Ce cas d’utilisation B2B vous montre comment spécifier vos données à analyser au niveau du compte plutôt qu’au niveau de la personne. L’analyse au niveau du compte peut répondre à des questions telles que :
Pour ce faire, vous devez intégrer les informations au niveau du compte sous la forme d’un jeu de données de recherche.
Vous commencez par créer un schéma de recherche dans Adobe Experience Platform, puis vous créez un jeu de données de table de recherche en ingérant des données au niveau du compte au format .csv. Vous créez ensuite une connexion dans Customer Journey Analytics (CJA) qui combine différents jeux de données, y compris celui de recherche que vous avez créé. Puis, vous créez une vue de données. Vous pouvez maintenant utiliser toutes ces données dans Espace de travail.
La taille maximale des tables de recherche est de 1 Go.
La création de votre propre schéma pour la table de recherche garantit que le jeu de données utilisé sera disponible dans CJA avec la bonne configuration (type d’enregistrement). La bonne pratique consiste à créer une classe de schéma personnalisée appelée « Recherche », vide de tout élément, qui peut être réutilisée pour toutes les tables de recherche.
Une fois le schéma créé, vous devez créer dans Experience Platform un jeu de données de recherche à partir de ce schéma. Ce jeu de données de recherche contient des informations marketing au niveau du compte, telles que : le nom de la société, le nombre total d’employés, le nom de domaine, le secteur d’activité, le chiffre d’affaires annuel, s’ils sont ou non des clients actuels d’Experience Platform, l’étape de vente à laquelle ils se trouvent, l’équipe au sein du compte qui utilise CJA, etc.
Les instructions sur la manière de Mapper un fichier CSV à un schéma XDM devraient être utile si vous utilisez un fichier CSV.
D’autres méthodes sont également disponibles.
L’intégration des données et la création de la table de recherche prennent environ 2 à 4 heures, en fonction de la taille de la table de recherche.
Dans cet exemple, nous combinons trois jeux de données en une connexion CJA :
Nom du jeu de données | Description | Classe de schéma AEP | Informations sur le jeu de données |
---|---|---|---|
Impression B2B | Contient, au niveau du compte, des données au niveau de l’événement et du parcours de navigation. Par exemple, il contient l’identifiant de l’adresse email et l’identifiant de compte correspondant, ainsi que le nom marketing, pour la diffusion de publicités marketing. Il comprend également les impressions par utilisateur pour ces publicités. | Basé sur la classe de schéma ExperienceEvent de XDM | L’emailID est utilisé comme identité principale et se voit attribuer un espace de noms Customer ID . Par conséquent, il apparaîtra comme identifiant de personne dans Customer Journey Analytics. ![]() |
Profil B2B | Ce jeu de données de profil vous en apprend davantage sur les utilisateurs d’un compte, comme leur fonction, le compte auquel ils sont associés, leur profil LinkedIn, etc. | Basé sur la classe de schéma Individual Profile d’XDM | Il n’est pas nécessaire de sélectionner emailID comme identifiant principal dans ce schéma. Veillez à activer Profil. Dans le cas contraire, CJA ne sera pas en mesure de connecter l’emailID du profil B2B avec l’emailID des données d’impression B2B. ![]() |
Informations B2B | Voir "Création d’un jeu de données de recherche" ci-dessus. | Compte B2B (classe de schéma de recherche personnalisée) | La relation entre l’accountID et le jeu de données d’impressions B2B a été automatiquement créée en connectant le jeu de données d’informations B2B au jeu de données d’impressions B2B dans CJA, comme décrit dans les étapes ci-dessous. ![]() |
Voici comment combiner les jeux de données :
accountID
qui sera utilisée dans votre table de recherche. Sélectionnez ensuite la clé correspondante (dimension correspondante) ainsi que l’accountID
dans votre jeu de données d’événement.Suivez les instructions de la section création de vues de données.
Vous pouvez désormais créer des projets Espace de travail à partir des données des trois jeux de données.
Vous pouvez par exemple trouver des réponses aux questions posées dans l’introduction :