はじめに

MoEngageでは、ファイル (Amazon S3、SFTP、または手動CSVアップロード) から、またデータウェアハウス (Snowflake、BigQuery、またはDatabricks) から直接、ユーザー、イベント、Auxiliary Dataをワークスペースにインポートできます。このページは、ユースケースに適したソースを選択するのに役立ちます。方法を選択すると、専用のセットアップページでプロセス全体を順を追って確認できます。

システムでIPホワイトリスト登録が必要な場合は、データインポートを設定する前に MoEngageでのIPホワイトリスト登録を参照してください。

ソースとサポートされているエンティティ

ソースごとにサポートされるエンティティタイプが異なります。このマトリックスを使用して、必要なデータをソースからインポートできるかを確認してください。 ファイルソース

ソース	Registered Users	Anonymous Users	Events	Auxiliary Data
Amazon S3	✅	✅	✅	✅
SFTP	✅	✅	✅	✅
手動アップロード (CSV)	✅	✅	✅	✅

データウェアハウス

ソース	Registered Users	Anonymous Users	Events	Auxiliary Data
Snowflake	✅	✅	✅	❌
BigQuery	✅	✅	✅	❌
Databricks	✅	✅	✅	❌

エンティティタイプ:

Registered Users: MoEngageにすでに登録されているユーザーです。既存ユーザーの一括更新にも使用します。
Anonymous Users: MoEngageにまだ登録されていないユーザーです。
Events (標準およびユーザー定義): Campaign Interaction Eventsなどの標準イベントと、独自のユーザー定義イベントです。
Auxiliary Data: 特定のビジネス目的のために一時的にMoEngageに取り込まれるユーザーデータです。ファイルベースのソース (S3、SFTP、手動アップロード) でのみ利用でき、データウェアハウスでは利用できません。

インポート方法を選択する

データの保存場所に合ったインポート方法を選択してください。

ファイルインポートを設定する

Amazon S3またはSFTPサーバーに配置されたファイルからのインポートを、1回限りまたは定期的なスケジュールで自動化します。

データウェアハウスインポートを設定する

Snowflake、BigQuery、またはDatabricksのテーブルやビューから直接インポートします。接続ベースで、1回限りまたは定期的な同期が可能です。

手動アップロード

ユーザーまたはイベントのCSVをダッシュボードで直接アップロードします。1回限りのみで、定期的なスケジュール設定はできません。

Auxiliary Data

シンプルなプライマリキーマッピングモデルを使用して、S3、SFTP、またはCSV経由で補助データをインポートします。

インポートの仕組み

以下の仕組みは、すべてのインポートソースに共通です。ソース固有のセットアップ手順、制限、失敗時の動作については、各ソースのセットアップページを参照してください。

インポートダッシュボード

Data Importsダッシュボードには、すべてのインポートとその主な詳細が一覧表示されます。

列	説明
Name	セットアップ時にインポートに付けた名前。
Type	インポートのソース (S3、SFTP、CSV、Snowflake、BigQuery、またはDatabricks)。インポートタイプ (One-TimeまたはPeriodic) は括弧内に表示されます。
Custom Segment	ユーザーインポートがセグメントに保存される場合、そのセグメント名がここに表示されます。
Created at	インポートが作成された日時。
Last Sync Status	インポートの最新ステータス (以下のステータスを参照)。
Files Processed	これまでに処理されたファイルの数。
Rows Processed	これまでに処理された行の合計数。
Actions	インポートのView Details、Edit、Duplicate、Delete。

Data Imports ダッシュボードに表示されるインポートのスケジュールおよび詳細の時刻は、アプリで設定されたタイムゾーンを使用します。アプリのタイムゾーンが設定されていない場合は、デフォルトで UTC で表示されます。希望するタイムゾーンでこれらの時刻を表示するには、Settings からアプリのタイムゾーンを設定してください。この表示用タイムゾーンは、マッピングされたタイムスタンプ列（Event time や Updated at など）を常に UTC にする必要があるという要件とは別のものです。

インポートステータス

ダッシュボード上の各インポートには、次のいずれかのステータスが表示されます。

Scheduled: インポートは将来実行されるようにスケジュールされています。
Processing: インポートは現在実行中です。
Successful: インポートは正常に完了しました。
Partial Success: 少なくとも1つのファイル (または行) が部分的に成功してインポートされました。
Failed: インポートは失敗しました。ステータスにカーソルを合わせると理由が表示されます。

ファイルごとの詳細 (ファイル内の行数、作成/更新/失敗したユーザー数、追加/失敗したイベント数、追加/失敗したAux data数、スキップされた行数) を確認するには、3点リーダーのActionsメニューを開き、View Details を選択します。インポートされたファイルのコピーは最大60日間エクスポートできます。

インポートをトリガーする

インポートは次の方法でトリガーできます。

手動: インポートページで Actions をクリックして、定期インポートをトリガーします。スケジュールされた時刻の5分以内にインポートをトリガーすると、エラーが発生する場合があります。
API: File Imports Trigger API を使用してインポートをトリガーします。データウェアハウスは現在これらのAPIをサポートしていません。

マッピングファイルとデータマッピング

マッピングファイルには、各ソース列と MoEngage 属性の間のマッピングと、列のデータ型が含まれます。ファイルは JSON 形式である必要があります。ダッシュボードで列を 1 つずつマッピングする代わりに、マッピングファイルをアップロードしてマッピングを自動化できます。

CSV ファイル
JSON ファイル

{
  "mapping": [
    { "column": "ID", "moe_attr": "uid", "type": "string", "is_skipped": false },
    { "column": "First Name", "moe_attr": "u_fn", "type": "string", "is_skipped": false },
    { "column": "First Seen", "moe_attr": "cr_t", "type": "datetime", "datetime_format": "YYYY-MM-DD hh:mm:ss", "is_skipped": false },
    { "column": "LTV", "moe_attr": "t_rev", "type": "double", "is_skipped": false },
    { "column": "Install Status", "moe_attr": "installed", "type": "bool", "is_skipped": false }
  ]
}

{
  "mapping": [
    { "column": "customer_id", "moe_attr": "uid", "type": "string", "is_skipped": false },
    { "column": "user.first_name", "moe_attr": "u_fn", "type": "string", "is_skipped": false },
    { "column": "user.first_seen", "moe_attr": "cr_t", "type": "datetime", "datetime_format": "YYYY-MM-DD hh:mm:ss", "is_skipped": false },
    { "column": "attribution.lifetime_value", "moe_attr": "t_rev", "type": "double", "is_skipped": false },
    { "column": "attribution.device_installed", "moe_attr": "installed", "type": "bool", "is_skipped": false }
  ]
}

各列について、次のフィールドを指定します。

column （必須）: ソースファイルの列名。JSON ファイルのレベル 2 のキーには、ドット表記（key1.key2）を使用します。
moe_attr （必須）: 列のマッピング先となる MoEngage 属性。各列が一意の moe_attr にマッピングされるようにしてください。
type （任意）: 列のデータ型。サポートされている型については以下を参照してください。
datetime_format （任意）: 日時形式。DateTime フィールドの場合のみ必須です。
is_skipped （任意）: ブール型のフィールド。true とマークされた列はインポート時にスキップされます。

参考: 標準ユーザー属性

以下のキーを使用して、ソース列を MoEngage の標準ユーザー属性にマッピングします。完全な一覧については、Data Management ダッシュボードを参照してください。

キー	ダッシュボード上の属性名	データ型	説明
`uid`	ID	String	アプリがユーザーに設定した一意の ID。
`u_n`	Name	String	ユーザーのフルネーム。
`u_fn`	First Name	String	ユーザーの名。
`u_ln`	Last Name	String	ユーザーの姓。
`u_em`	Email (Standard)	String	ユーザーのメールアドレス。例: `[email protected]`。
`u_gd`	Gender	String	ユーザーの性別。
`u_bd`	Birthday	DateTime	ユーザーの生年月日。年齢の代わりにこの標準属性を使用してください。年齢として送信されたデータはカスタム属性として追跡されます。
`u_mb`	Mobile Number (Standard)	String	ユーザーの携帯電話番号。例: `918888444411`。
`moe_geo_location`	Location	Array of `[lat,lng]`	ユーザーの位置情報。形式は `{"lat": 12.11, "lon": 123.122}` です。
`source`	Publisher Name	String	インストールのパブリッシャー名。例: `Google Ads`。
`revenue`	LTV	Numeric	ユーザーのライフタイムバリュー。
`moe_unsubscribe`	Unsubscribe	Boolean	メールの配信停止属性。`true` に設定されている場合、ユーザーにメールは送信されません。
`moe_hard_bounce`	Hard Bounce	Boolean	メールのハードバウンス属性。`true` に設定されている場合、ユーザーにメールは送信されません。
`moe_spam`	Spam	Boolean	メールのスパム属性。`true` に設定されている場合、ユーザーにメールは送信されません。

