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April 24th, 2024
Scalable
Customer Journey
Orchestration (CJO)
Kai Sasaki (Applications)
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© 2022 Treasure Data, Inc. Confidential—Internal Use Only
自己紹介
• 佐々木海 (ささきかい)
• 2015年トレジャーデータ入社
• Hadoop, Prestoなど大規模データのための
分散システムの開発
• 現在はCDPを使ったデジタルマーケティング
のためのアプリケーション開発に従事
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トピック
• Customer Journey Orchestration (CJO)とは
• CDPアプリに求められるスケーラビリティ
• ソリューション
•
SQLを使った関係代数演算
•
集約演算を用いた状態遷移
•
サンプリングベースの一貫性チェック
• まとめ
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カスタマージャーニー
オーケストレーション
(CJO)とは
Customer Journey Orchestration
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Journey Builder
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Journey Builder
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Journey Builder
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stage
step
goal
exit criteria
entry criteria
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Journey Builder
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stage
step
goal
exit criteria
entry criteria
Profile
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Journey Builder
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stage
step
goal
exit criteria
entry criteria
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Journey Builder
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stage
step
goal
exit criteria
entry criteria
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Journey Builder
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stage
step
goal
exit criteria
entry criteria
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Journey Builder
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stage
step
goal
exit criteria
entry criteria
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Journey Builder
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stage
step
goal
exit criteria
entry criteria
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Journey Builder
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stage
step
goal
exit criteria
entry criteria
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Journey Builder
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stage
step
goal
exit criteria
entry criteria
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求められる
スケーラビリティと
技術的選択肢
Technical Options
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選択肢 1 : Relational Database
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1 2 3
4 5 7
6 8
customer_id position
e00f1d60 1
e408be80 5
e8572200 3
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BtoB vs BtoC
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選択肢 2 : NoSQL (e.g. KVS)
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e00f1d60 1
e408be80 4
e8572200 3
1 2 3
4 5 7
6 8
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デジタルマーケターの望むもの
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ペルソナ ターゲット
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選択肢 3: OLAP Database (Plazma)
1 2 3
4 5 7
6 8
customer_id time_1 time_2 time_3
e00f1d60 1213421 1413311 1413432
e408be80 1213421 1723421 NULL
e8572200 1113421 NULL NULL
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各選択肢の比較
RDMS KVS OLAP (Plazma)
一貫性 ⭕ (部分的) ❌ ❌
リアルタイム性 ⭕ ⭕ ❌
スループット ❌ ❌ ⭕
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ユースケースとの対応
RDMS KVS OLAP (Plazma)
一貫性 ⭕ (部分的) ❌ ❌
リアルタイム性 ⭕ ⭕ ❌
スループット ❌ ❌ ⭕
RDMS KVS OLAP (Plazma)
ユースケースの拡張 ⭕ ❌ ❌
即時コミュニケーション ⭕ ⭕ ❌
大規模データ ❌ ❌ ⭕
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ソリューション
How CJO works under the hood
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集合演算
INTERSECT (積集合）
UNION (和集合)
EXCEPT (差集合)
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集合演算を使った状態遷移
Audience
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集合演算を使った状態遷移
Audience
Goal
Goal
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集合演算を使った状態遷移
Audience
Goal
Goal
Stage 1
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© 2022 Treasure Data, Inc. Confidential—Internal Use Only
集合演算を使った状態遷移
Audience
Goal
Goal
Stage 1
Stage 2
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集合演算を使った状態遷移
Audience
Goal
Goal
Stage 1
Stage 2
Stage 3
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© 2022 Treasure Data, Inc. Confidential—Internal Use Only
集合演算を使った状態遷移
Audience
Goal
Goal
Stage 1
Stage 2
Stage 3
exit
exit
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© 2022 Treasure Data, Inc. Confidential—Internal Use Only
集合演算を使った状態遷移
Audience
Goal
Goal
Stage 1
Stage 2
Stage 3
exit
exit
exit
exit
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© 2022 Treasure Data, Inc. Confidential—Internal Use Only
集合演算を使った状態遷移
Stage 1
Stage 2
Stage 3
exit
exit
Step 1
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© 2022 Treasure Data, Inc. Confidential—Internal Use Only
集合演算を使った状態遷移
Stage 1
Stage 2
Stage 3
exit
exit
Step 2
Step 1
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© 2022 Treasure Data, Inc. Confidential—Internal Use Only
集合演算を使った状態遷移
Stage 1
Stage 2
Stage 3
exit
exit
Step 3
Step 1
Step 2
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© 2022 Treasure Data, Inc. Confidential—Internal Use Only
集合演算を使った状態遷移
Stage 1
Stage 2
Stage 3
exit
exit
Step 3
Step 1
Step 2
Step 4
Step 5
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疎なテーブル
Goal
Stage 1
Stage 2
Stage 3
exit
exit
exit
exit
customer_id stage1 stage1_exit_1 stage1_exit_2 stage2 …
1 t1 t1 NULL NULL
2 t1 t1 NULL NULL
3 t1 NULL NULL t2
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疎なテーブル
custom
er_id
stage1 stage1_exit_1 stage1_step_1 stage_1_step_2 stage_1_step3 stage_1_step4 stage_1_step_5 …
a t1 t1
a t1 t1
a t1 t1
a t1
a t1 t1
一時テーブルへの追加（append）で計算を続ける
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集約演算を使った更新
Goal
Stage 1
Stage 2
Stage 3
exit
exit
exit
exit
SELECT min(...)
FROM …
GROUP BY customer_id
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一貫性チェック
Aggregation
GROUP BY customer_id
SELECT
COUNT(invalid)
FROM journey_1
TABLESAMPLE BERNOULLI (50)
WHERE
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リネームによる一括更新
Old Journey State Table New Journey State Table
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CJOを支えるスケーラビリティ
- 集合演算を使った状態計算
-
SQLで計算できる条件が利用可能
-
SELECT, INSERTベースで計算できる
- とり得る状態を全て含めた疎な状態管理
-
集約関数で更新可能
-
過去の履歴を含むのでOLAPデータベースの特性を生かした分析が可能
- 効率的な一貫性チェック
-
アプリケーションが要求する一貫性を担保
-
サンプルテーブルを使うことで計算量を抑える
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Thank you