v7
S’applique uniquement à Campaign Classic v7

Enrichir les données enriching-data

À propos de l'enrichissement des données about-enriching-data

Ce cas d’utilisation décrit les utilisations possibles de l’activité Enrichissement dans un workflow de ciblage. Pour plus d’informations sur l’utilisation de l’activité Enrichissement, voir la section : Enrichissement.

Vous trouverez également dans cette section un cas pratique montrant comment enrichir une diffusion d’email avec des dates personnalisées.

Un jeu concours est proposé, par le biais d'une application web, aux contacts de la base marketing. Les résultats du jeu concours sont récupérés dans la table Résultats jeux. Cette table est liée à la table des contacts (Destinataires). La table Résultats jeux comporte les champs suivants :

  • Nom du jeu (@game)
  • Numéro de l'essai (@trial)
  • Score (@score)

Un même contact présent dans la table des Destinataires peut être associé à plusieurs lignes dans la table Résultats jeux. Le lien entre les deux tables est donc de type 1-n. Voici un exemple des logs de résultats pour un destinataire :

L'objectif de ce cas d'utilisation est d'envoyer des diffusions personnalisées aux participants du dernier jeu concours en fonction du meilleur score qu'ils ont obtenu au cours de leurs différents essais. Le participant qui a obtenu le meilleur score se voit offrir le 1er prix, celui qui a obtenu le second score reçoit un lot de consolation, et tous les autres reçoivent un message leur proposant de retenter leur chance lors du prochain jeu.

Pour réaliser ce cas d'utilisation, nous avons créé le workflow de ciblage suivant :

Les étapes principales de création du workflow sont les suivantes :

  1. Deux activités de type Requête et une Intersection sont ajoutées afin de cibler les nouveaux abonnés qui ont participé au dernier jeu concours.
  2. L'activité Enrichissement nous permet ensuite d'ajouter des données stockées dans la table Résultats jeux. Le champ Score, sur lequel nous souhaitons effectuer notre personnalisation de diffusion, est ajouté à la table de travail du workflow.
  3. L'activité de type Partage, nous permet ensuite de créer des sous-ensembles de destinataires selon le score qu'ils ont obtenu.
  4. Pour chacun des sous-ensembles, une activité de type Diffusion est ajoutée.

Etape 1 : Ciblage step-1--targeting

La première requête permet de cibler les destinataires qui ont été ajoutés dans la base au cours des six derniers mois.

La seconde requête permet de cibler les destinataires ayant participé au dernier jeu.

Une activité de type Intersection est ensuite ajoutée pour cibler les destinataires qui ont été ajoutés dans la base de données au cours des six derniers mois et qui ont participé au dernier jeu.

Etape 2 : Enrichissement step-2--enrichment

Dans notre exemple, nous souhaitons personnaliser les diffusions en fonction du champ Score, stocké dans la table Résultats jeux. Cette table possède un lien de type 1-n avec la table des destinataires. L'activité Enrichissement nous permet d'ajouter, dans la table de travail du workflow, des données provenant d'une table liée à la dimension de filtrage.

  1. Dans l’écran d’édition de l’activité d’enrichissement, sélectionnez Ajouter des données, puis Données liées à la dimension de filtrage, et cliquez sur Suivant.

  2. Choisissez ensuite l'option Données liées à la dimension de filtrage, sélectionnez la table Résultats jeux, et cliquez sur Suivant.

  3. Saisissez un identifiant et un libellé, et choisissez l’option Limiter le nombre de lignes, dans le champ Données collectées. Dans le champ Lignes à récupérer, choisissez la valeur « 1 ». Pour chaque destinataire, l’activité d’enrichissement ajoutera, à la table de travail du workflow, une seule ligne provenant de la table Résultats jeux. Cliquez sur Suivant.

  4. Dans notre exemple, nous souhaitons récupérer le meilleur score du destinataire, mais uniquement sur le dernier jeu. Pour cela, ajoutez un filtre sur le champ Nom du jeu pour exclure toutes les lignes correspondant aux jeux précédents. Cliquez sur Suivant.

  5. Dans l’écran Tri, cliquez sur le bouton Ajouter, sélectionnez le champ Score et cochez la case dans la colonne Descendant afin d’effectuer un tri descendant sur le champ Score. Pour chaque destinataire, l’activité d’enrichissement ajoutera la ligne correspondant au meilleur score réalisé, sur le dernier jeu. Cliquez sur Suivant.

  6. Dans l’écran Données à ajouter, double-cliquez sur le champ Score. Pour chaque destinataire, l’activité d’enrichissement ajoutera uniquement le champ Score. Cliquez sur Terminer.

Cliquez, avec le bouton droit de la souris sur la transition entrante de l’activité d’enrichissement, et sélectionnez Afficher la cible. La table de travail contient les données suivantes :

Le schéma associé est le suivant :

Renouvelez cette opération sur la transition sortante de l’activité d’enrichissement. Vous pouvez constater que les données relatives au score des destinataires ont été ajoutées. Pour chaque destinataire, le score le plus élevé a bien été récupéré.

Le schéma correspondant a également été enrichi.

Etape 3 : Partage et diffusions step-3--split-and-delivery

Afin de répartir les destinataires en fonction de leur score, une activité de Partage est ajoutée à la suite de l'enrichissement.

  1. Un premier sous-ensemble (Gagnant), a été défini pour inclure le destinataire ayant obtenu le meilleur score. Pour cela, définissez une limitation du nombre d'enregistrements, appliquez un tri descendant sur le score, et limitez le nombre d'enregistrements à 1.

  2. Le second sous-ensemble (Second), inclut le destinataire ayant obtenu le second meilleur score. Le paramétrage est le même que pour le premier sous-ensemble.

  3. Le troisième sous-ensemble (Perdants) contient tous les autres destinataires. Dans l'onglet Général, cochez la case Générer le complémentaire pour cibler tous les destinataires qui n'ont pas obtenu les deux meilleurs scores.

  4. Pour chaque sous-ensemble, ajoutez une activité de type Diffusion. Utilisez un modèle de diffusion différent pour chaque sous-ensemble.

recommendation-more-help
601d79c3-e613-4db3-889a-ae959cd9e3e1