Acquisire e utilizzare i tipi di pubblico di Experience Platform

Nell’interfaccia utente di Experience Platform:

1. Selezionare Customer > Audiences.

2. Selezionare Browse e cercare i tipi di pubblico da acquisire e utilizzare in Customer Journey Analytics. Prendi nota di Audience Id per ciascuno dei tipi di pubblico per un utilizzo successivo.

   

Richiesta

curl -X POST \
  'https://platform.adobe.io/data/foundation/catalog/dataSets?requestDataSource=true' \
  -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
  -H 'x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}' \
  -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}' \
  -d '{
   "name": "{DATASET_NAME}",
   "schemaRef": {
      "id": "_xdm.context.profile__union",
      "contentType": "application/vnd.adobe.xed+json;version=1"
   },
   "fileDescription": {
      "persistet": true,
      "containerFormat": "parquet",
      "format": "parquet"
   }
}'

Dove:

• DATASET_NAME è il nome descrittivo del set di dati. Ad esempio: Segment Export Job Dataset for CJA.

Risposta

["@/dataSets/{DATASET_ID}"]

Dove:

• DATASET_ID è l'identificatore del set di dati creato.

curl -X POST https://platform.adobe.io/data/core/ups/export/jobs \
 -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
 -H 'Content-Type: application/json' \
 -H 'x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}' \
 -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
 -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}' \
 -d '{
    "fields": "{COMMA_SEPARATED_LIST_OF_FULLY_QUALIFIED_FIELD_NAMES}",
    "filter": {
        "segments": [
            {
                "segmentId": "{AUDIENCE_ID_1}",
                "segmentNs": "ups",
                "status": [
                    "realized"
                ],
                "segmentId": "{AUDIENCE_ID_2}",
                "segmentNs": "ups",
                "status": [
                    "realized"
                ],
                "segmentId": "{AUDIENCE_ID_3}",
                "segmentNs": "ups",
                "status": [
                    "realized"
                ]
             }
        ]
    },
    "destination":{
        "datasetId": "{DATASET_ID}",
        "segmentPerBatch": false
    },
    "schema":{
        "name": "_xdm.context.profile"
    }
}'

Dove

• COMMA_SEPARATED_LIST_OF_FULLY_QUALIFIED_FIELD_NAMES potrebbe essere _demoemea.identification.core.ecid, _demoemea.identification.core.email, _demoemea.identification.core.phoneNumber, person.gender, person.name.firstName, person.name.lastName. Assicurati di includere almeno i campi rilevanti (come personID (e-mail)) che desideri utilizzare nell’analisi del Percorso di clienti.
• AUDIENCE_ID_x sono gli identificatori dei tipi di pubblico che desideri esportare.
• DATASET_ID è il set di dati creato.

Risposta

{
  "..."
  "id": "{EXPORT_JOB_ID}",
  "..."
}

Dove

• EXPORT_JOB_ID è l'identificatore del processo di esportazione.

Richiesta

curl -X GET https://platform.adobe.io/data/core/ups/export/jobs/{EXPORT_JOB_ID} \
 -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
 -H 'x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}' \
 -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
 -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}'

Risposta

{
  "..."
  "id": "{EXPORT_JOB_ID}",
  "..."
  "status": "SUCCEEDED",
  "..."
}

Nell’interfaccia utente di Experience Platform:

1. Selezionare Data Management > Datasets.

2. Selezionare il set di dati creato, ad esempio: Segment Export Job Dataset for CJA.

   

3. Verifica i batch acquisiti. Se il set di dati contiene batch non riusciti, utilizzare Data Management > Monitoring per verificare il motivo. Ad esempio, hai utilizzato un nome di campo che non esiste nello schema.

4. Copia il Table name del set di dati. Esempio: segment_export_job_dataset_for_cja. Usa questo nome nel passaggio successivo.

Utilizza un client PSQL che si connette a Experience Platform Query Service.

Nell’interfaccia utente di Experience Platform:

1. Selezionare Data Management > Queries.
2. Selezionare Credentials.

Utilizzare le credenziali per configurare il client PSQL per la connessione a Customer Journey Analytics Query Service.

Query

Esegui questa query per recuperare i dati del pubblico dal set di dati:

SELECT ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY key)::text as _id, personID, key as audienceMembershipId
FROM (
   SELECT {IDENTITY_TO_USE_AS_PERSON_ID} AS personID, explode(segmentMembership.ups)
   FROM {DATASET_TABLE_NAME}
)
WHERE value.status = 'realized' AND (key = '{AUDIENCE_ID_1}' OR key = 'AUDIENCE_ID_2' OR key = 'AUDIENCE_ID_3')

Dove:

• IDENTITY_TO_USE_AS_PERSON_ID è uno dei campi definiti come parte del processo di esportazione. Ad esempio: _demoemea.identification.core.email.
• DATASET_TABLE_NAME è il nome della tabella del set di dati.
• AUDIENCE_ID_x sono i tipi di pubblico definiti come parte del processo di esportazione. È necessario specificare questi tipi di pubblico ancora una volta, in quanto la specifica nel processo di esportazione è un filtro a livello di riga. Tale filtro a livello di riga restituisce profili per i segmenti specificati con tutte le appartenenze al segmento per ciascuno dei profili.

