Componenti di eventi secondari nei feed dati

I componenti dei sottoeventi sono dimensioni e metriche basate sui campi all’interno di un array o di una mappa nello schema XDM. Ti consentono di analizzare i dati a un livello più granulare rispetto al livello dell’evento, ad esempio i singoli prodotti in un acquisto. Per informazioni sull’utilizzo di questi dati nei segmenti, vedere Eventi secondari.

Utilizza le seguenti informazioni per comprendere come vengono visualizzati nei feed di dati Customer Journey Analytics i componenti di eventi secondari provenienti dai campi array e mappa.

Comprendere i componenti degli eventi secondari

Componenti di evento secondario nello schema XDM

Nello schema XDM, ogni elemento di un array (un array di stringhe o un array di oggetti) è un sottoevento. Ogni voce in un campo mappa è anche un evento secondario, come descritto in Campi mappa nei feed di dati. Le dimensioni e le metriche basate sui campi all’interno di un evento secondario sono componenti di un evento secondario.

Per visualizzare gli eventi secondari nello schema XDM in Adobe Experience Platform, seleziona Schemi, quindi espandi un evento che contiene eventi secondari.

Nell’esempio seguente, Product list items è un array di oggetti contenente vari componenti di eventi secondari.

Differenze tra eventi secondari tra Analysis Workspace e feed di dati

I componenti degli eventi secondari sono rappresentati in modo diverso in Analysis Workspace e nei feed di dati in Customer Journey Analytics.

Differenze tra eventi secondari di Adobe Analytics e Customer Journey Analytics

I dati dei sottoeventi (come più dettagli di prodotto in un singolo evento di acquisto) vengono visualizzati in modo diverso nei feed dati di Customer Journey Analytics rispetto ai feed dati di Adobe Analytics. La tabella seguente confronta il modo in cui ogni prodotto rappresenta i dati dei sottoeventi.

Esempio di evento secondario: prodotti in un evento di acquisto

Un cliente acquista due prodotti in un unico ordine: un trapano senza fili e due pacchi batteria per trapano. L’implementazione invia un singolo evento di acquisto che include entrambi i prodotti nell’array di oggetti productListItems:

{
  "eventType": "commerce.purchases",
  "timestamp": "2026-09-16T14:32:07.512Z",
  "commerce": {
    "purchases": { "value": 1 }
  },
  "productListItems": [
    { "SKU": "CD-2000", "name": "Cordless Drill", "quantity": 1, "priceTotal": 129.99 },
    { "SKU": "BP-2000", "name": "Drill Battery Pack", "quantity": 2, "priceTotal": 39.98 }
  ]
}

Questo evento contiene due eventi secondari, uno per ogni oggetto nell’array productListItems. La tabella seguente mostra quali campi appartengono all’evento e quali appartengono ai suoi sottoeventi.

Aggiungere componenti evento secondario a un feed di dati

Quando aggiungi un componente evento secondario a un feed di dati, una finestra di dialogo richiede di aggiungere gli altri componenti dallo stesso evento secondario.

I campi dello stesso evento secondario vengono visualizzati nell’area di lavoro come un gruppo nidificato comprimibile anziché come un elemento semplice.

Questo gruppo riflette la struttura dati sottostante.

Nell’output del feed dati, tutti questi componenti vengono visualizzati come array nidificati in una singola colonna.

Per informazioni su come aggiungere componenti, inclusi i componenti evento secondario, a un feed di dati, vedere Creare un feed di dati.

Eseguire query sui dati degli eventi secondari nell’output del feed dati

Poiché i dati dell’evento secondario ​ vengono visualizzati in modo diverso nei feed dati di Customer Journey Analytics, le query utilizzate per tale evento sono diverse da quelle utilizzate per i feed dati di Adobe Analytics.

Gli esempi seguenti mostrano come trovare gli eventi che includono un prodotto specifico. Negli esempi viene utilizzata la sintassi BigQuery di Google, in cui UNNEST espande un array in righe. Altri data warehouse supportano lo stesso approccio con le proprie funzioni di array, ad esempio FLATTEN in Snowflake o explode in Databricks.

