7.3 Abfragen, Abfragen, Abfragen… und Analyse

Ziel

  • Abfragen für Datenanalysen schreiben
  • SQL-Abfragen schreiben, die Online-, Call-Center- und Treuedaten in Adobe Experience Platform kombinieren
  • Informationen zu Adobe-definierten Funktionen

Kontext

In diesen Übungen schreiben Sie Abfragen zur Analyse von Ansichten, Produktflecken, Kehren usw.

Alle in diesem Kapitel aufgelisteten Abfragen werden in Ihrer PSQL-Befehlszeilenschnittstelle ausgeführt. Sie sollten die Anweisungsblöcke, die mit SQL angegeben sind, kopieren (STRG-V) und in die PSQL-Befehlszeilenschnittstelle einfügen. Die Blöcke Abfrage Result zeigen die eingefügte SQL-Anweisung und das zugehörige Abfragen-Ergebnis an.

7.3.1 Grundlegende Abfragen für die Analyse von Daten schreiben

Zeitstempel

In Adobe Experience Platform erfasste Daten werden mit einem Zeitstempel versehen. Mit dem Attribut timestamp können Sie Daten im Zeitverlauf analysieren.

Wie viele Ansichten haben wir täglich?

SQL

select date_format( timestamp , 'yyyy-MM-dd') AS Day,
       count(*) AS productViews
from   demo_system_event_dataset_for_website_global_v1_1
where  --aepTenantId--.demoEnvironment.brandName IN ('Luma Telco', 'Citi Signal')
and eventType = 'commerce.productViews'
group by Day
limit 10;

Kopieren Sie die oben stehende Anweisung und führen Sie sie in Ihrer PSQL-Befehlszeilenschnittstelle aus.

Ergebnis der Abfrage

aepenablementfy21:all=> select date_format( timestamp , 'yyyy-MM-dd') AS Day,
aepenablementfy21:all->        count(*) AS productViews
aepenablementfy21:all-> from   demo_system_event_dataset_for_website_global_v1_1
aepenablementfy21:all-> where  --aepTenantId--.demoEnvironment.brandName IN ('Luma Telco', 'Citi Signal')
aepenablementfy21:all-> and    eventType = 'commerce.productViews'
aepenablementfy21:all-> group by Day
aepenablementfy21:all-> limit 10;
    Day     | productViews 
------------+--------------
 2020-07-31 |         2297
(1 row)

Die fünf beliebtesten Produkte

Welches sind die fünf am häufigsten angezeigten Produkte?

SQL

select productListItems.name, count(*)
from   demo_system_event_dataset_for_website_global_v1_1
where  --aepTenantId--.demoEnvironment.brandName IN ('Luma Telco', 'Citi Signal')
and    eventType = 'commerce.productViews'
group  by productListItems.name
order  by 2 desc
limit 5;

Kopieren Sie die oben stehende Anweisung und führen Sie sie in Ihrer PSQL-Befehlszeilenschnittstelle aus.

Ergebnis der Abfrage

aepenablementfy21:all=> select productListItems.name, count(*)
aepenablementfy21:all-> from   demo_system_event_dataset_for_website_global_v1_1
aepenablementfy21:all-> where  --aepTenantId--.demoEnvironment.brandName IN ('Luma Telco', 'Citi Signal')
aepenablementfy21:all-> and    eventType = 'commerce.productViews'
aepenablementfy21:all-> group  by productListItems.name
aepenablementfy21:all-> order  by 2 desc
aepenablementfy21:all-> limit 5;
                 name                  | count(1) 
---------------------------------------+----------
 Google Pixel XL 32GB Black Smartphone |      938
 SIM Only                              |      482
 Samsung Galaxy S8                     |      456
 Samsung Galaxy S7 32GB Black          |      421
(4 rows)

Produktinteraktionstrichter, vom Anzeigen bis zum Kauf

SQL

select eventType, count(*)
from   demo_system_event_dataset_for_website_global_v1_1
where  --aepTenantId--.demoEnvironment.brandName IN ('Luma Telco', 'Citi Signal')
and    eventType is not null
and    eventType <> ''
group  by eventType;

Kopieren Sie die oben stehende Anweisung und führen Sie sie in Ihrer PSQL-Befehlszeilenschnittstelle aus.

