Preparar datos para su uso en Intelligent Services

Para que Intelligent Services detecte perspectivas a partir de los datos de eventos de marketing, los datos deben enriquecirse semánticamente y mantenerse en una estructura estándar. Intelligent Services aproveche los esquemas Experience Data Model (XDM) para conseguirlo. Específicamente, todos los conjuntos de datos que se utilizan en Intelligent Services deben ajustarse al esquema XDM de Consumer ExperienceEvent (CEE) o utilizar el conector Adobe Analytics. Además, Customer AI es compatible con el conector Adobe Audience Manager.

Este documento proporciona una guía general sobre cómo asignar los datos de eventos de marketing de varios canales al esquema CEE, y contiene información sobre campos importantes dentro del esquema para ayudarle a determinar cómo asignar los datos de forma eficaz a su estructura. Si planea utilizar datos de Adobe Analytics, consulte la sección Preparación de datos de Adobe Analytics. Si planea utilizar datos de Adobe Audience Manager (solo Customer AI), consulte la sección correspondiente a Adobe Audience Manager data preparation.

Requisitos de datos

Intelligent Services requieren cantidades diferentes de datos históricos en función del objetivo que se haya creado. Independientemente de esto, los datos que prepare para all Intelligent Services deben incluir recorridos/eventos positivos y negativos para el cliente. Tener eventos negativos y positivos mejora la precisión y precisión del modelo.

Por ejemplo, si utiliza Customer AI para predecir la tendencia a comprar un producto, el modelo para Customer AI necesita ejemplos de rutas de compra exitosas y ejemplos de rutas fallidas. Esto se debe a que durante la formación de modelos, Customer AI busca comprender qué eventos y recorridos llevan a una compra. Esto también incluye las acciones realizadas por los clientes que no compraron, como por ejemplo una persona que detuvo su recorrido al agregar un artículo al carro de compras. Sin embargo, es posible que estos clientes muestren comportamientos similares. La AI del cliente puede proporcionar perspectivas y desglosar las principales diferencias y factores que conducen a una puntuación de tendencia más alta. Del mismo modo, la Attribution AI requiere tipos de eventos y recorridos para mostrar métricas como la efectividad de los puntos de contacto, las rutas de conversión principales y los desgloses por posición del punto de contacto.

Para obtener más ejemplos e información sobre los requisitos de datos históricos, visite la sección Customer AI o Attribution AI de los requisitos de datos históricos en la documentación de entrada/salida.

Directrices para la vinculación de datos

Se recomienda unir los eventos de un usuario en un ID común siempre que sea posible. Por ejemplo, puede tener datos de usuario con "id1" en 10 eventos. Posteriormente, el mismo usuario eliminó el id de cookie y se registra como "id2" en los próximos 20 eventos. Si sabe que id1 e id2 corresponden al mismo usuario, la práctica recomendada es unir los 30 eventos con un id común.

Si esto no es posible, debe tratar cada conjunto de eventos como un usuario diferente al crear los datos de entrada del modelo. Esto garantiza los mejores resultados durante la formación y puntuación del modelo.

Resumen del flujo de trabajo

El proceso de preparación varía en función de si los datos se almacenan en Adobe Experience Platform o externamente. En esta sección se resumen los pasos necesarios que debe seguir, en cualquier escenario.

Preparación de datos externos

Si los datos se almacenan fuera del Experience Platform, debe asignarlos a los campos obligatorios y relevantes en un Consumer ExperienceEvent schema. Este esquema se puede ampliar con grupos de campos personalizados para capturar mejor los datos de clientes. Una vez asignado, puede crear un conjunto de datos con el esquema Consumer ExperienceEvent y incorporar los datos a Platform. A continuación, se puede seleccionar el conjunto de datos CEE al configurar un Intelligent Service.

Según el Intelligent Service que desee utilizar, pueden ser necesarios diferentes campos. Tenga en cuenta que es recomendable agregar datos a un campo si los datos están disponibles. Para obtener más información sobre los campos obligatorios, visite la Attribution AI o Guía de entrada y salida de Customer AI.

Preparación de datos de Adobe Analytics

Customer AI y Attribution AI admiten datos de Adobe Analytics de forma nativa. Para utilizar datos de Adobe Analytics, siga los pasos descritos en la documentación para configurar un Conector de origen de Analytics.

