Die Architektur der Analyse: So gehen Sie Ihr Customer Journey Analytics-Datenmodell an
Ein wichtiger Aspekt beim Erstellen eines CJA-Datenmodells ist das Verständnis der hierarchischen Beziehung zwischen verschiedenen Touchpoints und Interaktionen. Dies bildet die Grundlage für aussagekräftige Analysen und Erkenntnisse.
Zu den wichtigsten Aspekten gehören:
- Identifizieren und Zuordnen von Kundeninteraktionspunkten über alle Kanäle hinweg
- Klare Ereignishierarchien und -beziehungen etablieren
- Definieren konsistenter Attributionsmodelle
- Erstellen standardisierter Metriken und KPIs
Durch die korrekte Strukturierung dieser Elemente können Unternehmen die vollständige Kunden-Journey besser verfolgen und analysieren, was zu umsetzbareren Einblicken und verbesserten Entscheidungsfunktionen führt.
Entsperren der Datenmodellierung für leistungsstarke Analysen
Erfahren Sie, wie eine effektive Datenarchitektur in Adobe Experience Platform (AEP) und Customer Journey Analytics (CJA) zu umsetzbaren Einblicken und Berichten führt.
- Der Schemaentwurf ist wichtig Die Auswahl zwischen flachen Schemata, Arrays und Arrays von Objekten wirkt sich direkt auf die Analysefunktionen und die Berichtsflexibilität aus.
- Transformationsprozess Die in AEP aufgenommenen Daten müssen sorgfältig strukturiert sein, um eine nahtlose Transformation und Benutzerfreundlichkeit in CJA sicherzustellen.
- Container-Hierarchie Das Verständnis der Ereignis-, Sitzungs- und Personenebenen ist für die Analyse auf mehreren Ebenen und das genaue Reporting von entscheidender Bedeutung.
- Praktische Strategien Vorabplanung, Schema-Governance und die Nutzung von Plattformfunktionen sind der Schlüssel zu skalierbaren, zukunftssicheren Implementierungen.
Durch die Beherrschung dieser Konzepte können Teams ihre Analyse-Workflows optimieren und tiefere geschäftliche Einblicke erschließen.
Schematypen und ihre Anwendungsfälle
- Flache Schemata Optimiert für unkomplizierte Eins-zu-eins-Datenbeziehungen. Ideal für grundlegende Ereignisverfolgung und einfache Metriken/Dimensionen.
- Arrays Nützlich für Listen verwandter Elemente (z. B. Produktkategorien, Inhalts-Tags). Jedes Array-Element wird zu einer individuellen Dimension für die Analyse.
- Objekt-Arrays Für komplexe Anwendungsfälle wie Produktkäufe, bei denen jedes Objekt seine eigenen Eigenschaften und Beziehungen beibehält. Ermöglicht eine detaillierte Analyse auf Objektebene.
- Mit Bedacht wählen Wählen Sie das einfachste Schema aus, das Ihren Anforderungen entspricht, aber nutzen Sie Arrays und Objekte für erweiterte Szenarien, in denen Beziehungen beibehalten werden müssen.