Vorbereiten von Daten für die Verwendung in Intelligent Services

Damit Intelligent Services Einblicke aus Ihren Marketing-Ereignisdaten gewinnen kann, müssen die Daten semantisch angereichert und in einer Standardstruktur verwaltet werden. Intelligent Services nutzt Experience Data Model (XDM)-Schemas, um dies zu erreichen. Insbesondere müssen alle in Intelligent Services verwendeten Datensätze dem XDM-Schema Consumer ExperienceEvent (CEE) entsprechen oder den Adobe Analytics-Connector verwenden. Darüber hinaus unterstützt Customer AI den Adobe Audience Manager-Connector.

Dieses Dokument bietet allgemeine Anleitungen zum Zuordnen Ihrer Marketing-Ereignisdaten aus mehreren Kanälen zum CEE-Schema sowie Informationen zu wichtigen Feldern innerhalb des Schemas, anhand derer Sie bestimmen können, wie Ihre Daten effektiv der Struktur zugeordnet werden können. Wenn Sie planen, Adobe Analytics-Daten zu verwenden, lesen Sie bitte den Abschnitt für die Adobe Analytics-Datenvorbereitung. Wenn Sie planen, Adobe Audience Manager-Daten zu verwenden (nur Customer AI), lesen Sie den Abschnitt für die Adobe Audience Manager-Datenvorbereitung.

Datenanforderungen

Intelligent Services erfordert je nach dem erstellten Ziel unterschiedliche Mengen historischer Daten. Unabhängig davon müssen die Daten, die Sie für all Intelligent Services vorbereiten, sowohl positive als auch negative Journey/-Ereignisse enthalten. Negative und positive Ereignisse verbessern die Modellgenauigkeit und -genauigkeit.

Wenn Sie beispielsweise Customer AI verwenden, um die Tendenz zum Kauf eines Produkts vorherzusagen, benötigt das Modell für Customer AI sowohl Beispiele für erfolgreiche Kaufpfade als auch Beispiele für nicht erfolgreiche Pfade. Dies liegt daran, dass Customer AI während der Modellschulung versucht zu verstehen, welche Ereignisse und Journey zu einem Kauf führen. Dazu gehören auch die Aktionen von Kunden, die nichts gekauft haben, z. B. von Personen, die ihre Journey beim Hinzufügen eines Artikels zum Warenkorb angehalten haben. Diese Kunden können jedoch ähnliche Verhaltensweisen aufweisen. Customer AI kann jedoch Einblicke bieten und die wichtigsten Unterschiede und Faktoren, die zu einem höheren Tendenzwert führen, detailliert aufzeigen. In ähnlicher Weise erfordert Attribution AI sowohl Ereignistypen als auch Journey, um Metriken wie Touchpoint-Effektivität, Top-Konversionspfade und Aufschlüsselungen nach Touchpoint-Position anzuzeigen.

Weitere Beispiele und Informationen zu Anforderungen an historische Daten finden Sie im Abschnitt Customer AI oder Attribution AI mit Anforderungen an historische Daten in der Eingabe-/Ausgabedokumentation.

Richtlinien für die Datenzuordnung

Es wird empfohlen, die Ereignisse eines Benutzers nach Möglichkeit einer gemeinsamen ID zuzuordnen. Beispielsweise können Sie Benutzerdaten mit "id1"über 10 Ereignisse hinweg haben. Später hat derselbe Benutzer die Cookie-ID gelöscht und wird bei den nächsten 20 Ereignissen als "id2"aufgezeichnet. Wenn Sie wissen, dass id1 und id2 demselben Benutzer entsprechen, sollten Sie alle 30 Ereignisse mit einer gemeinsamen ID verknüpfen.

Ist dies nicht möglich, sollten Sie jeden Satz von Ereignissen beim Erstellen Ihrer Modelleingabedaten als einen anderen Benutzer behandeln. Dadurch werden die besten Ergebnisse bei Modellschulung und -bewertung sichergestellt.

Workflow-Zusammenfassung

Der Vorbereitungsprozess hängt davon ab, ob Ihre Daten in Adobe Experience Platform oder extern gespeichert werden. In diesem Abschnitt werden die erforderlichen Schritte für die beiden Szenarien zusammengefasst.

Vorbereitung externer Daten

Wenn Ihre Daten außerhalb von Experience Platform gespeichert werden, müssen Sie Ihre Daten den erforderlichen und relevanten Feldern in einem Consumer ExperienceEvent-Schema zuordnen. Dieses Schema kann mit benutzerdefinierten Feldergruppen erweitert werden, um Ihre Kundendaten besser zu erfassen. Nach der Zuordnung können Sie einen Datensatz mit Ihrem Customer ExperienceEvent-Schema erstellen und Ihre Daten in Platform aufnehmen. Der CEE-Datensatz kann dann beim Konfigurieren eines Intelligent Service ausgewählt werden.

