Activer le rapprochement

Si vous prévoyez d’utiliser des champs de schéma XDM pour l’ID persistant ou l’ID de personne, assurez-vous que les identités sont correctement marquées dans le schéma du jeu de données d’événement. Voir Présentation des espaces de noms d’identité.

Vérifiez la couverture d’identité pour l’ID persistant et l’ID de personne :

• ID persistant

  Interroger 7 jours de données lorsque le champ de votre identifiant persistant n’est pas nul et le diviser par une requête de 7 jours de données pour tous les événements de votre jeu de données. Ce pourcentage doit être supérieur à 95 %.

  Exemple de requête à utiliser pour la vérification :

  code language-sql
  SELECT COUNT(*) AS total_events, COUNT({PERSISTENT_ID_FIELD}) AS events_with_persistentid, ROUND(COUNT({PERSISTENT_ID_FIELD}) / COUNT(*), 2) AS percent_with_persistentid_not_null FROM {DATASET_TABLE_NAME} WHERE TO_TIMESTAMP(timestamp, '{FORMAT_STRING}') >= TIMESTAMP '{START_DATE}' AND TO_TIMESTAMP(timestamp, 'FORMAT_STRING') < TIMESTAMP '{END_DATE}';

  Où :

  • {PERSISTENT_ID_FIELD} est le champ de l’identifiant persistant. Par exemple : identityMap.ecid[0].
  • {DATASET_TABLE_NAME} est le nom de la table du jeu de données d’événement.
  • {FORMAT_STRING} est la chaîne de format du champ d’horodatage. Par exemple : MM/DD/YY HH12:MI AM.
  • {START_DATE} est la date de début. Par exemple : 2024-01-01 00:00:00.
  • {END_DATE} est la date de fin au format standard. Par exemple : 2024-01-08 00:00:00.

• ID de personne

  • Pour le groupement basé sur les graphiques, assurez-vous que le graphique d’identités contient des fragments qui lient les valeurs d’identifiant de l’espace de noms d’identifiant persistant et de l’espace de noms d’identifiant de personne de votre choix. Vous pouvez exécuter un test en accédant à la visionneuse de graphiques d’identité d’Experience Platform et interroger le graphique à l’aide de certaines valeurs d’identifiant persistant de test. Vérifiez si ces valeurs d’ID persistantes sont liées aux valeurs d’ID de personne dans le graphique.

  • Pour le groupement basé sur les champs, interrogez 7 jours de données lorsque le champ de votre ID de personne n’est pas nul et divisez par une interrogation de 7 jours de données pour tous les événements de votre jeu de données. Ce pourcentage devrait idéalement être supérieur à 5 %.

    Exemple de requête à utiliser pour la vérification :

    code language-sql
    SELECT COUNT(*) AS total_events, COUNT({PERSON_ID_FIELD}) AS events_with_personid, ROUND(COUNT({PERSON_ID_FIELD}) / COUNT(*), 2) AS percent_with_personid_not_null FROM {DATASET_TABLE_NAME} WHERE TO_TIMESTAMP(timestamp, '{FORMAT_STRING}') >= TIMESTAMP '{START_DATE}' AND TO_TIMESTAMP(timestamp, 'FORMAT_STRING') < TIMESTAMP '{END_DATE}';

    Où :

    • {PERSON_ID_FIELD} est le champ de l’ID de personne. Par exemple : identityMap.crmId[0].
    • {DATASET_TABLE_NAME} est le nom de la table du jeu de données d’événement.
    • {FORMAT_STRING} est la chaîne de format du champ d’horodatage. Par exemple : MM/DD/YY HH12:MI AM.
    • {START_DATE} est la date de début. Par exemple : 2024-01-01 00:00:00.
    • {END_DATE} est la date de fin au format standard. Par exemple : 2024-01-08 00:00:00.