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質問 # 93
Data Cloud は、前日のすべての e コマース トランザクションのファイルを毎晩受信します。
いくつかのセグメントとアクティベーションは、顧客のスケジュールされたキャンペーン メッセージの正確性を維持するために、更新されたデータから計算された洞察に依存します。
スケジュールされたアクティベーションごとに e コマース データを確実に使用できるようにするには、コンサルタントは何をすべきでしょうか?
- A. アクティベーションが増分アクティベーションに設定されていることを確認し、1 時間ごとに自動的に公開します。
- B. 計算された分析情報が 1 時間ごとに発生するように更新スケジュールを設定します。
- C. フローを使用して e コマース データの変更データ イベントをトリガーし、アクティベーションの実行がスケジュールされる前に、計算された分析情報とセグメントを更新します。
- D. セグメントが高速パブリッシュに設定され、1 時間ごとに更新されるように設定されていることを確認します。
正解：C
解説：
The best option that the consultant should do to ensure the ecommerce data is ready for use for each of the scheduled activations is A. Use Flow to trigger a change data event on the ecommerce data to refresh calculated insights and segments before the activations are scheduled to run. This option allows the consultant to use the Flow feature of Data Cloud, which enables automation and orchestration of data processing tasks based on events or schedules. Flow can be used to trigger a change data event on the ecommerce data, which is a type of event that indicates that the data has been updated or changed. This event can then trigger the refresh of the calculated insights and segments that depend on the ecommerce data, ensuring that they reflect the latest data. The refresh of the calculated insights and segments can be completed before the activations are scheduled to run, ensuring that the customer's scheduled campaign messages are accurate and relevant.
The other options are not as good as option A. Option B is incorrect because setting a refresh schedule for the calculated insights to occur every hour may not be sufficient or efficient. The refresh schedule may not align with the activation schedule, resulting in outdated or inconsistent data. The refresh schedule may also consume more resources and time than necessary, as the ecommerce data may not change every hour. Option C is incorrect because ensuring the activations are set to Incremental Activation and automatically publish every hour may not solve the problem. Incremental Activation is a feature that allows only the new or changed records in a segment to be activated, reducing the activation time and size. However, this feature does not ensure that the segment data is updated or refreshed based on the ecommerce data. The activation schedule may also not match the ecommerce data update schedule, resulting in inaccurate or irrelevant campaign messages. Option D is incorrect because ensuring the segments are set to Rapid Publish and set to refresh every hour may not be optimal or effective. Rapid Publish is a feature that allows segments to be published faster by skipping some validation steps, such as checking for duplicate records or invalid values. However, this feature may compromise the quality or accuracy of the segment data, and may not be suitable for all use cases. The refresh schedule may also have the same issues as option B, as it may not sync with the ecommerce data update schedule or the activation schedule, resulting in outdated or inconsistent data. References: Salesforce Data Cloud Consultant Exam Guide, Flow, Change Data Events, Calculated Insights, Segments, [Activation]
質問 # 94
Data Cloud で対処できる一般的なユースケースはどれですか?
2つの回答を選択してください
- A. 標準化され拡張可能なデータ モデルを使用して、複数のソースからのデータを調和させます。
- B. 顧客データを理解し、それに基づいて行動することで、より関連性の高いエクスペリエンスを実現します。
- C. 一元化された一連のポリシーとプロセスを通じて、エンタープライズ データのライフサイクルを管理します。
- D. バックアップと災害対策のための集中システムとして機能し、重要なビジネスデータを保護します。
正解：A、B
解説：
recovery.
Explanation:
Data Cloud is a data platform that can help customers connect, prepare, harmonize, unify, query, analyze, and act on their data across various Salesforce and external sources. Some of the common use cases that can be addressed with Data Cloud are:
Understand and act upon customer data to drive more relevant experiences. Data Cloud can help customers gain a 360-degree view of their customers by unifying data from different sources and resolving identities across channels. Data Cloud can also help customers segment their audiences, create personalized experiences, and activate data in any channel using insights and AI.
Harmonize data from multiple sources with a standardized and extendable data model. Data Cloud can help customers transform and cleanse their data before using it, and map it to a common data model that can be extended and customized. Data Cloud can also help customers create calculated insights and related attributes to enrich their data and optimize identity resolution.
The other two options are not common use cases for Data Cloud. Data Cloud does not provide data governance or backup and disaster recovery features, as these are typically handled by other Salesforce or external solutions.
Reference:
Learn How Data Cloud Works
About Salesforce Data Cloud
Discover Use Cases for the Platform
Understand Common Data Analysis Use Cases
質問 # 95
Data Cloud コンサルタントが、アカウント DMO と連絡先ポイント アドレス DMO 間の新しい 1 対 1 の関係を保存しようとしましたが、エラーが発生します。
このエラーを修正するにはコンサルタントは何をすべきでしょうか?
- A. アカウントごとに複数の連絡先に対応するために、カーディナリティを多対 1 に変更します。
- B. アカウントを連絡先の電子メールと連絡先の電話にもマップします。
- C. アカウント レコードの合計数が ID 解決に十分な数であることを確認します。
- D. 連絡先アドレス DMO に追加フィールドをマップします。
正解：A
解説：
* Relationship Cardinality: In Salesforce Data Cloud, defining the correct relationship cardinality between data model objects (DMOs) is crucial for accurate data representation and integration.
* 1-to-1 Relationship Error: The error occurs because the relationship between Account DMO and Contact Point Address DMO is set as 1-to-1, which implies that each account can only have one contact point address.
* Solution:
Change Cardinality: Modify the relationship cardinality to many-to-one. This allows multiple contact point addresses to be associated with a single account, reflecting real-world scenarios more accurately.
Steps:
Go to the data model configuration in Data Cloud.
Locate the relationship between Account DMO and Contact Point Address DMO.
Change the relationship type from 1-to-1 to many-to-one.
* Benefits:
Accurate Representation: Accommodates real-world data scenarios where an account may have multiple contact points.
Error Resolution: Resolves the error and ensures smooth data integration.
* Reference:
Salesforce Data Cloud Documentation: Relationships
Salesforce Help: Data Modeling in Data Cloud
質問 # 96
ノーザン トレイル アウトフィッターズは、新しい顧客データを毎日 Amazon S3 バケットにアップロードして、データ クラウドに取り込みます。
新しくインポートされたデータを確実に準備して任意のセグメントで使用できるようにするには、各プロセスをどの順序で実行する必要がありますか?
- A. 計算されたインサイト > データ ストリームの更新 > ID 解決
- B. データ ストリームの更新 > 計算された分析情報 > ID 解決
- C. ID 解決 > データ ストリームの更新 > 計算された分析情報
- D. データ ストリームの更新 > ID 解決 > 計算された分析情報
正解：D
解説：
To ensure that freshly imported data from an Amazon S3 Bucket is ready and available to use for any segment, the following processes should be run in this order:
* Refresh Data Stream: This process updates the data lake objects in Data Cloud with the latest data from the source system. It can be configured to run automatically or manually, depending on the data stream
* settings1. Refreshing the data stream ensures that Data Cloud has the most recent and accurate data from the Amazon S3 Bucket.
* Identity Resolution: This process creates unified individual profiles by matching and consolidating source profiles from different data streams based on the identity resolution ruleset. It runs daily by default, but can be triggered manually as well2. Identity resolution ensures that Data Cloud has a single view of each customer across different data sources.
* Calculated Insight: This process performs calculations on data lake objects or CRM data and returns a result as a new data object. It can be used to create metrics or measures for segmentation or analysis purposes3. Calculated insights ensure that Data Cloud has the derived data that can be used for personalization or activation.
References:
* 1: Configure Data Stream Refresh and Frequency - Salesforce
* 2: Identity Resolution Ruleset Processing Results - Salesforce
* 3: Calculated Insights - Salesforce
質問 # 97
コンサルタントはエンゲージメントベースの関連属性を使用して最近のアクティベーションをレビューしていますが、セグメント メンバーの大部分のペイロードに関連属性が表示されません。
この問題のトラブルシューティングを行うためにコンサルタントが確認すべき 2 つの領域はどれですか?
