- Platform-Tutorials
- Einführung in Platform
- Kundenerlebnis auf der Basis von Experience Platform
- Hinter den Kulissen: Kundenerlebnis auf der Basis von Experience Platform
- Übersicht zu Experience Platform
- Wichtigste Funktionen
- Anwendungen und intelligente Dienste
- Integrationen mit Experience Cloud-Anwendungen
- Wichtige Anwendungsfälle
- Grundlegende Architektur
- Verwenden der Benutzeroberfläche von Platform
- Rollen und Projektphasen
- Erste Schritte: Datenarchitekten und Dateningenieure
- Bei Experience Platform-APIs authentifizieren
- Beispieldaten nach Experience Platform importieren
- Administration
- Auditprotokolle
- Datenerfassung
- Dashboards
- Data Governance
- Datenhygiene
- Datenaufnahme
- Übersicht
- Batch-Erfassung - Übersicht
- Datensatz erstellen und ausfüllen
- Zuordnen einer CSV-Datei zu XDM
- Quellen – Übersicht
- Daten aus Adobe Analytics erfassen
- Daten aus Audience Manager erfassen
- Daten aus Cloud-Speicher erfassen
- Daten aus CRM erfassen
- Daten aus Datenbanken aufnehmen
- Streaming-Erfassung – Übersicht
- Daten mit HTTP-API streamen
- Streamen von Daten mithilfe von Source Connectors
- Web SDK-Tutorials
- Mobile SDK-Tutorials
- Data Science Workspace
- Übersicht
- Architektur
- Laden von Daten in JupyterLab-Notebooks
- Daten in JupyterLab-Notebooks abfragen und ermitteln
- Explorative Datenanalyse
- Rezepte, Modelle und Dienste - Übersicht
- Erstellen eines Modells mithilfe der Rezept-Builder-Vorlage
- Leistung des Modells analysieren
- Erstellen und Veröffentlichen eines trainierten Modells (Benutzeroberfläche)
- Planen automatisierter Schulungen und Auswertungen für einen Dienst
- Anreicherung von Echtzeit-Kundenprofilen mit Einblicken aus maschinellem Lernen
- Packen von Quelldateien in ein Rezept
- Gepacktes Rezept importieren (Benutzeroberfläche)
- Importieren eines gepackten Rezepts (API)
- Ziele
- Ziele – Übersicht
- Verbindung zu Zielen herstellen
- Ziele erstellen und Daten aktivieren
- Profile und Segmente für ein Ziel aktivieren
- Integration mit Google-Kundenabgleich
- Konfigurieren des Azure Blob-Ziels
- Konfigurieren des Marketo-Ziels
- Dateibasierter Cloud-Speicher oder E-Mail-Marketing-Ziele konfigurieren
- Konfigurieren eines sozialen Ziels
- Nächste Hit-Personalisierung mit Adobe Target
- Webinar zur Datenaktivierung für Nicht-Adobe-Apps
- Identitäten
- Überwachung
- Profile
- Datenschutz und Sicherheit
- Einführung in Privacy Service
- Identitätsdaten in Datenschutzanfragen
- Datenschutz-JavaScript-Bibliothek
- Datenschutzbezeichnungen in Adobe Analytics
- Erste Schritte mit der Privacy Service-API
- Benutzeroberfläche von Privacy Service
- Privacy Service-API
- Datenschutzereignisse abonnieren
- Einrichten von kundenverwalteten Schlüsseln
- 10 Überlegungen zum verantwortungsvollen Kundendaten-Management
- Erhöhen der Rolle des Marketingexperten als Data Steward
- Abfragen
- Übersicht
- Benutzeroberfläche von Query Service
- Query Service-API
- Daten durchsuchen
- Daten vorbereiten
- Adobe-definierte Funktionen
- Datennutzungsmuster
- Abfragen ausführen
- Generieren von Datensätzen aus Abfrageergebnissen
- Tableau
- Daten analysieren und visualisieren
- Erstellen von Dashboards mit BI-Tools
- Kundendaten neu berechnen
- Clients mit Query Service verbinden
- Schemata
- Übersicht
- Bausteine
- Planung Ihres Datenmodells
- Konvertieren Ihres Datenmodells in XDM
- Schemas erstellen
- Erstellen von Schemata für B2B-Daten
- Erstellen von Klassen
- Erstellen von Feldergruppen
- Erstellen von Datentypen
- Konfigurieren von Beziehungen zwischen Schemas
- Verwendung von Aufzählungsfeldern und empfohlenen Werten
- Kopieren von Schemas zwischen Sandboxes
- Aktualisieren von Schemas
- Erstellen eines Ad-hoc-Schemas
- Segmente
- Übersicht über den Segmentaufbau
- Erstellen von Segmenten
- Inhaltsbasierte Segmente erstellen
- Konversionssegmente erstellen
- Segmente aus vorhandenen Segmenten erstellen
- Sequenzielle Segmente erstellen
- Dynamische Segmente erstellen
- Erstellen von Segmenten mit mehreren Entitäten
- Segmente mit B2B-Daten erstellen
- Demo der Streaming-Segmentierung
- Bewerten eines Segments
- Erstellen eines Datensatzes zum Exportieren von Daten
- Einrichten der Segment Match-Verbindung
- Data Governance bei Segment Match
- Konfiguration von Segment Match
- Einblicke vor der Freigabe durch Segment Match
- Segment Match erhält Daten
- Quellen
- Anwendungsdienste
- Intelligent Services
- Experience Cloud-Integrationen
- Trends in der Branche
Dokumentation
Demo von Real-time Customer Data Platform
In diesem Video wird gezeigt, wie Real-Time CDP verwendet wird, um Daten aus mehreren Quellen zu erfassen, diese Daten zu einem einzigen Echtzeit-Kundenprofil zusammenzuführen und diese Daten zu aktivieren, um personalisierte Kundenerlebnisse zu schaffen.
Weitere Informationen finden Sie unter Real-time Customer Data Platform-Dokumentation.
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