Je nach dem zu verwendenden Intelligent Service können unterschiedliche Felder erforderlich sein. Beachten Sie, dass es sich als Best Practice empfiehlt, einem Feld Daten hinzuzufügen, wenn die Daten verfügbar sind. Weitere Informationen zu den erforderlichen Feldern finden Sie im Handbuch Attribution AI oder Kunden-KI mit Datenanforderungen .

Adobe Analytics-Datenvorbereitung analytics-data

Customer AI und Attribution AI unterstützen nativ Adobe Analytics-Daten. Um Adobe Analytics-Daten zu verwenden, führen Sie die in der Dokumentation beschriebenen Schritte aus, um einen Analytics-Quell-Connector einzurichten.

Sobald der Quell-Connector Ihre Daten an Experience Platform streamt, können Sie Adobe Analytics während der Instanzkonfiguration als Datenquelle gefolgt von einem Datensatz auswählen. Alle erforderlichen Schemafeldgruppen und individuellen Felder werden während der Verbindungseinrichtung automatisch erstellt. Sie müssen die Datensätze nicht im CEE-Format ETL (Extract, Transform, Load) verschieben.

Wenn Sie die Daten, die über den Adobe Analytics-Quell-Connector auf Adobe Experience Platform übertragen werden, mit den Adobe Analytics-Daten vergleichen, treten möglicherweise einige Diskrepanzen auf. Der Analytics Source-Connector kann während der Transformation in ein Experience-Datenmodell (XDM)-Schema Zeilen ablegen. Es kann mehrere Gründe dafür geben, dass die gesamte Zeile für die Umwandlung nicht geeignet ist. Dazu gehören fehlende Zeitstempel, fehlende Personen-IDs, ungültige oder große Personen-IDs, ungültige Analysewerte und mehr.

Weitere Informationen und Beispiele finden Sie in der Dokumentation zum Vergleichen von Adobe Analytics- und Customer Journey Analytics-Daten. Dieser Artikel soll Ihnen dabei helfen, diese Unterschiede zu diagnostizieren und zu beheben, sodass Sie und Ihr Team Adobe Experience Platform-Daten für Intelligent Services verwenden können, ohne dass Bedenken hinsichtlich der Datenintegrität bestehen.

Führen Sie in Adobe Experience Platform Query Services die folgende Abfrage "Total Records"zwischen Start- und Endzeitstempel nach channel.typeAtSource aus, um die Anzahl nach Marketing-Kanälen zu ermitteln.

       Count(_id) AS Records
FROM  df_hotel
WHERE timestamp>=from_utc_timestamp('2021-05-15','UTC')
        AND timestamp<from_utc_timestamp('2022-01-10','UTC')
        AND timestamp IS NOT NULL
        AND enduserids._experience.aaid.id IS NOT NULL
GROUP BY channel.typeAtSource

Adobe Audience Manager-Datenvorbereitung (nur Customer AI) AAM-data

Customer AI unterstützt nativ Adobe Audience Manager-Daten. Um Audience Manager-Daten zu verwenden, führen Sie die in der Dokumentation beschriebenen Schritte aus, um einen Audience Manager-Quell-Connector einzurichten.

Sobald der Quell-Connector Ihre Daten an Experience Platform streamt, können Sie Adobe Audience Manager während Ihrer Customer AI-Konfiguration als Datenquelle gefolgt von einem Datensatz auswählen. Alle Schemafeldgruppen und einzelnen Felder werden während der Verbindungseinrichtung automatisch erstellt. Sie müssen die Datensätze nicht im CEE-Format ETL (Extract, Transform, Load) verschieben.

Experience Platform Datenvorbereitung

Wenn Ihre Daten bereits in Platform gespeichert sind und nicht über die Quell-Connectoren von Adobe Analytics oder Adobe Audience Manager (nur Customer AI) streamen, führen Sie die folgenden Schritte aus. Es wird dennoch empfohlen, das CEE-Schema zu verstehen.

Grundlegendes zum CEE-Schema cee-schema

Das Schema Consumer ExperienceEvent beschreibt das Verhalten einer Person in Bezug auf digitale Marketing-Ereignisse (Web oder Mobil) sowie Online- oder Offline-Commerce-Aktivitäten. Die Verwendung dieses Schemas ist für Intelligent Services erforderlich, da es semantisch genau definierte Felder (Spalten) enthält, sodass unbekannte Namen vermieden werden, die sonst dazu führen würden, dass die Daten weniger klar sind.

