Adobe Experience Platform – Versionshinweise

Releasedatum: 11. November 2020

Neue Funktionen in Adobe Experience Platform:

Aktualisierungen vorhandener Funktionen:

Adobe Experience Platform Data Lake-Migration

Während Adobe den Data Lake von Gen1 zu Gen2 migriert, können Benutzer zwar vom Data Lake aus lesen, aber alle Funktionen, die in den Data Lake schreiben, sind betroffen. Adobe wird sich an Systemadministratoren wenden, um die Auswirkungen der Migration ausführlich zu erörtern und die Migrationsdaten und -zeiten für bestimmte IMS-Organisationen zu bestätigen.

Weitere Informationen finden Sie im Data Lake-Migrationshandbuch.

Access control

Experience Platform nutzt Adobe Admin Console-Produktprofile, um Benutzer mit Berechtigungen und Sandboxes zu verknüpfen. Berechtigungen steuern den Zugriff auf verschiedene Platform-Funktionen, einschließlich Datenmodellierung, Profil-Management und Sandbox-Verwaltung.

Wichtigste Funktionen

Funktion Beschreibung
Berechtigungen Im Admin Console, die Registerkarte in einer Platform Das Produktprofil ermöglicht es Ihnen anzupassen, Platform -Funktionen sind für die an dieses Profil angehängten Benutzer verfügbar. Zu den verfügbaren Berechtigungskategorien gehören: Datenmodellierung, Data Management, Profilverwaltung, Identity Management, Datenüberwachung, Sandbox-Administration, Ziele, Datenerfassung, Data Science Workspace, Query Service und Data Governance.
Zugriff auf Sandboxes Die Berechtigungen innerhalb eines Platform Produktprofil kann Benutzern Zugriff auf bestimmte Sandboxes gewähren. Zusätzliche Informationen finden Sie im Abschnitt zu Sandboxes unten.

Weiterführende Informationen finden Sie unter Zugriffskontrolle – Übersicht.

Offer Decisioning

Offer Decisioning ist ein in Experience Platform. Dadurch können Sie Platform , um Ihren Kunden zur richtigen Zeit über alle Kontaktpunkte hinweg das beste Angebot und Erlebnis bereitzustellen.

Wichtigste Funktionen

Funktion Beschreibung
Zentralisierte Angebotsbibliothek Die Oberfläche, auf der Sie die verschiedenen Elemente erstellen und verwalten, aus denen Ihre Angebote bestehen, und deren Regeln und Begrenzungen definieren.
Offer Decisioning-Engine Die Offer Decisioning-Engine nutzt Platform Daten und Real-time Customer Profileszusammen mit der Angebotsbibliothek verwenden, um die richtigen Zeiten, Kunden und Kanäle für die Bereitstellung der Angebote auszuwählen.

Weitere Informationen finden Sie im Offer Decisioning Dokumentation.

Sandboxes

Experience Platform wurde entwickelt, um Anwendungen für digitale Erlebnisse auf globaler Ebene anzureichern. Oft führen Unternehmen verschiedene Programme für digitale Erlebnisse parallel aus und müssen diese Programme entwickeln, testen und implementieren, während gleichzeitig die Einhaltung betrieblicher Vorschriften gewährleistet werden muss. Um dieser Notwendigkeit Rechnung zu tragen, Experience Platform bietet Sandboxes, die eine einzelne Platform in separate virtuelle Umgebungen zu integrieren, um die Entwicklung und Weiterentwicklung von Programmen für digitale Erlebnisse zu unterstützen.

