- Esercitazioni su Platform
- Introduzione a Platform
- Esperienza del cliente basata su Experienci Platform
- Dietro le quinte: un’esperienza del cliente basata su Experienci Platform
- Panoramica di Experience Platform
- Funzionalità principali
- Applicazioni basate su piattaforma
- Integrazioni con applicazioni Experience Cloud
- Casi d’uso principali
- Architettura di base
- Interfaccia utente
- Ruoli e fasi del progetto
- Introduzione a Real-Time CDP
- Guida introduttiva: architetti di dati e data engineer
- Autenticazione per API Experienci Platform
- Importazione dei dati di esempio in Experience Platform
- Amministrazione
- Tipi di pubblico e segmentazione
- Introduzione a Audience Portal e Composizione
- Carica tipi di pubblico
- Panoramica del generatore di regole per il pubblico
- Creare tipi di pubblico
- Creare un pubblico basato sui contenuti
- Creare tipi di pubblico di conversione
- Creare tipi di pubblico da tipi di pubblico esistenti
- Creare tipi di pubblico sequenziali
- Creare un pubblico dinamico
- Creare tipi di pubblico con più entità
- Creare tipi di pubblico con dati B2B
- Demo della segmentazione in streaming
- Valutare una regola di pubblico
- Creare un set di dati per esportare i dati
- Impostazione della connessione Segment Match
- Governance dei dati per Segment Match
- Flusso della configurazione di Segment Match
- Approfondimenti Segment Match pre-condivisione
- Ricezione dei dati con Segment Match
- Registri di audit
- Raccolta dati
- Dashboard
- Governance dei dati
- Igiene dei dati
- Acquisizione dei dati
- Panoramica
- Panoramica dell’acquisizione in batch
- Creare e popolare un set di dati
- Mappare un file CSV su XDM
- Panoramica sulle origini
- Acquisire dati da Adobe Analytics
- Acquisire dati da Audienci Manager
- Acquisire dati dall’archiviazione cloud
- Acquisire dati da CRM
- Acquisire dati dai database
- Panoramica sull’acquisizione in streaming
- Trasferire in streaming i dati con l’API HTTP
- Trasmettere i dati utilizzando i connettori di origini
- Tutorial dell’SDK per web
- Tutorial dell’SDK per dispositivi mobili
- Data Science Workspace
- Panoramica
- Architettura
- Caricare dati nei notebook JupyterLab
- Eseguire query e individuare dati nei notebook JupyterLab
- Analisi esplorativa dei dati
- Panoramica su ricette, modelli e servizi
- Creare un modello utilizzando il modello per la generazione di formule
- Analizzare le prestazioni del modello
- Creare e pubblicare un modello addestrato (UI)
- Pianificazione dell’apprendimento e del punteggio automatizzati per un servizio
- Arricchire i profili cliente in tempo reale con informazioni sull’apprendimento automatico
- Creare pacchetti di file di origine in una ricetta
- Importare una composizione in pacchetti (interfaccia utente)
- Importare una composizione in pacchetti (API)
- Destinazioni
- Panoramica sulle destinazioni
- Connessione alle destinazioni
- Creare destinazioni e attivare dati
- Attivare profili e segmenti in una destinazione
- Configurare la destinazione di esportazione per un set di dati
- Integrare con Google Customer Match
- Configurare la destinazione BLOB di Azure
- Configurare la destinazione Marketo
- Configurare le destinazioni del marketing via e-mail o dell’archiviazione cloud basata su file
- Configurare una destinazione social
- Attiva tramite destinazioni LiveRamp
- Adobe Target e Personalizzazione personalizzata
- Attiva i dati nel webinar sulle applicazioni non Adobi
- Identità
- Intelligent Services
- Monitoraggio
- Supporto dati partner
- Profili
- Informazioni sul profilo cliente in tempo reale
- Diagramma di panoramica del profilo
- Importare dati nel profilo
- Personalizzare i dettagli della visualizzazione del profilo
- Visualizzare i profili account
- Creare criteri di unione
- Panoramica sugli schemi unione
- Aggiornare un attributo specifico utilizzando upsert
- Privacy e sicurezza
- Introduzione a Privacy Service
- Dati di identità nelle richieste di accesso a dati personali
- Libreria JavaScript per la privacy
- Etichette privacy in Adobe Analytics
- Guida introduttiva all’API di Privacy Service
- Interfaccia utente di Privacy Service
- API di Privacy Service
- Iscriviti agli eventi sulla privacy
- Configurare le chiavi gestite dal cliente
- 10 considerazioni sulla gestione responsabile dei dati dei clienti
- Migliorare il ruolo dell’addetto marketing come amministratore dei dati
- Query
- Panoramica
- Interfaccia utente di Query Service
- API servizio query
- Esplora dati
- Prepara dati
- Funzioni definite da Adobe
- Modelli di utilizzo dei dati
- Eseguire query
- Generare set di dati dai risultati della query
- Tableau
- Analizzare e visualizzare i dati
- Creare dashboard con gli strumenti BI
- Ricarica i dati del cliente
- Connettere i client a Query Service
- Convalidare i dati nel datalake
- Schemi
- Panoramica
- Blocchi predefiniti
- Pianificare il modello dati
- Convertire il modello dati in XDM
- Creare gli schemi
- Creare schemi per dati B2B
- Creare le classi
- Creare gruppi di campi
- Creare i tipi di dati
- Configurare le relazioni tra schemi
- Utilizzare campi enumerati e valori consigliati
- Copiare schemi tra sandbox
- Aggiornare gli schemi
- Creare uno schema ad hoc
- Origini
- Panoramica sulle origini
- Acquisire dati da Adobe Analytics
- Acquisire dati da Audienci Manager
- Acquisire dati da Marketo
- Acquisire dati dall’archiviazione cloud
- Acquisire dati da CRM
- Acquisire dati dai database
- Trasferire in streaming i dati con l’API HTTP
- Trasmettere i dati utilizzando i connettori di origini
- Risoluzione dei problemi: connettore SFTP
- Integrazioni di Experience Cloud
- Tendenze del settore
Documentazione
Pianificazione dell’apprendimento e del punteggio automatizzati per un servizio
Adobe Experience Platform Data Science Workspace consente di impostare punteggi pianificati e esecuzioni di formazione su un servizio di apprendimento automatico. L’automazione del processo di formazione e punteggio può contribuire a mantenere e migliorare l’efficienza di un servizio nel tempo, tenendo il passo con i diversi modelli nei dati. Per ulteriori informazioni, visitare il Documentazione di Data Science Workspace.
Risorse
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