Ergebnis der Abfrage

aepenablementfy21:all=> select eventType, count(*)
aepenablementfy21:all-> from   demo_system_event_dataset_for_website_global_v1_1
aepenablementfy21:all-> where  --aepTenantId--.demoEnvironment.brandName IN ('Luma Telco', 'Citi Signal')
aepenablementfy21:all-> and    eventType is not null
aepenablementfy21:all-> and    eventType <> ''
aepenablementfy21:all-> group  by eventType;
          eventType           | count(1) 
------------------------------+----------
 commerce.productViews        |     2297
 commerce.productListAdds     |      494
 commerce.purchases           |      246
(3 rows)

Identifizieren Sie Besucher mit Churn-Risiko (Besuchsseite => Dienst abbrechen).

SQL

select distinct --aepTenantId--.identification.core.ecid
from   demo_system_event_dataset_for_website_global_v1_1
where  --aepTenantId--.demoEnvironment.brandName IN ('Luma Telco', 'Citi Signal')
and    web.webPageDetails.name = 'Cancel Service'
group  by --aepTenantId--.identification.core.ecid
limit 10;

Kopieren Sie die oben stehende Anweisung und führen Sie sie in Ihrer PSQL-Befehlszeilenschnittstelle aus.

Ergebnis der Abfrage

aepenablementfy21:all=> select distinct --aepTenantId--.identification.core.ecid
aepenablementfy21:all-> from   demo_system_event_dataset_for_website_global_v1_1
aepenablementfy21:all-> where  --aepTenantId--.demoEnvironment.brandName IN ('Luma Telco', 'Citi Signal')
aepenablementfy21:all-> and    web.webPageDetails.name = 'Cancel Service'
aepenablementfy21:all-> group  by --aepTenantId--.identification.core.ecid
aepenablementfy21:all-> limit 10;
               ecid               
----------------------------------
 67802232253493573025911610627278
 27147331741697745713411940873426
 19806347932758146991274525406147
 06339676267512351981624626408225
 23933440740775575701680766564499
 11860828134020790182705892056898
 04258863338643046907489131372300
 90257333076958492787834714105751
 66695181015407529430237951973742
 19103852558440070949457567094096
(10 rows)

In den nächsten Abfragen erweitern wir die oben genannte Abfrage, um eine vollständige Ansicht über die Kunden und deren Verhalten zu erhalten, die die Seite "Dienst abbrechen" besucht haben. Sie erfahren, wie Sie mit der Funktion "Adobe definiert"Informationen segmentieren, die Reihenfolge und die Uhrzeit von Ereignissen identifizieren. Außerdem werden Sie die Datasets zusammenführen, um die Daten weiter zu bereichern und für die Analyse in Microsoft Power BI vorzubereiten.

7.3.2 Erweiterte Abfragen

Der Großteil der Geschäftslogik erfordert das Sammeln der Berührungspunkte für einen Kunden und deren rechtzeitige Bestellung. Dies wird von Spark SQL anhand von sogenannten Fenster- bzw. „Window“-Funktionen unterstützt. Window-Funktionen sind Teil von Standard-SQL und werden von einer Vielzahl anderer SQL-Engines unterstützt.

Adobe-definierte Funktionen

Adobe hat der SQL-Standardsyntax einen Satz von Adobe Definierte Funktionen hinzugefügt, mit denen Sie Ihre Erlebnisdaten besser verstehen können. In den nächsten Abfragen erfahren Sie mehr über diese ADF-Funktionen. Weitere Informationen und die vollständige Liste finden Sie in der Dokumentation.

Was machen Personen auf der Site, bevor sie die Seite "Dienst abbrechen"als dritte Seite einer Sitzung aufrufen?

Mit dieser Abfrage entdecken Sie die ersten beiden Adoben Definierte Funktionen SESS_TIMEOUT und NEXT

Die SESS_TIMEOUT()-Variable gibt die Besuchgruppierungen wieder, die mit Adobe Analytics gefunden wurden. Es führt eine ähnliche zeitbasierte Gruppierung durch, aber anpassbare Parameter.

Mit NEXT() und PREVIOUS() erfahren Sie, wie Kunden durch Ihre Site navigieren.