Wichtigste Funktionen

Funktion Beschreibung
Produktions-Sandbox Experience Platform stellt eine einzelne Produktions-Sandbox bereit, die weder gelöscht noch zurückgesetzt werden kann. Die Gesamtzahl der verfügbaren Sandboxes, Produktion und Nicht-Produktion wird durch die erworbene Lizenz bestimmt.
Nicht-Produktions-Sandboxes Es können mehrere Nicht-Produktions-Sandboxes für eine einzelne Platform -Instanz können Sie Funktionen testen, Experimente ausführen und benutzerdefinierte Konfigurationen vornehmen, ohne die Produktions-Sandbox zu beeinträchtigen.
Sandbox-Wechsler Im Experience Platform In der -Benutzeroberfläche können Sie über den Sandbox-Umschalter oben links im Bildschirm über ein Dropdown-Menü zwischen verfügbaren Sandboxes wechseln. Der Sandbox-Umschalter bietet außerdem eine Suchfunktion, mit der Sie nach verfügbaren Sandboxes filtern können.
x-sandbox-name-Kopfzeile Alle Aufrufe an Experience Platform APIs müssen jetzt die neuen x-sandbox-name -Kopfzeile, deren Wert auf die name -Attribut der Sandbox, in der der Vorgang ausgeführt werden soll.

Weiterführende Informationen finden Sie in der Sandbox-Übersicht.

Data Prep

Data Prep ermöglicht es Dateningenieuren, Daten mit dem Experience-Datenmodell (XDM) zu mappen sowie sie umzuformen und zu validieren.

Neue Funktionen

Funktion Beschreibung
Iterative Vorgänge Data Prep Mapper unterstützt jetzt die Ausführung iterativer Operationen auf einer Hierarchie.
Zuordnungsfunktion Data Prep Mapper kann jetzt not Kopieren Sie ein Attribut aus der Quelle in das Ziel-XDM.

Weitere Informationen finden Sie unter Data Prep Übersicht.

Data Science Workspace

Data Science Workspace nutzt maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, um Erkenntnisse aus Ihren Daten zu gewinnen. Data Science Workspace ist in Adobe Experience Platform integriert und hilft Ihnen bei der Erstellung von Prognosen auf der Basis Ihrer Inhalts- und Datenelemente in allen Adobe-Lösungen. Eine der Möglichkeiten, dies mit Data Science Workspace zu erreichen, ist die Verwendung von JupyterLab. JupyterLab ist eine Web-basierte Benutzeroberfläche für Project Jupyter und ist eng in Adobe Experience Platform integriert. Es bietet eine interaktive Entwicklungsumgebung für Datenwissenschaftler, die mit Jupyter Notebooks, Code und Daten.

Wichtigste Funktionen

Funktion Beschreibung
JupyterLab Rezept Builder-Vorlage Verwendung und Versionen von Notebook- und Rezept-Anforderungen wurden aktualisiert. Python Das ML Runtime-Basisbild wurde aktualisiert und verwendet jetzt Python 3.6.7 und a Conda ausschließlich Umgebung.

Weitere Informationen finden Sie im Dokument unter Erstellen eines Rezepts mit Jupyter Notebooks.

Destinations Diensleistung

In der Echtzeit-Kundendatenplattform sind Ziele vordefinierte Integrationen mit Zielplattformen, die Daten für diese Partner auf nahtlose Weise aktivieren.

Neue Ziele

Ziel Beschreibung
Brase Braze ist eine umfassende Kundeninteraktionsplattform, die relevante und unvergessliche Erlebnisse zwischen Kunden und den Marken, die sie lieben, ermöglicht.
Microsoft Bing Das Microsoft Bing-Ziel unterstützt Sie beim Ausführen von digitalen Kampagnen mit Retargeting und Zielgruppen-Targeting für Microsoft Display Advertising.
Handelsabteilung Das Trade Desk ist eine Self-Service-Plattform für Anzeigenkäufer, mit der sie digitale Kampagnen für Zielgruppen und Zielgruppen aus Display-, Video- und mobilen Inventarquellen ausführen können.

Neue Funktionen

Funktion Beschreibung
UX-Aktualisierungen für Zieldetails Der Ziel-Workflow der Echtzeit-Kundendatenplattform umfasst jetzt die Inline-Überwachung, damit Sie sehen können, welche Batch-Aktivierungen erfolgreich waren. Mit dieser Funktion können Benutzer Probleme direkt im Workflow für Batch-Ziele über Warnhinweise und ein Monitoring-Dashboard beheben, um Fehler in der Verarbeitungs-Pipeline zu verfolgen.
Dateiverschlüsselung Bei dateibasierten Zielen können Benutzer ihren exportierten Dateien jetzt Verschlüsselung hinzufügen.
Dateiplanung Sowohl für E-Mail-basierte als auch Cloud-Speicher-Ziele können Benutzer einen einmaligen Export erstellen oder tägliche Momentaufnahmen erstellen.
Obligatorische Felder Benutzer können Felder als Pflichtfelder markieren, um sicherzustellen, dass nur Felder exportiert werden, die das Pflichtfeld enthalten.