{
  "row_id": "01K3F2M9-...-4821",
  "timestamp_utc": "2026-09-16T14:32:07.512000Z",
  "product_list_items": [
    { "category": "Power Tools", "product": "Cordless Drill", "quantity": 1, "revenue": 129.99,
      "events": {"event1": 1}, "merchandising": {"eVar10": "DrillBundle"} },
    { "category": "Power Tools", "product": "Drill Battery Pack", "quantity": 2, "revenue": 39.98,
      "events": {"event1": 1}, "merchandising": {"eVar10": "DrillBundle"} }
  ]
}

SELECT row_id, timestamp_utc, product_list_items
FROM `project.dataset.cja_data_feed` AS f
WHERE EXISTS (
  SELECT 1
  FROM UNNEST(f.product_list_items) AS item
  WHERE item.product = 'Cordless Drill'
);

SELECT f.row_id, f.timestamp_utc, item.product, item.quantity, item.revenue
FROM `project.dataset.cja_data_feed` AS f,
     UNNEST(f.product_list_items) AS item
WHERE item.product = 'Cordless Drill';

Power Tools;Cordless Drill;1;129.99;event1=1;eVar10=DrillBundle,Power Tools;Drill Battery Pack;2;39.98;event1=1;eVar10=DrillBundle

SELECT hitid_high, hitid_low, post_evar10
FROM aa_hit_data
WHERE REGEXP_CONTAINS(product_list, r'(^|,)[^;]*;Cordless Drill;')

Utilizzare i campi mappa nei feed di dati

Mappa i campi nelle coppie chiave-valore dell’archivio schemi XDM. I feed di dati esportano ogni mappa come array di oggetti, allo stesso modo degli altri dati sub-evento. Ogni oggetto contiene la chiave della mappa e il relativo valore come campi separati.

I nomi dei campi nell’output provengono dagli ID dei componenti configurati per il feed dati, non da nomi fissi come key o value. Gli esempi in questa sezione utilizzano ID di componenti di esempio.

Mappe semplici

Le mappe semplici sono il tipo di mappa che puoi creare nel tuo schema. Ogni chiave è una stringa e ogni valore è una stringa o un numero intero.

Ad esempio, una mappa di sondaggio memorizza ogni domanda come chiave e la risposta come valore:

{
  "_yourtenant": {
    "surveyResponses": {
      "How did you hear about us?": "Search engine",
      "How likely are you to recommend us?": 9
    }
  }
}

Nell’output del feed dati, survey_question e survey_answer sono gli ID componente per la chiave e il valore:

{
  "survey_responses": [
    { "survey_question": "How did you hear about us?", "survey_answer": "Search engine" },
    { "survey_question": "How likely are you to recommend us?", "survey_answer": 9 }
  ]
}

Mappa identità

Ogni identità nel campo identityMap viene esportata come un oggetto. L’oggetto contiene lo spazio dei nomi dell’identità (la chiave), insieme all’identificatore, allo stato autenticato e al flag primario. Lo spazio dei nomi si ripete per ogni identità in tale spazio dei nomi.

Vengono esportati solo gli attributi della mappa delle identità che esistono come dimensioni nella visualizzazione dati e che aggiungi al feed di dati.

{
  "identity_map": [
    { "identity_namespace": "ECID", "identity_id": "83290187457380573620940587193016478103", "authenticated_state": "ambiguous", "is_primary": true },
    { "identity_namespace": "CRMID", "identity_id": "C-1048576", "authenticated_state": "authenticated", "is_primary": false }
  ]
}

Mappe nidificate

Alcuni campi definiti da Adobe, ad esempio segmentMembership, sono mappe di mappe. I feed di dati li uniformano in un unico array, con la chiave di primo e di secondo livello come campi separati in ciascun oggetto. La chiave di primo livello si ripete in ogni oggetto a cui si applica, quindi non vengono persi dati o relazioni.

Ad esempio, segment_namespace e segment_id sono gli ID componente per la chiave di primo livello e la chiave di secondo livello:

{
  "segment_membership": [
    { "segment_namespace": "ups", "segment_id": "04a81716-43d6-4e7a-a49c-f1d8b3129ba9", "status": "realized" },
    { "segment_namespace": "ups", "segment_id": "53cba6b2-a23b-454a-8069-fc41308f1c0f", "status": "exited" }
  ]
}