SQL

SELECT
  webPage,
  webPage_2,
  webPage_3,
  webPage_4,
  count(*) journeys
FROM
  (
      SELECT
        webPage,
        NEXT(webPage, 1, true)
          OVER(PARTITION BY ecid, session.num
                ORDER BY timestamp
                ROWS BETWEEN CURRENT ROW AND UNBOUNDED FOLLOWING).value
          AS webPage_2,
        NEXT(webPage, 2, true)
          OVER(PARTITION BY ecid, session.num
                ORDER BY timestamp
                ROWS BETWEEN CURRENT ROW AND UNBOUNDED FOLLOWING).value
          AS webPage_3,
        NEXT(webPage, 3, true)
           OVER(PARTITION BY ecid, session.num
                ORDER BY timestamp
                ROWS BETWEEN CURRENT ROW AND UNBOUNDED FOLLOWING).value
          AS webPage_4,
        session.depth AS SessionPageDepth
      FROM (
            select a.--aepTenantId--.identification.core.ecid as ecid,
                   a.timestamp,
                   web.webPageDetails.name as webPage,
                    SESS_TIMEOUT(timestamp, 60 * 30) 
                       OVER (PARTITION BY a.--aepTenantId--.identification.core.ecid 
                             ORDER BY timestamp 
                             ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) 
                  AS session
            from   demo_system_event_dataset_for_website_global_v1_1 a
            where  a.--aepTenantId--.identification.core.ecid in ( 
                select b.--aepTenantId--.identification.core.ecid
                from   demo_system_event_dataset_for_website_global_v1_1 b
                where  b.--aepTenantId--.demoEnvironment.brandName IN ('Luma Telco', 'Citi Signal')
                and    b.web.webPageDetails.name = 'Cancel Service'
            )
        )
)
WHERE SessionPageDepth=1
and   webpage_3 = 'Cancel Service'
GROUP BY webPage, webPage_2, webPage_3, webPage_4
ORDER BY journeys DESC
LIMIT 10;

Kopieren Sie die oben stehende Anweisung und führen Sie sie in Ihrer PSQL-Befehlszeilenschnittstelle aus.

Ergebnis der Abfrage

                webPage                |               webPage_2               |   webPage_3    | webPage_4  | journeys 
---------------------------------------+---------------------------------------+----------------+------------+----------
 Citi Signal Sport                     | Google Pixel XL 32GB Black Smartphone | Cancel Service | Call Start |        2
 SIM Only                              | Citi Signal Shop                      | Cancel Service |            |        2
 SIM Only                              | Telco Home                            | Cancel Service |            |        2
 TV & Broadband Deals                  | Samsung Galaxy S7 32GB Black          | Cancel Service |            |        2
 Telco Home                            | Citi Signal Sport                     | Cancel Service | Call Start |        2
 Google Pixel XL 32GB Black Smartphone | Broadband Deals                       | Cancel Service |            |        2
 Broadband Deals                       | Samsung Galaxy S7 32GB Black          | Cancel Service |            |        2
 Broadband Deals                       | Samsung Galaxy S8                     | Cancel Service |            |        1
 Samsung Galaxy S8                     | Google Pixel XL 32GB Black Smartphone | Cancel Service |            |        1
 SIM Only                              | Google Pixel XL 32GB Black Smartphone | Cancel Service | Call Start |        1
(10 rows)

Wie viel Zeit haben wir, bevor ein Besucher das Call Center aufruft, nachdem wir die Seite "Dienst abbrechen"besucht haben?

Um diese Abfrage zu beantworten, verwenden wir die Funktion TIME_BETWEEN_NEXT_MATCH() Adobe Definiert.

Die Funktion "Zeit zwischen vorherigen oder nächsten Übereinstimmungen"bietet eine neue Dimension, die die seit einem bestimmten Vorfall verstrichene Zeit misst.

