Einzelhandel Datenmodell der Branche
Letzte Aktualisierung: 4. April 2025
Erstellt für:
- Entwickler
Das folgende Entitätsbeziehungsdiagramm (Entity Relationship Diagram, ERD) stellt ein standardisiertes Datenmodell für den Einzelhandel dar. Das ERD wird absichtlich auf entnormierte Weise und unter Berücksichtigung der Art und Weise präsentiert, wie Daten in Adobe Experience Platform gespeichert werden.
Das ERD wie beschrieben ist eine Empfehlung dafür, wie Sie Ihre Daten für diesen branchenspezifischen Anwendungsfall modellieren sollten. Um dieses Datenmodell in Experience Platform verwenden zu können, müssen Sie die empfohlenen Schemata und ihre Beziehungen selbst erstellen. Weitere Informationen finden Sie in den Handbüchern zur Verwaltung Schemata und Beziehungen in der Benutzeroberfläche.
Folgende Legende verwenden, um dieses ERD zu interpretieren:
- Jede in angezeigte Entität basiert auf einer zugrunde liegenden Experience-Datenmodell (XDM)-.
- Unter einem übergeordneten Feld eingerückte Felder stellen ein untergeordnetes Feld oder Unterfeld dar, das zur Feldergruppe des übergeordneten Felds gehört.
- Die wichtigsten Felder für eine bestimmte Entität sind rot hervorgehoben.
- Alle Eigenschaften, die zur Identifizierung einzelner Kundinnen und Kunden verwendet werden können, werden als „Identität“ gekennzeichnet, wobei eine dieser Eigenschaften als „primäre Identität“ markiert ist.
- Entitätsbeziehungen werden als nicht abhängig gekennzeichnet, da Cookie-basierte Ereignisse häufig nicht die Person oder Einzelperson bestimmen können, die die Transaktion durchgeführt hat.
Die Erlebnisereignisentität enthält ein Feld „_ID“, das das von der XDM ExperienceEvent-Klasse bereitgestellte Attribut für die eindeutige Kennung (
_id
) darstellt. Weitere Informationen dazu, was für Wert erwartet wird, finden SieReferenzdokument unter XDM ExperienceEvent .Einzelhandel Anwendungsfälle
In der folgenden Tabelle sind die empfohlenen Klassen und Schemafeldgruppen für mehrere gängige Anwendungsfälle für den Einzelhandel aufgeführt.
Anwendungsfall
Empfohlene Klassen und Feldergruppen
Kombinieren Sie Online- und Offline-Datenquellen und lösen Sie geräteübergreifende und Online-/Offline-Identitäten auf, um ganzheitliche kanalübergreifende und geräteübergreifende Attributionsberichte bereitzustellen.
Bereitstellen zielgerichteter und personalisierter Erlebnisse für verschiedene Segmente, um den Umsatz zu steigern und die Plattform bei der Omni-Channel-Orchestrierung zu erweitern.
Analysieren Sie die Multi-Touch-Attribution, um die Marketing-Effizienz zu verbessern.
Verbessern Sie die E-Mail-Relevanz durch eine verbesserte Segmentierung von Männern und Frauen.
Nehmen Sie Treueprogramm-(Partner-)Daten auf, um relevante Produktinformationen über Web-, E-Mail- und digitale Marketing-Kanäle zu erhöhen.
Retargeting von Warenkorbabbrüchen über automatisierte und personalisierte E-Mails.
recommendation-more-help
62e9ffd9-1c74-4cef-8f47-0d00af32fc07