Brazeへのデータ取り込み機能の技術側面を深掘りする | 顧客エンゲージメントプラットフォームBraze（ブレイズ)
2026-03-07 20:38 Diff
https://www.braze.com/ja/resources/articles/exploring-the-technical-side-of-ingesting-data-into-braze

データは今日のマーケティングにおいて中心的存在であり、ブランドはグローバル規模で、顧客に適切かつ高度にパーソナライズされた体験を提供することができます。しかし、過去5年間にわたり、データ収集とデータプライバシーに強い関心が寄せられてきた一方で、データ管理というデータの重要な要素に対する関心が十分ではありませんでした。データ管理とは、企業がカスタマーエンゲージメントプログラムの基盤を提供するデジタルシステム内外でデータの流れをどのようにコントロールするかを指します。

Brazeのカスタマーエンゲージメントプラットフォームは、ストリーミングデータの基盤のうえに構築されています。このアーキテクチャにより、私たちの顧客はユーザーがメッセージ、ウェブサイト、モバイルアプリなどにどのように反応しているか（場合によっては反応していないか）をリアルタイムで把握することができます。このようなデータを状況に応じて深く掘り下げたり、それに基づいて行動を起こしたりすることで、ブランドはオーディエンスとより良い関係を構築し、ビジネス目標を達成することが可能になります。

大量データエクスポート機能であるBraze Currentsを構築し、Snowflake Secure Data Sharingのサポートを追加することで、Brazeプラットフォームからデータを容易に抽出できるようにすることを優先したのは、そのためです。また、顧客エンゲージメント活動を強化するためにBrazeにデータを取り込むことを検討しているブランド向けに、さまざまなデータ取り込みオプションを提供しているのもそのためです。Brazeプラットフォームに情報を渡す方法をより深く理解していただくために、Brazeがデータを取り込む4つの主要な方法とそれぞれのアプローチの細かな違いについて見ていきましょう。

1. クラウドデータ取り込み機能

クラウドデータの取り込み機能 (CDI) を利用すると、ブランドはデータウェアハウスからBrazeプラットフォームへ直接データを統合できます。これにより、セグメンテーション、メッセージターゲティング、パーソナライゼーションが可能になります。CDIを使用すると、ブランドは選択したスケジュールに基づいて自動的にデータをプラットフォーム間で同期することができます。同期が実行されると、Brazeはブランドのデータウェアハウスに接続し、新しいデータを取り込み、Braze内の関連するユーザープロファイルを更新することで、より関連性の高い効果的な顧客体験をサポートします。

Brazeのデータモデルは配列とネストされた属性をサポートするように設計されているため、ブランドはBrazeがサポートする任意のソースから構造化データと非構造化データの両方を簡単に同期することができます（煩雑なデータパイプラインの構築に伴う厄介ごとを回避できます）。これにより、マーケターはより迅速に多くの情報を手に入れることができ、パーソナライゼーションツールでデータを効果的に活用し、デバイス、プラットフォーム、チャネル全体にわたって消費者に関連性の高い価値ある体験を提供できるようになります。

現時点では、Amazon S3 File Storage、Amazon Redshift、Databricks、Google BigQuery、およびSnowflakeからの同期をサポートしていますが、将来的には他のパートナーへのクラウドデータの取り込み統合を拡大し、データタイプやプラットフォームの使いやすさに関する更新をさらに追加する予定です。

この新しい連携機能は、あらかじめ構築された直接的な接続であり、すぐに使用できるように設計されています。複雑なコーディングは必要なく、Brazeのダッシュボード内でわずかな手順で簡単にセットアップできます。ありません。手順は次のとおりです：

1. データウェアハウスでデータテーブルのパラメータを設定する

2. Brazeダッシュボードの 「Technology Partners 」セクションにあるSnowflakeまたはRedshiftのページに移動する

3. 2つのシステム間で新しくインポート同期を開始する

4. データウェアハウスのプロバイダーからユーザー認証データを提供する

5. 統合の名称、データ型、頻度を設定する

6. 簡単なテストを実行し、問題のデータがすべて正常であることを確認する

このセットアップが完了したら、ブランドのデータウェアハウスからのデータを活用して、細やかなユーザーのパーソナライゼーションをサポートし、あらゆるデジタルメッセージングチャネル（例：メール、SMS、モバイルおよびWebチャネル）にわたるリッチで反応の良いキャンペーンを実施する準備が整いました。

