Os dados omnicanais são um ingrediente essencial para potencializar perfis de clientes acionáveis usados por profissionais de marketing para orquestrar a ativação e medir as jornadas de clientes resultantes. No entanto, as organizações enfrentam desafios no gerenciamento da qualidade, escala e variedade desses dados. Eles exigem soluções simplificadas para reduzir o impacto de dados de baixa qualidade, reduzir o tempo de implantação e multiplicar o ROI usando os mesmos dados para vários casos de uso.
Este vídeo explora:
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;
Para obter mais informações, visite o Documentação do Serviço de query.
Este vídeo é um trecho da sessão de Adobe Summit 2020 Recarregamento de dados omnichannel para experiências de eletrificação.