Adobe Experience Platform 允许各个组织在应用数据科学和机器学习技术来显著改善设计并交付丰富、个性化的体验之前，对源自任意系统的客户数据实行集中化和标准化处理。

指南

概述

管理

  • 访问控制
    利用 Adobe Admin Console 中的产品配置文件将用户与权限和沙盒关联起来。
  • 沙盒
    将平台实例分区为虚拟环境，以便进行开发、测试和应用程序部署。

数据建模

  • 模式 (Schema)
    使用 Experience Data Model (XDM) 类和混合 (mixin) 来标准化体验数据。

数据获取和管理

  • 目录服务
    浏览数据湖中的数据谱系、元数据、文件描述、目录和数据集。
  • 仪表板
    在可自定义的Experience Platform上可视化仪表板数据。
  • 数据访问
    在平台内发现和访问提取的数据集。
  • 数据获取
    通过批处理或流式获取将数据引入平台。
  • 数据准备
    准备数据以引入 Adobe Experience Platform。
  • 数据流
    数据流是跨平台移动数据的数据作业的表示方法。
  • 可观测性
    通过使用统计指标和活动通知监控平台事件。
  • 源
    从各种来源中提取数据，或者构建、标记和增强已提取的数据。

客户数据

  • 标识服务
    跨设备和系统建立客户身份桥梁，以提供个性化的数字体验。
  • 实时客户资料
    合并客户视图，跨渠道创建统一的客户互动视图。
  • Segmentation Service
    根据实时客户档案数据构建区段并生成受众。

隐私权

  • 数据管理
    通过使用标签、营销操作和策略实施数据使用限制。
  • 隐私服务
    管理客户数据请求以遵守 GDPR 和 CCPA 等隐私保护相关的法律法规。

数据科学和查询

  • 数据科学工作区
    借助机器学习技术，使用 Adobe Sensei 和 JupyterLab Notebooks 开发、训练模型和配方，并进行评分。
  • Intelligent Services
    利用智能 AI 服务，根据营销事件数据生成分数、发掘洞见和创建区段。
  • 查询服务
    使用标准 SQL 在 Platform Data Lake 中查询数据。

激活

  • 目标
    针对跨渠道营销活动、电子邮件宣传、定向广告和许多其他用例，激活您的已知和未知数据。

教程

Experience Platform 的基础架构（视频）

此视频介绍了概览图表以及 Experience Platform 的主要组件。

标记、引入并验证身份数据（视频）

此视频向您展示了如何将数据字段标记为身份，以及在引入身份数据后，如何验证该数据是否已写入专用图。

了解 XDM 系统和 Experience Data Model（视频）

了解用来描述客户体验的标准数据模型 Experience Data Model (XDM)。

身份验证和访问 Experience Platform API

此文档提供了一个指向分步式教程的链接，该教程讲述了如何获取 Adobe Experience Platform API 的访问权限。

使用模式编辑器创建模式 (schema)

本教程介绍了在 Experience Platform 中使用模式编辑器创建模式的步骤。

通过源引入数据
数据架构师和工程师使用入门

开始实施 Platform 的动手实践教程。提供示例数据和资产。

全面的技术教程

一个动手实践教程，涵盖 Platform 的许多方面，包括与第三方系统的连接。

查看所有教程

了解 Experience Platform 的多个组成部分。

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