SQL

select * from (
       select --aepTenantId--.identification.core.ecid as ecid,
              web.webPageDetails.name as webPage,
              TIME_BETWEEN_NEXT_MATCH(timestamp, web.webPageDetails.name='Call Start', 'seconds')
              OVER(PARTITION BY --aepTenantId--.identification.core.ecid
                  ORDER BY timestamp
                  ROWS BETWEEN CURRENT ROW AND UNBOUNDED FOLLOWING)
              AS contact_callcenter_after_seconds
       from   demo_system_event_dataset_for_website_global_v1_1
       where  --aepTenantId--.demoEnvironment.brandName IN ('Luma Telco', 'Citi Signal')
       and    web.webPageDetails.name in ('Cancel Service', 'Call Start')
) r
where r.webPage = 'Cancel Service'
limit 15;

Kopieren Sie die oben stehende Anweisung und führen Sie sie in Ihrer PSQL-Befehlszeilenschnittstelle aus.

Ergebnis der Abfrage

               ecid               |    webPage     | contact_callcenter_after_seconds 
----------------------------------+----------------+----------------------------------
 00331886620679939148047665693117 | Cancel Service |                                 
 00626561600197295782131349716866 | Cancel Service |                                 
 00630470663554417679969244202779 | Cancel Service |                             -797
 00720875344152796154458668700428 | Cancel Service |                             -519
 00746064605049656090779523644276 | Cancel Service |                              -62
 00762093837616944422322357210965 | Cancel Service |                                 
 00767875779073091876070699689209 | Cancel Service |                                 
 00798691264980137616449378075855 | Cancel Service |                                 
 00869613691740150556826953447162 | Cancel Service |                             -129
 00943638725078228957873279219207 | Cancel Service |                             -750
 01167540466536077846425644389346 | Cancel Service |                                 
 01412448537869549016063764484810 | Cancel Service |                                 
 01419076946514450291741574452702 | Cancel Service |                             -482
 01533124771963987423015507880755 | Cancel Service |                                 
 01710651086750904478559809475925 | Cancel Service |                                 
(15 rows)

Und was ist das Ergebnis dieses Kontakts?

Erklären Sie, dass wir Datasets zusammenführen, in diesem Fall fügen wir unserem demo_system_event_dataset_for_website_global_v1_1 mit demo_system_event_dataset_for_call_center_global_v1_1 bei. Wir machen dies, um das Ergebnis der Interaktion zwischen Call-Center zu erfahren.

SQL

select distinct r.*,
       c.--aepTenantId--.interactionDetails.core.callCenterAgent.callFeeling,
       c.--aepTenantId--.interactionDetails.core.callCenterAgent.callTopic,
       c.--aepTenantId--.interactionDetails.core.callCenterAgent.callContractCancelled
from (
       select --aepTenantId--.identification.core.ecid ecid,
              web.webPageDetails.name as webPage,
              TIME_BETWEEN_NEXT_MATCH(timestamp, web.webPageDetails.name='Call Start', 'seconds')
              OVER(PARTITION BY --aepTenantId--.identification.core.ecid
                  ORDER BY timestamp
                  ROWS BETWEEN CURRENT ROW AND UNBOUNDED FOLLOWING)
              AS contact_callcenter_after_seconds
       from   demo_system_event_dataset_for_website_global_v1_1
       where  --aepTenantId--.demoEnvironment.brandName IN ('Luma Telco', 'Citi Signal')
       and    web.webPageDetails.name in ('Cancel Service', 'Call Start')
) r
, demo_system_event_dataset_for_call_center_global_v1_1 c
where r.ecid = c.--aepTenantId--.identification.core.ecid
and r.webPage = 'Cancel Service'
and c.--aepTenantId--.interactionDetails.core.callCenterAgent.callContractCancelled IN (true,false)
and c.--aepTenantId--.interactionDetails.core.callCenterAgent.callTopic IN ('contract', 'invoice','complaint','wifi')
limit 15;

Kopieren Sie die oben stehende Anweisung und führen Sie sie in Ihrer PSQL-Befehlszeilenschnittstelle aus.

