Erneutes Laden Ihrer Kundendaten für die Bereitstellung elektrisierter Erlebnisse

Omnichannel-Daten sind ein wichtiger Bestandteil zur Unterstützung umsetzbarer Kundenprofile, die von Marketing-Experten verwendet werden, um die Aktivierung zu orchestrieren und die resultierenden Journey zu messen. Unternehmen stehen jedoch vor Herausforderungen bei der Verwaltung der Qualität, des Umfangs und der Vielfalt dieser Daten. Sie erfordern optimierte Lösungen, um die Auswirkungen minderwertiger Daten zu verringern, die Zeit bis zur Wertschöpfung zu reduzieren und den ROI zu multiplizieren, indem dieselben Daten für eine Vielzahl von Anwendungsfällen verwendet werden.
Weitere Informationen finden Sie unter Dokumentation zu Query Service.

In diesem Video wird Folgendes untersucht:

SQL-Beispiel

INSERT INTO summit_adv_data_prep_dataset
SELECT STRUCT(
customerId AS crmCustomerId, struct(sku AS sku, price AS sku_price, abandonTS AS abandonTS) AS abandonBrowse) AS _pfreportingonprod
FROM
(SELECT
B.personKey.sourceID AS customerId,
A.productListItems[0].SKU AS sku,
max(A.timestamp) AS abandonTS,
max(C._pfreportingonprod.price) AS price
FROM summit_adobe_analytics_dataset A,profile_attribute_14adf268_2a20_4dee_bee6_a6b0e34616a9 B,summit_product_dataset C
WHERE A._experience.analytics.customDimensions.eVars.eVar1 = B.personKey.sourceID
AND A.productListItems[0].sku = C._pfreportingonprod.sku
AND A.web.webpagedetails.URL NOT LIKE '%orderconfirmation%'
AND timestamp > current_date - interval '4 day'
GROUP BY customerId,sku
order by price desc)D;