Modèle de données du secteur Retail
Le diagramme de relation d’entité suivant (ERD) représente un modèle de données normalisé pour le secteur de la vente au détail. L’ERD est délibérément présenté de manière dénormalisée et en tenant compte de la manière dont les données sont stockées dans Adobe Experience Platform.
NOTE
L’identifiant d’utilisateur (ERD) tel que décrit est une recommandation pour la manière dont vous devez modéliser vos données pour ce cas d’utilisation du secteur. Pour utiliser ce modèle de données dans Platform, vous devez construire vous-même les schémas recommandés et leurs relations. Pour plus d’informations, consultez les guides sur la gestion des schémas et des relations dans l’interface utilisateur.
Utilisez la légende suivante pour interpréter cet ERD :
- Chaque entité affichée dans est basée sur une classe de modèle de données d’expérience (XDM) sous-jacente.
- Pour une entité donnée, chaque ligne marquée en bold représente un groupe de champs ou un type de données, avec les champs pertinents qu’elle fournit ci-dessous dans le texte non en gras.
- Les champs les plus importants pour une entité donnée sont surlignés en rouge.
- Toutes les propriétés pouvant être utilisées pour identifier des clients individuels sont marquées comme "identité", l’une de ces propriétés étant marquée comme "identité principale".
- Les relations d’entité sont marquées comme étant non dépendantes, puisque les événements basés sur des cookies ne peuvent souvent pas déterminer la personne ou l’individu qui a effectué la transaction.
NOTE
L’entité Experience Event inclut un champ "_ID", qui représente l’attribut unique (
_id) fourni par la classe XDM ExperienceEvent. Consultez le document de référence sur XDM ExperienceEvent pour plus d’informations sur ce qui est attendu pour cette valeur.Cas d’utilisation Retail
Le tableau suivant décrit les classes recommandées et les groupes de champs de schéma pour plusieurs cas pratiques courants de vente au détail.
Cas d’utilisation
Classes et groupes de champs recommandés
Combinez des sources de données en ligne et hors ligne et résolvez les identités inter-appareils et en ligne/hors ligne afin de fournir des rapports d’attribution cross-canal et inter-appareils holistiques.
proposer des expériences ciblées et personnalisées à différents segments afin d’augmenter les recettes et d’augmenter la plate-forme dans l’orchestration omnicanal.
Analysez l’attribution multi-touch pour améliorer l’efficacité marketing.
Améliorez la pertinence des emails grâce à une meilleure segmentation masculine et féminine.
Ingérez des données de fidélité (partenaire) afin d’augmenter les informations pertinentes sur les produits sur les canaux web, email et marketing numérique.
Reciblez les abandons de panier par le biais d’emails automatisés et personnalisés.
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