Una vez que el conector de origen transmite los datos al Experience Platform, puede seleccionar Adobe Analytics como fuente de datos seguida de un conjunto de datos durante la configuración de la instancia. Todos los grupos de campos de esquema necesarios y los campos individuales se crean automáticamente durante la configuración de la conexión. No es necesario extraer, transformar o cargar los conjuntos de datos en el formato CEE.

Preparación de datos de Adobe Audience Manager (solo Customer AI)

Customer AI admite datos de Adobe Audience Manager de forma nativa. Para utilizar datos de Audience Manager, siga los pasos descritos en la documentación para configurar un conector de origen de Audience Manager.

Una vez que el conector de origen transmite los datos al Experience Platform, puede seleccionar Adobe Audience Manager como fuente de datos seguida de un conjunto de datos durante la configuración de Customer AI. Todos los grupos de campos de esquema y los campos individuales se crean automáticamente durante la configuración de la conexión. No es necesario extraer, transformar o cargar los conjuntos de datos en el formato CEE.

Experience Platform preparación de datos

Si los datos ya están almacenados en Platform y no se transmiten a través de los conectores de origen de Adobe Analytics o Adobe Audience Manager (solo AI del cliente), siga los pasos a continuación. Se recomienda que entienda el esquema de CEE.

1. Revise la estructura del Consumer ExperienceEvent schema y determine si los datos se pueden asignar a sus campos.
2. Póngase en contacto con los servicios de consultoría de Adobe para ayudarle a asignar los datos al esquema e incorporarlos en Intelligent Services o siga los pasos de esta guía si desea asignarlos usted mismo.

Explicación del esquema CEE

El esquema Consumer ExperienceEvent describe el comportamiento de un individuo en relación con eventos de marketing digital (web o móvil), así como con la actividad de comercio en línea o sin conexión. El uso de este esquema es necesario para Intelligent Services debido a sus campos (columnas) semánticamente bien definidos, evitando nombres desconocidos que de otra manera harían los datos menos claros.

El esquema CEE, como todos los esquemas XDM ExperienceEvent, captura el estado del sistema basado en series temporales cuando se produjo un evento (o conjunto de eventos), incluido el punto en el tiempo y la identidad del sujeto involucrado. Los eventos de experiencia son registros de hechos de lo que ha sucedido y, por lo tanto, son inmutables y representan lo que ha sucedido sin agregación ni interpretación.

Intelligent Services utilice varios campos clave dentro de este esquema para generar perspectivas a partir de los datos de eventos de marketing, todos los cuales se pueden encontrar en el nivel raíz y expandirse para mostrar los subcampos requeridos.

Al igual que todos los esquemas XDM, el grupo de campos de esquema CEE es extensible. En otras palabras, se pueden agregar campos adicionales al grupo de campos CEE y se pueden incluir variaciones diferentes en varios esquemas si es necesario.

Puede encontrar un ejemplo completo del grupo de campos en el repositorio XDM público. Además, puede ver y copiar el siguiente archivo JSON para ver un ejemplo de cómo se pueden estructurar los datos para que cumplan con el esquema CEE. Consulte estos dos ejemplos cuando conozca los campos clave descritos en la sección siguiente para determinar cómo puede asignar sus propios datos al esquema.

Campos clave

Existen varios campos clave dentro del grupo de campos CEE que deben utilizarse para que Intelligent Services genere perspectivas útiles. En esta sección se describe el caso de uso y los datos esperados para estos campos, y se proporcionan vínculos a documentación de referencia para ver más ejemplos.

Campos obligatorios

Aunque se recomienda encarecidamente el uso de todos los campos clave, hay dos campos que son obligatorios para que Intelligent Services funcione:

• Un campo de identidad principal
• xdm:timestamp
• xdm:channel (obligatorio solo para Attribution AI)

Identidad primaria

Uno de los campos del esquema debe definirse como campo de identidad principal, que permite a Intelligent Services vincular cada instancia de datos de series temporales a una persona individual.

Debe determinar el mejor campo para utilizarlo como identidad principal en función de la fuente y la naturaleza de los datos. Un campo de identidad debe incluir un área de nombres de identidad que indique el tipo de datos de identidad que el campo espera como valor. Algunos valores de espacio de nombres válidos son:

• "email"
• "phone"
• "mcid" (para Adobe Audience Manager ID)
• "aid" (para Adobe Analytics ID)

Si no está seguro de qué campo debe utilizar como identidad principal, póngase en contacto con los servicios de consultoría de Adobe para determinar la mejor solución. Si no se establece una identidad principal, la aplicación de servicio inteligente utiliza el siguiente comportamiento predeterminado:

Para establecer una identidad principal, vaya al esquema desde la pestaña schemas y seleccione el hipervínculo del nombre del esquema para abrir Schema Editor.

