- Tutorial-Überblick
- Architekturüberblick
- Videoüberblick
- Messen der Fertigstellung
- 0 - Erste Schritte
- Übersicht
- 0.1 Demosystem verwenden Weiter zum Einrichten der Adobe Experience Platform-Datenerfassungs-Client-Eigenschaft
- 0.2 Datenspeicher erstellen
- 0.3 Erstellen der Aktivierungskonfigurations-ID
- 0.4 Nutzung der Website
- 0.5 Mobile App verwenden
- 0.6 Installieren der Chrome-Erweiterung für die Dokumentation zur Experience League
- 1 - Adobe Experience Platform-Datenerfassung und Web SDK-Erweiterung
- Übersicht
- 1.1 Grundlagen zur Datenerfassung in Adobe Experience Platform
- 1.2 Edge-Netzwerk, Datenspeicher und serverseitige Datenerfassung
- 1.3 Einführung in die Adobe Experience Platform-Datenerfassung
- 1.4 Clientseitige Web-Datenerfassung
- 1.5 Implementieren von Adobe Analytics und Adobe Audience Manager
- 1.6 Adobe Target implementieren
- 1.7 XDM-Schema-Anforderungen in Adobe Experience Platform
- Zusammenfassung und Vorteile
- 2 - Datenerfassung
- 3 - Echtzeit-Kundenprofil
- Übersicht
- 3.1 Website besuchen
- 3.2 Visualisieren Sie Ihr eigenes Echtzeit-Kundenprofil - Benutzeroberfläche
- 3.3 Visualisieren Sie Ihr eigenes Echtzeit-Kundenprofil - API
- 3.4 Segment erstellen - Benutzeroberfläche
- 3.5 Segment erstellen - API
- 3.6 Echtzeit-Kundenprofil in Aktion im Callcenter anzeigen
- Zusammenfassung und Vorteile
- 4 - Sprachassistent - Amazon Alexa
- 5 - ETL-Tools
- Übersicht
- 5.1 Erstellen und Konfigurieren Ihres Informatica-Kontos
- 5.2 Einrichten eines AWS S3-Behälters
- 5.3 Verbinden Sie Informatica mit Ihrem AWS S3-Bucket.
- 5.4 Aufnehmen von Offline-Bestellereignissen in Adobe Experience Platform
- 5.5 Daten von Zweit- und Drittanbietern in Adobe Experience Platform erfassen
- Optional: Installieren Sie OpenSSL unter Windows
- Zusammenfassung und Vorteile
- 6 - Adobe Journey Optimizer: Orchestrierung
- 7 - Query Service
- 8 - Data Science Workspace - Beliebtheitsbasierte Recommendations
- 9 - Datenerfassung mit Google Tag Manager und Google Analytics
- Übersicht
- 9.0 Google-Konto erstellen
- 9.1 Erstellen einer Google Tag Manager-Eigenschaft
- 9.2 Einrichten von Google Analytics und Verknüpfen mit GTM
- 9.3 GTM-Variablen konfigurieren
- 9.4 Datensätze in Platform abrufen
- 9.5 Konfigurieren von GTM-Tags und -Triggern
- 9.6 Veröffentlichen Ihrer GTM-Eigenschaft
- 9.7 Implementieren des GTM-Tags auf der Demo-Website von Platform
- 9.8 Datenaufnahme von der Website in die Plattform überprüfen
- Zusammenfassung und Vorteile
- 10 - Intelligent Services
- 11 - Echtzeit-Kundendatenplattform - Erstellen Sie ein Segment und ergreifen Sie Maßnahmen!
