Présentation de l’harmonisation des jeux de données
Les données de Mix Modeler sont de nature différente selon la source de données. Les données peuvent être :
- des données agrégées ou récapitulatives, par exemple collectées à partir de sources de données de jardins clos ou de données publicitaires hors ligne collectées (comme les dépenses) à partir de l’exécution d’une campagne d’affichage, d’un événement ou d’une campagne publicitaire physique,
- Données d’événement, provenant par exemple de sources de données propriétaires. Ces données d’événement peuvent être des données collectées via le connecteur source Adobe Analytics d’Adobe Analytics, ou via l’API Experience Platform Web ou Mobile SDK ou Edge Network, ou des données ingérées à l’aide des connecteurs source.
Le service d’harmonisation de Mix Modeler assimile les données agrégées et d’événement en une vue de données cohérente. Cette vue de données, associée aux données de facteurs internes et externes, est la source des modèles dans Mix Modeler. Le service utilise la granularité la plus élevée pour les différents jeux de données. Par exemple, si un jeu de données a une granularité mensuelle et que les jeux de données restants ont une granularité hebdomadaire et quotidienne, le service d’harmonisation crée une vue de données à l’aide de la granularité mensuelle.
Facteurs
Les facteurs sont essentiels à la création de modèles et vous souhaitez comprendre ce qui a un impact holistique sur l’entreprise. Les facteurs peuvent ne pas être liés aux données marketing.
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Les facteurs internes sont spécifiques à votre organisation et peuvent avoir un impact sur vos conversions. Par exemple, votre saison de vente, vos promotions, etc.
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Les facteurs externes sont des facteurs indépendants de la volonté de votre entreprise, mais qui peuvent tout de même avoir un impact sur les conversions que vous réalisez. Par exemple, CPI, S&P 500, etc.
Exemple de données harmonisées
Imaginons que les jeux de données suivants soient disponibles pour Mix Modeler.
Jeu de données 1
Contient un jeu de données d’effort marketing de YouTube, avec une granularité des données agrégées définie sur quotidienne.
Jeu de données 2
Contient le jeu de données d’effort marketing de Facebook, avec une granularité des données agrégées définie sur hebdomadaire.
Jeu de données 3
Un jeu de données de conversion, avec une granularité du jeu de données agrégé sur quotidien.
Jeu de données 4
Exemple de jeu de données d’événement d’expérience (événements Web SDK) du client.
Vous souhaitez créer un jeu de données harmonisé, avec une granularité définie sur hebdomadaire. Les données d’événement sont agrégées à la granularité hebdomadaire et ajoutées au jeu de données harmonisé. Le résultat est :
Jeu de données harmonisé
Configurer des données harmonisées
Pour créer un jeu de données harmonisé, comme dans l’exemple simplifié exemple, procédez comme suit :
- Définissez des champs harmonisés supplémentaires que vous souhaitez utiliser en plus des champs harmonisés globaux déjà disponibles.
- Configurez les règles de jeu de données pour mapper les champs de vos jeux de données d’événement d’expérience ou agrégés aux champs harmonisés.
- Définissez les points de contact marketing à l’aide des champs standards et harmonisés supplémentaires que vous avez définis.
- Définissez les conversions à l’aide des champs standard et harmonisés supplémentaires que vous avez définis.
Afficher les données harmonisées
Pour afficher vos données harmonisées, dans l’interface de Mix Modeler :
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Sélectionnez
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Sélectionnez Harmonized data dans la barre supérieure. Un résumé de vos données harmonisées s’affiche en fonction des champs, des règles des jeux de données, des points de contact marketing et des conversions que vous avez définis.
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Pour redéfinir la période sur laquelle est basée la synthèse des données harmonisées, saisissez une période à Date range ou utilisez
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Pour modifier les colonnes de champs harmonisés affichées pour le tableau de données harmonisées, utilisez
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Sélectionnez
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Sélectionnez
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Sélectionnez une colonne dans DEFAULT SORT et basculez entre Ascending ou Descending.
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Pour modifier l’ordre des colonnes affichées, vous pouvez déplacer une colonne dans SELECTED COLUMNS de haut en bas par glisser-déposer .
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Sélectionnez Submit pour envoyer les modifications des paramètres des colonnes. Sélectionnez Close pour annuler les modifications effectuées.
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Si d’autres pages sont disponibles, utilisez
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Vous avez la possibilité de télécharger les données harmonisées.
- Sélectionnez
- Dans la fenêtre contextuelle, sélectionnez
- Saisissez un Report name, par exemple
Test Report. - Sélectionnez
Un rapport CSV avec un titre basé sur le nom du rapport fourni et la date et l’heure actuelles (par exemple,
Test Report_2025_04_23_9-5-18.csv) est téléchargé dans votre dossier de téléchargement par défaut. - Sélectionnez
Bonnes pratiques
Lorsque vous créez votre jeu de données harmonisé, appliquez les bonnes pratiques suivantes.
Schéma
- Évitez les incohérences de type de données. Des incohérences se produisent lorsque le type de données d’un champ dans les enregistrements de vos jeux de données ingérés n’est pas conforme au type de données que vous avez configuré pour ce champ dans le schéma sous-jacent.
- Évitez les types de schéma incorrects. Des types de schéma incorrects se produisent lorsque vous essayez d’ingérer un type de données spécifique à l’aide d’un jeu de données qui ne correspond pas au schéma de ces données. Par exemple, vous essayez d’ingérer des données récapitulatives à l’aide d’un jeu de données de facteur externe.
Mapping des données
- Vérifiez que vous avez correctement configuré les identités pour chacun des jeux de données d’événement.
Qualité des données
- Assurez-vous d’utiliser le format de date et d’heure de manière cohérente pour tous les enregistrements des jeux de données qui nécessitent des données horodatées.
- Veillez à utiliser la même granularité (jour ou semaine) pour les enregistrements des jeux de données agrégés ou récapitulatifs.
Calcul des données
- Évitez les lignes en double dans un jeu de données.
- Assurez-vous que chaque jeu de données que vous chargez est spécifique à un canal et à un type de conversion uniques. Les points de contact ou les conversions en double sur plusieurs jeux de données affectent la sortie et la qualité du modèle.