Weiterführende Informationen finden Sie in der Übersicht zu Zielen.

Intelligent Services

Mit Intelligent Services können Marketing-Analysten und -Experten die Vorteile von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen in Anwendungsfällen mit Kundenerlebnissen nutzen. So können Marketing-Analysten mithilfe von Konfigurationen auf Unternehmensebene spezifische Prognosen für die Anforderungen der Firma erstellen, ohne dass hierfür Kenntnisse aus der Datenwissenschaft erforderlich sind.

Wichtigste Funktionen

Funktion Beschreibung
Datensatz "Consumer Experience Events"(CEE) Das Erstellen eines CEE-Datensatzes unterstützt jetzt das Hinzufügen von Identitätsfeldern zum Datensatz mit dem Schema Editor. Attribution AI und Customer AI verwenden die primäre Identität zur Kombination von Ereignissen.

Weitere Informationen finden Sie im Abschnitt unter Hinzufügen von Identitätsfeldern zu einem Datensatz im Handbuch zur Datenvorbereitung für Intelligent Services.

Attribution AI

Attribution AI als Teil von Intelligent Services ist ein algorithmischer Attributionsdienst mit mehreren Kanälen, der den Einfluss und die inkrementelle Auswirkung von Kundeninteraktionen auf bestimmte Ergebnisse berechnet.

Wichtigste Funktionen

Funktion Beschreibung
Datenquellenlink Der Link zur ursprünglichen Datensatzquelle kann in der rechten Leiste einer ausgewählten Dienstinstanz angezeigt und zu navigiert werden.
Name der Instanz bearbeiten Sie können jetzt den Namen einer bestehenden Attribution AI-Instanz ändern.
Instanz klonen Kopiert die derzeit ausgewählte Dienstinstanz-Einrichtung und lässt Änderungen zu.
Konfigurationsparameter der Instanz ändern Sie können jetzt die Konfiguration einer vorhandenen Attribution AI-Instanz ändern, wenn diese noch nicht mit der Auswertung begonnen hat.
Einmalige Auswertung Sie können jetzt die Ad-hoc-Modellbewertung in Ihren Attribution AI-Instanzen Trigger haben.
Übergeben von Spalten Sie können jetzt zusätzliche Spalten konfigurieren, die zu den Rohwertdateien für die Ausgabe hinzugefügt werden, um den BI-Tool-Ansichten zusätzliche Dimensionen hinzuzufügen.
Aktivierung und Deaktivierung der Instanz Sie können jetzt die geplante Modellschulung und -bewertung Ihrer Attribution AI-Instanzen aktivieren und deaktivieren.
Entitäts-Tracking Sie können die Gesamtanzahl der von Ihrem Konto verwendeten Attributionseinblicke im Container der Instanz erstellen finden.
Touchpoint-Aufschlüsselung nach Position Ein neues Einblicke-Diagramm, das eine Analyse von Touchpoints nach Konversionspfadpositionen bereitstellt.
Top-Konversionspfade Ein neues Einblicke-Diagramm auf der Registerkarte Pfadanalyse . Das Diagramm enthält eine Liste der fünf wichtigsten Konversionspfade, die die Sequenz der Marketing-Kanal-Touchpoints anzeigen, die zu den meisten Konversionen geführt haben.
Touchpoint-Effektivität Bietet umfassende Einblicke in die drei wichtigsten Variablen, mit denen Ihr Modell die Touchpoint-Effektivität misst. Die Variablen sind das Verhältnis zwischen berührten positiven und negativen Pfaden, Touchpoint-Effizienz und Touchpoint-Lautstärke.