Das CEE-Schema erfasst wie alle XDM ExperienceEvent-Schemas den zeitreihenbasierten Status des Systems, in dem ein Ereignis (oder eine Reihe von Ereignissen) aufgetreten ist, einschließlich des Zeitpunkts und der Identität des beteiligten Subjekts. Erlebnisereignisse sind Faktenaufzeichnungen dessen, was geschehen ist, und sind somit unveränderlich und stellen dar, was ohne Aggregation oder Interpretation passiert ist.

Intelligent Services verwendet mehrere Schlüsselfelder in diesem Schema, um Einblicke aus Ihren Marketing-Ereignisdaten zu generieren, die sich alle auf der Stammebene befinden und erweitert werden, um die erforderlichen Unterfelder anzuzeigen.

Wie alle XDM-Schemas ist auch die CEE-Schemafeldgruppe erweiterbar. Mit anderen Worten, der CEE-Feldergruppe können zusätzliche Felder hinzugefügt werden, und bei Bedarf können verschiedene Varianten in mehrere Schemas aufgenommen werden.

Ein vollständiges Beispiel für die Feldergruppe finden Sie im öffentlichen XDM-Repository. Darüber hinaus können Sie die folgende JSON-Datei anzeigen und kopieren, um ein Beispiel dafür zu erhalten, wie Daten entsprechend dem CEE-Schema strukturiert sein können. Sehen Sie sich diese beiden Beispiele an, wenn Sie mehr über die im folgenden Abschnitt beschriebenen Schlüsselfelder erfahren, um zu bestimmen, wie Sie Ihre eigenen Daten dem Schema zuordnen können.

Schlüsselfelder

Es gibt mehrere Schlüsselfelder in der CEE-Feldergruppe, die verwendet werden sollten, damit Intelligent Services nützliche Einblicke generiert. In diesem Abschnitt werden der Anwendungsfall und die erwarteten Daten für diese Felder beschrieben und Links zur Referenzdokumentation für weitere Beispiele bereitgestellt.

Obligatorische Felder

Es wird zwar dringend empfohlen, alle Schlüsselfelder zu verwenden, es gibt jedoch zwei Felder, die erforderlich sind, damit Intelligent Services funktioniert:

Primäre Identität identity

Eines der Felder in Ihrem Schema muss als primäres Identitätsfeld festgelegt werden, mit dem Intelligent Services jede Instanz von Zeitreihendaten mit einer einzelnen Person verknüpfen kann.

Sie müssen basierend auf der Quelle und der Art Ihrer Daten festlegen, welches Feld als primäre Identität verwendet werden soll. Ein Identitätsfeld muss einen Identitäts-Namespace enthalten, der den Typ der Identitätsdaten angibt, die das Feld als Wert erwartet. Zu den gültigen Namespace-Werten gehören:

Wenn Sie sich nicht sicher sind, welches Feld Sie als primäre Identität verwenden sollten, wenden Sie sich an Adobe Consulting Services , um die beste Lösung zu ermitteln. Wenn keine primäre Identität festgelegt ist, verwendet die Anwendung "Intelligent Service"das folgende Standardverhalten:

Um eine primäre Identität festzulegen, navigieren Sie auf der Registerkarte Schemas zu Ihrem Schema und wählen Sie den Hyperlink für den Schemanamen aus, um den Schema Editor zu öffnen.

Navigieren Sie anschließend zu dem Feld, das Sie als primäre Identität festlegen möchten, und wählen Sie es aus. Das Menü Feldeigenschaften wird für dieses Feld geöffnet.

Scrollen Sie im Menü Feldeigenschaften nach unten, bis Sie das Kontrollkästchen Identität finden. Nachdem Sie das Kontrollkästchen aktiviert haben, wird die Option zum Festlegen der ausgewählten Identität als Primäre Identität angezeigt. Aktivieren Sie dieses Kontrollkästchen ebenfalls.

Als Nächstes müssen Sie einen Identity-Namespace aus der Liste der vordefinierten Namespaces im Dropdown-Menü angeben. In diesem Beispiel wird der ECID-Namensbereich ausgewählt, da eine Adobe Audience Manager ID mcid.id verwendet wird. Wählen Sie Anwenden aus, um die Aktualisierungen zu bestätigen, und klicken Sie dann oben rechts auf Speichern , um die Änderungen am Schema zu speichern.

xdm:timestamp timestamp

Dieses Feld gibt den Zeitpunkt an, zu dem das Ereignis aufgetreten ist. Dieser Wert muss als Zeichenfolge gemäß ISO 8601-Standard angegeben werden.

xdm:channel channel

Dieses Feld stellt den mit dem ExperienceEvent verknüpften Marketingkanal dar. Das Feld enthält Informationen zum Kanaltyp, Medientyp und Standorttyp.

