Retail modello dati di settore

Ultimo aggiornamento: 2023-05-24
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Il seguente diagramma di relazione tra entità (ERD) rappresenta un modello di dati standardizzato per il settore del commercio al dettaglio. L'ERD viene presentato intenzionalmente in modo denormalizzato e tenendo in considerazione il modo in cui i dati vengono memorizzati in Adobe Experience Platform.

NOTA

Il documento ERD descritto è un consiglio su come modellare i dati per questo caso d’uso del settore. Per utilizzare questo modello dati in Platform, è necessario creare autonomamente gli schemi consigliati e le relative relazioni. Consulta le guide sulla gestione di schemi e relazioni nell’interfaccia utente di per ulteriori informazioni.

Utilizzare la seguente legenda per interpretare questa ERD:

  • Ogni entità mostrata in si basa su un sottostante Classe Experience Data Model (XDM).
  • Per una determinata entità, ogni riga contrassegnata in grassetto rappresenta un gruppo di campi o un tipo di dati, con i campi pertinenti forniti elencati di seguito in testo non in grassetto.
  • I campi più importanti per una determinata entità sono evidenziati in rosso.
  • Tutte le proprietà che possono essere utilizzate per identificare i singoli clienti sono contrassegnate come "identità" e una di queste proprietà è contrassegnata come "identità primaria".
  • Le relazioni tra entità sono contrassegnate come non dipendenti, poiché gli eventi basati su cookie spesso non possono determinare la persona o l’individuo che ha eseguito la transazione.

NOTA

L’entità Experience Event include un campo "_ID" che rappresenta l’identificatore univoco (_id) fornito dalla classe ExperienceEvent XDM. Vedi il documento di riferimento su XDM ExperienceEvent per ulteriori dettagli su ciò che è previsto per questo valore.

Retail casi d’uso

La tabella seguente illustra le classi e i gruppi di campi di schema consigliati per diversi casi d’uso comuni di vendita al dettaglio.

Caso d’uso Classi e gruppi di campi consigliati
Combina origini di dati online e offline e risolvi l’identità tra dispositivi e online/offline per fornire rapporti olistici di attribuzione tra canali e dispositivi.
Fornisci esperienze mirate e personalizzate per vari segmenti per aumentare i ricavi e contribuire a migliorare la piattaforma nell’orchestrazione omnicanale.
Analizza l’attribuzione multi-touch per migliorare l’efficienza del marketing.
Migliorare la rilevanza delle e-mail migliorando la segmentazione tra uomini e donne.
Acquisisci dati sulla fedeltà (partner) per aumentare le informazioni rilevanti sui prodotti tra canali web, e-mail e di marketing digitale.
Indirizza gli utenti che abbandonano il carrello tramite e-mail automatizzate e personalizzate.

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