# JourneysにおけるBehavior Activation

顧客のビヘイビアデータは、マーケティング、営業、エンゲージメント、またはあらゆるカスタマーエクスペリエンス(CX)キャンペーンで非常に価値があります。例えば、メールコンテンツのパーソナライゼーション、顧客の過去のビヘイビアに基づく製品やサービスの推奨、顧客のビヘイビアデータに基づいたレポート作成などです。Behavior Activationを使用する主なメリットは次のとおりです:

* パーソナライゼーションなどのキャンペーンでビヘイビアデータの力を活用できます。
* アクティベーションのためにビヘイビアデータを属性に変換する回避策を削減できます。
* キャンペーン実行中にアクティベートするビヘイビアデータを決定できます。
* マーケターなどのビジネスチームがデータエンジニアやITチームに依存する必要性を解消または削減できます。


ビヘイビアデータおよびBehavior Activationのユースケースの詳細については、[Behavior Activationの概要](/ja/products/customer-data-platform/audience-studio/activation/behavior-activation-overview#behavior-activation-overview)を参照してください。

このトピックには、以下が含まれます:

* [JourneysにおけるBehavior Activationの概要](/ja/products/customer-data-platform/audience-studio/activation/behavior-activation-in-journeys#behavior-activation-in-journeys-overview)
* [JourneysにおけるBehavior Activationの事例](/ja/products/customer-data-platform/audience-studio/activation/behavior-activation-in-journeys#behavior-activation-in-journeys-examples)
* [サンプルデータ](/ja/products/customer-data-platform/audience-studio/activation/behavior-activation-in-journeys#sample-data)
* [サンプルジャーニー1](/ja/products/customer-data-platform/audience-studio/activation/behavior-activation-in-journeys#sample-journey-1)
* [サンプルジャーニー2](/ja/products/customer-data-platform/audience-studio/activation/behavior-activation-in-journeys#sample-journey-2)
* [サンプルジャーニー3](/ja/products/customer-data-platform/audience-studio/activation/behavior-activation-in-journeys#sample-journey-3)


## JourneysにおけるBehavior Activationの概要

Journeysでのビヘイビアテーブルとその設定の構成は、[バッチセグメントの設定](/ja/products/customer-data-platform/audience-studio/activation/configuring-behavior-activation)と同じです。JourneysにおけるBehavior Activationでは、次の機能が特有です:

* アクティベーションモーダルで選択可能なビヘイビアテーブルは、直前のイベントパスの条件ルールで構成されている必要があります。
* アクティベートされるビヘイビアデータを決定するために、Behavior Activationはアクティベーション内の直前のイベントパスで設定されたビヘイビアルールに基づいて、適格なプロファイルのビヘイビアデータをフィルタリングします。
  * それより前のイベントパスのフィルタを含めたい場合は、そのビヘイビアフィルタを直前のパスのルールに追加してください。
* マージ後のステップ: プロファイルがマージには適格でも、ビヘイビアデータがルールや出力設定を満たさない場合、そのプロファイルの属性は含まれますが、ビヘイビアはnullとしてアクティベートされます。


## JourneysにおけるBehavior Activationの事例

### サンプルデータ

属性:

| **User_id** | **first_name** | **Country** | **City** |
|  --- | --- | --- | --- |
| id_1 | Mav | USA | SF |
| id_2 | Fred | USA | NY |
| id_3 | John | USA | SF |
| id_4 | Ron | USA | SF |
| id_5 | Mary | USA | NY |


Opportunities(ビヘイビアテーブル):

| **User_id** | **Type** | **Product** | **Amount** |
|  --- | --- | --- | --- |
| Id_1 | New Sale | Product A | 25 |
| id_1 | New Sale | Product B | 23 |
| id_1 | New Sale | Product B | 5 |
| id_1 | New Sale | Product A | 12 |
| id_2 | Upsell | Product A | 22 |
| id_2 | Upsell | Product A | 25 |
| id_3 | New Sale | Product A | 6 |
| id_3 | Upsell | Product B | 8 |
| id_4 | New Sale | Product B | 5 |
| id_5 | Upsell | Product B | 21 |
| id_5 | Upsell | Product B | 34 |
| id_5 | Upsell | Product A | 9 |


Weblog(ビヘイビアテーブル):

| **User_id** | **Type** | **Action** |
|  --- | --- | --- |
| id_1 | New Sale | send email |
| id_1 | New Sale | search |
| id_1 | New Sale | visit webpage |
| id_1 | Upsell | send email |
| id_2 | Upsell | search |
| id_3 | Upsell | click links |
| id_3 | New Sale | send email |
| id_3 | Upsell | visit webpage |
| id_5 | New Sale | visit webpage |
| id_5 | New Sale | search |
| id_5 | Upsell | visit webpage |
| id_5 | Upsell | visit webpage |


Contact Event(ビヘイビアテーブル):

| User_id | Date | Subject |
|  --- | --- | --- |
| id_1 | 2024-11-14 | Call |
| id_1 | 2024-11-25 | Attend Webinar |
| id_2 | 2024-10-16 | Search |
| id_2 | 2024-11-07 | Search |
| id_2 | 2024-11-18 | Search |
| id_3 | 2024-12-18 | Search |
| id_3 | 2024-11-08 | Call |
| id_3 | 2024-11-25 | Search |
| id_5 | 2024-11-13 | Attend Webinar |
| id_5 | 2024-10-04 | Attend Webinar |
| id_5 | 2024-09-18 | Call |
| id_5 | 2024-09-10 | Search |