標準の文字列属性は正しいデータ型で追跡してください。たとえば、First Name（u_fn）が文字列ではなく数値や配列として取り込まれると、Create segment ページのサンプルユーザーが 500 エラー（“There seems to be an error”）で読み込めなくなります。これを修正するには、Data Management ダッシュボードで属性のデータ型を String に固定し、影響を受けたユーザーの修正済みデータを再送信してください。

サポートされている属性タイプ

タイプ	説明	マッピングファイルでの値
String	任意の文字列値。例: `ABC`、`ABC XYZ`、`ABC123`。	`"type": "string"`
Double	任意の小数値。例: `3.14159`、`241.23`、`-123.1`。	`"type": "double"`
Boolean	例: `true`、`false`。	`"type": "bool"`
Date Time	任意の日時値。例: `2019/02/22 17:54:14.933`。	`"type": "datetime"`

MoEngage は、配列型以外の列で |（パイプ）文字をサポートしていません。String、Numeric、Boolean の列にこの文字が含まれていないことを確認してください。

ユーザー属性の予約キーワード

MoEngage は次のキーを予約しています。ユーザー属性をマッピングまたは追跡する際には、これらを使用しないでください。

USER_ATTRIBUTE_UNIQUE_ID
USER_ATTRIBUTE_USER_EMAIL
USER_ATTRIBUTE_USER_MOBILE
USER_ATTRIBUTE_USER_NAME
USER_ATTRIBUTE_USER_GENDER
USER_ATTRIBUTE_USER_FIRST_NAME
USER_ATTRIBUTE_USER_LAST_NAME
USER_ATTRIBUTE_USER_BDAY
USER_ATTRIBUTE_NOTIFICATION_PREF
USER_ATTRIBUTE_OLD_ID
MOE_TIME_FORMAT
MOE_TIME_TIMEZONE
USER_ATTRIBUTE_DND_START_TIME
USER_ATTRIBUTE_DND_END_TIME
MOE_GAID
INSTALL
UPDATE
MOE_ISLAT
status
user_id
source

