2015年の春にリリースされた「顧客属性」(Customer Attributes)を実際に使ってみました。 会員IDで外部データをインポートできるAdobe Analyticsにデータを送信する時点で会員IDをセットしておき、そのIDに紐づく属性情報を後でアップロードすると、分析やセグメント作成でその属性情報を利用できるようになる、という機能です。 早速使ってみましょう！ インポート方法1. IDをセットするログインが成功した状態でデータをAdobe Analyticsへ送信する際に、会員IDをセットします。 eVarやPropのようなカスタム変数ではなく、Marketing Cloud ID Serviceを使ってIDをセットします。 タグマネージャ(DTM)のデータ要素を使って値をセットすると楽です。  2. CSVファイルを作るビジネス要件に合わせて、送信したIDをキーとしたCSVファイルを作成します。  1行目はインポート時に項目名として識別されるので、半角英数字にしておくと良いでしょう。半角スペースは問題ありません。 注意：Analyticsレポート上で日本語が表示されないというバグがあるので（2015年11月9日現在）、例では値を半角英数字に変換したカラムを追加してあります。 どのカラムを使うかはインポート後に選べるので、不要なカラムが残っていても問題ありません。 ただし、ファイルが100MBを超える場合は、Webからはファイルをアップロードできず、FTPサーバーに転送する必要があります。 3. 顧客属性ソース（箱）を作る（Analyticsではなく）Adobe Marketing Cloudにサインインし、「オーディエンス」メニューの中にある「顧客属性」という画面に移動し、新規作成ボタンをクリックします。  「属性ソース」とは、属性データを入れる箱のようなもので、複数定義することができます。 まず、名前と説明文を入力します。 これらは、管理画面上に表示され、管理者が理解するための情報なので、見る人にとってわかりやすいことが重要です。  エイリアスIDは、内部的な識別子になり、Audience Manager内でそのまま記録されるので、半角英数（アルファベットは小文字）とアンダースコアのみで命名します。 4. CSVをアップロードWebブラウザ上でのCSVアップロードが終わると、自動的にスキーマ検証画面に進みます。  5. スキーマを検証（カラム定義）インポートしたCSVに含まれるカラムのデータ型や名前を定義します。 タイプ：デフォルトの「string」（文字列）だと、属性がディメンションになります。「integer」「number」（数値）にすると、カスタムイベントや計算指標のように、指標として使えるようになります。 表示名：レポート名になり、メニューなどに出現します。 説明：属性についての説明文を適宜。 6. ツールに紐付ける顧客属性のデータをAnalyticsなどのツールで利用できるようにするため、マッピングが必要です（初回のみ）。  スキーマで定義した項目のうち、連携させたいものにチェックを入れます。  ツール内で選択できる属性の数は契約によって変わります。Adobe Analytics Standardの場合は3つまでです（2015年11月現在）。 ツールは後から追加することも可能です。顧客属性のデータはAnalyticsのデータとは独立したデータベース（Audience Manager）上に保管されるので、後から紐付けた場合でも、取り込み済みのデータをすぐにツール側で利用できます。 7. 有効化最後に「アクティブ」をクリックして有効化すれば準備完了！  初回だけ初期設定に少し時間がかかるので、しばらく待ちましょう。 Analyticsでのレポートでの見え方初期設定が終わると、新しいメニューが出現します。カスタマイズしていない標準状態では、「訪問者プロファイル」の下の「顧客属性」の下に、属性ごとの項目が追加されます。  顧客属性をアップロードすることによって、以下のような興味深い分析ができるようになりました！  セグメントでも使えるという点が重要です。Marketing Cloud経由でセグメントを共有すれば、顧客属性を使ってAdobe TargetでA/Bテストやターゲティングも可能です。  Web上の行動に加えて、デモグラ情報やオフラインでの購買情報、ロイヤルティ、セールス系情報なども合わせた分析やターゲティングが可能になるのです。これはスゴイ！ SAINTとどう違う？今までは、同様のことを実現するためにSAINTで分類する必要がありました。 今回の顧客属性がAnalyticsの分類（SAINT）とどう違うのかをまとめておきます。
参考：公式ヘルプ |
Adobe Analytics > Adobe Analytics実践メモ >