- Übersicht
- 11.1 Erstellen eines Segments und Aktivieren der Streaming-Segmentierung
- 11.2 Überprüfen, wie DV360-Ziele mithilfe von Zielen konfiguriert werden
- 11.3 Maßnahmen ergreifen: Senden Ihres Segments an DV360
- 11.4 Maßnahmen ergreifen: Senden Ihres Segments an ein S3-Ziel
- 11.5 Maßnahmen ergreifen: Senden Ihres Segments an Adobe Target
- Zusammenfassung und Vorteile
- 12 - Adobe Journey Optimizer: Externe Datenquellen und benutzerdefinierte Aktionen
- 13 - Customer Journey Analytics - Erstellen eines Dashboards mit Analysis Workspace über Adobe Experience Platform
- 14 - Offer decisioning
- Übersicht
- 14.1 Offer decisioning 101
- 14.2 Angebote und Entscheidungen konfigurieren
- 14.3 Vorbereiten der Adobe Experience Platform-Datenerfassungs-Client-Eigenschaft und des Web-SDK-Setups für Offer decisioning
- 14.4 Testen Sie Ihre Entscheidung mithilfe der Demowebsite
- 14.5 Entscheidung mithilfe der API testen
- 14.6 Entscheidungsfindung mithilfe von Journey Orchestration testen
- Zusammenfassung und Vorteile
- 15 - Data Science Workspace - Verkaufsneigung für Kraftfahrzeuge
- Übersicht
- 15.1 Einführung in GEGENSEITIG365
- 15.2 Interagieren Sie mit Daten in Adobe Experience Platform aus einer lokalen JupyterLab-Umgebung
- 15.3 Modell mithilfe eines Rezepts operationalisieren
- 15.4 Rezept trainieren und bewerten
- 15.5 Rezept als geplanten Dienst veröffentlichen
- Zusammenfassung und Vorteile
- FAQs
- 16 - Erfassen und Analysieren von Google Analytics-Daten in Adobe Experience Platform mit dem BigQuery Source Connector
- Übersicht
- 16.1 Google Cloud Platform-Konto erstellen
- 16.2 Erste Abfrage in BigQuery erstellen
- 16.3 GCP und BigQuery mit Adobe Experience Platform verbinden
- 16.4 Daten aus BigQuery in Adobe Experience Platform laden
- 16.5 Google Analytics-Daten mithilfe von Customer Journey Analytics analysieren
- Zusammenfassung und Vorteile
- 17 - Adobe Experience Platform und Microsoft Dynamics 365
- Übersicht
- 17.1 Microsoft Dynamics 365-Konto erstellen
- 17.2 Verbinden von Microsoft Dynamics 365 mit Adobe Experience Platform über einen Quell-Connector
- 17.3 Erstellen eines Kontakts in Microsoft Dynamics 365 mithilfe von Adobe Journey Optimizer und Import von Daten aus Microsoft Dynamics
- 17.4 Kontaktaufnahme in Microsoft Dynamics 365 aktualisieren und Journey automatisch Trigger
- Zusammenfassung und Vorteile
- 18 - Segmentaktivierung für Microsoft Azure Event Hub
- Übersicht
- 18.0 Umgebung konfigurieren
- 18.1 Konfigurieren der Microsoft Azure EventHub-Umgebung
- 18.2 Konfigurieren des Azure Event Hub-Ziels in Adobe Experience Platform
- 18.3 Streaming-Segmente erstellen
- 18.4 Segment aktivieren
- 18.5 Microsoft Azure-Projekt erstellen
- 18.6 End-to-End-Szenario
- Zusammenfassung und Vorteile
- 19 - Adobe Experience Platform und ServiceNow: Verbindung von Service mit Marketing und Vertrieb
- Übersicht
- 19.1 Einrichten der ServiceNow-Entwicklerinstanz
- 19.2 Integration zwischen ServiceNow und Adobe Experience Platform durch Adobe I/O installieren und konfigurieren
- 19.3 Einrichten der ServiceNow-Umgebung
- 19.4 Einrichten der ServiceNow-Benutzeroberfläche
- 19.5 ServiceNow Flow einrichten
- 19.6 Vorbereiten einer End-to-End-Demo
- 19.7 End-to-End-Demo
- Zusammenfassung und Vorteile
- 20 - KI-gesteuerte Chat-Apps und Live-Chat mit Stackchat
- Übersicht
- 20.1 Onboard to Stackchat
- 20.2 Luma-Bot erstellen
- 20.3 Erstellen Ihres Luma Bot - Cloud-Funktionen
- 20.4 Verwenden Sie Journey Orchestration, um nach der Interaktion mit Ihrem Chat-Bot eine E-Mail-Nachverfolgung Trigger.
