- Tutoriels sur Platform
- Présentation de Platform
- Expérience client optimisée par un Experience Platform
- En arrière-plan : Expérience client optimisée par un Experience Platform
- Présentation d’Experience Platform
- Fonctionnalités principales
- Application et services intelligents
- Intégrations avec des applications Experience Cloud
- Cas d’utilisation clés
- Architecture de base
- Utilisation de l’interface utilisateur de Platform
- Rôles et phases de projet
- Présentation de Real-Time CDP
- Prise en main : Architectes de données et ingénieurs de données
- Authentification aux API Experience Platform
- Importer des données dʼexemple vers Experience Platform
- Administration
- Journaux d’audit
- Collecte de données
- Tableaux de bord
- Gouvernance des données
- Hygiène des données
- Ingestion des données
- Présentation
- Présentation de l’ingestion par lots
- Création et remplissage d’un jeu de données
- Mappage d’un fichier CSV à XDM
- Présentation des sources
- Ingestion de données à partir d’Adobe Analytics
- Ingestion de données à partir d’une Audience Manager
- Ingestion de données à partir de l’espace de stockage dans le cloud
- Ingestion de données à partir de CRM
- Ingérer des données à partir de bases de données
- Présentation de l’ingestion par flux
- Diffuser les données en continu avec l’API HTTP
- Diffusion de données à l’aide des connecteurs sources
- Tutoriels du SDK Web
- Tutoriels du SDK Mobile
- Espace de travail de science des données
- Présentation
- Architecture
- Chargement des données dans les blocs-notes JupyterLab
- Requête et découverte de données dans des notebooks JupyterLab
- Analyse des données exploratoires
- Présentation des recettes, des modèles et des services
- Création d’un modèle à l’aide du modèle de créateur de recettes
- Analyse des performances du modèle
- Création et publication d’un modèle formé (interface utilisateur)
- Planification de la formation et de la notation automatisées d’un service
- Enrichissement des profils client en temps réel avec des insights d’apprentissage automatique
- Regroupement des fichiers sources dans une recette
- Importation d’une recette empaquetée (interface utilisateur)
- Importation d’une recette empaquetée (API)
- Destinations
- Présentation des destinations
- Connexion aux destinations
- Création de destinations et activation de données
- Activation de profils et de segments vers une destination
- Intégration à la correspondance client Google
- Configuration de la destination Azure Blob
- Configuration de la destination Marketo
- Configuration de l’espace de stockage dans le cloud basé sur les fichiers ou des destinations de marketing par e-mail
- Configuration d’une destination de réseau social
- Adobe Target et personnalisation personnalisée
- Webinaire Activation des données vers des applications non Adobes
- Identités
- Intelligent Services
- Surveillance
- Profils
- Confidentialité et sécurité
- Présentation du Privacy Service
- Données d’identité dans les demandes d’accès à des informations personnelles
- Bibliothèque JavaScript Privacy
- Étiquettes de confidentialité dans Adobe Analytics
- Prise en main de l’API du Privacy Service
- UI Privacy Service
- API Privacy Service
- Abonnement à des événements de confidentialité
- Configuration des clés gérées par le client
- 10 considérations à prendre en compte pour une gestion des données client responsable
- Élever le rôle du marketeur en tant que responsable des données
- Requêtes
- Présentation
- UI Query Service
- API Query Service
- Explorer les données
- Préparer les données
- Fonctions définies par Adobe
- Modèles d’utilisation des données
- Exécution de requêtes
- Génération des jeux de données à partir de résultats de requête
- Tableau
- Analyse et visualisation des données
- Création de tableaux de bord à l’aide des outils de BI
- Rechargement des données client
- Connexion des clients à Query Service
- Schémas
- Présentation
- Blocs de création
- Planification de votre modèle de données
- Convertir votre modèle de données en XDM
- Création de schémas
- Création de schémas pour les données B2B
- Création de classes
- Créer des groupes de champs
- Création de types de données
- Configuration des relations entre les schémas
- Utiliser des champs énumérés et des valeurs suggérées
- Copie de schémas entre des sandbox
- mettre à jour les schémas,
- Créer un schéma ad hoc
- Segments
- Présentation du créateur de segments
- Créer des segments
- Création de segments basés sur du contenu
- Création de segments de conversion
- Création de segments à partir de segments existants
- Création de segments séquentiels
- Création de segments dynamiques
- Création de segments d’entités multiples
- Création de segments avec des données B2B
- Démonstration de la segmentation par flux
- Évaluation d’un segment
- Création d’un jeu de données pour exporter des données
- Configuration de la connexion à Correspondance de segments
- Gouvernance des données de Correspondance de segments
- Flux de configuration de Correspondance de segments
- Informations sur le prépartage de Correspondance de segments
- Correspondance de segments recevant des données
- Sources
- Présentation des sources
- Ingestion de données à partir d’Adobe Analytics
- Ingestion de données à partir d’une Audience Manager
- Ingestion de données à partir de Marketo
- Ingestion de données à partir de l’espace de stockage dans le cloud
- Ingestion de données à partir de CRM
- Ingérer des données à partir de bases de données
- Diffuser les données en continu avec l’API HTTP
- Diffusion de données à l’aide des connecteurs sources
- Personnalisation de l’accès suivant avec Adobe Target
- Intégrations Experience Cloud
- Tendances du secteur
- L’avenir de la gestion des données et les changements d’environnement
- A Tale of Two Perceptions - Brands vs. Consumers (Double perception - Marques contre Consommateurs)
- Évolution de votre centre d’excellence d’audience
- Amélioration des expériences avec les profils client
- Collaboration en matière de données dans le contexte des données propriétaires
Présentation d’Adobe Real-time Customer Data Platform
Découvrez comment Adobe Real-time Customer Data Platform (CDP) rassemble des données clients connues et inconnues pour créer et activer des profils clients approuvés.
Pour plus d’informations, consultez la Documentation Real-time Customer Data Platform.
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