期する
- カスタム プロファイル フィールドにサポートまたはサービスのタッチポイントを同期し、顧客に未解決のサービスリクエストがあるかどうか、最終サービス訪問からの日数、またはサポートでの最新のやり取りのカテゴリを表します。
カスタム セグメンテーション
- ウェアハウス内で複雑なセグメンテーションを実行し、セグメント名をカスタム プロファイルプロパティに同期して、セグメントまたはフローの条件として使用します。
- 機密、秘密、または規制対象のデータに基づいてウェアハウス内でセグメンテーションを実行し、サニタイズ済みの名前（例：Group A, Group B）をカスタム プロファイルプロパティとして、セグメント グループの割り当てまたはプロファイル フラグと同期します
設定ガイド
接続の確立
これらの記事では、データウェアハウスのインポートを設定するための手順をステップごとに説明します。
イベントデータのインポート
新しい同期のデバッグ
新しい同期を設定したものの、想定どおりにプロファイルが更新されていない場合は、ウェブベースのリスト アップロード ツールのエラー レポート作成を利用してデータを検証することをおすすめします。特に、同意フィールドとタイムスタンプの場合に有効です。
ソースデータに潜在的なエラーがないかを特定するには：
- ソースのテーブル/ビューを CSV ファイルにエクスポートしてください。
- ダッシュボードで オーディエンス｜リスト＆セグメント に移動してください。
- テスト用に既存のリストを選択するか、新しいリストを作成してください。
- 右上の [リストを管理] メニューで [連絡先をインポート] を選択します。
- 手順 #1 の csv ファイルをアップロードしてください。
- 同期が正常に完了しない原因となるデータの問題がある場合は、ダウンロード可能なエラー ファイルで確認できます。