Architettura dell’analisi: come approcciare il modello dati di Customer Journey Analytics
Un aspetto fondamentale della creazione di un modello dati di CJA è la comprensione della relazione gerarchica tra diversi punti di contatto e interazioni. Questo costituisce la base per analisi e approfondimenti significativi.
Le considerazioni principali includono:
- Identificazione e mappatura dei punti di interazione del cliente su tutti i canali
- Definizione di chiare gerarchie e relazioni di eventi
- Definizione di modelli di attribuzione coerenti
- Creazione di metriche e KPI standardizzati
Strutturando correttamente questi elementi, le organizzazioni possono monitorare e analizzare meglio l’intero percorso dei clienti, fornendo informazioni più fruibili e migliorando le capacità decisionali.
Sblocco della modellazione dati per analisi potenti
Scopri come l’architettura dei dati in Adobe Experience Platform (AEP) e Customer Journey Analytics (CJA) offre informazioni e rapporti utili.
- Aspetti relativi alla progettazione dello schema La scelta tra schemi piatti, array e array di oggetti influisce direttamente sulle funzionalità di analisi e sulla flessibilità di reporting.
- Processo di trasformazione I dati acquisiti in AEP devono essere strutturati accuratamente per garantire una trasformazione e un utilizzo senza soluzione di continuità in CJA.
- Gerarchia dei contenitori La comprensione dei livelli di evento, sessione e persona è fondamentale per l'analisi a più livelli e la creazione di rapporti accurati.
- Strategie pratiche La pianificazione anticipata, la governance dello schema e l'utilizzo delle funzionalità della piattaforma sono fondamentali per implementazioni scalabili e a prova di futuro.
La padronanza di questi concetti consente ai team di ottimizzare i flussi di lavoro di analisi e ottenere informazioni aziendali più approfondite.
Tipi di schema e relativi casi d’uso
- Schemi piatti Ideale per relazioni di dati uno a uno semplici. Ideale per il tracciamento degli eventi di base e metriche/dimensioni semplici.
- Array Utili per elenchi di elementi correlati (ad esempio, categorie di prodotti, tag di contenuto). Ogni elemento array diventa una dimensione individuale per l'analisi.
- Array di oggetti progettati per casi d'uso complessi, ad esempio acquisti di prodotti, in cui ogni oggetto mantiene le proprie proprietà e relazioni. Consente un'analisi dettagliata a livello di oggetto.
- Scelta saggia Seleziona lo schema più semplice che soddisfi le tue esigenze, ma sfrutta array e oggetti per scenari avanzati che richiedono la conservazione delle relazioni.