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ユニオン (CX)

ヒント：データモデラーと関連機能は、すべてのお客様がまだ利用できるわけではありません。この機能に関心がある場合は、XMサクセス担当者にお問い合わせください。クアルトリクスは、その単独の裁量で、いかなる製品機能のロールアウトのタイミングも変更したり、プレビューまたは開発製品機能の機能を変更したり、何らかの理由または理由なく製品の機能をリリースしないことを選択したりする場合があります。

Unionsについて

データモデルでは、複数のデータソースを 1 つのデータセットに結合できます。結合の場合と同様に、個別のデータ行を結合するのではなく、同じデータセットに行を追加するだけです。

ヒント：データマッパーでデータを結合できる方法は、Unionsのみです。

ユニオンの理解

Union を理解するために、いくつかの例を見てみましょう。

例 1

2019 年と 2020 年に同じ NPS 調査を実施しました。これら 2 つの調査間に結合を作成し、ダッシュボードで両方のデータについてレポートできるようになりました。

NPSの平均パフォーマンスを表示するウィジェットを作成する場合は、両方の

アンケートからのNPSデータを使用して作成できます。2019年の調査データ

NPSスコア	部門
10	衣料品
9	電子機器
7	家庭用品

2020 年の調査データ

NPSスコア	店舗
5	トロント
6	ローリー
9	シアトル

結果のデータセット

NPSスコア	部門	店舗
10	衣料品	Null
9	電子機器	Null
7	家庭用品	Null
5	Null	トロント
6	Null	ローリー
9	Null	シアトル

例 2

2019 年と 2020 年に NPS 調査を実施しました。ただし、毎年、いくつかの異なる質問を追加および削除しました。ただし、これら 2 つのアンケートの間に結合を作成するときに、ダッシュボードで両方のデータについてレポートできます。

平均NPSウィジェットを作成する場合は、両方のアンケートのNPSデータを共通して共有できるため、作成することができます。

部門に関するレポートも必要な場合は、ダッシュボードに別のウィジェットを追加できます。ただし、2020 年の

調査に関する部門データがないため、このウィジェットには 2019 年のデータのみが含まれることに注意してください。2019 年の調査データ

NPSスコア	部門
10	衣料品
9	電子機器
7	家庭用品

2020 年の調査データ

NPSスコア	店舗
5	トロント
6	ローリー
9	シアトル

結果のデータセット

NPSスコア	部門	店舗
10	衣料品	Null
9	電子機器	Null
7	家庭用品	Null
5	Null	トロント
6	Null	ローリー
9	Null	シアトル

ユニオンの登録

ヒント：データセットごとに作成できる和集合（ユニオン）は8つのみです。

ヒント：結合の作成を計画している場合は、Unionの作成後に作成することをお勧めします。これにより、ダッシュボードのパフォーマンスが最速になります。

データモデルを作成します。
少なくとも 2 つのソースをデータモデルに追加します。
ユニオンに追加する最初のソースの横にあるプラス記号 ( + ) をクリックします。
Union を選択します。
出力に名前を付けます。これは、データセットに複数の和集合 (ユニオン) を追加する場合に役立ちます。
Input は、Union に追加する最初のソースです。
ユニオン対象で、ユニオンに追加するソースを選択します。
ヒント：和集合にソースを追加するには、プラス記号（ + ）をクリックします。
[フィールドエディタ] で、フィールドとそのタイプが正しいことを確認します。

ヒント：詳細については、「フィールドのマッピング、結合、分割」を参照してください。
ソースを追加して、追加のユニオンを登録することができます (オプション)。
出力データセットの作成を終了します。

項目のマッピング、マージ、および分割

データをマッピングするときに、ダッシュボードデータに関連する特定のアンケートの質問とメタデータを決定します。結合を作成すると、異なるアンケートからの類似する質問が同じダッシュボードフィールドにマッピングされます。

例：3つの異なるアンケートからの同じ全体的な顧客満足度に関する質問が、［全体的なCSAT］という名前の同じダッシュボードフィールドにマッピングされます。

検出された類似性に基づいて、多数の項目が自動的にマッピングされます。ただし、データの正確性を再確認することが常に最適です。

ヒント:フィールドが自動的にマッピングされるのは、各ソースのフィールドが正確な命名に一致する場合のみです。例えば、あるソースに “Age” という名前のフィールドがあり、2 番目のソースに “Q3 – Age” という名前のフィールドがある場合、これらは自動的にマッピングされません。しかし、両方のソースでフィールドが単に “Age “と呼ばれていれば、それらは一緒にマッピングされる。

すべてのデータマッピングはフィールドエディタタブで行われます。

ユニオン内のすべてのソースが並べて表示されます。各アンケートが独自の列にどのように存在するかに注意してください。
各行は個別の項目を表します。各アンケートの下のドロップダウンリストを使用して、ダッシュボードフィールドに一致するアンケートフィールドを選択します。
例：この行のCSAT 2019と満足度データアンケートには、［解決ソリューション］フィールドにマッピングされた質問があります。CSAT 2020 はこのフィールドにマッピングされていません。
宛先には、これらすべてのソースが接続されているダッシュボードフィールドの名前が表示されます。
[種類] では、データの種類 (数値、テキスト、目盛など) を決定できます。これにより、さまざまなウィジェットでデータを表すことができます。詳細については、「フィールドタイプ」、「ウィジェットの互換性（CX）」を参照してください。

すべてのソースをすべての項目にマッピングする必要はありません。アイテムを未マッピングのままにしても問題ありません。複数のソースからのデータを同じフィールドに結合するか、必要に応じてデータを分離することができます。

例：これら 3 つのアンケートで収集した場所データでは同じ情報が伝達されません。1つは店舗所在地、もう1つは顧客の自宅です。マッピングによってこれらのフィールドを分離し、一致するソースのみがマッピングされ、その他のソースはマッピングされないままにします。