Risultati

Il risultato della query, in formato JSON, dovrebbe essere simile al seguente:

[
   {
      "_id": "1",
      "personID": "{PERSON_ID_x}",
      "audienceMembershipId": "{AUDIENCE_ID_x}"
   },
   {
      "_id": "2",
      "personID": "PERSON_ID_y",
      "audienceMembershipId": "{AUDIENCE_ID_x}"
   }

]

Dove:

• PERSON_ID_x sono i valori dell'identificatore da utilizzare come ID persona. Ad esempio, john.doe@gmail.com quando si utilizza la posta elettronica.
• AUDIENCE_ID_x sono gli identificatori del pubblico.

Il JSON finale sarà simile al seguente:

[
   {
      "_id": "1",
      "personID": "{PERSON_ID_x}",
      "{TENANT_NAME}": {
         "audienceMembershipId": "{AUDIENCE_ID_x}",
         "audienceMembershipName": "{AUDIENCE_FRIENDLY_NAME_x}"
      }
  },
  {
      "_id": "2",
      "personID": "{PERSON_ID_y}",
      "{TENANT_NAME}": {
         "audienceMembershipId": "{AUDIENCE_ID_y}",
         "audienceMembershipName": "{AUDIENCE_FRIENDLY_NAME_y}"
      }
    }
  }

]

Dove:

• TENANT_NAME è il nome del tenant. Ad esempio: _demoemea.
• PERSON_ID_x sono i valori dell'identificatore che si desidera utilizzare come ID persona. Ad esempio, john.doe@gmail.com quando si utilizza la posta elettronica.
• AUDIENCE_ID_x sono gli identificatori del pubblico.
• AUDIENCE_FRIENDLY_NAME_x sono nomi descrittivi di pubblico per gli ID pubblico. Ad esempio: Luma - Blue+ Members.

Utilizza lo strumento preferito per trasformare il JSON originale in questo formato.

Per creare lo schema:

Nell’interfaccia utente di Experience Platform:

1. Selezionare Data Management > Schemas.

2. Selezionare Create schema. Selezionare Standard dal menu a discesa.

3. Selezionare Manual nella finestra di dialogo Create a schema e utilizzare Select per continuare.

4. Nella procedura guidata Create schema, nel passaggio Select a class:

   1. Seleziona Individual Profile (Aggiungi set di dati).
   2. Seleziona Next (Salva).

5. Nella procedura guidata Create schema, nel passaggio Name and review:

   1. Immetti Schema display name. Ad esempio: Audience Export for CJA Schema.
   2. (facoltativo) Immettere Description.
   3. Seleziona Finish.

6. Impostare lo schema in modo che contenga un gruppo di campi personalizzato, denominato ad esempio Audience Membership, contenente due campi denominati audienceMembershipId e audienceMembershipName.

7. Assicurarsi che il campo personID sia un Identity, Primary Identity e che abbia Email come I​dentity namespace.

   

8. Apply tutte le modifiche. Selezionare Save per salvare lo schema.

Nell’interfaccia utente di Experience Platform:

1. Selezionare Data Management > Datasets.

2. Selezionare Create dataset.

3. Seleziona Create dataset from schema.

4. Nella procedura guidata Create dataset from schema, nel passaggio Select schema:

   1. Seleziona lo schema appena creato. Ad esempio: Audience Export for CJA Schema.
   2. Seleziona Next.

5. Nella procedura guidata Create dataset from schema, nel passaggio Configure dataset:

   1. Immetti Name per il set di dati.
   2. (facoltativo) Immetti Description per il set di dati.
   3. Seleziona Finish.

6. In Datasets > nome del set di dati, trascina il file di dati JSON trasformato e rilascia il file in Drag and drop files. Questa azione avvia l’acquisizione dei dati JSON esportati nel set di dati.

7. Verifica i batch acquisiti. Se il set di dati contiene batch non riusciti, utilizzare Data Management > Monitoring per verificare il motivo. Ad esempio, hai definito un nome di campo nel JSON che non esiste nello schema.

Nell’interfaccia utente di Customer Journey Analytics:

1. Seleziona Data Management > Connections.

2. Crea una nuova connessione/ Definisci Connection settings e Data settings. In alternativa, selezionare una connessione esistente e utilizzare Edit Connection per modificare la connessione.

3. Selezionare Add datasets.

4. Seleziona il set di dati creato e in cui sono stati acquisiti i dati JSON trasformati.

5. Configura il set di dati. Ad esempio:

   

6. Save connessione.

1. Seleziona Data Management > Data views.

2. Modificare una visualizzazione dati esistente o crearne una nuova.

3. Nella scheda Components della visualizzazione dati, accertati che Audience Membership Id e Audience Membership Name siano aggiunti come componenti dimensione.

   

4. Selezionare Save and Continue per salvare la visualizzazione dati.