A continuación, vaya al campo al que desee como identidad principal y selecciónelo. El menú Field properties se abre para ese campo.

En el menú Field properties, desplácese hacia abajo hasta que encuentre la casilla Identity. Después de marcar la casilla, aparece la opción para establecer la identidad seleccionada como Primary identity. Seleccione también este cuadro.

A continuación, debe proporcionar un espacio de nombres de identidad de la lista de espacios de nombres predefinidos de la lista desplegable. En este ejemplo, el espacio de nombres ECID está seleccionado porque se está utilizando un Adobe Audience Manager ID mcid.id. Seleccione Apply para confirmar las actualizaciones y, a continuación, seleccione Save en la esquina superior derecha para guardar los cambios en el esquema.

xdm:timestamp

Este campo representa la fecha y hora a la que se produjo el evento. Este valor debe proporcionarse como una cadena, según la norma ISO 8601.

xdm:channel

Este campo representa el canal de marketing relacionado con ExperienceEvent. El campo incluye información sobre el tipo de canal, el tipo de medio y el tipo de ubicación.

Ejemplo de esquema

{
  "@id": "https://ns.adobe.com/xdm/channels/facebook-feed",
  "@type": "https://ns.adobe.com/xdm/channel-types/social",
  "xdm:mediaType": "earned",
  "xdm:mediaAction": "clicks"
}

Para obtener información completa sobre cada uno de los subcampos obligatorios para xdm:channel, consulte la especificación experience channel schema. Para ver algunos ejemplos de asignaciones, consulte la tabla debajo de.

Asignaciones de canales de ejemplo

La tabla siguiente proporciona algunos ejemplos de canales de marketing asignados al esquema xdm:channel:

Campos recomendados

El resto de los campos clave se describen en esta sección. Aunque estos campos no son necesariamente obligatorios para que Intelligent Services funcione, se recomienda usar tantos como sea posible para obtener perspectivas más enriquecidas.

xdm:productListItems

Este campo es una matriz de artículos que representan productos seleccionados por un cliente, incluidos el SKU, el nombre, el precio y la cantidad del producto.

Ejemplo de esquema

[
  {
    "xdm:SKU": "1002352692",
    "xdm:name": "24-Watt 8-Light Chrome Integrated LED Bath Light",
    "xdm:currencyCode": "USD",
    "xdm:quantity": 1,
    "xdm:priceTotal": 159.45
  },
  {
    "xdm:SKU": "3398033623",
    "xdm:name": "16ft RGB LED Strips",
    "xdm:currencyCode": "USD",
    "xdm:quantity": 1,
    "xdm:priceTotal": 79.99
  }
]

Para obtener información completa sobre cada uno de los subcampos obligatorios para xdm:productListItems, consulte la especificación detalles de comercio.

xdm:commerce

Este campo contiene información específica sobre el comercio acerca de ExperienceEvent, incluido el número de orden de compra y la información de pago.

Ejemplo de esquema

{
    "xdm:order": {
      "xdm:purchaseID": "a8g784hjq1mnp3",
      "xdm:purchaseOrderNumber": "123456",
      "xdm:payments": [
        {
          "xdm:transactionID": "transactid-a111",
          "xdm:paymentAmount": 59,
          "xdm:paymentType": "credit_card",
          "xdm:currencyCode": "USD"
        },
        {
          "xdm:transactionId": "transactid-a222",
          "xdm:paymentAmount": 100,
          "xdm:paymentType": "gift_card",
          "xdm:currencyCode": "USD"
        }
      ],
      "xdm:currencyCode": "USD",
      "xdm:priceTotal": 159
    },
    "xdm:purchases": {
      "xdm:value": 1
    }
  }

Para obtener información completa sobre cada uno de los subcampos obligatorios para xdm:commerce, consulte la especificación detalles de comercio.

xdm:web

Este campo representa los detalles web relacionados con ExperienceEvent, como la interacción, los detalles de la página y el referente.

Ejemplo de esquema

{
  "xdm:webPageDetails": {
    "xdm:siteSection": "Shopping Cart",
    "xdm:server": "example.com",
    "xdm:name": "Purchase Confirmation",
    "xdm:URL": "https://www.example.com/orderConf",
    "xdm:errorPage": false,
    "xdm:homePage": false,
    "xdm:pageViews": {
      "xdm:value": 1
    }
  },
  "xdm:webReferrer": {
    "xdm:URL": "https://www.example.com/checkout",
    "xdm:referrerType": "internal"
  }
}

Para obtener información completa sobre cada uno de los subcampos obligatorios para xdm:productListItems, consulte la especificación ExperienceEvent web details schema.

xdm:marketing

Este campo contiene información relacionada con las actividades de marketing que están activas con el punto de contacto.

Ejemplo de esquema

{
  "xdm:trackingCode": "marketingcampaign111",
  "xdm:campaignGroup": "50%_DISCOUNT",
  "xdm:campaignName": "50%_DISCOUNT_USA"
}

Para obtener información completa sobre cada uno de los subcampos obligatorios para xdm:productListItems, consulte la especificación chechma de marketing.

Asignación e ingesta de datos

Una vez que haya determinado si los datos de eventos de marketing se pueden asignar al esquema de CEE, el siguiente paso es determinar qué datos desea introducir en Intelligent Services. Todos los datos históricos utilizados en Intelligent Services deben estar dentro del intervalo de tiempo mínimo de cuatro meses de datos, más el número de días que se pretenda como periodo retroactivo.

Después de decidir el rango de datos que desea enviar, póngase en contacto con los servicios de consultoría de Adobe para que le ayuden a asignar los datos al esquema e incorporarlos al servicio.

Si tiene una suscripción Adobe Experience Platform y desea asignar e introducir los datos usted mismo, siga los pasos descritos en la sección siguiente.

Uso de Adobe Experience Platform

En esta sección se describe el flujo de trabajo para la asignación e ingesta de datos en Experience Platform para su uso en Intelligent Services, incluidos los vínculos a tutoriales para obtener información detallada.

Creación de un esquema y conjunto de datos de CEE

Cuando esté listo para empezar a preparar los datos para la ingesta, el primer paso es crear un nuevo esquema XDM que emplee el grupo de campos CEE. Los siguientes tutoriales explican el proceso de creación de un nuevo esquema en la interfaz de usuario o la API:

• Creación de un esquema en la interfaz de usuario
• Creación de un esquema en la API

Después de agregar el grupo de campos CEE al esquema, puede agregar otros grupos de campos según sea necesario para campos adicionales dentro de los datos.

Una vez creado y guardado el esquema, puede crear un nuevo conjunto de datos basado en ese esquema. Los siguientes tutoriales explican el proceso de creación de un nuevo conjunto de datos en la interfaz de usuario o la API:

• Crear un conjunto de datos en la interfaz de usuario (siga el flujo de trabajo para utilizar un esquema existente)
• Crear un conjunto de datos en la API

Una vez creado el conjunto de datos, puede encontrarlo en la interfaz de usuario de Platform dentro del espacio de trabajo Datasets .

Añadir campos de identidad al conjunto de datos

Si obtiene datos de Adobe Audience Manager, Adobe Analytics u otra fuente externa, tiene la opción de establecer un campo de esquema como campo de identidad. Para establecer un campo de esquema como campo de identidad, consulte la sección sobre la configuración de campos de identidad dentro del tutorial de interfaz de usuario o tutorial de API para crear un esquema.

Si va a introducir datos de un archivo CSV local, puede pasar a la siguiente sección sobre asignación e ingesta de datos.

Asignación e ingesta de datos

Después de crear un esquema y un conjunto de datos de CEE, puede empezar a asignar las tablas de datos al esquema e ingerir esos datos en Platform. Consulte el tutorial sobre asignación de un archivo CSV a un esquema XDM para ver los pasos para realizarlo en la interfaz de usuario. Puede utilizar el siguiente archivo JSON de muestra para probar el proceso de ingesta antes de usar sus propios datos.

Una vez que se ha rellenado un conjunto de datos, se puede utilizar el mismo conjunto de datos para introducir archivos de datos adicionales.

Si los datos se almacenan en una aplicación de terceros compatible, también puede crear un conector de origen para introducir los datos de eventos de marketing en Platform en tiempo real.

Pasos siguientes

Este documento proporciona una guía general sobre la preparación de los datos para su uso en Intelligent Services. Si necesita asesoramiento adicional basado en su caso de uso, póngase en contacto con el servicio de consultoría de Adobe.

Una vez que haya rellenado correctamente un conjunto de datos con los datos de experiencia del cliente, puede utilizar Intelligent Services para generar perspectivas. Consulte los siguientes documentos para empezar:

• Descripción general de Attribution AI
• Información general sobre Customer AI