Vorbereiten von Daten für die Verwendung in Intelligent Services

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

Dieses Dokument enthält allgemeine Anleitungen zum Zuordnen Ihrer Marketing-Ereignisdaten aus mehreren Kanälen zum CEE-Schema und enthält Informationen zu wichtigen Feldern innerhalb des Schemas, damit Sie ermitteln können, wie Sie Ihre Daten effektiv ihrer Struktur zuordnen können. Wenn Sie Adobe Analytics-Daten verwenden möchten, lesen Sie bitte den Abschnitt zur Vorbereitung von Adobe Analytics-Daten. Wenn Sie Adobe Audience Manager-Daten verwenden möchten (nur Kunden-KI), lesen Sie bitte den Abschnitt Adobe Audience Manger-Datenvorbereitung.

Datenanforderungen

Intelligent Services benötigen je nach erstelltem Ziel unterschiedliche Mengen historischer Daten. Unabhängig davon müssen die Daten, die Sie für alle-Intelligent Services vorbereiten, sowohl positive als auch negative Journey/Ereignisse enthalten. Sowohl negative als auch positive Ereignisse verbessern die Modellgenauigkeit und -genauigkeit.

Wenn Sie beispielsweise Kunden-KI verwenden, um die Kauftendenz eines Produkts vorherzusagen, benötigt das Modell für Kunden-KI sowohl Beispiele für erfolgreiche Kaufpfade als auch Beispiele für nicht erfolgreiche Pfade. Dies liegt daran, dass Kunden-KI bei der Modellschulung untersucht, welche Ereignisse und Journey zu einem Kauf führen. Dies umfasst auch die Aktionen, die von Kunden durchgeführt wurden, die nicht gekauft haben, z. B. eine Person, die ihren Journey gestoppt hat, als sie einen Artikel zum Warenkorb hinzufügte. Diese Kunden weisen möglicherweise ähnliche Verhaltensweisen auf. Kunden-KI kann jedoch Einblicke bieten und die wichtigsten Unterschiede und Faktoren aufschlüsseln, die zu einem höheren Neigungs-Score führen. 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 historischen Datenanforderungen finden Sie im Abschnitt Kunden-KI oder Attribution AIHistorische Datenanforderungen in der Eingabe-/Ausgabedokumentation.

Richtlinien für das Zusammenfügen von Daten

Es wird empfohlen, die Ereignisse einer Benutzerin oder eines Benutzers nach Möglichkeit über eine gemeinsame ID hinweg zuzuordnen. Beispielsweise können Benutzerdaten mit „id1“ über 10 Ereignisse verteilt sein. Später hat derselbe Benutzer die Cookie-ID gelöscht und wird für die nächsten 20 Ereignisse als „id2“ aufgezeichnet. Wenn Sie wissen, dass ID1 und ID2 demselben Benutzer bzw. derselben Benutzerin entsprechen, empfiehlt es sich, alle 30 Ereignisse mit einer gemeinsamen ID zusammenzufügen.

Wenn dies nicht möglich ist, sollten Sie beim Erstellen Ihrer Modelleingabedaten jeden Satz von Ereignissen als einen anderen Benutzer behandeln. Dadurch werden die besten Ergebnisse beim Modell-Training und Scoring 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 zusammengefasst, die Sie bei beiden Szenarien ausführen müssen.

Vorbereitung externer Daten

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

Je nach gewünschter Intelligent Service können verschiedene 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 zu den Datenanforderungen für {🔗}Attribution AI oderKunden-KI).

Datenvorbereitung in Adobe Analytics analytics-data

Kunden-KI 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).

Sobald der Quell-Connector Ihre Daten in Experience Platform streamt, können Sie Adobe Analytics als Datenquelle und anschließend während der Konfiguration Ihrer Instanz einen Datensatz auswählen. Alle erforderlichen Schemafeldgruppen und einzelnen Felder werden bei der Einrichtung der Verbindung automatisch erstellt. Sie müssen die Datensätze nicht im CEE-Format abfragen (Extract, Transform, Load).