### サンプルジャーニー1

_同じテーブル内の同じビヘイビアカラム_でフィルタリングするジャーニーパス: Product Aを購入し、その後Product Bを購入したプロファイル。

1. エントリー条件: Product Aを購入したプロファイル


* ルール:
* 適格なプロファイル:
  * Product Aを購入したプロファイル: *Mav (id_1)、Fred (id_2)、John (id_3)、Mary (id_5)*


1. アクティベーション:


* 出力設定(ビヘイビア列): **Source Table = Opportunities**
* 結果


| **User_id** | **Type** | **Product** | **Amount** |
|  --- | --- | --- | --- |
| id_1 | New Sale | Product A | 25 |
| id_1 | New Sale | Product A | 12 |
| id_2 | Upsell | Product A | 22 |
| id_2 | Upsell | Product A | 25 |
| id_3 | New Sale | Product A | 6 |
| id_5 | Upsell | Product A | 9 |


1. 待機: イベント間隔を2日に設定
2. 判断ポイント: Product Bを購入したプロファイル


* ルール
* ステップ4「判断ポイント」に進む適格プロファイル:
  * Product AとProduct Bを購入したプロファイル: *Mav (id_1)、John (id_3)、Mary (id_5)*


1. アクティベーション:


* 結果
  * 出力設定(ビヘイビア列): **Source Table = Opportunities**
    * product = Product B のビヘイビアレコードのみがエクスポートされます。
      * 適格なプロファイルのProduct Aのビヘイビアもエクスポートしたい場合は、直前のイベントパスのルール(ステップ4)を変更してください。


| **User_id** | **Type** | **Product** | **Amount** |
|  --- | --- | --- | --- |
| id_1 | New Sale | Product B | 23 |
| id_1 | New Sale | Product B | 5 |
| id_3 | Upsell | Product B | 8 |
| id_5 | Upsell | Product B | 21 |
| id_5 | Upsell | Product B | 34 |


### サンプルジャーニー2

_同じテーブル内の異なるビヘイビアカラム_でフィルタリングするジャーニーパス: Product Aを購入し、その後Amount > 10の商品を購入したプロファイル。

1-3. サンプルジャーニー1と同じです。ステップ4「判断ポイント」に到達するプロファイルも_Mav (id_1)、Fred (id_2)、John (id_3)、Mary (id_5)_です。

1. 判断ポイント: Product Bを購入したプロファイル


* ルール
* ステップ4「判断ポイント」に進む適格プロファイル:
  * 「Product A」と「Amount > 10」のビヘイビアを持つプロファイル: *Mav (id_1)、John (id_3)、Mary (id_5)*


1. アクティベーション:


* 結果
  * 出力設定(ビヘイビア列): **Source Table = Opportunities**
    * amount > 10 のビヘイビアレコードのみがエクスポートされます。Product AとProduct Bが含まれます。
      * 「Product A」かつ「Amount > 10」のビヘイビアレコードのみをエクスポートしたい場合は、直前のイベントパスのルール(ステップ4)を変更してください。


| **User_id** | **Type** | **Product** | **Amount** |
|  --- | --- | --- | --- |
| id_1 | New Sale | Product A | 25 |
| id_1 | New Sale | Product B | 23 |
| id_1 | New Sale | Product A | 12 |
| id_2 | Upsell | Product A | 22 |
| id_2 | Upsell | Product A | 25 |
| id_5 | Upsell | Product B | 21 |
| id_5 | Upsell | Product B | 34 |


### サンプルジャーニー3

異なるビヘイビアテーブルを_マージ_するジャーニーパス: Product Aを購入し、その後ウェビナーに参加したかメールを送信したプロファイルをマージします。

1-3. サンプルジャーニー1と同じです。ステップ4「判断ポイント」に到達するプロファイルも_Mav (id_1)、Fred (id_2)、John (id_3)、Mary (id_5)_です。

4a. 判断ポイント: ウェビナーに参加したプロファイル

* ルール
* ステップ4a「判断ポイント」に進む適格プロファイル:
  * 「Product A」と「Attend Webinar」を持つプロファイル: Mav (id_1)、Mary (id_5)


4b. 判断ポイント: メールを送信したプロファイル

* ルール
* ステップ4b「判断ポイント」に進む適格プロファイル:
  * 「Product A」と「send email」を持つプロファイル: John (id_3)。Mav (id_1)は優先度の高い判断ポイントに振り分けられます。詳細は[条件の優先順位付け方法](/products/customer-data-platform/journey-orchestration/batch/creating-a-decision-point#prioritize-a-condition)を参照してください。


1. マージ:


* ステップ5「マージ」に進むプロファイル:
  * 「Product A」を購入し、さらに「Attend Webinar」または「send email」を持つプロファイル: *Mav (id_1)、John (id_3)、Mary (id_5)*


1. アクティベーション:


* 結果
  * 出力設定: **Attributes + Behavior Table = Weblog**
  * action = send email のビヘイビアレコードのみがエクスポートされます。属性とビヘイビアを同時にアクティベートする場合、直前のパスのルールを満たさない適格プロファイルのビヘイビアはnullとしてエクスポートされます。


| **User_id** | **First name** | **Type** | **Action** | **Browser** |
|  --- | --- | --- | --- | --- |
| id_1 | Mav | New Sale | send email | 23 |
| id_1 | Mav | Upsell | send email | 8 |
| id_3 | John | New Sale | send email | 6 |
| id_5 | Mary | null | null | null |