Weitere Informationen finden Sie im Attribution AI - Übersicht.

Customer AI

Customer AI bietet Marketing-Experten als Teil von Intelligent Services die Möglichkeit, Kundenvorhersagen auf individueller Ebene mit Erklärungen zu erstellen. Mithilfe von Einflussfaktoren kann Customer AI vorhersagen, was ein Kunde wahrscheinlich tun wird und warum. Darüber hinaus können Marketing-Experten von Prognosen und Einblicken durch Customer AI profitieren, um Kundenerlebnisse durch Bereitstellung der am besten geeigneten Angebote und Botschaften zu personalisieren.

Wichtigste Funktionen

Funktion Beschreibung
Datenquellenlink Der Link zur ursprünglichen Datensatzquelle kann in der rechten Leiste einer ausgewählten Dienstinstanz angezeigt und zu navigiert werden.
Name der Instanz bearbeiten Sie können den Namen einer vorhandenen Customer AI-Instanz ändern.
Konfigurationsparameter der Instanz ändern Sie können jetzt die Konfiguration einer vorhandenen Customer AI-Instanz ändern, wenn diese noch keine Auswertung gestartet hat.
Instanz klonen Kopiert die derzeit ausgewählte Dienstinstanz-Einrichtung und lässt Änderungen zu.
Entitäts-Tracking Sie finden die Gesamtzahl der Profile, die von Customer AI für Ihr Konto bewertet wurden, im Container Instanz erstellen .
Vorhersageziel Die Flexibilität beim Erstellen eines Prognoseziels wurde durch neue Optionen erhöht, um vorherzusagen, ob etwas "eintritt"oder "nicht eintritt". Darüber hinaus wurden die Optionen hinzugefügt, mit denen vorhergesagt werden kann, ob "alle"Ereignisse eintreten oder eines der Ereignisse eintritt, wenn mehrere Ereignisse verwendet werden.
Drilldown für Einflussfaktoren Propensity Top-Einflussfaktor-Buckets enthalten jetzt Drilldowns. Drilldowns sind eine tiefergehende Zusammenfassung der Werte für jeden der wichtigsten Einflussfaktoren innerhalb eines Tendenzbehälter.

Weitere Informationen finden Sie im Customer AI - Übersicht.

Echtzeit-Kundenprofil

Adobe Experience Platform ermöglicht die Bereitstellung koordinierter, konsistenter und relevanter Erlebnisse für Kunden, unabhängig davon, wo und wann diese mit Ihrer Marke interagieren. Das Echtzeit-Kundenprofil liefert eine ganzheitliche Sicht auf jeden einzelnen Kunden, indem es Daten aus Online- und Offline-Kanälen ebenso wie aus CRMs und Drittanbieter-Datenquellen und anderen Kanälen miteinander kombiniert. Profile ermöglicht es Ihnen, Ihre unterschiedlichen Kundendaten in einer einheitlichen Ansicht zusammenzufassen, die eine umsetzbare, mit Zeitstempel versehene Übersicht über jede Kundeninteraktion bietet.

Wichtigste Funktionen

Funktion Beschreibung
Aktualisierter Workflow für Zusammenführungsrichtlinien Platform hat die Konfiguration der Zusammenführungsrichtlinie auf einen neuen schrittweisen Workflow aktualisiert. Dieser Workflow ermöglicht es Benutzern, Datenfragmente aus mehreren Profildatensätzen zusammenzuführen und Prioritäten für die Zusammenführung von Daten aus diesen Datensätzen festzulegen, um eine umfassende Ansicht jedes Einzelnen zu erstellen. Benutzer können ausgewählte individuelle XDM-Profil-Datensätze zusammenführen, indem sie die entsprechende Zusammenführungsmethode auswählen (Zeitstempel geordnet oder Datensatzpriorität) und ExperienceEvent-Datensätze an die Profil-Datensätze anhängen.
Vereinigungsschemaansicht In der Experience Platform-Benutzeroberfläche können Benutzer leichter Informationen zu allen Schemas und Datensätzen finden, die zum Vereinigungsschema beitragen, sowie wichtige Oberflächenattribute wie Identitäts- und Beziehungsfelder. Diese Aktualisierungen verbessern die Fehlerbehebung und die Überprüfung der korrekten Konfiguration von Profilen, der korrekten Zuordnung von Identitäten und der erfolgreichen Erfassung von Daten.

Weitere Informationen zum Echtzeit-Kundenprofil, einschließlich Tutorials und Best Practices für die Arbeit mit Profile Daten lesen Sie bitte die Übersicht über das Echtzeit-Kundenprofil.

Sources

Adobe Experience Platform kann Daten aus externen Quellen erfassen und gleichzeitig diese Daten strukturieren, beschriften und erweitern, indem es Platform Dienste. Daten können aus verschiedenen Quellen erfasst werden, z. B. aus Adobe-Anwendungen, Cloud-basiertem Speicher, Software von Drittanbietern und Ihrem CRM-System.

Experience PlatformIm Rahmen von stehen eine RESTful-API und interaktive Benutzeroberfläche zur Verfügung, mit deren Hilfe Sie auf unkomplizierte Weise Verbindungen zu Datenquellen verschiedener Anbieter einrichten können. Mit diesen Quellverbindungen können Sie sich authentifizieren und eine Verbindung zu externen Datenspeichern und CRM-Diensten herstellen, Zeiten für Erfassungsläufe festlegen und den Durchsatz der Datenerfassung verwalten.

Neue Quellen

Funktion Beschreibung
Shopify Sie können Shopify jetzt mit Experience Platform über die Flow Service-API oder die Benutzeroberfläche verbinden. Siehe Übersicht über den Shopid-Connector für weitere Informationen.

Wichtigste Funktionen

Funktion Beschreibung
Verbindungsinformationen aktualisieren Sie können jetzt die Namen, Beschreibungen und Anmeldeinformationen der vorhandenen Batch-Verbindungen mit der Flow Service API und Benutzeroberfläche. Weitere Informationen finden Sie im Tutorial zu Aktualisieren von Verbindungen mithilfe der Flow Service-API und Bearbeiten von Kontodetails über die Benutzeroberfläche.
Verbindungen löschen Batch-Verbindungen, die Fehler enthalten oder unnötig geworden sind, können jetzt mit der Flow Service API und Benutzeroberfläche. Weitere Informationen finden Sie im Tutorial zu Löschen von Verbindungen mithilfe der Flow Service-API und Löschen von Konten über die Benutzeroberfläche.
Hierarchische Zuordnung Sie können während der Datenerfassung eine Vorschau einer hierarchischen Quelldatei wie JSON oder Parquet anzeigen. Weitere Informationen finden Sie im Tutorial unter Konfigurieren eines Datenflusses für Cloud-Speicher-Connectoren in der Benutzeroberfläche für weitere Informationen.
API-Unterstützung für die Zuordnung in Streaming-Quellen Sie können jetzt APIs verwenden, um Zuordnungsfunktionen mit Streaming-Quellen auszuführen.
API-Unterstützung für benutzerdefinierte Trennzeichen für Cloud-Speicher-Quellen Sie können jetzt nicht CSV-getrennte Dateien mithilfe von Cloud-Speicher-Quellen erfassen. Sie können ein beliebiges Trennzeichen für einzelne Spalten wie Tabulatoren, Kommas, senkrechte Striche, Semikolons oder Hash verwenden, um flache Dateien in jedem beliebigen Format zu erfassen.
Sandbox-Unterstützung für Adobe Audience Manager-Connector Der Audience Manager-Connector ist jetzt Sandbox-unterstützt. Benutzer können den Connector aktivieren, um Audience Manager-Datensätze an die Sandbox ihrer Wahl zu leiten (einschließlich Nicht-Produktions-Sandboxes). Die Konfiguration ist auf eine Sandbox pro IMS-Organisation beschränkt.
UX-Verbesserungen Die dateibasierte Erfassung ist jetzt über den Quellkatalog verfügbar.

Weitere Informationen zu Quellen finden Sie in der Quellen – Übersicht.

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