Ergebnis der Abfrage

               ecid               |    webPage     | contact_callcenter_after_seconds | callfeeling | calltopic | callcontractcancelled 
----------------------------------+----------------+----------------------------------+-------------+-----------+-----------------------
 65003638134805559755890758041032 | Cancel Service |                             -440 | negative    | contract  | true
 24197860921105808861772992106002 | Cancel Service |                             -109 | negative    | contract  | true
 96145097889556586310105454800766 | Cancel Service |                             -501 | neutral     | contract  | true
 18680613140217544548647790969994 | Cancel Service |                             -502 | negative    | contract  | true
 66121898576007921287545496624574 | Cancel Service |                             -546 | negative    | contract  | true
 35086866174626846547860375146326 | Cancel Service |                             -493 | negative    | contract  | false
 30502827193916828536733220567055 | Cancel Service |                             -924 | negative    | contract  | true
 85319114253582167371394801608573 | Cancel Service |                             -267 | positive    | contract  | true
 04258863338643046907489131372300 | Cancel Service |                             -588 | positive    | contract  | false
 23933440740775575701680766564499 | Cancel Service |                             -261 | neutral     | contract  | true
 17332005215125613039685855763735 | Cancel Service |                             -478 | neutral     | contract  | true
 02666934104296797891818818456669 | Cancel Service |                             -297 | positive    | contract  | true
 48158305927116134877913019413025 | Cancel Service |                              -47 | neutral     | contract  | false
 13294750130353985087337266864522 | Cancel Service |                              -71 | positive    | contract  | false
 69034679856689334967307492458080 | Cancel Service |                             -812 | negative    | contract  | true
(15 rows)

Welches Profil haben diese Kunden?

In dieser Abfrage führen wir Treuedaten zusammen, die wir in Adobe Experience Platform eingeführt haben. Dadurch können Sie die Analyse mit Kehrtdaten bereichern.

SQL

select r.*,
       c.--aepTenantId--.interactionDetails.core.callCenterAgent.callFeeling,
       c.--aepTenantId--.interactionDetails.core.callCenterAgent.callTopic,
       l.--aepTenantId--.loyaltyDetails.level,
       l.--aepTenantId--.identification.core.loyaltyId
from (
       select --aepTenantId--.identification.core.ecid ecid,
              web.webPageDetails.name as webPage,
              TIME_BETWEEN_NEXT_MATCH(timestamp, web.webPageDetails.name='Call Start', 'seconds')
              OVER(PARTITION BY --aepTenantId--.identification.core.ecid
                  ORDER BY timestamp
                  ROWS BETWEEN CURRENT ROW AND UNBOUNDED FOLLOWING)
              AS contact_callcenter_after_seconds
       from   demo_system_event_dataset_for_website_global_v1_1
       where  --aepTenantId--.demoEnvironment.brandName IN ('Luma Telco', 'Citi Signal')
       and    web.webPageDetails.name in ('Cancel Service', 'Call Start')
) r
, demo_system_event_dataset_for_call_center_global_v1_1 c
, demo_system_profile_dataset_for_loyalty_global_v1_1 l
where r.ecid = c.--aepTenantId--.identification.core.ecid
and r.webPage = 'Cancel Service'
and l.--aepTenantId--.identification.core.ecid = r.ecid
and c.--aepTenantId--.interactionDetails.core.callCenterAgent.callTopic IN ('contract', 'invoice','complaint','wifi','promo')
limit 15;

Kopieren Sie die oben stehende Anweisung und führen Sie sie in Ihrer PSQL-Befehlszeilenschnittstelle aus.

Ergebnis der Abfrage

               ecid               |    webPage     | contact_callcenter_after_seconds | callfeeling | calltopic | level  | loyaltyid 
----------------------------------+----------------+----------------------------------+-------------+-----------+--------+-----------
 65003638134805559755890758041032 | Cancel Service |                             -440 | negative    | contract  | Gold   | 924854108
 65003638134805559755890758041032 | Cancel Service |                             -440 | negative    | contract  | Gold   | 924854108
 24197860921105808861772992106002 | Cancel Service |                             -109 | negative    | contract  | Bronze | 094259678
 24197860921105808861772992106002 | Cancel Service |                             -109 | negative    | contract  | Bronze | 094259678
 96145097889556586310105454800766 | Cancel Service |                             -501 | neutral     | contract  | Gold   | 644887358
 96145097889556586310105454800766 | Cancel Service |                             -501 | neutral     | contract  | Gold   | 644887358
 18680613140217544548647790969994 | Cancel Service |                             -502 | negative    | contract  | Gold   | 205300004
 18680613140217544548647790969994 | Cancel Service |                             -502 | negative    | contract  | Gold   | 205300004
 66121898576007921287545496624574 | Cancel Service |                             -546 | negative    | contract  | Bronze | 095728673
 66121898576007921287545496624574 | Cancel Service |                             -546 | negative    | contract  | Bronze | 095728673
 35086866174626846547860375146326 | Cancel Service |                             -493 | negative    | contract  | Bronze | 453145930
 35086866174626846547860375146326 | Cancel Service |                             -493 | negative    | contract  | Bronze | 453145930
 30502827193916828536733220567055 | Cancel Service |                             -924 | negative    | contract  | Gold   | 269406417
 30502827193916828536733220567055 | Cancel Service |                             -924 | negative    | contract  | Gold   | 269406417
 85319114253582167371394801608573 | Cancel Service |                             -267 | positive    | contract  | Bronze | 899276035
(15 rows)