- 20.5 Integration zwischen Stackchat und Adobe Experience Platform konfigurieren
- 20.6 Testen Sie Ihren Chat-Bot auf der Demo-Website.
- 20.7 Verbinden Sie Ihren Chat mit Facebook Messenger.
- 20.8 WeChat-Integration testen
- Zusammenfassung und Vorteile
- 21 - Adobe Experience Platform-Datenerfassung und Echtzeit-Ereignisweiterleitung mit Adobe Experience Platform-Datenerfassung
- Übersicht
- 21.1 Erstellen einer Adobe Experience Platform-Eigenschaft zur Datenerfassungs-Ereignisweiterleitung
- 21.2 Aktualisieren Sie Ihren Datenspeicher, um Daten für Ihre Adobe Experience Platform-Datenerfassungsservereigenschaft verfügbar zu machen.
- 21.3 Benutzerdefinierten Webhook erstellen und konfigurieren
- 21.4 Google Cloud-Funktion erstellen und konfigurieren
- 21.5 Erstellen und Konfigurieren einer Microsoft Azure-Funktion
- 21.6 Testen und Fehlerbehebung bei der Datenerfassung
- Zusammenfassung und Vorteile
- 22 - Erstellen Sie Ihr eigenes Echtzeit-Dashboard mit Adobe I/O - Project Firefly und Adobe Experience Platform
- 23 - Adobe Journey Optimizer
- Übersicht
- 23.1 Einführung in Adobe Journey Optimizer: E-Mail-Nachricht erstellen
- 23.2 Trigger-basierte Journey konfigurieren - Kontoerstellung
- 23.3 Trigger-basierte Journey konfigurieren - Bestellbestätigung
- 23.4 Batch-basierte Newsletter-Journey konfigurieren
- 23.5 Personalisierung in einer E-Mail-Nachricht anwenden
- 23.6 Push-Benachrichtigungen für iOS einrichten und verwenden
- 23.7 Geschäftsereignis-Journey erstellen
- Zusammenfassung und Vorteile
- 24 - Streamen von Daten von Apache Kafka nach Adobe Experience Platform
16.1 Google Cloud-Plattformkonto erstellen
Ziele
- Google Cloud-Plattformkonto erstellen
- Machen Sie sich mit der Google Cloud Platform Console vertraut
- Erstellen und Vorbereiten Ihres BigQuery-Projekts
16.1.1 Warum Google BigQuery mit Adobe Experience Platform verbinden, um Daten zu Google Analytics zu erhalten
Google Cloud Platform (GCP) ist eine Suite öffentlicher Cloud-Computing-Dienste von Google. Die Google Cloud-Plattform umfasst eine Reihe gehosteter Dienste für die Rechnungs-, Datenspeicherung- und Anwendungsentwicklung, die auf Google-Hardware ausgeführt werden.
BigQuery ist einer dieser Dienste und ist immer in Google Analytics 360 enthalten. Google Analytics-Daten werden häufig abgefragt, wenn wir versuchen, Daten direkt daraus abzurufen (z. B. API). Daher enthält Google BigQuery, um nicht abgetastete Daten zu erhalten, sodass Marken mit SQL erweiterte Analysen durchführen und von der Leistungsfähigkeit von GCP profitieren können.
Daten zu Google Analytics werden täglich mithilfe eines Stapelmechanismus in BigQuery geladen. Daher ist es nicht sinnvoll, diese GCP/BigQuery-Integration für die Echtzeit-Personalisierung und die Verwendung von Aktivierungen zu verwenden.
Wenn eine Marke auf der Grundlage von Daten zu Google Analytics Echtzeit-Personalisierungsdaten bereitstellen möchte, kann sie diese Daten auf der Website mit dem Google Tag Manager erfassen und sie dann in Echtzeit (genau wie in Modul 9) an Adobe Experience Platform streamen.