2 つの答えを選択してください
- A. アクティブ化されたプロファイルには統合連絡先があります。
- B. 関連するエンゲージメント イベントは過去 90 日以内に発生しました。
- C. アクティベーションは、エンゲージメント データではなくプロファイル データに基づいてセグメント化されたセグメントを参照しています。
- D. 関連する属性に対して正しいパスが選択されています。
正解：B、D
解説：
Engagement-based related attributes are attributes that describe the interactions of a person with an email message, such as opens, clicks, unsubscribes, etc. These attributes are stored in the Engagement data model object (DMO) and can be added to an activation to send more personalized communications. However, there are some considerations and limitations when using engagement-based related attributes, such as:
* For engagement data, activation supports a 90-day lookback window. This means that only the attributes from the engagement events that occurred within the last 90 days are considered for activation. Any records outside of this window are not included in the activation payload. Therefore, the consultant should review the event time of the related engagement events and make sure they are within the lookback window.
* The correct path to the related attributes must be selected for the activation. A path is a sequence of DMOs that are connected by relationships in the data model. For example, the path from Individual to
* Engagement is Individual -> Email -> Engagement. The path determines which related attributes are available for activation and how they are filtered. Therefore, the consultant should review the path selection and make sure it matches the desired related attributes and filters.
The other two options are not relevant for this issue. The activations can reference segments that segment on profile data rather than engagement data, as long as the activation target supports related attributes. The activated profiles do not need to have a Unified Contact Point, which is a unique identifier for a person across different data sources, to activate engagement-based related attributes. References: Add Related Attributes to an Activation, Related Attributes in Data Cloud activation have no values, Explore the Engagement Data Model Object
質問 # 98
お客様は、ID 解決で表示される統合率が当初の見積もりと比べてかなり低いことを懸念しています。
統合率を高めるためにコンサルタントはどの構成変更を考慮する必要がありますか?
- A. 調整ルールを「最も出現頻度の高い」に変更します。
- B. 一致するルールの数を増やします。
- C. 一致するルールの数を減らします。
- D. 既存の一致ルールに追加の属性を含めます。
正解：B
解説：
The consolidation rate is the amount by which source profiles are combined to produce unified profiles, calculated as 1 - (number of unified individuals / number of source individuals). For example, if you ingest
100 source records and create 80 unified profiles, your consolidation rate is 20%. To increase the consolidation rate, you need to increase the number of matches between source profiles, which can be done by adding more match rules. Match rules define the criteria for matching source profiles based on their attributes. By increasing the number of match rules, you can increase the chances of finding matches between source profiles and thus increase the consolidation rate. On the other hand, changing reconciliation rules, including additional attributes, or reducing the number of match rules can decrease the consolidation rate, as they can either reduce the number of matches or increase the number of unified profiles. References: Identity Resolution Calculated Insight: Consolidation Rates for Unified Profiles, Identity Resolution Ruleset Processing Results, Configure Identity Resolution Rulesets
質問 # 99
組織は、ユーザーがオプションの選択リストからテキスト属性を識別して選択できるようにしたいと考えています。
このユースケースではどのデータ クラウド機能が役立つでしょうか?
- A. 変換式
- B. データの調和
- C. グローバル選択リスト
- D. 値の提案
正解：D
解説：
Value suggestion is a Data Cloud feature that allows users to see and select the possible values for a text field when creating segment filters. Value suggestion can be enabled or disabled for each data model object (DMO) field in the DMO record home. Value suggestion can help users to identify and select text attributes from a picklist of options, without having to type or remember the exact values. Value suggestion can also reduce errors and improve data quality by ensuring consistent and valid values for the segment filters. References: Use Value Suggestions in Segmentation, Considerations for Selecting Related Attributes
質問 # 100
Cloud Kicks のマーケティング マネージャーは、自社のアカウントの企業電話番号を Data Cloud に取り込むことを計画しています。これらの電話番号を保存するために、データが Phone に設定されたカスタム フィールドを使用する予定です。
電話番号を取り込む際に正しい記述はどれですか?
