衍生屬性

衍生屬性功能提供了一種便利的方法，讓您從Data Lake中提供的其他資訊產生您選擇的屬性。 這些屬性可以隨時重新整理，並可選擇發佈到您的Real-Time Customer Profile資料。 衍生屬性可因應建立複雜屬性的需求，例如十等分、百分位數和四分位數，而非較簡單的屬性，例如最大值、計數和平均值。 這些屬性可以專門為個別使用者或企業實體計算。 這可讓您衍生可直接授權給識別碼的屬性，例如電子郵件地址、裝置ID和電話號碼，也可衍生與該使用者或企業設定檔間接關聯的屬性。

在Data Lake上分析資料時，各種使用案例需要衍生屬性。 然後，可以標籤此資料以用於即時客戶個人檔案，並用於下游使用案例，例如建立高度聚焦的對象。 此功能的一些潛在使用案例可能包括：

  • 依頻道根據收視率識別最低10%的訂閱者。 這可讓行銷人員鎖定特定對象，並銷售新的訂閱者套件。
  • 根據旅客的旅行總里程數識別排名前10%且具有「旅客名單」狀態的受眾。 此對象可用於選擇性鎖定新信用卡優惠方案的銷售目標。
  • 根據訂閱判斷流失率。
  • 識別某個省份或州內最富有的1%家庭收入，並測量過去「n」個月從該集體群體中移出的個人數量。

複雜衍生屬性

若要根據特定維度（類別）的一或多個量度（例如收入、收視率持續時間等）建立排名，則需要複雜的衍生屬性。 使用衍生屬性來排名資料時，十分位數、四分位數和百分位數可讓資料具有彈性和精確度。

十分位數是將一組排名資料分割為10個相等部分的方法。 當資料分成十等分時，會將十等分排名指派給資料集中的每一列。 這可讓資料以遞減或遞增順序排序。

十分位數排名會依從最低到最高的順序排列資料，並以1到10的級數完成，其中每個連續數字會對應增加10個百分點。

十分位數貯體代表排名群組的數量，可用來將排名指派給資料集中的維度（類別）。 貯體可以是數值或運算式，每個分割區都會評估為正整數值。 值區不能有Null值。

四分位數可用來將分佈除以四，而百分位數除以100。

分析衍生屬性

查詢服務提供內建功能，例如工作階段化和上次接觸等，您可將其套用至任何時間序列資料，以產生與業務相關的衍生屬性。 您可以選擇將這些分析衍生屬性以一或多個身分為依據，並視需要將資料發佈至即時客戶設定檔。

這類衍生屬性的部分潛在使用案例可能包括：

  • 追蹤使用者工作階段期間掃描的缺貨產品。
  • 追蹤熱門量度，例如瀏覽或購買之產品的大小、顏色或產品類別。
  • 追蹤導致產品瀏覽或購買的平台來源。
  • 依身分追蹤最近瀏覽的專案。
  • 追蹤量度，例如購物車中的平均專案數、購物車放棄率或平均購買頻率。

其他衍生屬性

您也可以將商業量度計算為衍生屬性，並搭配使用簡單屬性（例如郵遞區號）或彙總量度（例如總計數）。 例如，根據城市或省份的總計數，或根據商業類別和城市/省份的總計數。

後續步驟和使用案例

閱讀本檔案後，您就能更瞭解查詢服務衍生屬性如何協助複雜的使用案例，以最大化資料的效用。 接下來，您應該閱讀 十等分衍生屬性使用案例 以瞭解此功能在真實情境中的套用方式。

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