Beispielschema

{
  "@id": "https://ns.adobe.com/xdm/channels/facebook-feed",
  "@type": "https://ns.adobe.com/xdm/channel-types/social",
  "xdm:mediaType": "earned",
  "xdm:mediaAction": "clicks"
}

Vollständige Informationen zu den einzelnen erforderlichen Unterfeldern für xdm:channel finden Sie in der Spezifikation des Erlebniskanalschemas . Beispiele für Zuordnungen finden Sie in der Tabelle unter.

Beispiel für Kanalzuordnungen example-channels

Die folgende Tabelle enthält einige Beispiele für Marketingkanäle, die dem Schema xdm:channel zugeordnet sind:

Empfohlene Felder

Die übrigen Schlüsselfelder werden in diesem Abschnitt beschrieben. Diese Felder sind zwar nicht unbedingt erforderlich, damit Intelligent Services funktioniert, es wird jedoch dringend empfohlen, so viele davon wie möglich zu verwenden, um umfassendere Einblicke zu erhalten.

xdm:productListItems

Dieses Feld ist ein Array von Artikeln, die von einem Kunden ausgewählte Produkte darstellen, einschließlich Produkt-SKU, Name, Preis und Menge.

Beispielschema

[
  {
    "xdm:SKU": "1002352692",
    "xdm:name": "24-Watt 8-Light Chrome Integrated LED Bath Light",
    "xdm:currencyCode": "USD",
    "xdm:quantity": 1,
    "xdm:priceTotal": 159.45
  },
  {
    "xdm:SKU": "3398033623",
    "xdm:name": "16ft RGB LED Strips",
    "xdm:currencyCode": "USD",
    "xdm:quantity": 1,
    "xdm:priceTotal": 79.99
  }
]

Vollständige Informationen zu den einzelnen erforderlichen Unterfeldern für xdm:productListItems finden Sie in der Spezifikation für das Commerce-Detailschema.

xdm:commerce

Dieses Feld enthält Commerce-spezifische Informationen zum ExperienceEvent, einschließlich Bestellnummer und Zahlungsinformationen.

Beispielschema

{
    "xdm:order": {
      "xdm:purchaseID": "a8g784hjq1mnp3",
      "xdm:purchaseOrderNumber": "123456",
      "xdm:payments": [
        {
          "xdm:transactionID": "transactid-a111",
          "xdm:paymentAmount": 59,
          "xdm:paymentType": "credit_card",
          "xdm:currencyCode": "USD"
        },
        {
          "xdm:transactionId": "transactid-a222",
          "xdm:paymentAmount": 100,
          "xdm:paymentType": "gift_card",
          "xdm:currencyCode": "USD"
        }
      ],
      "xdm:currencyCode": "USD",
      "xdm:priceTotal": 159
    },
    "xdm:purchases": {
      "xdm:value": 1
    }
  }

Vollständige Informationen zu den einzelnen erforderlichen Unterfeldern für xdm:commerce finden Sie in der Spezifikation für das Commerce-Detailschema.

xdm:web

Dieses Feld stellt Webdetails zum ExperienceEvent dar, z. B. die Interaktion, die Seitendetails und den Referrer.

Beispielschema

{
  "xdm:webPageDetails": {
    "xdm:siteSection": "Shopping Cart",
    "xdm:server": "example.com",
    "xdm:name": "Purchase Confirmation",
    "xdm:URL": "https://www.example.com/orderConf",
    "xdm:errorPage": false,
    "xdm:homePage": false,
    "xdm:pageViews": {
      "xdm:value": 1
    }
  },
  "xdm:webReferrer": {
    "xdm:URL": "https://www.example.com/checkout",
    "xdm:referrerType": "internal"
  }
}

Vollständige Informationen zu den einzelnen erforderlichen Unterfeldern für xdm:productListItems finden Sie in der Spezifikation des ExperienceEvent-Webdetailschemas .

xdm:marketing

Dieses Feld enthält Informationen zu Marketingaktivitäten, die mit dem Touchpoint aktiv sind.

Beispielschema

{
  "xdm:trackingCode": "marketingcampaign111",
  "xdm:campaignGroup": "50%_DISCOUNT",
  "xdm:campaignName": "50%_DISCOUNT_USA"
}

Vollständige Informationen zu den einzelnen erforderlichen Unterfeldern für xdm:productListItems finden Sie in der Spezifikation für Marketing sechma.

