- 教程概述
- 架构概述
- 视频概述
- 测量完成
- 0 — 入门
- 1 - Adobe Experience Platform数据收集和Web SDK扩展
- 2 — 数据摄取
- 3 — 实时客户资料
- 4 — 语音助手 — Amazon Alexa
- 5 - ETL工具
- 6 -Adobe Journey Optimizer:编排
- 7 — 查询服务
- 8 — 数据科学工作区 — 基于热门程度的Recommendations
- 9 — 使用Google Tag Manager和Google Analytics摄取数据
- 10 — 智能服务
- 11 — 实时CDP — 构建一个区段并采取行动！
- 12 -Adobe Journey Optimizer:外部数据源和自定义操作
- 13 -Customer Journey Analytics — 使用Adobe Experience Platform上的Analysis Workspace构建功能板
- 14 -Offer decisioning
- 15 - Data Science Workspace — 汽车保险销售倾向
- 16 — 使用BigQuery Source Connector在Adobe Experience Platform中摄取并分析Google Analytics数据
- 17 - Adobe Experience Platform和Microsoft Dynamics 365
- 18 — 区段激活到Microsoft Azure事件中心
- 19 - Adobe Experience Platform和ServiceNow:将服务连接到营销和销售
- 20 — 由Stackchat提供支持的AI驱动聊天应用程序和实时聊天
- 21 -Adobe Experience Platform数据收集和实时事件转发与Adobe Experience Platform数据收集
- 22 — 使用Adobe I/O构建您自己的实时功能板 — 项目Firefly和Adobe Experience Platform
- 23 - Adobe Journey Optimizer
- 24 — 将数据从Apache Kafka流式传输到Adobe Experience Platform
摘要和优势
祝贺您，感谢您花时间学习Adobe Experience Platform!
在本单元中，您学习了实时客户用户档案的标识图是如何构建的，以及如何在单一客户级别和通过使用细分来消费实时客户用户档案。 您已经了解了营销人员如何使用用户界面实现这一点，并且您还了解了如何通过API以编程方式使用实时客户用户档案。
优点
让我们强调实时客户用户档案的优势：
- 实时客户用户档案构建在灵活的实时标识图上，该标识图使得能够基于标识符动态地合并多个数据集上的用户档案片段。
- 一旦用户档案片段通过标识图合并，任何可用标识符都可用于检索客户的用户档案
- 现在，分段使用XDM作为细分的背后语言，使细分易于重用和理解
- 区段现在还可以通过API创建，这使您能够以编程方式在外部定义区段，然后通过API插入区段定义。
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