- A. 電話番号フィールドを主キーとして使用する必要があります。
- B. 電話番号フィールドは 10 桁の値のみを受け入れます。
- C. テキスト値は、電話データ型フィールドへの取り込みに受け入れられます。
- D. Data Cloud は、取り込み時に電話番号の形式を検証します。
正解：C
質問 # 101
Cumulus Financial は、2 つ以上の投資信託に投資した個人を含む「Multiple Investments」というセグメントを作成しました。
同社は、新しい投資信託の募集に関する電子メールをこの層に送信する予定で、各顧客の現在の投資信託投資に関する情報を含む電子メールの内容をパーソナライズしたいと考えています。
データ クラウド コンサルタントはこのアクティベーションをどのように構成する必要がありますか?
- A. [複数の投資] セグメントを選択し、[電子メール] コンタクト ポイントを選択し、関連属性 [ファンド名] を追加し、[投資信託] に等しいファンド タイプの関連属性フィルターを追加します。
- B. ターゲット システムでの後処理のために、デフォルトでファンド名とファンド タイプを含めます。
- C. [複数投資] セグメントを選択し、[電子メール] 連絡先を選択して、関連属性 [ファンド タイプ] を追加します。
- D. 関連属性として「投資信託」に等しいファンド タイプを含めます。追加の属性を持たない新しいセグメントに基づいてアクティベーションを構成します。
正解：A
解説：
To personalize the email content with information about each customer's current mutual fund investments, the Data Cloud consultant needs to add related attributes to the activation. Related attributes are additional data fields that can be sent along with the segment to the target system for personalization or analysis purposes. In this case, the consultant needs to add the Fund Name attribute, which contains the name of the mutual fund that the customer has invested in, and apply a filter for Fund Type equal to "Mutual Fund" to ensure that only relevant data is sent. The other options are not correct because:
A . Including Fund Type equal to "Mutual Fund" as a related attribute is not enough to personalize the email content. The consultant also needs to include the Fund Name attribute, which contains the specific name of the mutual fund that the customer has invested in.
C . Adding related attribute Fund Type is not enough to personalize the email content. The consultant also needs to add the Fund Name attribute, which contains the specific name of the mutual fund that the customer has invested in, and apply a filter for Fund Type equal to "Mutual Fund" to ensure that only relevant data is sent.
D . Including Fund Name and Fund Type by default for post processing in the target system is not a valid option. The consultant needs to add the related attributes and filters during the activation configuration in Data Cloud, not after the data is sent to the target system. Reference: Add Related Attributes to an Activation - Salesforce, Related Attributes in Activation - Salesforce, Prepare for Your Salesforce Data Cloud Consultant Credential
質問 # 102
コンサルタントは、販売注文データを Data Cloud に接続し、プロファイル、エンゲージメント、その他のカテゴリのどれを使用して DLO をマッピングするかを検討しています。コンサルタントは、エンゲージメント カテゴリを使用して、Order-Headers という DLO を Sales Order DMO にマッピングすることを選択します。
このアクションは将来のマッピングにどのような影響を与えますか?
- A. エンゲージメント カテゴリの DLO は、プロファイル、エンゲージメント、またはその他のカテゴリを使用して任意の DMO にマッピングできます。
- B. エンゲージメント カテゴリ DLO のみを販売注文 DMO にマップできます。販売注文はエンゲージメント カテゴリに割り当てられます。
- C. プロファイル DLO を販売注文 DMO にマッピングすると、カテゴリがプロファイルに更新されます。
- D. プロファイル DLO をマッピングすると、販売注文 DMO がプロファイル カテゴリとエンゲージメント カテゴリの両方に割り当てられます。
正解：B
解説：
* Data Lake Objects (DLOs) and Data Model Objects (DMOs): In Salesforce Data Cloud, DLOs are mapped to DMOs to organize and structure data. Categories like Profile, Engagement, and Other define how these mappings are used.
