此配置的部分内容是自定义开发,需要满足以下条件:
由于编辑Javascript代码需要技术技能,因此在没有适当了解的情况下,请勿尝试编辑代码。
管道使用JavaScript函数处理每条消息。 此函数是用户定义的。
它是在 NmsPipeline_Config 选项。 每次收到事件时都会调用此JavaScript。 它由 pipelined 进程。
示例Javascript文件为cus:triggers.js。
的 pipelined Javascript必须以特定函数开头。
对每个事件调用一次此函数:
function processPipelineMessage(xmlTrigger) {}
它应返回为
<undefined/>
您应该重新启动 pipelined 编辑Javascript后。
的 trigger 数据以XML格式传递到JS函数。
示例:
<trigger offset="1500435" partition="4" triggerId="LogoUpload_1_Visits_from_specific_Channel_or_ppp">
<enrichments>{"analyticsHitSummary":{"dimensions":{" eVar01":{"type":"string","data":["PI4INE1ETDF6UK35GO13X7HO2ITLJHVH"],"name":" eVar01","source":"session summary"}, "timeGMT":{"type":"int","data":[1469164186,1469164195],"name":"timeGMT","source":"session summary"}},"products":{}}}</enrichments>
<aliases/>
</trigger>
它是各种可能实施中的一个特定示例。
在Adobe Analytics中,对于每个触发器,内容都以JSON格式定义。
例如,在触发器LogoUpload_uploading_Visits中:
eVar01 可以包含字符串格式的购物者ID,该格式用于与Adobe Campaign收件人进行协调。
必须协调以找到购物者ID,该ID是主键。
timeGMT 可以包含Adobe Analytics端触发器的时间(以UTC Epoc格式表示)(自UTC 01/01/1970以来的秒数)。
示例:
{
"analyticsHitSummary": {
"dimensions": {
"eVar01": {
"type": "string",
"data": ["PI4INE1ETDF6UK35GO13X7HO2ITLJHVH"],
"name": " eVar01",
"source": "session summary"
},
"timeGMT": {
"type": "int",
"data": [1469164186, 1469164195],
"name": "timeGMT",
"source": "session summary"
}
},
"products": {}
}
}
事件按偏移的顺序一次处理一次。 每个线程 pipelined 处理不同的分区。
检索到的最后一个事件的“offset”存储在数据库中。 因此,如果进程停止,则从最后一条消息重新启动。 此数据存储在内置模式xtk:pipelineOffset中。
此指针专用于每个实例和每个用户。 因此,当多个实例通过不同的用户访问同一管道时,它们会以相同的顺序获取所有消息。
的 消费者 pipeline选项的参数用于标识调用实例。
目前,无法为不同的环境(如“暂存”或“开发”)设置不同的队列。
日志(如logInfo())将被定向到 pipelined 日志。 将logError()等错误写入 pipelined 记录并导致事件被放入重试队列。 在这种情况下,应检查管道日志。
在 pipelined 选项。
出于调试和监控目的,完整的触发器数据将以XML格式写入触发器表的“data”字段中。 或者,包含触发器数据的logInfo()也具有相同的用途。
此示例Javascript代码解析扩充中的eVar01。
function processPipelineMessage(xmlTrigger)
{
(…)
var shopper_id = ""
if (xmlTrigger.enrichments.length() > 0)
{
if (xmlTrigger.enrichments.toString().match(/eVar01/) != undefined)
{
var enrichments = JSON.parse(xmlTrigger.enrichments.toString())
shopper_id = enrichments.analyticsHitSummary.dimensions. eVar01.data[0]
}
}
(…)
}
在解析时要谨慎,以避免出现错误。
由于此代码用于所有触发器,因此大多数数据都不是必需的。 因此,当不存在时,可将其留空。
它是各种可能实施中的一个特定示例。
此示例JS代码会将触发器保存到数据库。
function processPipelineMessage(xmlTrigger)
{
(…)
var event =
<pipelineEvent
xtkschema = "cus:pipelineEvent"
_operation = "insert"
created = {timeNow}
lastModified = {timeNow}
triggerType = {triggerType}
timeGMT = {timeGMT}
shopper_id = {shopper_id}
data = {xmlTrigger.toXMLString()}
/>
xtk.session.Write(event)
return <undef/>;
}
此代码的性能必须是最佳的,因为它以高频率运行,并且可能会对其他营销活动产生潜在的负面影响。 特别是当在营销服务器上每小时处理超过100万个触发事件,或者未正确调整时。
此Javascript的上下文受限。 并非API的所有函数都可用。 例如,getOption()或getCurrentdate()不起作用。
为了加快处理速度,将同时执行此脚本的多个线程。 代码必须是线程安全的。
它是各种可能实施中的一个特定示例。
事件存储在数据库表中。 营销活动使用它来定位客户,并使用触发器扩充电子邮件。
尽管每个触发器可以具有不同的数据结构,但所有触发器都可以放在一个表格中。
triggerType字段标识数据源自哪个触发器。
下面是此表的模式代码示例:
属性 | 类型 | 标签 | 说明 |
---|---|---|---|
pipelineEventId | 长 | 主键 | 触发器的内部主键。 |
数据 | 备忘录 | 触发数据 | 以XML格式触发数据的完整内容。 用于调试和审核。 |
triggerType | 字符串50 | TriggerType | 触发器的名称。 标识客户在网站上的行为。 |
shopper_id | 字符串32 | shopper_id | 购物者的内部标识符。 由协调工作流设置。 如果为零,则表示客户在Campaign中为未知。 |
shopper_key | 长 | shopper_key | 由Analytics捕获的购物者外部标识符。 |
已创建 | 日期时间 | 已创建 | 在Campaign中创建事件的时间。 |
lastModified | 日期时间 | 上次修改时间 | 上次在Adobe中修改事件的时间。 |
timeGMT | 日期时间 | 时间戳 | 在Analytics中生成事件的时间。 |
事件可以基于事件架构以简单的形式显示。
协调是将客户从Adobe Analytics匹配到Adobe Campaign数据库的过程。 例如,匹配的标准可以是shopper_id。
出于性能原因,匹配必须由工作流在批处理模式下完成。
必须将频率设置为15分钟才能优化工作负载。 因此,Adobe Campaign中的事件接收与营销工作流处理事件之间的延迟最长为15分钟。
可以在JavaScript中为每个触发器运行协调查询。 它对性能的影响更大,并且提供更快的结果。 当需要反应性时,可要求对特定用例进行反应。
如果未对shopper_id设置索引,则可能很难实施。 如果标准位于与营销服务器不同的单独数据库服务器上,则它使用数据库链接,因为该链接的性能不佳。
触发器将在一小时内得到处理。 该卷的触发次数可以是每小时100万次。 它解释了为什么必须实施清除工作流。 清除每天运行一次,并删除所有超过三天的触发器。
触发器促销活动工作流程通常与已使用的其他定期促销活动类似。
例如,它可以从触发器上的查询开始,查找最后一天中的特定事件。 该目标用于发送电子邮件。 扩充或数据可能来自触发器。 由于无需任何配置,因此营销人员可以安全地使用它。