Der GCP/BigQuery Source Connector sollte verwendet werden, um…
- verfolgen Sie das gesamte Kundenverhalten auf der Website und laden Sie diese Daten in Adobe Experience Platform für Analyse, Datenwissenschaft und Personalisierung, die keine Echtzeit-Aktivierung erfordern.
- Laden von Google Analytics historische Daten nach Adobe Experience Platform, wiederum für Anwendungsfälle in der Analyse und Datenwissenschaft
16.1.2 Google-Konto erstellen
Um ein Google Cloud Platform-Konto zu erhalten, benötigen Sie ein Google-Konto. Wenn Sie hier sind, haben Sie Modul 9 bereits abgeschlossen, sodass Sie ein Google-Konto haben sollten.
Wenn Sie kein Google-Konto haben, gehen Sie bitte zu Modul 9, um zu erfahren, wie Sie Ihr Google-Konto erstellen: Übung 9.2.0 - Erstellen eines Google-Kontos
16.1.3 Google Cloud-Plattformkonto aktivieren
Nachdem Sie Ihr Google-Konto eingerichtet haben, können Sie eine Google Cloud-Plattform-Umgebung erstellen. Gehen Sie dazu zu https://console.cloud.google.com/.
Akzeptieren Sie auf der nächsten Seite die Geschäftsbedingungen.
Klicken Sie anschließend auf Projekt auswählen.
Klicken Sie auf NEUES PROJEKT.
Benennen Sie Ihr Projekt nach der folgenden Benennungsregel:
| Übereinkommen | Beispiel |
|---|---|
| ldap-googlecloud | delaigle-googlecloud |
Klicken Sie auf Erstellen.
Warten Sie, bis die Benachrichtigung oben rechts auf dem Bildschirm Ihnen mitteilt, dass die Erstellung abgeschlossen ist. Klicken Sie dann auf Ansicht project.
Rufen Sie als Nächstes die Suchleiste oben auf dem Bildschirm auf und geben Sie BigQuery ein. Wählen Sie das erste Ergebnis aus.
Sie werden dann zur BigQuery-Konsole umgeleitet und es wird eine Popup-Meldung angezeigt.
Klicken Sie auf Fertig.
Das Ziel dieses Moduls ist es, Daten von Google Analytics in Adobe Experience Platform zu erhalten. Dazu benötigen wir Platzhalterdaten in einem Google Analytics-Datensatz, mit dem der Beginn arbeiten kann.
Klicken Sie im Menü links auf Hinzufügen Daten und dann auf Öffentliche Datensätze untersuchen.
Anschließend sehen Sie dieses Fenster:
Geben Sie den Suchbegriff Google Analytics Beispiel in die Suchleiste ein und wählen Sie das erste Ergebnis aus.
Der folgende Bildschirm mit einer Beschreibung des Datensatzes wird angezeigt. Klicken Sie auf ANSICHT DATASET.
Anschließend werden Sie zu BigQuery weitergeleitet, wo Sie dieses bigquery-public-data Dataset unter Explorer sehen.
In Explorer sollten Sie jetzt eine Reihe von Tabellen sehen. Entdecken Sie sie gerne. Öffnen von google_analytics_sample.
Klicken Sie auf , um die Tabelle ga_sessions zu öffnen.
Bevor Sie mit der nächsten Übung fortfahren, schreiben Sie bitte die folgenden Elemente in eine separate Textdatei auf Ihrem Computer:
| Berechtigung | Namenskonvention | Beispiel |
|---|---|---|
| Projekt Name | ldap-googlecloud | vangeluw-googlecloud |
| Projekt-ID | random | zusammensetzung-Aufgabe-306413 |
Sie können Ihren Projektnamen und Ihre Projekt-ID finden, indem Sie in der oberen Menüleiste auf Projektname klicken:
Anschließend sehen Sie Ihre Projekt-ID auf der rechten Seite:
Sie können jetzt zu Übung 16.2 wechseln, wo Sie Ihre Hände schmutzig bekommen, indem Sie die Daten der Google Analytics abfragen.
Nächster Schritt: 16.2 Erstellen Sie Ihre erste Abfrage in BigQuery
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