* Engagement Category: Mapping a DLO to the Engagement category indicates that the data is related to customer interactions and activities.
* Impact on Future Mappings:
Engagement Category Restriction: When a DLO like Order-Headers is mapped to the Sales Order DMO under the Engagement category, future mappings of the Sales Order DMO are restricted to Engagement category DLOs.
Category Assignment: The Sales Order DMO is assigned to the Engagement category, meaning only DLOs categorized as Engagement can be mapped to it in the future.
* Benefits:
Consistency: Ensures consistent data categorization and usage, aligning data with its intended purpose.
Accuracy: Helps in maintaining the integrity of data mapping and ensures that engagement-related data is accurately captured and utilized.
* Reference:
Salesforce Data Cloud Mapping
Salesforce Data Cloud Categories
質問 # 103
コンサルタントは、データ クラウド コンポーネントを 1 つからパッケージ化する必要があります。
組織を別の組織に。
コンサルタントがデータクラウドコンポーネントに含めるべき 2 つのデータクラウドコンポーネントはどれですか?
この目標を達成するためのデータキットは?
2 つの答えを選択してください
- A. 計算された洞察
- B. ID 解決ルールセット
- C. セグメント
- D. データ モデル オブジェクト
正解：B、D
解説：
To package Data Cloud components from one organization to another, the consultant should include the following components in a data kit:
* Data model objects: These are the custom objects that define the data model for Data Cloud, such as Individual, Segment, Activity, etc. They store the data ingested from various sources and enable the creation of unified profiles and segments1.
* Identity resolution rulesets: These are the rules that determine how data from different sources are matched and merged to create unified profiles. They specify the criteria, logic, and priority for identity resolution2. References:
* 1: Data Model Objects in Data Cloud
* 2: Identity Resolution Rulesets in Data Cloud
質問 # 104
顧客は、統合率が最近増加していることに気づきました。彼らはコンサルタントに連絡して理由を尋ねます。
この増加について考えられる 2 つの説明は何ですか?
2 つの答えを選択してください
- A. ソース システム データ ストリームから重複が削除されました。
- B. 一致するプロファイルの数を増やすために、ID 解決ルールがルールセットに追加されました。
- C. 既存のプロファイルと大部分が重複する新しいデータ ソースがデータ クラウドに追加されました。
- D. 一致するプロファイルの数を減らすために、ID 解決ルールが削除されました。
正解：B、C
解説：
The consolidation rate is a metric that measures the amount by which source profiles are combined to produce unified profiles in Data Cloud, calculated as 1 - (number of unified profiles / number of source profiles). A higher consolidation rate means that more source profiles are matched and merged into fewer unified profiles, while a lower consolidation rate means that fewer source profiles are matched and more unified profiles are created. There are two likely explanations for why the consolidation rate has recently increased for a customer:
* New data sources have been added to Data Cloud that largely overlap with the existing profiles. This means that the new data sources contain many profiles that are similar or identical to the profiles from the existing data sources. For example, if a customer adds a new CRM system that has the same customer records as their old CRM system, the new data source will overlap with the existing one.
When Data Cloud ingests the new data source, it will use the identity resolution ruleset to match and merge the overlapping profiles into unified profiles, resulting in a higher consolidation rate.
* Identity resolution rules have been added to the ruleset to increase the number of matched profiles. This means that the customer has modified their identity resolution ruleset to include more match rules or more match criteria that can identify more profiles as belonging to the same individual. For example, if a customer adds a match rule that matches profiles based on email address and phone number, instead of just email address, the ruleset will be able to match more profiles that have the same email address and phone number, resulting in a higher consolidation rate.
References: Identity Resolution Calculated Insight: Consolidation Rates for Unified Profiles, Configure Identity Resolution Rulesets
質問 # 105
データ ストリームの削除を妨げる 2 つの依存関係はどれですか?