2. Braze Data Transformation

Braze Data Transformationは、Webhookを送信できる技術スタック内のあらゆるサードパーティプラットフォームとのWebhook統合を構築し、管理することができます。これにより、リアルタイム統合の可能性が広がります。任意のWebhookをData Transformationに送信し、JavaScriptコードを記述して、そのWebhookをBraze内のユーザープロファイルまたはカタログの更新に変換します。

Data Transformationを使用することで、ブランドは簡単にカスタムデータ統合を実行し、データ処理を向上させ、効率を高め、テックチームへの依存度を低減させることができます。Data Transformationが、お客様の手動API呼び出し、Zapierのようなサードパーティデータ統合ツール、さらには顧客データプラットフォームへの依存を減らすのに役立つことを確認しています。

さらに、Data Transformationには、コーディングスキルがない人でも、簡単にWebhookを設定できるようにするためのAIコパイロット機能が備わっています。ワークフロー内でアクセス可能なこの機能は、受信したWebhookを読み取り、ユースケースに合わせたカスタムのJavaScriptコードを自動的に記述します。

詳細を知りたい場合は、こちらの Mon-marche.frがBraze Data Transformationを使用して、簡単にデータを活用してより多くの注文を促進する方法をチェックしてください。

3. SDKs

Brazeでは、ソフトウェア開発キット（SDK）が、顧客のデータ取り込み作業の基本要素として機能し、特定のブランドのモバイルアプリ、ウェブサイト、コネクテッドテレビアプリなどでのユーザー属性とそのエンゲージメントに関する詳細なデータをBrazeプラットフォームに収集することができます。SDKは、消費者がアプリ/ウェブサイトなどを利用する際に細かいセッションデータやユーザーイベントをリアルタイムで収集し、ターゲットオーディエンスのセグメンテーション、キャンペーンや個別のカスタマージャーニーの作成と配信、およびクラス最高のカスタマーエンゲージメントプログラムの要素をサポートします。（Braze SDKの全範囲はこちらでご覧ください。）

Braze SDKを活用してデータ収集をサポートするためには、ブランドはそれらをアプリやウェブサイトに統合する必要があります。データ収集のレベルが異なれば、異なる統合アプローチが必要ですが、Braze SDKの基本的な統合はシンプルでわかりやすく、エンジニアリングのサポートは限定的で、アプリ/ウェブサイトのサイズへの影響も最小限です。スケーリングに関しては、当社のSDKは大規模なスケールでデータを処理するように設計されており、ブランドは数百万のデイリーアクティブユーザーの情報を収集して活用できます。デジタルシステムに負荷をかける心配はありません。

どのような仕組みなのでしょうか？ SDKがアプリやウェブサイトに統合され、トラッキングする情報が決定されると、そのデジタルプラットフォームと関わる個人のデバイスとセッションデータを収集し始めます。これらのいわゆる匿名」のユーザーと、「既知」のユーザー（つまり、自分の情報をブランドと共有している個人）の両方が含まれます。これらのユーザーは、Braze内でリアルタイムに更新された顧客プロファイルが自動的に作成されます。これにより、マーケターはセグメンテーション、パーソナライゼーション、トリガーメッセージを活用して、匿名のユーザーにまでリーチできるため、あらゆるユーザーに対してよりターゲットに向けた、意味のあるブランド体験を提供できます。ユーザーが登録するとブランドは事前に収集していたデータを使用して、そのユーザーを他のシステムにマッピングし、異なるチャネル、プラットフォーム、デバイス間でも一貫した、継続的なブランド体験を提供できます。

要するに、アプリやウェブサイトでのユーザーのエンゲージメントに基づいて、収集、管理、アクションを起こしたい場合は、関連するBraze SDKを統合することで、そのプロセスがシンプルかつ自動化され、拡張性が高くなり、重要な顧客情報の大量に取り込むことができます。

4. APIs

SDKは、アプリやウェブサイトのフロントエンドからデータを直接収集するのに優れていますが、時には特別な顧客のデータベースや自社のバックエンドなど、他のソースからデータを統合したいことがあります。そのデータ取り込み戦略の基盤を補完するために、多くのブランドがAPI（アプリケーションプログラミングインターフェース）を利用します。頼ります。APIは、異なるシステム間でのリクエストを処理し、応答するように設計されたサービスです。この場合、SDKによる自動データ収集を補完して、社内システムやサードパーティーのソリューションからBrazeにリアルタイムで情報を渡すことができます。当社のAPIは、データがBrazeに送信可能な形式であれば、ほぼどこからでも柔軟にデータを受け入れることができます。

