Best practice per la modellazione dei dati

Experience Data Model (XDM) è il framework principale che standardizza i dati sulla customer experience fornendo strutture e definizioni comuni da utilizzare nei servizi Adobe Experience Platform a valle. Aderendo agli standard XDM, tutti i dati sulla customer experience possono essere incorporati in una rappresentazione comune che ti consente di ottenere informazioni utili dalle azioni dei clienti, definire il pubblico dei clienti attraverso i segmenti ed esprimere gli attributi dei clienti a scopo di personalizzazione.

Poiché XDM è estremamente versatile e personalizzabile dal punto di vista della progettazione, è importante seguire le best practice per la modellazione dei dati durante la progettazione degli schemi. Questo documento illustra le decisioni e le considerazioni chiave da prendere durante la mappatura dei dati sulla customer experience in XDM.

Introduzione

Prima di leggere questa guida, consulta la sezione Panoramica del sistema XDM per un’introduzione di alto livello a XDM e il suo ruolo all’interno di Experience Platform.

Inoltre, questa guida si concentra esclusivamente su considerazioni chiave relative alla progettazione dello schema. Si consiglia pertanto vivamente di fare riferimento alla nozioni di base sulla composizione dello schema per una spiegazione dettagliata dei singoli elementi dello schema menzionati in questa guida.

Riepilogo delle best practice

L’approccio consigliato per la progettazione del modello dati da utilizzare in Experience Platform può essere riassunto come segue:

1. Comprendere i casi d’uso aziendali per i dati.
2. Identifica le origini dati principali in cui è necessario inserire Platform per risolvere questi casi d’uso.
3. Identifica tutte le fonti di dati secondarie che potrebbero anche essere di interesse. Ad esempio, se al momento solo una business unit della tua organizzazione è interessata a trasferire i propri dati in Platform, anche un'unità commerciale simile potrebbe essere interessata a ricevere in futuro dati simili. La considerazione di queste origini secondarie consente di standardizzare il modello dati in tutta l’organizzazione.
4. Crea un diagramma di relazione di entità di alto livello (ERD) per le origini dati identificate.
5. Convertire l’ERD di alto livello in un PlatformERD centralizzato (inclusi profili, eventi di esperienza ed entità di ricerca).

I passaggi relativi all’identificazione delle origini dati applicabili necessarie per eseguire i casi d’uso aziendali variano da un’organizzazione all’altra. Mentre il resto delle sezioni di questo documento si concentra su questi ultimi passaggi di organizzazione e costruzione di un ERD dopo l'identificazione delle fonti di dati, le spiegazioni dei vari componenti del diagramma possono informare le tue decisioni su quale delle tue fonti di dati deve essere migrato a Platform.

Creare un ERD di alto livello

Una volta determinate le origini dati da inserire in Platform, crea un ERD di alto livello per aiutare a guidare il processo di mappatura dei dati sugli schemi XDM.

L’esempio seguente rappresenta un ERD semplificato per un’azienda che desidera inserire dati in Platform. Il diagramma evidenzia le entità essenziali che devono essere ordinate in classi XDM, inclusi account cliente, alberghi, indirizzi e diversi eventi di e-commerce comuni.

Ordinare le entità in categorie di profili, ricerche ed eventi

Una volta creato un ERD per identificare le entità essenziali che si desidera inserire in Platform, queste entità devono essere ordinate in categorie di profili, ricerche ed eventi:

Considerazioni sull’ordinamento delle entità

Le sezioni seguenti forniscono ulteriori indicazioni su come ordinare le entità nelle categorie sopra elencate.

Dati variabili e immutabili

Un modo principale per l’ordinamento tra le categorie di entità è stabilire se i dati acquisiti sono modificabili o meno.

Gli attributi appartenenti a profili o entità di ricerca sono generalmente modificabili. Ad esempio, le preferenze di un cliente potrebbero cambiare nel tempo e i parametri di un piano di abbonamento possono essere aggiornati in base alle tendenze del mercato.

Al contrario, i dati evento sono generalmente immutabili. Poiché gli eventi sono collegati a una data e ora specifica, lo "snapshot di sistema" fornito da un evento non cambia. Ad esempio, un evento può acquisire le preferenze di un cliente quando effettua il pagamento di un carrello e non cambia anche se le preferenze del cliente vengono successivamente modificate. I dati dell’evento non possono essere modificati dopo la registrazione.

Per riepilogare, i profili e le entità di ricerca contengono attributi mutabili e rappresentano le informazioni più aggiornate sui soggetti acquisiti, mentre gli eventi sono record immutabili del sistema in un momento specifico.

Attributi del cliente

Se un’entità contiene attributi relativi a un singolo cliente, probabilmente si tratta di un’entità profilo. Alcuni esempi di attributi del cliente includono:

• Dati personali quali nome, data di nascita, genere e ID(i) account.
• Informazioni sulla posizione, ad esempio indirizzi e informazioni GPS.
• Informazioni di contatto quali numeri di telefono e indirizzi e-mail.

