Services financiers
Un spécialiste du marketing souhaite optimiser les offres destinées aux clients qui se sont inscrits ou se sont désabonnés des newsletters des régimes de retraite ou des régimes de retraite. Les sociétés de services financiers peuvent ingérer plusieurs ID de client à partir de leurs propres CRM dans Adobe Experience Platform, créer des audiences à partir de leurs propres données hors ligne et envoyer des profils qui entrent et sortent des audiences vers Pega Customer Decision Hub pour la prise de décision de la meilleure action (NBA) dans les canaux sortants.
Conditions préalables
Avant d’utiliser cette destination pour exporter des données en dehors de Adobe Experience Platform, assurez-vous de remplir les conditions préalables suivantes dans Pega Customer Decision Hub :
- Configurez le composant d’intégration Profil Adobe Experience Platform et Appartenance à une audience dans votre instance Pega Customer Decision Hub.
- Configurez le type d'octroi OAuth 2.0 Enregistrement du client à l'aide des informations d'identification du client dans votre instance Pega Customer Decision Hub.
- Configurez le flux de données d’exécution en temps réel pour le flux de données d’adhésion à l’audience Adobe dans votre instance Pega Customer Decision Hub.
Identités prises en charge
Pega Customer Decision Hub prend en charge l’activation des ID utilisateur personnalisés décrits dans le tableau ci-dessous. Pour plus d’informations, voir identities.
Identité cible | Description |
---|---|
CustomerID | Identifiant utilisateur commun qui identifie de manière unique un profil dans Pega Customer Decision Hub et Adobe Experience Platform |
Type et fréquence d’exportation
Reportez-vous au tableau ci-dessous pour plus d’informations sur le type et la fréquence d’exportation des destinations.
Élément | Type | Notes |
---|---|---|
Type d’exportation | Basé sur les profils | Exportez tous les membres d’une audience avec un identifiant (CustomerID), des attributs (nom, prénom, emplacement, etc.) et les données d’appartenance à l’audience. |
Fréquence des exportations | Diffusion en continu | Les destinations de diffusion en continu sont des connexions basées sur l’API toujours utilisées. Dès qu'un profil est mis à jour en Experience Platform, sur la base de l'évaluation de l'audience, le connecteur envoie la mise à jour en aval vers la plateforme de destination. Pour plus d’informations, voir destinations de diffusion en continu. |
Se connecter à la destination
Pour vous connecter à cette destination, procédez comme décrit dans le tutoriel sur la configuration des destinations. Dans le workflow de configuration des destinations, renseignez les champs répertoriés dans les deux sections ci-dessous.
S’authentifier auprès de la destination
Authentification avec informations d’identification du client OAuth 2
Renseignez les champs ci-dessous et sélectionnez Se connecter à la destination :
- URL du jeton d’accès : URL du jeton d’accès OAuth 2 sur votre instance Pega Customer Decision Hub.
- ID client : OAuth 2 client ID que vous avez généré dans votre instance Pega Customer Decision Hub.
- Client Secret : OAuth 2 client secret que vous avez généré dans votre instance Pega Customer Decision Hub.
Renseigner les détails de la destination
Après avoir établi la connexion d’authentification à Pega Customer Decision Hub, fournissez les informations suivantes pour la destination :
Pour configurer les détails de la destination, renseignez les champs requis et sélectionnez Suivant.
- Nom : un nom par lequel vous reconnaîtrez cette destination à l’avenir.
- Description : une description qui vous aidera à identifier cette destination à l’avenir.
- Nom d’hôte : nom d’hôte Pega Customer Decision Hub vers lequel le profil est exporté en tant que données json.
Activer des audiences vers cette destination
-
Pour activer les données, vous avez besoin des , Activer les destinations, et autorisations de contrôle d’accès. Lisez la présentation du contrôle d’accès ou contactez votre administrateur ou administratrice du produit pour obtenir les autorisations requises.
-
Pour exporter des identités, vous avez besoin de l'autorisation Afficher le graphique d'identités 🔗.
Pour obtenir des instructions sur l’activation des audiences vers cette destination, reportez-vous à la section Activation des données d’audience vers des destinations d’exportation de profils en continu .
Attributs de destination
Lors de l’étape Sélectionner des attributs, Adobe recommande de sélectionner un identifiant unique dans votre schéma d’union. Sélectionnez l’identifiant unique et tout autre champ XDM que vous souhaitez exporter vers la destination.
Exemple de mappage : activation des mises à jour de profil dans Pega Customer Decision Hub
Vous trouverez ci-dessous un exemple de mappage d’identité correct lors de l’exportation de profils vers Pega Customer Decision Hub.
Sélection des champs sources :
- Sélectionnez un identifiant (par exemple : CustomerID) comme identité source qui identifie de manière unique un profil dans Adobe Experience Platform et Pega Customer Decision Hub.
- Sélectionnez les modifications de l’attribut de profil source XDM qui doivent être exportées et mises à jour dans Pega Customer Decision Hub.
Sélection des champs cibles :
- Sélectionnez l’espace de noms
CustomerID
comme identité cible. - Sélectionnez les noms d’attributs de profil de destination qui doivent être mappés aux attributs de profil source XDM correspondants.
Données exportées / Valider l’exportation des données
Une mise à jour réussie de l’appartenance à une audience pour un profil insère l’identifiant de l’audience, le nom et les états dans la banque de données de l’appartenance à une audience marketing de Pega. Les données d’adhésion sont associées à un client à l’aide de Customer Profile Designer dans Pega Customer Decision Hub, comme illustré ci-dessous.
Les données d’appartenance à l’audience sont utilisées dans les stratégies d’engagement Designer Pega Next-Best-Action pour la prise de décision next-best-action, comme illustré ci-dessous.
Les champs de données d’appartenance de l’audience du client sont ajoutés en tant que prédicteurs dans les modèles adaptatifs, comme illustré ci-dessous.