Analytics Source Connector 将 Adobe Analytics 中的报告包数据带入 Adobe Experience Platform (AEP),以供 AEP 应用程序使用,如 Real-time Customer Data Platform 和 Customer Journey Analytics (CJA)。引入 AEP 的每个报告包都会被配置为单个源连接数据流,而每个数据流都会作为 AEP 数据湖中的数据集。 Analytics Source Connector 会为每个报告包创建一个数据集。
CJA 客户使用连接将 AEP 数据湖中的数据集集成到 CJA 的 Analysis Workspace。然而,在连接内组合报告包时,需要使用 AEP 的数据准备功能解决报告包之间的架构差异。其目的是确保 Adobe Analytics 的变量(如 prop 和 eVar)在 CJA 中具有一致的含义。
假设您的公司希望将来自两个不同报告包的数据引入 AEP 以供 CJA 使用,并假设两个报告包的架构有所不同:
报告包 A | 报告包 B |
---|---|
eVar1 = 搜索项 | eVar1 = 商业单位 |
eVar2 = 客户类别 | eVar2 = 搜索项 |
为了简单起见,假设这是两个报告包中定义的唯一 eVar。
此外,假设您执行以下操作:
如果不使用数据准备来解决数据集 A 和数据集 B 之间的架构差异,全局视图数据视图中的 eVar 将包含以下混合值:
CJA 中的全局视图数据视图 |
---|
eVar1=> 搜索项和业务单元的组合 |
eVar2=> 客户类别和搜索项的组合 |
这种情况导致 eVar1 和 eVar2 的报告毫无意义:
Experience Platform 数据准备功能与 Analytics Source Connector 集成,可用于解决上述场景中描述的架构差异。这导致在 CJA 数据视图中会出现具有一致含义的 eVar。(以下使用的命名惯例可以通过自定义来满足您的需要。)
在为报告包 A 和报告包 B 创建源连接数据流之前,在 AEP 中创建一个新架构(在我们的示例中,我们将其称为统一架构)将以下内容添加到该架构中:
“统一架构” |
---|
XDM ExperienceEvent类别 |
Adobe Analytics ExperienceEvent 模板字段组 |
将另一个字段组添加到该架构或创建自定义字段组,并将其添加该架构。我们会创建一个新的字段组,并将其称为统一字段。然后,我们将向新字段组中添加以下字段::
“统一字段”自定义字段组 |
---|
搜索项 |
商业单位 |
客户类别 |
为报告包 A创建源连接数据流,选择统一架构,以在数据流中使用。将自定义映射添加到数据流,如下所示:
报告包 A 源字段 | 统一字段字段组中的目标字段 |
---|---|
_experience.analytics.customDimensions.eVars.eVar1 | <path>.搜索项 |
_experience.analytics.customDimensions.eVars.eVar2 | <path>.客户类别 |
目标字段的 XDM 路径将取决于自定义字段组的结构。
为报告包 B创建源连接数据流,同样选择统一架构,以在数据流中使用。工作流将显示两个字段存在描述符名称冲突。这是因为 eVar1 和 eVar2 的描述符在报告包 B 中与在报告包 A 中不同。但我们已经知道这一点,因此可以安全地忽略该冲突,并按如下方式使用自定义映射:
报告包 B 源字段 | 统一字段字段组中的目标字段 |
---|---|
_experience.analytics.customDimensions.eVars.eVar1 | <path>.商业单位 |
_experience.analytics.customDimensions.eVars.eVar2 | <path>.搜索项 |
现在,结合数据集 A 和数据集 B,为 CJA 创建一个所有报告包连接。
在 CJA 中创建全局视图数据视图。忽略原始 eVar 字段,仅包括统一字段字段组中的字段。
CJA 中的全局视图数据视图:
源字段 | 是否包含在数据视图中? |
---|---|
_experience.analytics.customDimensions.eVars.eVar1 | 否 |
_experience.analytics.customDimensions.eVars.eVar2 | 否 |
<path>.搜索项 | 是 |
<path>.客户类别 | 是 |
<path>.商业单位 | 是 |
现在,您已经将源报告包中的 eVar1 和 eVar2 映射到三个新字段。请注意,使用数据准备映射的另一个优点是,目标字段现在基于语义上有意义的名称(如搜索项、商业单元、客户类别),而不是意义较低的 eVar 名称(如 eVar1、eVar2)
统一字段自定义字段组和相关的字段映射可以随时添加到现有的 Analytics Source Connector 数据流和数据集。但是,这仅会影响未来数据。
数据准备工具将数据集与不同架构相结合的能力超越了 Analytics 报告包所具备的能力。假设您有两个包含以下数据的数据集:
数据集 A = 使用 Analytics Source Connector 的 Analytics 报告包。 |
---|
eVar1 => 客户类别 |
数据集 B = 呼叫中心数据 |
---|
Some_field => 客户类别 |
通过使用数据准备工具,您可以将分析数据中 eVar 1 内的客户类别与呼叫中心数据中 Some_field 内的客户类别相结合。这里是实现这一点的一种方法。同样,可以更改命名惯例来满足您的需要。
在 AEP 中创建架构。 将以下内容添加到该架构中:
“扩展架构” |
---|
XDM 体验活动类别 |
Adobe Analytics 体验活动模板字段组 |
创建新字段组并将其添加到该架构中。 将字段添加到字段组:
“客户信息”自定义字段组 |
---|
客户类别 |
为数据集 A创建数据流,选择扩展架构作为架构。将自定义映射添加到数据流,如下所示:
数据集 A 源字段 | 客户信息字段组中的目标字段 |
---|---|
_experience.analytics.customDimensions.eVars.eVar2 | <path>.客户类别 |
为数据集 B创建数据流,再次选择扩展架构作为架构。将自定义映射添加到数据流,如下所示:
数据集 B 源字段 | 客户信息字段组中的目标字段 |
---|---|
<path>.Some_field | <path>.客户类别 |
创建一个 CJA 连接,该连接结合了数据集 A 和数据集 B。
使用刚刚创建的 CJA 连接,在 CJA 中创建数据视图。忽略原始 eVar 字段,仅包括客户信息字段组中的字段。
CJA 中的数据视图:
源字段 | 是否包含在数据视图中? |
---|---|
_experience.analytics.customDimensions.eVars.eVar1 | 否 |
_experience.analytics.customDimensions.eVars.eVar2 | 否 |
<path>.客户类别 | 是 |
如上所述,数据准备工具允许您跨多个 Adobe Analytics 报告包将不同字段映射到一起。当您想要将多个数据集的数据合并到单个 CJA 连接中时,这在 CJA 中很有帮助。但是,如果您打算将报告包保留在单独的 CJA 连接中,但希望在这些连接和数据视图中使用一组报告,则更改 CJA 中的基础组件 ID 可以在即使架构不同的情况下使报告兼容。有关更多信息,请参阅 组件设置。
更改组件 ID 是一项仅限 CJA 的功能,并且不会影响发送到 Real-time Customer Profile 和 RTCDP 的 Analytics Source Connector 的数据。