Adobe Experience Platform vous permet d’ingérer des données à partir d’Adobe Target à l’aide de champs de modèle de données d’expérience (XDM) afin de créer des jeux de données à utiliser avec Query Service. Adobe Target étant conçu pour personnaliser le contenu et les expériences utilisateur, les requêtes exécutées sur ces jeux de données permettent d’obtenir des informations hautement personnalisées et ciblées en analysant l’activité des utilisateurs via SQL.
Ce document fournit divers exemples de requêtes SQL qui montrent des cas d’utilisation courants en fonction des comportements et des caractéristiques des clients.
Pour chacun des cas d’utilisation suivants, un exemple de requête SQL paramétré est fourni comme modèle que vous pouvez personnaliser. Fournir des paramètres partout où vous voyez { }
dans les exemples SQL que vous souhaitez évaluer.
Le tableau suivant répertorie les champs cibles communs et les champs XDM correspondants vers lesquels ils sont mappés.
L’utilisation de [ ]
dans le champ XDM indique un tableau.
Nom du champ cible | Nom du champ XDM | Notes |
---|---|---|
mboxName |
_experience.target.mboxname |
S/O |
Identifiant d’activité | _experience.target.activities.activityID |
S/O |
Identifiant d’expérience | _experience.target.activities[].activityEvents[]._experience.target.activity.activityevent.context.experienceID |
S/O |
Identifiant de segment | _experience.target.activities[].activityEvents[].segmentEvents[].segmentID._id |
S/O |
Portée d’événement | _experience.target.activities[].activityEvents[].eventScope |
Ce champ effectue le suivi des nouveaux visiteurs et visites. |
Identifiant d’étape | _experience.target.activities[].activityEvents[]._experience.target.activity.activityevent.context.stepID |
Ce champ est un ID d’étape personnalisé pour Adobe Campaign. |
Prix total | commerce.order.priceTotal | S/O |
Le nom d’un jeu de données automatiquement créé à l’aide des données Target est "Événements d’expérience Adobe Target". Lors de l’utilisation de ce jeu de données avec des requêtes, utilisez le nom adobe_target_experience_events
.
En analysant les activités des utilisateurs, vous pouvez personnaliser le contenu pour une audience spécifique et tester différentes versions du contenu pour une entité individuelle. En outre, l’analyse d’une activité spécifique sur une période donnée ou pour des utilisateurs individuels permet de mieux comprendre les performances de chaque activité. Les résultats de cette analyse combinée peuvent être utilisés pour comprendre les performances de chaque activité.
Les cas d’utilisation de personnalisation suivants sont créés à l’aide des données Adobe Target et se concentrent sur les activités des utilisateurs afin de créer des informations précieuses sur le comportement des clients par rapport aux applications commerciales.
Ce guide illustre les concepts clés suivants à travers des exemples de cas d’utilisation :
SELECT
Hour,
ActivityID,
COUNT(ActivityID) AS Instances
FROM
(
SELECT
date_format(from_utc_timestamp(timestamp, 'America/New_York'), 'yyyy-MM-dd HH') AS Hour,
EXPLODE(_experience.target.activities.activityID) AS ActivityID
FROM adobe_target_experience_events
WHERE TIMESTAMP = to_timestamp('{TARGET_YEAR}-{TARGET_MONTH}-{TARGET_DAY}') AND
_experience.target.activities IS NOT NULL
)
GROUP BY Hour, ActivityID
ORDER BY Hour DESC, Instances DESC
LIMIT 24
SELECT
date_format(from_utc_timestamp(timestamp, 'America/New_York'), 'yyyy-MM-dd HH') AS Hour,
_experience.target.activities.activityID AS ActivityID,
COUNT(ActivityID) AS Instances
FROM adobe_target_experience_events
WHERE