API関連のデータ収集に関して最も一般的なユースケースの1つは、ブランドが過去のデータをBrazeプラットフォームにアップロードしたい場合です。企業が以前のカスタマーエンゲージメントプラットフォームや他の関連システムから持ってくる情報がある場合、それを実現する最も簡単な方法は、APIを活用してユーザーデータの初期転送を行い、ユーザープロファイルを作成し、ユーザーのプッシュトークンをBrazeプラットフォームのAPIエンドポイントを介してアップロードすることです。その他のユースケースは以下の通りです：

・BrazeSDKで追跡されていない他のユーザー情報をBrazeにインポートする場合。たとえば、POS（販売時点）システム情報や、アプリ、ウェブサイト、または顧客メッセージングと直接関連しないその他のオフラインデータなど。

・Braze内で、特定の消費者の外部ユーザーIDを変更したり、ユーザーを削除したり、ユーザーを別名で登録したりする場合。

APIはさまざまなデータ取り込み用途（および動的コンテンツのパーソナライズなどの他のニーズも同様）に活用できますが、SDKよりもデータ取り込みの規模とボリュームによって影響を受ける可能性が高いです。そのため、実行されるAPIコールの数や、APIエンドポイントに関連する適切なレート制限や機能トラフィック制限に注意することが重要です。

5. CSVs

SDKやAPIはBrazeプラットフォームに関連するほとんどの潜在的なデータ取り込みのニーズやユースケースをサポートしていますが、Brazeに情報を転送するための第三のネイティブな方法も提供しています。それは、CSVとして知られるカンマ区切り値のファイルをアップロードする機能です。このアプローチは、一時的なユースケースや技術リソースが不足しているチームに最適です。実際にはどのようになるのでしょうか？例えば、Googleシートでユーザーのメールアドレスを収集し、そのシートをCSVとしてダウンロードし、それをBrazeにアップロードしてユーザープロファイルを更新するという方法が考えられます。

CSVのアップロードは、情報を素早くBrazeに転送するのに役立つ方法ですが、このアプローチはデータを取り込むためにAPIやSDKを使用するよりもスケーラブルではありません。ただし、ユーザー属性をアップロードする際にこの機能に関連するいくつかのスケールの不利益を最小限に抑えるために、BrazeのCSVインポート機能をより効果的に利用する新しい方法があります。Braze Growthチームが作成したオープンソースのAmazon Web Services（AWS）サーバーレスアプリケーションを活用し、AWS LambdaとS3を利用することで、Brazeの顧客は、ユーザー属性を含む大きなCSVファイルを手動で分割してアップロードする手間を省くことができます。

このアプリケーションを使用すると、ブランドはS3バケットにユーザー属性を含むCSVファイル（100メガバイトを超えるファイルも含む）をアップロードし、Lambdaに通知が自動的に送信され、Lambdaがアプリケーションのコードを利用してCSVファイルを処理し、Brazeプラットフォームに渡すことができます。このアプリケーションは、Brazeでの大きなCSVファイルのアップロードに関連する手動のファイル準備を回避し、プロセスをよりシームレスで自動化されたものにします。ただし、このプロセスはSDKやAPIを介してBrazeにデータを送信するよりも摩擦がありますので、ユーザー属性をBrazeに転送するためにこれらのツールを利用できるブランドには、積極的にそれらを活用することをお勧めします。

6. Brazeテクノロジーパートナー

Brazeプラットフォームの3つの主要なデータ取り込みツールは独立して存在しているわけではありません。多くのブランドにとって、これらは、データを他のシステムにシームレスに移動させるために設計されたベストインクラスのテクノロジーとの間で直接統合されています。これらのBraze Alloysテクノロジーパートナーは、3つの異なるタイプに分類されます。

カスタマーデータプラットフォーム

カスタマーデータプラットフォーム（CDP）は、マーケティングテクノロジースタック内でのデータの俊敏性を向上させることを目的としています。これにより、必要に応じてBrazeなどのさまざまなソリューションに重要な情報をより簡単に入出力させることができます。これらのテクノロジーは、さまざまなシステムやプラットフォームとのカスタム統合を作成することに投資しており、CSVインポートなどのその場限りのデータ取り込みアプローチの必要性を減らし、スタックの他の部分からのデータのシームレスなフローをサポートします。これらのソリューションには、以下が含まれます：