2 つの答えを選択してください
- A. 基盤となるデータ レイク オブジェクトがアクティブ化に使用されます。
- B. 基礎となるデータ レイク オブジェクトはセグメンテーションで使用されます。
- C. 基礎となるデータ レイク オブジェクトはデータ変換で使用されます。
- D. 基礎となるデータ レイク オブジェクトはデータ モデル オブジェクトにマップされます。
正解：C、D
解説：
To delete a data stream in Data Cloud, the underlying data lake object (DLO) must not have any dependencies or references to other objects or processes. The following two dependencies prevent a data stream from being deleted1:
Data transform: This is a process that transforms the ingested data into a standardized format and structure for the data model. A data transform can use one or more DLOs as input or output. If a DLO is used in a data transform, it cannot be deleted until the data transform is removed or modified2.
Data model object: This is an object that represents a type of entity or relationship in the data model. A data model object can be mapped to one or more DLOs to define its attributes and values. If a DLO is mapped to a data model object, it cannot be deleted until the mapping is removed or changed3.
Reference:
1: Delete a Data Stream article on Salesforce Help
2: [Data Transforms in Data Cloud] unit on Trailhead
3: [Data Model in Data Cloud] unit on Trailhead
質問 # 106
導入プロジェクト中に、コンサルタントは顧客のすべてのデータ ストリームの取り込みを完了しました。
データをセグメント化して操作する前に、どのような追加構成が必要ですか?
- A. 計算された洞察
- B. ID 解決
- C. データのアクティベーション
- D. データマッピング
正解：B
解説：
After ingesting data from different sources into Data Cloud, the additional configuration that is required before segmenting and acting on that data is Identity Resolution. Identity Resolution is the process of matching and reconciling source profiles from different data sources and creating unified profiles that represent a single individual or entity1. Identity Resolution enables you to create a 360-degree view of your customers and prospects, and to segment and activate them based on their attributes and behaviors2. To configure Identity Resolution, you need to create and deploy a ruleset that defines the match rules and reconciliation rules for your data3. The other options are incorrect because they are not required before segmenting and acting on the data. Data Activation is the process of sending data from Data Cloud to other Salesforce clouds or external destinations for marketing, sales, or service purposes4. Calculated Insights are derived attributes that are computed based on the source or unified data, such as lifetime value, churn risk, or product affinity5. Data Mapping is the process of mapping source attributes to unified attributes in the data model. These configurations can be done after segmenting and acting on the data, or in parallel with Identity Resolution, but they are not prerequisites for it. Reference: Identity Resolution Overview, Segment and Activate Data in Data Cloud, Configure Identity Resolution Rulesets, Data Activation Overview, Calculated Insights Overview, [Data Mapping Overview]
質問 # 107
銀行は、ローン申請者と高資産顧客の顧客データを収集します。顧客は、ローン申請者と高資産顧客の両方である可能性があり、その結果、データが重複します。
コンサルタントはどのようにしてこのデータを Data Cloud に取り込み、マッピングすればよいでしょうか?
- A. データを 1 つの DLO に取り込み、1 つのカスタム DMO にマップします。
- B. データを 2 つの DLO に取り込み、2 つのカスタム DMO にマップします。
- C. データ変換を使用してデータを 1 つの DLO に統合し、それを個々の DMO と連絡先の電子メール DMO にマップします。
- D. データを 2 つの DLO に取り込み、それぞれを個人および連絡先の電子メール DMO にマッピングします。
正解：C
質問 # 108
ノーザン トレイル アウトフィッターズは、Marketing Cloud データの一部を Data Cloud で使用したいと考えています。
どのエンゲージメント チャネル データにカスタム統合が必要ですか?
- A. SMS
- B. モバイルプッシュ
- C. クラウドページ
- D. 電子メール
正解：C
解説：
CloudPage is a web page that can be personalized and hosted by Marketing Cloud. It is not one of the standard engagement channels that Data Cloud supports out of the box. To use CloudPage data in Data Cloud, a custom integration is required. The other engagement channels (SMS, email, and mobile push) are supported by Data Cloud and can be integrated using the Marketing Cloud Connector or the Marketing Cloud API. References: Data Cloud Overview, Marketing Cloud Connector, Marketing Cloud API
質問 # 109
Data Cloud の Web およびモバイル アプリケーション コネクタに関する記述のうち、正しいものはどれですか?
