Auf dieser Seite: Erfahren Sie, wie Sie die Komposition föderierter Zielgruppen in Adobe Journey Optimizer verwenden, um das Data Warehouse Ihres Unternehmens abzufragen und Adobe Experience Platform-Zielgruppen anzureichern, ohne sensible Daten zu duplizieren.
Mit den Funktionen zur Zielgruppenkomposition lassen sich zwar schon wertvolle, hochgradig optimierte Zielgruppen für das Targeting erstellen, Sie können Zielgruppen jedoch mithilfe von Daten aus Ihrem Enterprise Data Warehouse und von vertrauenswürdigen Partnern zwecks tieferer Personalisierung noch weiter anreichern.
Die in Adobe Journey Optimizer verfügbare Funktion „Komposition föderierter Zielgruppen“ kann Daten- oder Profilattribute aus einem Data Warehouse abfragen –
diese werden beim Erstellen von Zielgruppen verwendet, wodurch sensible Daten im Data Warehouse verbleiben und Datenduplizierung vermieden wird. Dies kann sowohl profilbasierte als auch nicht profilbasierte Daten umfassen. Beispielsweise könnte eine Schnellrestaurantkette Profile von Kundinnen und Kunden anreichern,
die vor Kurzem Online-Bestellungen aufgegeben haben, indem deren bevorzugter Restaurantstandort ergänzt wird. So kann die Restaurantkette ihren Kundinnen und Kunden Angebote senden, die an diesen bevorzugten Standorten eingelöst werden können.
- Datenintegration: Erhöhen Sie die Flexibilität und Effizienz durch die Möglichkeit, relevante vorkonfigurierte Zielgruppen und Datensätze aus Ihrem Enterprise Data Warehouse und von Ihren Partnern in einer einzigen Umgebung abzufragen, um Anwendungsfälle für Adobe Experience Platform zu ergänzen.
- Verbesserte Marketing-Prozesse: Ermöglichen Sie zusätzliche Unterstützung für Segmentierungs-, Targeting- und Aktivierungsanwendungsfälle mit optimierten, anpassbaren Workflows.
- Effizientes Daten-Management – Minimieren Sie Datenkopien, steuern Sie die Nutzung sensibler
Daten und optimieren Sie IT-Investitionen, um Echtzeit-Anwendungsfälle über mehrere Kanäle hinweg in Adobe zu ergänzen
Weitere Informationen finden Sie im Handbuch zur Komposition föderierter Zielgruppen.
Mehr über die Komposition föderierter Zielgruppen erfahren Sie in diesem Video:
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For complete understanding, this information should be combined with the documentation on this page. Neither source is intended to stand alone; the page describes the feature, while this section provides additional context that helps disambiguate terminology, intent, applicability, and constraints.
- TL;DR: This page explains how Federated Audience Composition in Journey Optimizer queries an enterprise data warehouse to build and enrich Adobe Experience Platform audiences without duplicating sensitive data.
Intents:
- Query a data warehouse for data or profile attributes to use in composing audiences
- Enrich Adobe Experience Platform audiences for deeper personalization using enterprise data warehouse and trusted partner data
- Compose audiences from both profile-based and non-profile data while leaving sensitive data in the warehouse
Glossary:
- Federated Audience Composition: A Journey Optimizer capability that queries a data warehouse for data or profile attributes to compose audiences, leaving sensitive data in the warehouse and avoiding data duplication (product-specific)
- Data warehouse: The enterprise data source queried for data or profile attributes used in composing audiences (product-specific)
Guardrails:
- Federated Audience Composition leaves sensitive data in the warehouse and avoids data duplication rather than copying the data into Adobe Experience Platform.
Terminology:
- Canonical name: Federated Audience Composition — Acronym: FAC — variants: federated audience composition
- Synonyms: “data warehouse” = “enterprise data warehouse”
- Do not confuse: “profile-based data” ≠ “non-profile data” (Federated Audience Composition can include both)
FAQ:
- Q: What does Federated Audience Composition do? — It queries a data warehouse for data or profile attributes to use in composing audiences, leaving sensitive data in the warehouse and avoiding data duplication.
- Q: What kinds of data can it use? — Both profile-based data and non-profile data.
- Q: How does it help with sensitive data? — It leaves sensitive data in the warehouse and avoids data duplication.