Dieser Anwendungsfall für den B2B-Bereich zeigt auf, wie Sie festlegen können, dass Daten für Ihre Analysen nicht auf Personenebene verwendet werden, sondern auf Kontoebene. Analysen auf Kontoebene liefern Aufschluss über folgende Fragen:
Sie erreichen dies, indem Sie die Informationen auf Kontoebene als Lookup-Datensatz eintragen.
Erstellen Sie zunächst ein Lookup-Schema in Adobe Experience Platform und dann einen Lookup-Tabellen-Datensatz, indem Sie CSV-basierte Kontodaten aufnehmen. Im nächsten Schritt erstellen Sie eine Verbindung in Customer Journey Analytics (CJA), die verschiedene Datensätze kombiniert, darunter auch den von Ihnen erstellen Lookup-Datensatz. Wenn Sie dann eine Datenansicht erstellen, können Sie letztendlich alle diese Daten in Arbeitsbereich nutzen.
Lookup-Tabellen können eine Größe von bis zu 1 GB erreichen.
Durch die Erstellung eines eigenen Schemas für die Lookup-Tabelle stellen Sie sicher, dass der verwendete Datensatz in CJA korrekt eingerichtet ist (d. h. den Typ „Datensatz“ aufweist). Als Best Practice empfiehlt sich die Erstellung einer benutzerdefinierten Schemaklasse mit dem Namen „Lookup“, die keinerlei Elemente enthält. Diese kann dann für alle Lookup-Tabellen wiederverwendet werden.
Nachdem dem Erstellen des Schemas müssen Sie daraus in Experience Platform einen Lookup-Datensatz erstellen. Dieser Lookup-Datensatz enthält Marketing-Informationen auf Kontoebene wie etwa den Unternehmensnamen, die Gesamtzahl der Mitarbeiter, den Namen der Domain, die Branche, in der das Unternehmen tätig ist, den Jahresumsatz, ob es sich um aktuelle Kunden von Experience Platform handelt oder nicht, in welcher Phase des Verkaufszyklus sie sich befinden, welches Team in diesem Konto CJA nutzt usw.
Anweisungen zum Zuordnen einer CSV-Datei zu einem XDM-Schema können Ihnen helfen, wenn Sie eine CSV-Datei verwenden.
Andere Methoden sind auch verfügbar.
Je nach Größe der Lookup-Tabelle dauert die Aufnahme der Daten und die Erstellung der Lookup-Verbindung zwischen 2 und 4 Stunden.
In diesem Beispiel kombinieren wir drei Datensätze zu einer CJA-Verbindung:
Datensatzname | Beschreibung | AEP-Schemaklasse | Datensatzdetails |
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B2B Impressions | Umfasst Clickstream-Ereignisdaten auf Kontoebene. Beispiele für den Inhalt sind die E-Mail-ID einschließlich zugehöriger Konto-ID sowie der Marketing-Name für die Ausführung von Marketing-Anzeigen enthalten. Ebenfalls darin enthalten sind die pro Benutzer ermittelten Impressions für diese Anzeigen. | Basierend auf Schemaklasse „XDM ExperienceEvent“ | Verwenden Sie emailID als primäre Identität und weisen Sie als Namespace Customer ID zu. Dadurch wird sie in Customer Journey Analytics als die standardmäßige Personen-ID angezeigt. ![]() |
B2B Profile | Dieser Profildatensatz liefert nähere Informationen über die in einem Konto enthaltenen Benutzer, z. B. deren Position im Unternehmen, welchem Konto sie zugeordnet sind, ihr LinkedIn-Profil usw. | Basierend auf Schemaklasse „XDM Individual Profile“ | Die Auswahl von emailID als primäre ID ist bei diesem Schema nicht erforderlich. Stellen Sie jedoch sicher, dass Sie Profil aktivieren. Dies ist erforderlich, damit CJA die emailID aus „B2B Profil“ mit der emailID aus „B2B Impressions“ verbinden kann. ![]() |
B2B Info | Siehe oben "Lookup-Datensatz erstellen". | B2BAccount (benutzerdefinierte Schemaklasse) | Die Beziehung zwischen accountID und dem Datensatz „B2B Impressions“ wurde automatisch erstellt, indem der Datensatz „B2B Info“ in CJA mit dem Datensatz „B2B Impressions“ verbunden wird, wie in den folgenden Schritten beschrieben. ![]() |
Gehen Sie wie folgt vor, um die Datensätze zu kombinieren:
accountID
, der in Ihrer Suchtabelle verwendet wird. Wählen Sie dann den dazu passenden Schlüssel (der zugehörigen Dimension), also ebenfalls accountID
aus Ihrem Ereignisdatensatz aus.Befolgen Sie die Anweisungen zum Erstellen von Datenansichten.
Sie können jetzt Arbeitsbereich-Projekte auf Basis der Daten aus allen drei Datensätzen erstellen.
Diese können Ihnen beispielsweise Aufschluss über die Fragen aus der Einführung erhalten.