- A. イベント、プロファイル、トランザクション データを含む標準スキーマは、コネクタの構成時に作成されます。
- B. テナント固有のエンドポイントは、コネクタの設定時に Data Cloud で自動生成されます。
- C. コネクタ スキーマを更新して、既存のフィールドを削除できます。
- D. コネクタに関連付けられたデータ ストリームは、データ クラウド セットアップからアプリを削除すると自動的に削除されます。
正解：B
解説：
The Web and Mobile Application Connector allows you to ingest data from your websites and mobile apps into Data Cloud. To use this connector, you need to set up a Tenant Specific Endpoint (TSE) in Data Cloud, which is a unique URL that identifies your Data Cloud org. The TSE is auto-generated when you create a connector app in Data Cloud Setup. You can then use the TSE to configure the SDKs for your websites and mobile apps, which will send data to Data Cloud through the TSE. Reference: Web and Mobile Application Connector, Connect Your Websites and Mobile Apps, Create a Web or Mobile App Data Stream
質問 # 110
ユーザーは、統合された個人の生涯価値 (LTV) を識別するための多次元の指標を作成できるようにしたいと考えています。
この計算を可能にするために、計算されたインサイト内でデータ モデル オブジェクト (DMO) 結合のどのシーケンスが必要ですか?
- A. 販売注文 > 統合された個別
- B. 販売注文 > 個人 > 統合された個人
- C. 統合個別 > 統合リンク個別 > 販売注文
- D. 統合された個人 > 個人 > 販売注文
正解：C
解説：
To create a multi-dimensional metric to identify unified individual lifetime value (LTV), the sequence of data model object (DMO) joins that is necessary within the calculated Insight is Unified Individual > Unified Link Individual > Sales Order. This is because the Unified Individual DMO represents the unified profile of an individual or entity that is created by identity resolution1. The Unified Link Individual DMO represents the link between a unified individual and an individual from a source system2. The Sales Order DMO represents the sales order information from a source system3. By joining these three DMOs, you can calculate the LTV of a unified individual based on the sales order data from different source systems. The other options are incorrect because they do not join the correct DMOs to enable the LTV calculation. Option B is incorrect because the Individual DMO represents the source profile of an individual or entity from a source system, not the unified profile4. Option C is incorrect because the join order is reversed, and you need to start with the Unified Individual DMO to identify the unified profile. Option D is incorrect because it is missing the Unified Link Individual DMO, which is needed to link the unified profile with the source profile. References: Unified Individual Data Model Object, Unified Link Individual Data Model Object, Sales Order Data Model Object, Individual Data Model Object
質問 # 111
Marketing Cloud サブスクライバーのプロファイル属性を毎日 Data Cloud に取り込む簡単な方法を提供するソリューションはどれですか?
- A. Automation Studio とプロファイル ファイル API
- B. Marketing Cloud データ拡張機能データ ストリーム
- C. Marketing Cloud Connect API
- D. Email Studio スターター データ バンドル
正解：B
解説：
The solution that provides an easy way to ingest Marketing Cloud subscriber profile attributes into Data Cloud on a daily basis is the Marketing Cloud Data extension Data Stream. The Marketing Cloud Data extension Data Stream is a feature that allows customers to stream data from Marketing Cloud data extensions to Data Cloud data spaces. Customers can select which data extensions they want to stream, and Data Cloud will automatically create and update the corresponding data model objects (DMOs) in the data space. Customers can also map the data extension fields to the DMO attributes using a user interface or an API. The Marketing Cloud Data extension Data Stream can help customers ingest subscriber profile attributes and other data from Marketing Cloud into Data Cloud without writing any code or setting up any complex integrations.