サポートされている日時フォーマット

これらのフォーマットは、マッピングファイルの datetime_format フィールドで、またはセットアップ時に日時列を設定する際に使用します。

日時形式	例
`"datetime_format": "YYYY-MM-DD"`	2022-01-22
`"datetime_format": "YYYY/MM/DD"`	2022/01/22
`"datetime_format": "DD/MM/YYYY"`	22/01/2022
`"datetime_format": "DD-MM-YYYY"`	22-01-2022
`"datetime_format": "DD-MM-YYYY hh:mm:ss"`	31-12-2022 12:10:33
`"datetime_format": "DD/MM/YYYY hh:mm:ss"`	31/12/2022 12:10:33
`"datetime_format": "YYYY-MM-DD hh:mm:ss"`	2019-02-22 17:54:14
`"datetime_format": "YYYY/MM/DD hh:mm:ss"`	2019/02/22 17:54:14
`"datetime_format": "DD-MM-YYYYThh:mm:ss.s"`	31-12-2022T12:10:33.882
`"datetime_format": "DD/MM/YYYYThh:mm:ss.s"`	31/12/2022T12:10:33.882
`"datetime_format": "DD-MM-YYYYThh:mm:ssTZD"`	31-12-2022T12:10:33Z 31-12-2022T12:10:33+08:00 31-12-2022T12:10:33-08:00
`"datetime_format": "DD/MM/YYYYThh:mm:ssTZD"`	31/12/2022T12:10:33Z 31/12/2022T12:10:33+08:00 31/12/2022T12:10:33-08:00
`"datetime_format": "YYYY-MM-DD hh:mm:ss.s"`	2019-02-22 17:54:14.933
`"datetime_format": "YYYY/MM/DD hh:mm:ss.s"`	2019/02/22 17:54:14.933
`"datetime_format": "YYYY-MM-DDThh:mm:ssTZD"`	2019-11-14T00:01:02Z 2019-11-14T00:01:02+08:00 2019-11-14T00:01:02-08:00
`"datetime_format": "YYYY/MM/DDThh:mm:ssTZD"`	2019/11/14T00:01:02Z 2019/11/14T00:01:02+08:00 2019/11/14T00:01:02-08:00
`"datetime_format": "YYYY-MM-DDThh:mm:ss.sTZD"`	2019-02-22T17:54:14.957Z 2019-02-22T17:54:14.957299-08:00 2019-02-22T17:54:14.957299+08:00
`"datetime_format": "YYYY/MM/DDThh:mm:ss.sTZD"`	2019/02/22T17:54:14.957Z 2019/02/22T17:54:14.957299-08:00 2019/02/22T17:54:14.957299+08:00

よくある質問

インポートが失敗しました。原因を確認するにはどうすればよいですか？

右側の省略記号をクリックし、View をクリックしてインポートの詳細を確認します。Failed ステータスにカーソルを合わせると、理由を確認できます。

スケジュールされたインポートが、最近アーカイブされたセグメントにデータを追加した場合はどうなりますか？

その場合でも、新しいデータはアーカイブされたセグメントに追加されます。必要に応じてセグメントのアーカイブを解除できます。

実行中のインポートを停止できますか？

インポート処理が開始されると、途中で停止することはできません。データは複数のステップを経て処理されるため、中断すると不完全または不整合な結果になる可能性があるからです。現在のインポートが完了するまで待つことをお勧めします。

スケジュールされたインポートの今後の実行を停止するにはどうすればよいですか？

はい、スケジュールされたインポートが今後自動的に実行されないように停止できます。そのためには、Data Imports ダッシュボードでインポートスケジュールを見つけ、Actions メニューから Archive オプションを選択します。これにより、次回のスケジュール時刻に実行されなくなります。

インポートが停止しているように見える、または時間がかかっている場合はどうすればよいですか？

インポートが停止しているように見える場合や、通常より時間がかかっている場合は、待つことをお勧めします。システムにはこうした状況を自動的に処理し、必要に応じて再試行するチェック機能が備わっています。処理中に同じインポートを手動で再度開始すると、競合が発生し、元のインポートが正常に完了しなくなる可能性があります。

ガイド

概要 - インポート

はじめに

ソースとサポートされているエンティティ

インポート方法を選択する

ファイルインポートを設定する

データウェアハウスインポートを設定する

手動アップロード

Auxiliary Data

インポートの仕組み

インポートダッシュボード

インポートステータス

インポートをトリガーする

マッピングファイルとデータマッピング

参考: 標準ユーザー属性

サポートされている属性タイプ

ユーザー属性の予約キーワード

サポートされている日時フォーマット

よくある質問

​はじめに

​ソースとサポートされているエンティティ

​インポート方法を選択する

ファイルインポートを設定する

データウェアハウスインポートを設定する

手動アップロード

Auxiliary Data

​インポートの仕組み

​インポートダッシュボード

​インポートステータス

​インポートをトリガーする

​マッピングファイルとデータマッピング

​参考: 標準ユーザー属性

​サポートされている属性タイプ

​ユーザー属性の予約キーワード

​サポートされている日時フォーマット

​よくある質問

はじめに

ソースとサポートされているエンティティ

インポート方法を選択する

インポートの仕組み

インポートダッシュボード

インポートステータス

インポートをトリガーする

マッピングファイルとデータマッピング

参考: 標準ユーザー属性

サポートされている属性タイプ

ユーザー属性の予約キーワード

サポートされている日時フォーマット

よくある質問