Aus welcher Region besuchen sie uns?

Lassen Sie uns die von der Adobe Experience Platform erfassten geografischen Informationen, wie Längengrad, Einstellung, Stadt, Landschaftscode, einbeziehen, um einige geografische Einblicke zu gewinnen, die Kunden in die Kasse führen.

SQL

       select distinct r.ecid,
              r.city,
              r.countrycode,
              r.lat as latitude,
              r.lon as longitude,
              r.contact_callcenter_after_seconds as seconds_to_contact_callcenter,
              c.--aepTenantId--.interactionDetails.core.callCenterAgent.callFeeling,
              c.--aepTenantId--.interactionDetails.core.callCenterAgent.callTopic,
              c.--aepTenantId--.interactionDetails.core.callCenterAgent.callContractCancelled,
              l.--aepTenantId--.loyaltyDetails.level,
              l.--aepTenantId--.identification.core.loyaltyId
       from (
              select --aepTenantId--.identification.core.ecid ecid,
                     placeContext.geo._schema.latitude lat,
                     placeContext.geo._schema.longitude lon,
                     placeContext.geo.city,
                     placeContext.geo.countryCode,
                     web.webPageDetails.name as webPage,
                     TIME_BETWEEN_NEXT_MATCH(timestamp, web.webPageDetails.name='Call Start', 'seconds')
                     OVER(PARTITION BY --aepTenantId--.identification.core.ecid
                         ORDER BY timestamp
                         ROWS BETWEEN CURRENT ROW AND UNBOUNDED FOLLOWING)
                     AS contact_callcenter_after_seconds
              from   demo_system_event_dataset_for_website_global_v1_1
              where  --aepTenantId--.demoEnvironment.brandName IN ('Luma Telco', 'Citi Signal')
              and    web.webPageDetails.name in ('Cancel Service', 'Call Start')
       ) r
       , demo_system_event_dataset_for_call_center_global_v1_1 c
       , demo_system_profile_dataset_for_loyalty_global_v1_1 l
       where r.ecid = c.--aepTenantId--.identification.core.ecid
       and r.webPage = 'Cancel Service'
       and l.--aepTenantId--.identification.core.ecid = r.ecid
       and c.--aepTenantId--.interactionDetails.core.callCenterAgent.callTopic IN ('contract', 'invoice','complaint','wifi','promo')
       limit 15;

Kopieren Sie die oben stehende Anweisung und führen Sie sie in Ihrer PSQL-Befehlszeilenschnittstelle aus.