・Amperityは、さまざまなプラットフォームやテクノロジーを介したシームレスなデータ管理をサポートすることで、顧客に関する包括的で実用的な360度ビューを提供し、ブランドが顧客の行動を理解し、効果的な施策を打つのに役立ちます。

・mParticleは、マーケターがブランドの成長スタック全体でデータを管理し、効果的で一貫性のあるカスタマージャニーをサポートすることができます。

・Segmentは、ブランドがメール、Web、広告、POSなどのテクノロジーと連携して、第一者データを収集、統合、管理するのを支援します。

・Tealiumは、Web、モバイル、オフラインのデータソースやテクノロジーを対象とした、ターンキーの統合エコシステムを提供します。

アナリティクスソリューション

データ分析プラットフォームは、ブランドが手元の情報を深く掘り下げ、隠れた洞察を見つけ出し、高度なトレンドをよりよく理解し、これらの発見を将来の実験、ターゲットオーディエンス、およびセグメントの作成に活かすことを可能にするよう構築されています。これらのテクノロジーは、Brazeと統合することで、ブランドが分析プロバイダーに含まれる洞察と情報を活用し、Brazeによって支えられるより影響力のあるブランド体験をサポートすることができます。これらのソリューションには次のものがあります：

・Amplitudeは、強力な製品分析と行動分析を通じて、ブランドの成長を促進するために設計された分析プラットフォームで、顧客の行動や特性をよりよく理解することを重視しています。

・Lookerは、ビジネスインテリジェンスとビッグデータ分析プラットフォームで、ブランドがリアルタイムのビジネス分析をシームレスに探索、分析、および配信することを可能にし、顧客とユーザーのライフサイクルをよりよく理解するのをサポートします。

・Mixpanelは、コンバージョンやリテンションから製品の使用状況まで、あらゆることを分析するために構築された分析ソリューションで、顧客体験を向上させることを目指しています。

ワークフローの自動化とリバースETLソリューション

Brazeと直接統合されたワークフロー自動化とリバースETLソリューションを活用することで、ブランドは、、Brazeプラットフォーム内で動作するようにデータを再構築して、その結果得られた情報を私たちの顧客エンゲージメントプラットフォームに渡すプロセスを自動化できます。これらのソリューションには、以下が含まれます：

・Censusは、エンジニアリングのサポートなしに、他のツールやデータベースにロックされた顧客データをBrazeに持ち込むことができる統合プラットフォームです。

・Hightouchは、Auto Traderのような大手ブランドが、エンジニアなしで「リバースETL」と呼ばれるプロセスを通じて、Snowflake、BigQuery、Redshift、DataBricksなどのクラウドデータウェアハウスからBrazeにデータをライブ同期することを可能にします。

・Rudderstackは、開発者がデータウェアハウスと重要なビジネスツールの間でリアルタイムの顧客データパイプラインを迅速かつ簡単に展開できるようにするソリューションです。

「スタートアップからフォーチュン500社まで、すでにデータウェアハウス内に顧客データの単一の信頼できるソースを構築しています」と、Hightouchの共同創業者兼共同CEOであるTejas Manohar氏は述べています。「HightouchとBrazeを利用することで、マーケティングチームはエンジニアなしでリアルタイムにデータウェアハウスを活用し、レポート作成だけでなく、関連性の高いパーソナライズされた顧客体験を実現できます。」

まとめ

カスタマーエンゲージメントの効果的な活用を実現するには、効果的なデータ管理が不可欠です。Brazeでは、さまざまなデータ取り込みアプローチをサポートすることで、重要な顧客データを簡単にBrazeプラットフォームに渡し、オーディエンスセグメンテーション、パーソナライゼーション、トリガー付きキャンペーン、微妙なテストなどをサポートしています。

データを活用して収益を上げ、コストを削減し、技術的負債を減らし、組織全体の業務効率を改善する方法を記載しているガイド「優れた顧客体験を提供し、長期的な成功を導くためのデータ活用と目指すべき姿」もありますので、ぜひ参照ください。

*この記事は元々2021年10月14日に公開されました。最後の更新は2024年5月9日に行われました。