Wenn Sie die Daten, die über den Adobe Analytics-Quell-Connector nach Adobe Experience Platform übertragen werden, mit den Adobe Analytics-Daten vergleichen, können Sie einige Diskrepanzen feststellen. Der Analytics Source-Connector kann beim Konvertieren in ein Experience-Datenmodell (XDM)-Schema Zeilen ignorieren. Es kann mehrere Gründe dafür geben, dass die gesamte Zeile nicht für die Umwandlung geeignet ist, darunter fehlende Zeitstempel, fehlende Personen-IDs, ungültige oder große Personen-IDs, ungültige Analysewerte und mehr.

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

Führen Sie in Adobe Experience Platform Query Services die folgende Abfrage zur Gesamtzahl der Datensätze zwischen Start- und Endzeitstempel nach channel.typeAtSource aus, um die Anzahl nach Marketing-Kanälen zu finden.

       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

Datenvorbereitung in Adobe Audience Manager (nur Kunden-KI) AAM-data

Kunden-KI 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.

Nachdem der Quell-Connector Ihre Daten in Experience Platform gestreamt hat, können Sie Adobe Audience Manager als Datenquelle und anschließend während Ihrer Kunden-KI-Konfiguration einen Datensatz auswählen. Alle Schemafeldgruppen und einzelnen Felder werden bei der Einrichtung der Verbindung automatisch erstellt. Sie müssen die Datensätze nicht im CEE-Format abfragen (Extract, Transform, Load).

Experience Platform

Wenn Ihre Daten bereits in Platform gespeichert sind und nicht über Adobe Analytics oder Adobe Audience Manager (nur Kunden-KI) gestreamt werden, führen Sie die folgenden Schritte aus. Es wird dennoch empfohlen, das CEE-Schema zu verstehen.

Grundlegendes zum CEE-Schema cee-schema

Das Consumer ExperienceEvent-Schema beschreibt das Verhalten eines Kontakts im Zusammenhang mit digitalen Marketing-Ereignissen (Web oder Mobile) sowie mit Online- oder Offline-Commerce-Aktivitäten. Die Verwendung dieses Schemas ist für Intelligent Services aufgrund seiner semantisch klar definierten Felder (Spalten) erforderlich, wobei unbekannte Namen vermieden werden, die die Daten ansonsten weniger klar machen würden.

Wie alle XDM ExperienceEvent-Schemata erfasst auch das CEE-Schema den zeitreihenbasierten Status des Systems, wenn ein Ereignis (oder eine Reihe von Ereignissen) aufgetreten ist, einschließlich des Zeitpunkts und der Identität des betroffenen Subjekts. Erlebnisereignisse sind Tatsachenaufzeichnungen über das Geschehene und daher unveränderlich und stellen dar, was ohne Aggregation oder Interpretation passiert ist.

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

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

Ein vollständiges Beispiel für die Feldergruppe finden Sie im öffentlichen XDM-Repository. Darüber hinaus können Sie die folgende (JSONDatei) anzeigen und kopieren um ein Beispiel dafür zu erhalten, wie Daten entsprechend dem CEE-Schema strukturiert werden können. Siehe beide Beispiele, während 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 innerhalb der CEE-Feldergruppe, die verwendet werden sollten, damit Intelligent Services nützliche Einblicke gewinnen können. In diesem Abschnitt werden der Anwendungsfall und die erwarteten Daten für diese Felder beschrieben. Außerdem finden Sie Links zur Referenzdokumentation für weitere Beispiele.

Pflichtfelder

Die Verwendung aller Schlüsselfelder wird zwar dringend empfohlen, 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 können.

Sie müssen basierend auf der Quelle und der Art Ihrer Daten das Feld ermitteln, das am besten als primäre Identität verwendet werden kann. Ein Identitätsfeld muss einen Identity-Namespace enthalten, der den Typ der Identitätsdaten angibt, den 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 Intelligent Service-Anwendung das folgende Standardverhalten:

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

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

Scrollen Sie im Menü Feldeigenschaften nach unten, bis Sie das Kontrollkästchen Identität finden. Nach dem Aktivieren des Kontrollkästchens 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-Namespace ausgewählt, da ein Adobe Audience Manager-ID-mcid.id verwendet wird. Wählen Sie Anwenden aus, um die Aktualisierungen zu bestätigen, und wählen Sie dann Speichern in der oberen rechten Ecke, um die Änderungen an Ihrem Schema zu speichern.

xdm:timestamp timestamp

Dieses Feld stellt den Zeitpunkt dar, zu dem das Ereignis aufgetreten ist. Dieser Wert muss gemäß ISO 8601 als Zeichenfolge angegeben werden.

xdm:channel channel

Dieses Feld stellt den Marketing-Kanal für das ExperienceEvent 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 Experience-Kanal . Einige Beispielzuordnungen finden Sie in der Tabelle unten.