Ergebnis der Abfrage

               ecid               |   city    | countrycode |  latitude  | longitude  | seconds_to_contact_callcenter | callfeeling | calltopic | callcontractcancelled | level  | loyaltyid 
----------------------------------+-----------+-------------+------------+------------+-------------------------------+-------------+-----------+-----------------------+--------+-----------
 00630470663554417679969244202779 | Charlton  | GB          |   51.59119 |  -1.407848 |                          -797 | negative    | contract  | false                 | Bronze | 524483285
 00630470663554417679969244202779 | Charlton  | GB          |   51.59119 |  -1.407848 |                          -797 | negative    | contract  |                       | Bronze | 524483285
 00720875344152796154458668700428 | Ashley    | GB          | 51.4139633 | -2.2685462 |                          -519 | positive    | contract  | false                 | Silver | 860696333
 00720875344152796154458668700428 | Ashley    | GB          | 51.4139633 | -2.2685462 |                          -519 | positive    | contract  |                       | Silver | 860696333
 00746064605049656090779523644276 | Liverpool | GB          | 53.4913801 |  -2.867264 |                           -62 | positive    | contract  | true                  | Bronze | 072387270
 00746064605049656090779523644276 | Liverpool | GB          | 53.4913801 |  -2.867264 |                           -62 | positive    | contract  |                       | Bronze | 072387270
 00869613691740150556826953447162 | Langley   | GB          |  51.888151 |   -0.23924 |                          -129 | negative    | contract  | true                  | Bronze | 789347684
 00869613691740150556826953447162 | Langley   | GB          |  51.888151 |   -0.23924 |                          -129 | negative    | contract  |                       | Bronze | 789347684
 00943638725078228957873279219207 | Eaton     | GB          | 53.2945961 | -0.9335791 |                          -750 | positive    | contract  | false                 | Gold   | 033926162
 00943638725078228957873279219207 | Eaton     | GB          | 53.2945961 | -0.9335791 |                          -750 | positive    | contract  |                       | Gold   | 033926162
 01419076946514450291741574452702 | Tullich   | GB          | 57.4694803 | -3.1269422 |                          -482 | neutral     | contract  | false                 | Bronze | 105063634
 01419076946514450291741574452702 | Tullich   | GB          | 57.4694803 | -3.1269422 |                          -482 | neutral     | contract  |                       | Bronze | 105063634
 01738842540109643781526526573341 | Whitwell  | GB          | 54.3886617 |  -1.555363 |                          -562 | neutral     | contract  | false                 | Gold   | 791324509
 01738842540109643781526526573341 | Whitwell  | GB          | 54.3886617 |  -1.555363 |                          -562 | neutral     | contract  |                       | Gold   | 791324509
 02052460258994877317679083617975 | Edinburgh | GB          | 55.9309486 | -3.1859102 |                          -545 | neutral     | contract  | false                 | Gold   | 443477555
(15 rows)

Analyse der Interaktion mit Call Center

In den obigen Abfragen haben wir uns nur die Besucher angesehen, die im Falle einer Serviceabsage das Call Center kontaktiert haben. Wir möchten dies etwas weiter gehen und alle Interaktionen zwischen Call-Center berücksichtigen, einschließlich (WiFi, Promo, Rechnung, Beschwerde und Vertrag).

Sie müssen eine Abfrage bearbeiten. Öffnen Sie also zuerst das Notebook oder die Klammern.

Klicken Sie unter Windows auf "search"-icon (1) in der Windows-Symbolleiste, geben Sie notepad in das Feld "search"(2) ein und klicken Sie auf (3) das Ergebnis "notepad":

windows-Beginn-notepad.png

Unter macOS

osx-Beginn-brackets.png

Kopieren Sie die folgende Anweisung in die Klammern:

select /* enter your name */
       e.--aepTenantId--.identification.core.ecid as ecid,
       e.placeContext.geo.city as city,
       e.placeContext.geo._schema.latitude latitude,
       e.placeContext.geo._schema.longitude longitude,
       e.placeContext.geo.countryCode as countrycode,
       c.--aepTenantId--.interactionDetails.core.callCenterAgent.callFeeling as callFeeling,
       c.--aepTenantId--.interactionDetails.core.callCenterAgent.callTopic as callTopic,
       c.--aepTenantId--.interactionDetails.core.callCenterAgent.callContractCancelled as contractCancelled,
       l.--aepTenantId--.loyaltyDetails.level as loyaltystatus,
       l.--aepTenantId--.loyaltyDetails.points as loyaltypoints,
       l.--aepTenantId--.identification.core.loyaltyId as crmid
from   demo_system_event_dataset_for_website_global_v1_1 e
      ,demo_system_event_dataset_for_call_center_global_v1_1 c
      ,demo_system_profile_dataset_for_loyalty_global_v1_1 l
where  e.--aepTenantId--.demoEnvironment.brandName IN ('Luma Telco', 'Citi Signal')
and    e.web.webPageDetails.name in ('Cancel Service', 'Call Start')
and    e.--aepTenantId--.identification.core.ecid = c.--aepTenantId--.identification.core.ecid
and    l.--aepTenantId--.identification.core.ecid = e.--aepTenantId--.identification.core.ecid;

und ersetzen

enter your name

Entfernen Sie nicht /\* und \*/. Die geänderte Anweisung in Notizblock sollte wie folgt aussehen:

edit-Abfrage-notepad.png

Kopieren Sie die geänderte Anweisung von notepad in das Befehlszeilenfenster PSQL und drücken Sie die Eingabetaste. Das folgende Ergebnis sollte im Fenster der PSQL-Befehlszeile angezeigt werden:

aepenablementfy21:all=> 
aepenablementfy21:all=> select /* vangeluw */
aepenablementfy21:all->        e._experienceplatform.identification.core.ecid as ecid,
aepenablementfy21:all->        e.placeContext.geo.city as city,
aepenablementfy21:all->        e.placeContext.geo._schema.latitude latitude,
aepenablementfy21:all->        e.placeContext.geo._schema.longitude longitude,
aepenablementfy21:all->        e.placeContext.geo.countryCode as countrycode,
aepenablementfy21:all->        c._experienceplatform.interactionDetails.core.callCenterAgent.callFeeling as callFeeling,
aepenablementfy21:all->        c._experienceplatform.interactionDetails.core.callCenterAgent.callTopic as callTopic,
aepenablementfy21:all->        c._experienceplatform.interactionDetails.core.callCenterAgent.callContractCancelled as contractCancelled,
aepenablementfy21:all->        l._experienceplatform.loyaltyDetails.level as loyaltystatus,
aepenablementfy21:all->        l._experienceplatform.loyaltyDetails.points as loyaltypoints,
aepenablementfy21:all->        l._experienceplatform.identification.core.loyaltyId as crmid
aepenablementfy21:all-> from   demo_system_event_dataset_for_website_global_v1_1 e
aepenablementfy21:all->       ,demo_system_event_dataset_for_call_center_global_v1_1 c
aepenablementfy21:all->       ,demo_system_profile_dataset_for_loyalty_global_v1_1 l
aepenablementfy21:all-> where  e._experienceplatform.demoEnvironment.brandName IN ('Luma Telco', 'Citi Signal')
aepenablementfy21:all-> and    e.web.webPageDetails.name in ('Cancel Service', 'Call Start')
aepenablementfy21:all-> and    e._experienceplatform.identification.core.ecid = c._experienceplatform.identification.core.ecid
aepenablementfy21:all-> and    l._experienceplatform.identification.core.ecid = e._experienceplatform.identification.core.ecid;
               ecid               |    city    |  latitude  | longitude  | countrycode | callFeeling | callTopic | contractCancelled | loyaltystatus | loyaltypoints |   crmid   
----------------------------------+------------+------------+------------+-------------+-------------+-----------+-------------------+---------------+---------------+-----------
 33977405947573095768416894125891 | Tullich    | 57.4694803 | -3.1269422 | GB          | positive    | wifi      | false             | Bronze        |          73.0 | 904552921
 33977405947573095768416894125891 | Tullich    | 57.4694803 | -3.1269422 | GB          | positive    | wifi      | false             | Bronze        |          73.0 | 904552921
 33977405947573095768416894125891 | Tullich    | 57.4694803 | -3.1269422 | GB          | positive    | wifi      |                   | Bronze        |          73.0 | 904552921
 33977405947573095768416894125891 | Tullich    | 57.4694803 | -3.1269422 | GB          | positive    | wifi      |                   | Bronze        |          73.0 | 904552921
 67802232253493573025911610627278 | Linton     | 54.0542238 | -2.0215836 | GB          | none        | none      | false             | Silver        |         522.0 | 417981877
 67802232253493573025911610627278 | Linton     | 54.0542238 | -2.0215836 | GB          | none        | none      | false             | Silver        |         522.0 | 417981877
 67802232253493573025911610627278 | Linton     | 54.0542238 | -2.0215836 | GB          | none        | none      |                   | Silver        |         522.0 | 417981877
 67802232253493573025911610627278 | Linton     | 54.0542238 | -2.0215836 | GB          | none        | none      |                   | Silver        |         522.0 | 417981877
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Im nächsten Schritt werden Sie Ihre Abfrage (auch bekannt als Tabelle erstellen als select oder CTAS) als neuen Datensatz beibehalten, den Sie in Microsoft Power BI verwenden werden.

Nächster Schritt: 7.4 - Power BI/Tableau

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