The other options are not solutions that provide an easy way to ingest Marketing Cloud subscriber profile attributes into Data Cloud on a daily basis. Automation Studio and Profile file API are tools that can be used to export data from Marketing Cloud to external systems, but they require customers to write scripts, configure file transfers, and schedule automations. Marketing Cloud Connect API is an API that can be used to access data from Marketing Cloud in other Salesforce solutions, such as Sales Cloud or Service Cloud, but it does not support streaming data to Data Cloud. Email Studio Starter Data Bundle is a data kit that contains sample data and segments for Email Studio, but it does not contain subscriber profile attributes or stream data to Data Cloud.
Reference:
Marketing Cloud Data Extension Data Stream
Data Cloud Data Ingestion
[Marketing Cloud Data Extension Data Stream API]
[Marketing Cloud Connect API]
[Email Studio Starter Data Bundle]
質問 # 112
個々のセグメントを作成する場合、以下に示すように AND でリンクされた 2 つの別々のコンテナを使用すると、結果はどうなりますか?
グッズ製品 |カウント |少なくとも | 1
色 | | に等しい赤
そして
グッズ製品 |カウント |少なくとも | 1
主な製品カテゴリ | | に等しい靴
- A. 「赤色」製品を少なくとも 1 つ購入した、または少なくとも 1 足の製品を購入した個人
'靴' - B. 少なくとも 1 つの「赤」製品を購入し、少なくとも 1 足の「靴」も購入した個人
- C. 少なくとも 1 つの「赤い靴」を購入し、それ以外は何も購入しなかった個人
- D. 購入の単一項目として少なくとも 1 つの「赤い靴」を購入した個人
正解：B
解説：
When creating a segment on an individual, using two separate containers linked by an AND means that the individual must satisfy both the conditions in the containers. In this case, the individual must have purchased at least one product with the color attribute equal to 'red' and at least one product with the primary product category attribute equal to 'shoes'. The products do not have to be the same or purchased in the same transaction. Therefore, the correct answer is A.
The other options are incorrect because they imply different logical operators or conditions. Option B implies that the individual must have purchased a single product that has both the color attribute equal to 'red' and the primary product category attribute equal to 'shoes'. Option C implies that the individual must have purchased only one product that has both the color attribute equal to 'red' and the primary product category attribute equal to 'shoes' and no other products. Option D implies that the individual must have purchased either one product with the color attribute equal to 'red' or one product with the primary product category attribute equal to 'shoes' or both, which is equivalent to using an OR operator instead of an AND operator.
Reference:
Create a Container for Segmentation
Create a Segment in Data Cloud
Navigate Data Cloud Segmentation
質問 # 113
Data Cloud の新規ユーザーは、取り込まれたデータの個々の行を確認し、リンクされたデータ モデル オブジェクトに正常にモデル化されていることを検証することのみが必要です。必要に応じて、ユーザーも変更を加える必要があります。
このユースケースに対応するために必要な最小限の権限セットは何ですか?
- A. データクラウドユーザー
- B. データ クラウド管理者
- C. マーケティング データ認識スペシャリスト向けデータ クラウド
- D. マーケティング スペシャリスト向けのデータ クラウド
正解：A
解説：
The Data Cloud User permission set is the minimum permission set needed to accommodate this use case. The Data Cloud User permission set grants access to the Data Explorer feature, which allows the user to review individual rows of ingested data and validate that it has been modeled successfully to its linked data model object. The user can also make changes to the data model object fields, such as adding or removing fields, changing field types, or creating formula fields. The Data Cloud User permission set does not grant access to other Data Cloud features or tasks, such as creating data streams, creating segments, creating activations, or managing users. The other permission sets are either too restrictive or too permissive for this use case. The Data Cloud for Marketing Specialist permission set only grants access to the segmentation and activation features, but not to the Data Explorer feature. The Data Cloud Admin permission set grants access to all Data Cloud features and tasks, including the Data Explorer feature, but it is more than what the user needs. The Data Cloud for Marketing Data Aware Specialist permission set grants access to the Data Explorer feature, but also to the segmentation and activation features, which are not required for this use case. Reference: Data Cloud Standard Permission Sets, Data Explorer, Set Up Data Cloud Unit
質問 # 114
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