array_contains( _experience.target.activities.activityID, {Activity ID} ) AND
TIMESTAMP = to_timestamp('{TARGET_YEAR}-{TARGET_MONTH}-{TARGET_DAY}') AND
_experience.target.activities IS NOT NULL
GROUP BY Hour, ActivityID
ORDER BY Hour DESC
LIMIT 24
SELECT
Day,
Activities.activityID,
ExperienceID,
COUNT(ExperienceID) AS Instances
FROM
(
SELECT
Day,
Activities,
EXPLODE(Activities.activityEvents._experience.target.activity.activityevent.context.experienceID) AS ExperienceID
FROM
(
SELECT
date_format(from_utc_timestamp(timestamp, 'America/New_York'), 'yyyy-MM-dd') AS Day,
EXPLODE(_experience.target.activities) AS Activities
FROM adobe_target_experience_events
WHERE
TIMESTAMP = to_timestamp('{TARGET_YEAR}-{TARGET_MONTH}-{TARGET_DAY}') AND
_experience.target.activities IS NOT NULL
)
WHERE Activities.activityID = {activity_id}
)
GROUP BY Day, Activities.activityID, ExperienceID
ORDER BY Day DESC, Instances DESC
LIMIT 20
SELECT
Day,
Activities.activityID,
ExperienceID,
COUNT(ExperienceID) AS Instances
FROM
(
SELECT
Day,
Activities,
EXPLODE(Activities.activityEvents._experience.target.activity.activityevent.context.experienceID) AS ExperienceID
FROM
(
SELECT
date_format(from_utc_timestamp(timestamp, 'America/New_York'), 'yyyy-MM-dd') AS Day,
EXPLODE(_experience.target.activities) AS Activities
FROM adobe_target_experience_events
WHERE
TIMESTAMP = to_timestamp('{TARGET_YEAR}-{TARGET_MONTH}-{TARGET_DAY}') AND
_experience.target.activities IS NOT NULL
)
WHERE Activities.activityID = {activity_id}
)
GROUP BY Day, Activities.activityID, ExperienceID
ORDER BY Day DESC, Instances DESC
LIMIT 20
SELECT
Day,
Activities.activityID,
ExperienceID,
COUNT(ExperienceID) AS Instances
FROM
(
SELECT
Day,
Activities,
EXPLODE(Activities.activityEvents._experience.target.activity.activityevent.context.experienceID) AS ExperienceID
FROM
(
SELECT
date_format(from_utc_timestamp(timestamp, 'America/New_York'), 'yyyy-MM-dd') AS Day,
EXPLODE(_experience.target.activities) AS Activities
FROM adobe_target_experience_events
WHERE
TIMESTAMP = to_timestamp('{TARGET_YEAR}-{TARGET_MONTH}-{TARGET_DAY}') AND
_experience.target.activities IS NOT NULL
)
WHERE Activities.activityID = {activity_id}
)
GROUP BY Day, Activities.activityID, ExperienceID
ORDER BY Day DESC, Instances DESC
LIMIT 20
SELECT
Day,
Activities.activityID,
ExperienceID,
SegmentID._id,
SUM(CASE WHEN ActivityEvent.eventScope = 'visitor' THEN 1 END) as Visitors,
SUM(CASE WHEN ActivityEvent.eventScope = 'visit' THEN 1 END) as Visits,
SUM(CASE WHEN ActivityEvent.eventScope = 'impression' THEN 1 END) as Impressions
FROM
(
SELECT
Day,
Activities,
ActivityEvent,
ActivityEvent._experience.target.activity.activityevent.context.experienceID AS ExperienceID,
EXPLODE(ActivityEvent.segmentEvents.segmentID) AS SegmentID
FROM
(
SELECT
Day,
Activities,
EXPLODE(Activities.activityEvents) AS ActivityEvent
FROM
(
SELECT
date_format(from_utc_timestamp(timestamp, 'America/New_York'), 'yyyy-MM-dd') AS Day,
EXPLODE(_experience.target.activities) AS Activities
FROM adobe_target_experience_events
WHERE
TIMESTAMP = to_timestamp('{TARGET_YEAR}-{TARGET_MONTH}-{TARGET_DAY}') AND
_experience.target.activities IS NOT NULL
LIMIT 1000000
)
LIMIT 1000000
)
LIMIT 1000000
)
GROUP BY Day, Activities.activityID, ExperienceID, SegmentID._id
ORDER BY Day DESC, Activities.activityID, ExperienceID ASC, SegmentID._id ASC, Visitors DESC
LIMIT 20
SELECT
_experience.target.mboxname,
COUNT(timestamp) AS records
FROM
adobe_target_experience_events
WHERE
TIMESTAMP = to_timestamp('{TARGET_YEAR}-{TARGET_MONTH}-{TARGET_DAY}')
GROUP BY _experience.target.mboxname ORDER BY records DESC
LIMIT 100