Tracciamento dei dati nel tempo

Se desideri analizzare in che modo determinati attributi all’interno di un’entità cambiano nel tempo, è più probabile che si tratti di un’entità evento. Ad esempio, l’aggiunta di elementi prodotto a un carrello può essere tracciata come eventi add-to-cart in Platform:

Casi di utilizzo della segmentazione

Quando si suddividono in categorie le entità, è importante considerare i segmenti di pubblico che si desidera creare per risolvere i casi d’uso aziendali specifici.

Ad esempio, un'azienda vuole conoscere tutti i membri "Gold" o "Platinum" del loro programma fedeltà che hanno effettuato più di cinque acquisti nell'ultimo anno. In base a questa logica di segmento, si possono trarre le seguenti conclusioni in merito a come dovrebbero essere rappresentate le entità rilevanti:

• "Gold" e "Platinum" rappresentano gli stati di fedeltà applicabili a un singolo cliente. Poiché la logica del segmento riguarda solo lo stato di fedeltà corrente dei clienti, questi dati possono essere modellati come parte di uno schema di profilo. Se desideri tenere traccia delle modifiche nello stato di fedeltà nel tempo, puoi anche creare uno schema di eventi aggiuntivo per le modifiche dello stato di fedeltà.
• Gli acquisti sono eventi che si verificano in un dato momento e la logica del segmento è interessata a eventi di acquisto all’interno di una specifica finestra temporale. Questi dati devono pertanto essere modellati come uno schema di evento.

Casi di utilizzo dell’attivazione

Oltre a considerazioni sui casi di utilizzo della segmentazione, devi anche esaminare i casi di utilizzo dell’attivazione per questi segmenti al fine di identificare attributi rilevanti aggiuntivi.

Ad esempio, una società ha creato un segmento di pubblico in base alla regola che country = US. Quindi, quando attivi quel segmento su determinati target a valle, l'azienda vuole filtrare tutti i profili esportati in base allo stato di origine. Pertanto, un state l’attributo deve essere acquisito anche nell’entità profilo applicabile.

Valori aggregati

In base al caso d’uso e alla granularità dei dati, è necessario decidere se alcuni valori devono essere pre-aggregati prima di essere inclusi in un’entità profilo o evento.

Ad esempio, un’azienda desidera creare un segmento in base al numero di acquisti del carrello. Puoi scegliere di incorporare questi dati alla granularità più bassa includendo ogni evento di acquisto con marca temporale come propria entità. Tuttavia, a volte questo può aumentare il numero di eventi registrati in modo esponenziale. Per ridurre il numero di eventi acquisiti, puoi scegliere di creare un valore aggregato numberOfPurchases per un periodo di una settimana o di un mese. Anche altre funzioni di aggregazione come MIN e MAX possono essere applicate a queste situazioni.

Cardinalità

Le cardinalità stabilite nel tuo ERD possono anche fornire alcuni indizi su come classificare le tue entità. Se esiste una relazione uno-a-molti tra due entità, l’entità che rappresenta i "molti" sarà probabilmente un’entità evento. Tuttavia, ci sono anche casi in cui il "molti" è un set di entità di ricerca che vengono fornite come array all’interno di un’entità di profilo.

La tabella seguente illustra alcune relazioni di entità comuni e le categorie che possono essere derivate da esse:

Profili e svantaggi di diverse classi di entità

Mentre la sezione precedente fornisce alcune linee guida generali per decidere come categorizzare le entità, è importante comprendere che spesso possono esserci pro e contro per la scelta di una categoria di entità più di un’altra. Il seguente caso di studio ha lo scopo di illustrare come considerare le opzioni disponibili in queste situazioni.

Un'azienda tiene traccia degli abbonamenti attivi per i propri clienti, dove un cliente può avere molti abbonamenti. L’azienda desidera inoltre includere gli abbonamenti per i casi di utilizzo della segmentazione, ad esempio per trovare tutti gli utenti con abbonamenti attivi.

In questo scenario, l'azienda dispone di due opzioni potenziali per rappresentare le sottoscrizioni di un cliente nel proprio modello dati:

1. Utilizzare gli attributi di profilo
2. Utilizzare le entità evento

Approccio 1: Utilizzare gli attributi di profilo

Il primo approccio consiste nell’includere un array di sottoscrizioni come attributi all’interno dell’entità profilo per Clienti. Gli oggetti di questa matrice contengono campi category, status, planName, startDatee endDate.

Pro

• La segmentazione è possibile per il caso d’uso previsto.
• Lo schema conserva solo i record di sottoscrizione più recenti per un cliente.

Contro

• L'intero array deve essere ripristinato ogni volta che si verificano modifiche a qualsiasi campo dell'array.
• Se diverse origini di dati o business unit inviano dati all'array, sarà difficile mantenere l'array aggiornato più recente sincronizzato su tutti i canali.

Approccio 2: Utilizzare le entità evento

Il secondo approccio consiste nell’utilizzare gli schemi di evento per rappresentare le sottoscrizioni. Questo comporta l’acquisizione degli stessi campi di abbonamento del primo approccio, con l’aggiunta di un ID sottoscrizione, un ID cliente e una marca temporale di quando si è verificato l’evento di abbonamento.

Pro

• Le regole di segmentazione possono essere più flessibili (ad esempio, per individuare tutti i clienti che hanno modificato l’abbonamento negli ultimi 30 giorni).
• Quando cambia lo stato di abbonamento di un cliente, non è più necessario aggiornare un array lungo e potenzialmente complesso all’interno degli attributi del profilo del cliente. Ciò è particolarmente utile se si verificano modifiche simultanee all’elenco di abbonamenti del cliente da più sorgenti.

Contro

• La segmentazione diventa più complessa per il caso d’uso originale previsto (identificando lo stato degli abbonamenti più recenti dei clienti). Il segmento deve ora essere dotato di una logica aggiuntiva per contrassegnare l’ultimo evento di abbonamento per un cliente al fine di verificarne lo stato.
• Gli eventi presentano un rischio maggiore di scadenza automatica e di eliminazione dall’archivio profili. Consulta la guida su TTL profilo per ulteriori informazioni.

Creare schemi in base alle entità categorizzate

Dopo aver ordinato le entità in categorie di profili, ricerche ed eventi, puoi iniziare a convertire il modello dati in schemi XDM. A scopo dimostrativo, il modello di dati di esempio mostrato in precedenza è stato suddiviso in categorie appropriate nel diagramma seguente:

La categoria in cui è stata ordinata un'entità deve determinare la classe XDM su cui si basa lo schema. Per ribadire:

• Le entità profilo devono utilizzare XDM Individual Profile classe.
• Le entità evento devono utilizzare XDM ExperienceEvent classe.
• Le entità di ricerca devono utilizzare classi XDM personalizzate definite dall'organizzazione.

Le sezioni seguenti forniscono indicazioni generali sulla costruzione di schemi basati sul tuo ERD.

Adozione di un approccio di modellazione iterativa

La regole di evoluzione dello schema imporre agli schemi solo modifiche non distruttive una volta implementati. In altre parole, una volta aggiunto un campo a uno schema e i dati sono stati acquisiti rispetto a tale campo, il campo non può più essere rimosso. È quindi essenziale adottare un approccio di modellazione iterativa quando si creano per la prima volta i propri schemi, a partire da un’implementazione semplificata che diventa progressivamente più complessa nel tempo.

Se non sei sicuro se un particolare campo sia necessario per essere incluso in uno schema, la procedura consigliata consiste nell’escluderlo. Se in seguito viene determinato che il campo è necessario, può sempre essere aggiunto nell’iterazione successiva dello schema.

Campi di identità

Ad Experience Platform, i campi XDM contrassegnati come identità vengono utilizzati per unire le informazioni sui singoli clienti provenienti da più origini dati. Anche se uno schema può avere più campi contrassegnati come identità, è necessario definire una singola identità primaria affinché lo schema sia abilitato per l'utilizzo in Real-time Customer Profile. Vedi la sezione su campi di identità nelle nozioni di base sulla composizione dello schema per informazioni più dettagliate sul caso d’uso di questi campi.

Durante la progettazione degli schemi, qualsiasi chiave primaria nelle tabelle di database relazionali sarà probabilmente candidato per le identità principali. Altri esempi di campi di identità applicabili sono gli indirizzi e-mail dei clienti, i numeri di telefono, gli ID account e ECID.

Adobe di gruppi di campi dello schema dell'applicazione

Experience Platform fornisce diversi gruppi di campi di schema XDM predefiniti per l’acquisizione di dati relativi alle seguenti applicazioni di Adobe:

• Adobe Analytics
• Adobe Audience Manager
• Adobe Campaign
• Adobe Target

Ad esempio, il Modello di Adobe Analytics ExperienceEvent gruppo di campi consente di mappare AnalyticsCampi specifici per gli schemi XDM. A seconda delle applicazioni di Adobe con cui stai lavorando, devi utilizzare questi gruppi di campi forniti da Adobe nei tuoi schemi.

I gruppi di campi dell'applicazione di Adobe assegnano automaticamente un'identità primaria predefinita tramite l'uso di identityMap field, un oggetto generato dal sistema e di sola lettura che mappa i valori di identità standard per un singolo cliente.

Per Adobe Analytics, ECID è l’identità principale predefinita. Se un cliente non fornisce un valore ECID, l’identità principale viene impostata invece come predefinita su AAID.

Passaggi successivi

Questo documento illustra le linee guida generali e le best practice per la progettazione del modello dati, ad Experience Platform. Per riepilogare:

• Utilizza un approccio dall’alto verso il basso ordinando le tabelle di dati in categorie di profili, ricerche ed eventi prima di costruire gli schemi.
• Spesso sono disponibili diversi approcci e opzioni per la progettazione degli schemi per scopi diversi.
• Il modello dati deve supportare i casi d’uso aziendali, ad esempio la segmentazione o l’analisi dei percorsi cliente.
• Crea gli schemi il più semplice possibile e aggiungi nuovi campi solo quando necessario.

Quando sei pronto, consulta l’esercitazione su creazione di uno schema nell’interfaccia utente per istruzioni dettagliate su come creare uno schema, assegna la classe appropriata per l’entità e aggiungi campi in cui mappare i dati.

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