Daten zuordnen und erfassen mapping

Nachdem Sie ermittelt haben, ob Ihre Marketing-Ereignisdaten dem CEE-Schema zugeordnet werden können, müssen Sie im nächsten Schritt ermitteln, welche Daten Sie in Intelligent Services importieren möchten. Alle historischen Daten, die in Intelligent Services verwendet werden, müssen innerhalb des Zeitfensters von mindestens vier Monaten mit Daten liegen, zuzüglich der Anzahl der Tage, die als Lookback-Zeitraum vorgesehen sind.

Wenden Sie sich nach der Entscheidung über den zu sendenden Datenbereich an Adobe Consulting Services , um Ihre Daten dem Schema zuzuordnen und in den Dienst zu integrieren.

Wenn Sie über ein Adobe Experience Platform -Abonnement verfügen und die Daten selbst zuordnen und erfassen möchten, führen Sie die im folgenden Abschnitt beschriebenen Schritte aus.

Verwenden von Adobe Experience Platform

In diesem Abschnitt wird der Workflow für die Zuordnung und Aufnahme von Daten in Experience Platform zur Verwendung in Intelligent Services beschrieben, einschließlich Links zu Tutorials für detaillierte Schritte.

Erstellen eines CEE-Schemas und -Datensatzes

Wenn Sie bereit sind, Ihre Daten für die Aufnahme vorzubereiten, besteht der erste Schritt darin, ein neues XDM-Schema zu erstellen, das die CEE-Feldergruppe verwendet. In den folgenden Tutorials wird das Erstellen eines neuen Schemas in der Benutzeroberfläche oder API erläutert:

Nachdem Sie die CEE-Feldergruppe zum Schema hinzugefügt haben, können Sie weitere Feldergruppen hinzufügen, die für zusätzliche Felder in Ihren Daten erforderlich sind.

Nachdem Sie das Schema erstellt und gespeichert haben, können Sie einen neuen Datensatz erstellen, der auf diesem Schema basiert. In den folgenden Tutorials wird der Prozess zum Erstellen eines neuen Datensatzes in der Benutzeroberfläche oder API erläutert:

Nachdem der Datensatz erstellt wurde, können Sie ihn in der Platform-Benutzeroberfläche im Arbeitsbereich Datensätze finden.

Identitätsfelder zum Datensatz hinzufügen

Wenn Sie Daten aus Adobe Audience Manager, Adobe Analytics oder einer anderen externen Quelle abrufen, können Sie ein Schemafeld als Identitätsfeld festlegen. Um ein Schemafeld als Identitätsfeld festzulegen, sehen Sie sich den Abschnitt zum Festlegen von Identitätsfeldern im Tutorial UI-Tutorial oder im API-Tutorial zum Erstellen eines Schemas an.

Wenn Sie Daten aus einer lokalen CSV-Datei erfassen, können Sie mit dem nächsten Abschnitt über die Zuordnung und Aufnahme von Daten fortfahren.

Daten zuordnen und erfassen ingest

Nachdem Sie ein CEE-Schema und einen Datensatz erstellt haben, können Sie mit der Zuordnung Ihrer Datentabellen zum Schema beginnen und diese Daten in Platform erfassen. Anweisungen dazu, wie Sie dies in der Benutzeroberfläche durchführen, finden Sie im Tutorial zum Zuordnen einer CSV-Datei zu einem XDM-Schema . Sie können die folgende JSON-Beispieldatei verwenden, um den Aufnahmevorgang zu testen, bevor Sie Ihre eigenen Daten verwenden.

Nachdem ein Datensatz ausgefüllt wurde, kann derselbe Datensatz zur Aufnahme zusätzlicher Datendateien verwendet werden.

Wenn Ihre Daten in einer unterstützten Drittanbieteranwendung gespeichert sind, können Sie auch einen Quell-Connector erstellen, um Ihre Marketing-Ereignisdaten in Echtzeit in Platform zu erfassen.

Nächste Schritte next-steps

Dieses Dokument enthält allgemeine Anleitungen zum Vorbereiten Ihrer Daten für die Verwendung in Intelligent Services. Wenn Sie je nach Anwendungsfall zusätzliche Beratung benötigen, wenden Sie sich an den Adobe Consulting-Support.

Nachdem Sie einen Datensatz erfolgreich mit Ihren Kundenerlebnisdaten ausgefüllt haben, können Sie mit Intelligent Services Einblicke generieren. Erste Schritte finden Sie in den folgenden Dokumenten: