Este caso de uso B2B mostra como especificar os dados a um nível de conta em vez de a um nível de pessoa para análise. A análise a nível de conta pode responder perguntas como
Você consegue tudo isso incluindo as informações no nível da conta como um conjunto de dados de pesquisa.
Primeiro, crie um esquema de pesquisa no Adobe Experience Platform e depois crie um conjunto de dados de tabela de pesquisa assimilando dados de nível de conta baseados em .csv. Em seguida, você cria uma conexão no Customer Journey Analytics (CJA) que combina diferentes conjuntos de dados, incluindo o conjunto de pesquisa criado. Depois disso, cria uma visualização de dados e, finalmente, pode utilizar todos esses dados no Espaço de trabalho.
As tabelas de pesquisa podem ter até 1 GB.
Criar seu próprio esquema para a tabela de pesquisa garante que o conjunto de dados usado estará disponível no CJA com a configuração correta (tipo de registro). Uma prática recomendada é criar uma classe de esquema personalizada chamada “Pesquisa”, sem elementos, que pode ser reutilizada para todas as tabelas de pesquisa.
Depois de criar o esquema, é necessário criar um conjunto de dados de pesquisa a partir dele, na Experience Platform. Esse conjunto de dados de pesquisa contém informações de marketing a nível de conta, como: nome da empresa, número total de funcionários, nome do domínio, a que setor pertencem, receita anual, se são clientes atuais da Experience Platform ou não, em que estágio de vendas estão, qual equipe dentro da conta está usando o CJA etc.
As instruções sobre como Mapear um arquivo CSV para um esquema XDM devem ajudar se você estiver usando um arquivo CSV.
Outros métodos também estão disponíveis.
A assimilação de dados e o estabelecimento da pesquisa levam de 2 a 4 horas, dependendo do tamanho da tabela de pesquisa.
Neste exemplo, estamos combinando 3 conjuntos de dados em uma conexão do CJA:
Nome do conjunto de dados | Descrição | Classe de esquema da AEP | Detalhes do conjunto de dados |
---|---|---|---|
Impressão B2B | Contém dados de sequência de cliques e nível de evento no nível de conta. Por exemplo, contém a ID de email e a ID de conta correspondente, além do nome de marketing, para a execução de anúncios de marketing. Também inclui as impressões desses anúncios, por usuário. | Com base na classe de esquema XDM ExperienceEvent | O emailID é usado como a identidade primária e recebe um namespace Customer ID . Como resultado, será exibido como a ID de pessoa padrão no Customer Journey Analytics. ![]() |
Perfil B2B | Este conjunto de dados de perfil informa mais sobre os usuários em uma conta, como o cargo, a qual conta eles pertencem, o perfil do LinkedIn etc. | Com base na classe de esquema Perfil individual XDM | Não é necessário selecionar emailID como a ID primária neste esquema. Certifique-se de ativar o Perfil; caso contrário, o CJA não será capaz de conectar a emailID ao Perfil B2B com a emailID nos dados de impressão B2B. ![]() |
Informações B2B | Consulte "Criar conjunto de dados de pesquisa" acima. | B2BAccount (classe de esquema de pesquisa personalizada) | A relação entre accountID e o conjunto de dados Impressões B2B foi criada automaticamente ao conectar o conjunto de dados Informações B2B ao conjunto de dados Impressões B2B no CJA, conforme descrito nas etapas abaixo. ![]() |
Veja como combinar conjuntos de dados:
accountID
que será usada na tabela de pesquisa. Em seguida, selecione a chave correspondente (dimensão correspondente), também accountID
no conjunto de dados do evento.Siga as instruções em criação de visualizações de dados.
Agora é possível criar projetos do Espaço de trabalho com base nos dados de todos os três conjuntos de dados.
Por exemplo, encontre respostas para as perguntas apresentadas na introdução: