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？
データ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。
テーブルまたはビューには、updated_atやmodified_atなど、各行が追加または更新された日時を記録するタイムスタンプ列を含める必要があります。同期を設定する際に、変更検出の下でこの列を選択してください。行が変更されるたびにその値を更新し、より前の時刻に戻さないでください。
プロファイル同期の場合は、メールアドレス、電話番号、外部IDなど、少なくとも1つのプロファイル識別子を含めてください。カスタムプロパティを含め、更新したいプロファイルプロパティにデータ列をマッピングしてください。
イベント同期の場合は、イベントのタイムスタンプと、少なくとも1つのプロファイル識別子をマッピングしてください。同期に使用するイベントタイプを1つ選択するか、各行のイベントタイプを含む列をマッピングしてください。履歴イベントの日付によってインポート対象の行が取得されるタイミングが決まらないように、変更検出には別の列を使用してください。
スケジュール同期では、既存データをインポートし、選択した間隔（例：毎時または毎日）で新規または更新された行のインポートを継続します。変更検出タイムスタンプを使用して変更を特定します。プロファイル同期ではプロファイルを作成または更新し、イベント同期ではイベントを追加します。
手動同期を選択することもできます。その場合は、同期を実行を選択すると実行されます。
同期したいすべてのフィールドを含む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（例：連絡先情報、ロイヤルティ残高、カスタムセグメント）で複数の同期を作成できます。
複数のプロファイル同期を使用する場合は、同じプロファイルに行を一致させやすくするために、テーブル全体で一貫した識別子を使用してください。識別子ではない各プロファイルプロパティは、1つのソースからのみマッピングできます。識別子はソース間で再利用できます。
メールとテキストメッセージの同意では、ファイルまたはSFTPアップロードと同じ有効な値と形式を使用します。同意フィールドと形式に関するガイダンスについては、リストに購読者をインポートする方法をご覧ください。
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、注文管理システム）で生成された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。
- ウェアハウスで稼働す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：特注のライフサイクルイベントに対するインテントスコア、親和性カテゴリ、チャーンリスク、またはLTVメトリック）。
- サードパーティの属性データまたは行動エンリッチメントデータを、カスタムのプロファイルプロパティに同期します。
- 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。
- 機密性の高いデータ、機密データ、または規制対象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、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を、無害化した名前（例：グループA、グループB）としてカスタムプロファイルプロパティと同期します。
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。
プロファイルインポート同期を作成
倉庫の準備と接続の検証が完了したら、Klaviyoでプロファイルインポート同期を作成します：
- [詳細設定] > [データ管理] > [同期]に移動し、データウェアハウスの接続を選択します。
- [ソースを追加]をクリックします。名前フィールドに一意の同期名を入力し、データソースでテーブルまたはビューを選択してください。
- データオブジェクトタイプでプロファイルを選択してください。
- CadenceでSchedule runを選択し、間隔、開始日、開始時間、タイムゾーンを設定します。各実行を自分で開始したい場合は、Manualを選択します。
- [次へ] をクリックします。Change detectionで、New Row Detection内のタイムスタンプ列を選択してください。少なくとも1つのプロファイル識別子と、インポートするその他のプロファイルプロパティをマッピングしてください。
- 同期を保存するにはDoneをクリックしてください。
手動を選択した場合は、保存した同期を開き、同期を実行を選択してインポートを開始します。
イベントデータのインポート
イベント固有のフィールドと設定手順については、Klaviyoでのデータウェアハウスイベントインポートについてを参照してください。
同期のトラブルシューティング
同期で想定どおりにデータがインポートされない場合は、CSVアップロードでプロファイルデータをテストする前に、ステータスとエラーの詳細を確認してください。
- [アドバンスト] > [データ管理] > [同期]に移動し、データウェアハウスの接続を選択してから、同期名をクリックします。
- 実行タブで、取り込み済みと失敗の件数を確認してください。完了ステータスでも、失敗した行が含まれる場合があります。
- 失敗した行を含む完了済みの実行については、実行のメニューを開き、オプションが利用可能な場合はエラーファイルをダウンロードを選択してください。
- ログタブを開き、影響を受けた同期の詳細について、定期または履歴ログを確認してください。
CSVインポートでプロファイルデータを検証
CSVインポートは、特に同意の値やタイムスタンプに関するプロファイルデータの形式設定の問題を特定するのに役立ちます。これは、ウェアハウス接続や同期の変更検知設定はテストしません。アップロード手順の詳細については、リストに購読者をインポートする方法を参照してください。
リストトリガーのフローがない、別のテストリストを使用してください。インポートでは、アカウント内のプロファイルが引き続き作成または更新され、ファイルからマッピングした同意の値が適用されます。
- プロファイルテーブルまたはビューをCSVファイルにエクスポートします。
- Klaviyoで[オーディエンス] > [リスト＆セグメント]に移動します。
- 別のテスト用リストを選択するか、テスト用に新しいリストを作成してください。
- 右上にあるリストを管理メニューで連絡先をインポートを選択してください。
- 手順1のCSVファイルをアップロードしてください。
- テストする列を、ウェアハウス同期で使用しているものと同じKlaviyoのプロファイルプロパティとデータ型にマッピングします。
- マッピング後に次へが表示されたら、それをクリックし、同意の確認画面でいいえを選択して、一括同意が追加されないようにしてください。ファイルからマッピングされた同意の値は引き続き適用されます。
- [インポート] をクリックします。処理が完了したら、インポートの詳細を確認し、利用可能な場合はエラーファイルをダウンロードを選択して、スキップされた行とそのエラーを確認してください。
ウェアハウスデータ内のエラーを修正し、修正したタイミングが反映されるように影響を受けた行の変更検出タイムスタンプを進めます。これにより、後続の増分同期でそれらをインポートできます。