Beispiel für Kanalzuordnungen example-channels

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

Empfohlene Felder

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

xdm:productListItems

Dieses Feld ist ein Array von Elementen, die von einem Kunden ausgewählte Produkte darstellen, einschließlich der Produkt-SKU, des Namens, des Preises und der 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 die xdm:productListItems finden Sie in der Spezifikation Commerce-Details .

xdm:commerce

Dieses Feld enthält Commerce-spezifische Informationen zum ExperienceEvent, einschließlich der 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 die xdm:commerce finden Sie in der Spezifikation Commerce-Details .

xdm:web

Dieses Feld stellt Web-Details dar, die sich auf das ExperienceEvent beziehen, z. B. die Interaktion, 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 die xdm:productListItems finden Sie in der Spezifikation ExperienceEvent-Web-Details .

xdm:marketing

Dieses Feld enthält Informationen zu Marketing-Aktivitäten, 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 Marketing-).

Zuordnen und Aufnehmen von Daten mapping

Nachdem Sie ermittelt haben, ob Ihre Marketing-Ereignisdaten dem CEE-Schema zugeordnet werden können, besteht der nächste Schritt darin, zu bestimmen, welche Daten Sie in Intelligent Services importieren müssen. Alle in Intelligent Services verwendeten historischen Daten müssen innerhalb des Mindestzeitfensters von vier Monaten liegen, plus der Anzahl der Tage, die als Lookback-Zeitraum vorgesehen sind.

Nachdem Sie den Datenbereich bestimmt haben, den Sie senden möchten, wenden Sie sich an Adobe Consulting Services, um Ihre Daten dem Schema zuzuordnen und in den Service aufzunehmen.

Wenn Sie über ein Adobe Experience Platform-Abonnement verfügen und die Daten selbst zuordnen und aufnehmen 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 mit detaillierten Schritten.

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 erläutert, wie Sie ein neues Schema in der Benutzeroberfläche oder API erstellen:

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

Nachdem Sie das Schema erstellt und gespeichert haben, können Sie einen neuen Datensatz basierend auf diesem Schema erstellen. In den folgenden Tutorials wird erläutert, wie Sie einen neuen Datensatz in der Benutzeroberfläche oder API erstellen:

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

Hinzufügen von Identitätsfeldern zum Datensatz

Wenn Sie Daten aus Adobe Audience Manager, Adobe Analytics oder einer anderen externen Quelle importieren, haben Sie die Möglichkeit, ein Schemafeld als Identitätsfeld festzulegen. Um ein Schemafeld als Identitätsfeld festzulegen, lesen Sie den Abschnitt zum Festlegen von Identitätsfeldern im UI-Tutorial oder API-Tutorial zum Erstellen eines Schemas.

Wenn Sie Daten aus einer lokalen CSV-Datei erfassen, können Sie mit dem nächsten Abschnitt zum Thema Zuordnen und Aufnehmen von Daten“.

Zuordnen und Aufnehmen von Daten 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 aufnehmen. Anweisungen dazu, wie Sie der Benutzeroberfläche durchführen, finden Sie im TutorialZuordnen einer CSV-Datei zu einem XDM-Schema . Sie können die folgende JSON-Beispieldatei) verwenden um den Aufnahmeprozess zu testen, bevor Sie Ihre eigenen Daten verwenden.

Sobald ein Datensatz ausgefüllt wurde, kann derselbe Datensatz zum Aufnehmen zusätzlicher Datendateien verwendet werden.

Wenn Ihre Daten in einem unterstützten Drittanbieterprogramm gespeichert sind, können Sie auch einen Quell-Connector erstellen, um Ihre Marketing-Ereignisdaten in Echtzeit in Platform aufzunehmen.

Nächste Schritte next-steps

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

Nachdem Sie einen Datensatz mit Ihren Kundenerlebnisdaten erfolgreich ausgefüllt haben, können Sie Intelligent Services verwenden, um Einblicke zu generieren. Informationen zu den ersten Schritten finden Sie in den folgenden Dokumenten: