Dieses Dokument und die zugehörige Videopräsentation bieten einen umfassenden End-to-End-Workflow, der zeigt, wie Adobe Experience Platform funktioniert Query Service profitieren von den strategischen Geschäftseinblicken Ihres Unternehmens. In diesem Handbuch werden die folgenden Schlüsselkonzepte anhand eines Anwendungsbeispiels zum Abbruch von der Suche veranschaulicht:
Diese Workflow-Demonstration beruht auf mehreren Adobe Experience Platform-Diensten. Wenn Sie fortfahren möchten, sollten Sie die folgenden Funktionen und Dienste gut verstehen:
Im Beispiel zum Abbruch der Suche wird die Verwendung von Adobe verwendet Analytics Daten, um eine bestimmte umsetzbare Zielgruppe zu erstellen. Die Zielgruppe wurde so optimiert, dass sie alle Kunden einbezieht, die die Website in den letzten vier Tagen besucht, aber keinen Kauf getätigt haben. Jedes Profil in der Zielgruppe wird dann mit der SKU mit dem höchsten Preis ausgewählt, die aus dem Verhaltensmuster des Kunden resultierte.
Die Abfrage selbst ist sehr verschreibungspflichtig und enthält nur Daten, die die Anwendungsfallkriterien für die Segmentdefinition erfüllen. Dies verbessert die Leistung, indem die Anzahl der Analytics Daten, die verarbeitet werden. Außerdem werden die Daten nach Preis von der höchsten bis zur niedrigsten sortiert und die SKU mit dem höchsten Preis ausgewählt, die der Benutzer durchsuchte.
Die in der Präsentation verwendete Abfrage ist unten dargestellt:
INSERT INTO summit_adv_data_prep_dataset
SELECT STRUCT(
customerId AS crmCustomerId, struct(sku AS sku, price AS sku_price, abandonTS AS abandonTS) AS abandonBrowse) AS _pfreportingonprod
FROM
(SELECT
B.personKey.sourceId,
A.productListItems[0].SKU AS sku,
max(A.timestamp) AS abandonTS,
max(c._pfreportingonprod.price) AS price
FROM summit_adobe_analytics_dataset A,profile_attribute_14adf268_2a20_4dee_bee6_a6b0e34616a9 B,summit_product_dataset c
WHERE A._experience.analytics.customDimension.evars.evar1 = B.personKey.sourceID
AND productListItems[0].SKU = C._pfreportingonprod.sku
AND A.web.webpagedetails.URL NOT LIKE '%orderconfirmation%'
AND timestamp > current_date - interval '4 day'
GROUP BY customerId,sku
order by price desc)D;
Die folgende Videopräsentation bietet einen ganzheitlichen, realen Anwendungsfall für Ihre Experience Platform-Daten, der auf Folgendes ausgerichtet ist: Query Service und Adobe Analytics-Integrationen.
Die durch Query Service dient vielen Zwecken. Sie können sie verwenden, um komplexe Logik für die Segmentierung, die Berechnung verschiedener personalisierter Attribute zur nachgelagerten Verwendung oder die Erstellung Ihrer Zielgruppen erheblich zu vereinfachen.
Query Service ermöglicht Ihnen, Einschränkungen in Ihre Abfragen einzubeziehen, um den Prozess der Erstellung von Zielgruppen zu vereinfachen. Dies verbessert die Datenqualität, indem sichergestellt wird, dass die richtigen Daten für Ihre Zielgruppen geeignet sind. Die Aufrechterhaltung der Qualität Ihrer Abfrageergebnisse in einer präzisen Zielgruppe und hilft bei der Datenzuverlässigkeit. Sie können Ihre Audience auch speichern, indem Sie Schemas und benutzerdefinierte Tabellen basierend auf Attributen erstellen, die aus Ihrer Abfrage abgeleitet wurden. Eine benutzerdefinierte Tabelle kann für Profil aktiviert werden und Sie können diese Datenpunkte für die Segmentierung und Personalisierung verwenden. Diese Funktion unterstützt Marketingexperten, die eine klare Zielgruppe erstellen möchten.
Indem Sie auch eine Logik in Ihre Abfrage einfügen, die wiederkehrende oder statische Bedingungen erfüllt, Query Service extrahiert die Last einer detaillierten Segmentierung.
Adobe Experience Platform bietet ein Daten-Repository und die erforderlichen Tools, um Ihre Daten effizient und zuverlässig zu aktivieren. Durch die Speicherung von Daten in Platform können Sie Attribute bei der Ausführung anderer Prozesse ableiten und die Notwendigkeit, Daten zur Bearbeitung und Verarbeitung in Drittanbieter-Tools zu exportieren, entfällt. Diese Verarbeitungskosten können sich stark auf die Planung eines Projekts auswirken, wenn Hunderte von Attributen oder Kampagnen verarbeitet werden. Dadurch erhalten Marketing-Experten einen zentralen Ort, an dem sie auf ihre Daten zugreifen und Kampagnen erstellen können. Außerdem erhalten sie eine sehr dynamische Möglichkeit, Nachrichten zu segmentieren und zu personalisieren.
Durch Lesen dieses Dokuments sollten Sie jetzt verstehen, wie Query Service wirkt sich nicht nur auf die Qualität Ihrer Daten und die einfache Segmentierung aus, sondern auch auf deren Bedeutung innerhalb Ihrer Datenarchitektur für den gesamten End-to-End-Workflow. Für zutreffendere SQL-Beispiele, die Adobe Analytics mit Query Service, siehe Anwendungsfall für Adobe Analytics Merchandising-Variablen.
Andere Dokumente, die die Vorteile von Query Service zu den strategischen geschäftlichen Einblicken Ihres Unternehmens sind die Anwendungsfall für Bot-Filter Beispiel.
Alternativ können diese Dokumente für Ihr Verständnis von Query Service Funktionen: