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Informazioni su Audiences

Last update: Tue Oct 15 2024 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)

Creato per:

  • Sviluppatore
  • Utente

Le informazioni derivate dall’analisi del modello dati rendono i dati di Adobe Real-time Customer Data Platform più accessibili, comprensibili e di impatto per il processo decisionale.

Comprendi le informazioni sul pubblico accedendo all’SQL che li alimenta, quindi genera le tue informazioni per esplorare ulteriormente le identità e i profili che compongono i tipi di pubblico. Trasforma i dati non elaborati in nuove informazioni fruibili utilizzando l’SQL esistente del modello dati di Real-Time CDP come ispirazione per creare query per le tue esigenze aziendali specifiche.

Per ulteriori informazioni su come adattare l'istruzione SQL delle informazioni direttamente tramite l'interfaccia utente di Platform, vedere la Visualizza documentazione SQL.

Tutte le informazioni seguenti sono disponibili per l'utilizzo come parte del dashboard Tipi di pubblico o di un dashboard definito dall'utente personalizzato. Consulta la panoramica sulla personalizzazione per istruzioni su come personalizzare il dashboard o creare e modificare nuovi widget nella libreria di widget e dashboard definito dall'utente.

Tutte le informazioni seguenti sono disponibili per l'utilizzo come parte del dashboard Tipi di pubblico o di un dashboard personalizzato.

Rapporto di sovrapposizione pubblico audience-overlap-report

Domande a cui questa informazione ha risposto:

  • Quali sono i primi 50 tipi di pubblico sovrapposti di un particolare pubblico filtrato?
  • Quali sono i 50 tipi di pubblico meno sovrapposti di un particolare pubblico filtrato?
  • In che modo cambia il pattern di sovrapposizione per un pubblico filtrato diverso?
Seleziona questa opzione per visualizzare il codice SQL che genera questa informazione approfondita
code language-sql 
SELECT source_segment_name,
        source_segment_id,
        overlap_segment_name,
        overlap_segment_id,
        max(source_segment_audience_count) source_segment_audience_count,
        max(overlap_segment_audience_count) overlap_segment_audience_count,
        max(overlap_audience_count) overlap_audience_count,
        CASE
            WHEN (max(source_segment_audience_count) + max(overlap_segment_audience_count) - max(overlap_audience_count)) > 0 THEN (cast(max(overlap_audience_count) AS DECIMAL(18, 2)) / cast((max(source_segment_audience_count) + max(overlap_segment_audience_count) - max(overlap_audience_count)) AS DECIMAL(18, 2))) * 100::DECIMAL(9, 2)
            ELSE 100.00
        END overlapping_percentage
  FROM
    (SELECT adwh_fact_profile_overlap_of_segments.Segment1 source_segment_id,
            adwh_fact_profile_overlap_of_segments.Segment2 overlap_segment_id,
            Sum(count_of_overlap) overlap_audience_count
    FROM qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_overlap_of_segments
    WHERE qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_overlap_of_segments.merge_policy_id = 2027892989
      AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_overlap_of_segments.date_key = '2024-01-10'
    GROUP BY qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_overlap_of_segments.Segment2 ,
              qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_overlap_of_segments.Segment1) a
  INNER JOIN
    (SELECT sum(count_of_profiles) source_segment_audience_count,
            adwh_dim_segments.segment_name source_segment_name,
            adwh_fact_profile_by_segment_trendlines.merge_policy_id,
            adwh_fact_profile_by_segment_trendlines.segment_Id segment1
    FROM qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_trendlines
    JOIN qsaccel.profile_agg.adwh_dim_segments ON qsaccel.profile_agg.adwh_dim_segments.segment_id = qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_trendlines.segment_Id
    WHERE qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_trendlines.merge_policy_id = 2027892989
      AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_trendlines.date_key = '2024-01-10'
    GROUP BY qsaccel.profile_agg.adwh_dim_segments.segment_name,
              qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_trendlines.merge_policy_id,
              qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_trendlines.segment_id) b ON a.source_segment_id = b.segment1
  INNER JOIN
    (SELECT sum(count_of_profiles) overlap_segment_audience_count,
            adwh_dim_segments.segment_name overlap_segment_name,
            adwh_fact_profile_by_segment_trendlines.merge_policy_id,
            adwh_fact_profile_by_segment_trendlines.segment_Id segment2
    FROM qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_trendlines
    JOIN qsaccel.profile_agg.adwh_dim_segments ON adwh_dim_segments.segment_id = adwh_fact_profile_by_segment_trendlines.segment_Id
    WHERE qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_trendlines.merge_policy_id = 2027892989
      AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_trendlines.date_key = '2024-01-10'
    GROUP BY qsaccel.profile_agg.adwh_dim_segments.segment_name,
              qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_trendlines.merge_policy_id,
              qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_trendlines.segment_id) c ON a.overlap_segment_id = c.segment2
  GROUP BY source_segment_name,
          source_segment_id,
          overlap_segment_name,
          overlap_segment_id
  ORDER BY overlapping_percentage DESC
  LIMIT 5;

Per informazioni sull'aspetto e le funzionalità di questa informazione, consulta la documentazione sui widget per report di sovrapposizione pubblico.

Sovrapposizione del pubblico audience-overlap

Domande a cui questa informazione ha risposto:

  • Quali profili sono comuni a entrambi i tipi di pubblico?
  • In che modo la sovrapposizione influisce sui tassi di coinvolgimento o di conversione?
  • Come possono essere personalizzate le strategie di marketing per il segmento sovrapposto?
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code language-sql 
SELECT Sum(overlap_col1) overlap_col1,
        Sum(overlap_col2) overlap_col2,
        Sum(overlap_count) Overlap_count
  FROM
    (SELECT 0 overlap_col1,
            0 overlap_col2,
            sum(count_of_overlap)Overlap_count
    FROM qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_overlap_of_segments
    WHERE qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_overlap_of_segments.merge_policy_id = 1133248113
      AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_overlap_of_segments.date_key = '2024-01-10'
      AND ((qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_overlap_of_segments.segment1=1870062812
            AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_overlap_of_segments.segment2=2080256533)
            OR (qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_overlap_of_segments.segment1=2080256533
                AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_overlap_of_segments.segment2=1870062812))
    UNION ALL SELECT sum(count_of_profiles) overlap_col1,
                      0 overlap_col2,
                      0 overlap_count
    FROM qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_trendlines
    LEFT JOIN qsaccel.profile_agg.adwh_dim_segments ON qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_trendlines.segment_Id = qsaccel.profile_agg.adwh_dim_segments.segment_Id
    WHERE qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_trendlines.merge_policy_id = 1133248113
      AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_trendlines.date_key = '2024-01-10'
      AND qsaccel.profile_agg.adwh_dim_segments.segment_Id = 1870062812
    UNION ALL SELECT 0 overlap_col1,
                      sum(count_of_profiles) overlap_col2,
                      0 Overlap_count
    FROM qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_trendlines
    JOIN qsaccel.profile_agg.adwh_dim_segments ON qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_trendlines.segment_Id = qsaccel.profile_agg.adwh_dim_segments.segment_Id
    WHERE qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_trendlines.merge_policy_id = 1133248113
      AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_trendlines.date_key = '2024-01-10'
      AND qsaccel.profile_agg.adwh_dim_segments.segment_Id = 2080256533 ) a;

Consulta la documentazione sui widget di sovrapposizione pubblico per informazioni sull'aspetto e le funzionalità di questa informazione.

Tendenza dimensione del pubblico audience-size-change-trend

Domande a cui questa informazione ha risposto:

  • Ci sono picchi o cali significativi nelle dimensioni del pubblico negli ultimi 30 giorni, 90 giorni o 12 mesi?
  • In che modo la dimensione del pubblico cambia durante giorni specifici?
  • Sono state rilevate anomalie o pattern ricorrenti di picchi o ribassi negli ultimi 12 mesi?
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code language-sql 
SELECT date_key,
      Profiles_added
  FROM
    (SELECT rn_num,
            date_key,
            (count_of_profiles-lag(count_of_profiles, 1, 0) over(
                                                                ORDER BY date_key))Profiles_added
    FROM
      (SELECT date_key,
              sum(x.count_of_profiles)count_of_profiles,
              row_number() OVER (
                                  ORDER BY date_key) rn_num
        FROM qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_trendlines x
        INNER JOIN
          (SELECT MAX(process_date) last_process_date,
                  merge_policy_id
          FROM qsaccel.profile_agg.adwh_lkup_process_delta_log
          WHERE process_name = 'FACT_TABLES_PROCESSING'
            AND process_status = 'SUCCESSFUL'
          GROUP BY merge_policy_id) y ON x.merge_policy_id = y.merge_policy_id
        WHERE segment_id = 1333234510
          AND x.date_key >= dateadd(DAY, -30 -1, y.last_process_date)
        GROUP BY x.date_key) a)b
  WHERE rn_num > 1;

Per informazioni sull'aspetto e le funzionalità di questa informazione, consulta la documentazione del widget di tendenza per la modifica delle dimensioni del pubblico.

Tendenza dimensione pubblico per identità audience-size-trend-by-identity

Domande a cui questa informazione ha risposto:

  • Il mio pubblico è in continua crescita, si sta stabilizzando o sta vivendo fluttuazioni?
  • Esiste un’identità specifica che ha picchi o cali nella crescita dell’audience nel tempo?
  • Ci sono delle anomalie nella crescita della mia identità nel tempo?
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code language-sql 
SELECT sum(count_of_profiles) AS identities,
        date_key
  FROM qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_and_namespace_trendlines x
  INNER JOIN
    (SELECT MAX(process_date) last_process_date,
            merge_policy_id
    FROM qsaccel.profile_agg.adwh_lkup_process_delta_log
    WHERE process_name = 'FACT_TABLES_PROCESSING'
      AND process_status = 'SUCCESSFUL'
    GROUP BY merge_policy_id) y ON x.merge_policy_id = y.merge_policy_id
  INNER JOIN qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces z ON x.namespace_id = z.namespace_id
  AND x.merge_policy_id = z.merge_policy_id
  WHERE x.date_key >= dateadd(DAY, -30, y.last_process_date)
    AND x.segment_id = 1333234510
    AND z.namespace_description = 'crmid'
  GROUP BY date_key;

Per informazioni sull'aspetto e sulle funzionalità di questa informazione, consulta la documentazione sulle tendenze delle dimensioni del pubblico in base al widget identità.

Tendenza delle dimensioni del pubblico audience-size-trend

Domande a cui questa informazione ha risposto:

  • In che modo la dimensione del pubblico è cambiata nel tempo, comprese eventuali anomalie?
  • Come posso trovare la tendenza complessiva in termini di dimensioni del pubblico nei periodi: 30 giorni, 90 giorni e 12 mesi?
  • Quali sono le caratteristiche chiave del pubblico che contribuiscono alla sua dimensione? Ad esempio, picchi dovuti a campagne di e-mail marketing.
Seleziona questa opzione per visualizzare il codice SQL che genera questa informazione approfondita
code language-sql 
SELECT date_key,
        sum(count_of_profiles) AS audience_size
  FROM qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_trendlines x
  INNER JOIN
    (SELECT MAX(process_date) last_process_date,
            merge_policy_id
    FROM qsaccel.profile_agg.adwh_lkup_process_delta_log
    WHERE process_name = 'FACT_TABLES_PROCESSING'
      AND process_status = 'SUCCESSFUL'
    GROUP BY merge_policy_id) y ON x.merge_policy_id = y.merge_policy_id
  WHERE date_key >= dateadd(DAY, -30, y.last_process_date)
    AND x.segment_id = 1333234510
  GROUP BY date_key,
          segment_id;

Consulta la documentazione del widget tendenza dimensioni pubblico per informazioni sull'aspetto e le funzionalità di questa informazione.

Dimensione del pubblico audience-size

Domande a cui questa informazione ha risposto:

  • Qual è la dimensione attuale del pubblico totale?
  • In che modo la dimensione del pubblico corrente si confronta con i periodi precedenti o con tipi di pubblico specifici?
  • Qual è l’impatto delle recenti campagne di marketing sulla dimensione del pubblico?
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code language-sql 
SELECT
  sum(
    qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_trendlines.count_of_profiles
  ) count_of_profiles
FROM
  qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_trendlines
  LEFT OUTER JOIN qsaccel.profile_agg.adwh_dim_segments ON qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_trendlines.segment_id = qsaccel.profile_agg.adwh_dim_segments.segment_id
WHERE
  qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_trendlines.segment_id = -1323307941
  AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_trendlines.merge_policy_id = 1914917902
  AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_trendlines.date_key = '2024-01-12';

Consulta la documentazione sul widget dimensione pubblico per informazioni sull'aspetto e le funzionalità di questa informazione.

Distribuzione dei punteggi tramite IA analisi clienti customer-ai-distribution-of-scores

Domande a cui questa informazione ha risposto:

  • Qual è la distribuzione del punteggio per ogni bucket del modello di IA per l’analisi dei clienti, filtrata per un pubblico selezionato?
  • Qual è la distribuzione di punteggio di alto, medio e basso per un particolare pubblico?
  • Qual è la suddivisione della distribuzione del punteggio per vari tipi di pubblico di interesse?
Seleziona questa opzione per visualizzare il codice SQL che genera questa informazione approfondita
code language-sql 
SELECT b.model_name,
      b.model_type,
      c.segment_name,
      c.segment_id,
      CASE
        WHEN score >= 0
          AND score < 25 THEN 'LOW'
        WHEN score >= 25
          AND score < 75 THEN 'MEDIUM'
        WHEN score >= 75
          AND score <= 100 THEN 'HIGH'
        END bucket_name,
      CASE
        WHEN score >= 0
          AND score < 5 THEN '02.50'
        WHEN score >= 5
          AND score < 10 THEN '07.50'
        WHEN score >= 10
          AND score < 15 THEN '12.50'
        WHEN score >= 15
          AND score < 20 THEN '17.50'
        WHEN score >= 20
          AND score < 25 THEN '22.50'
        WHEN score >= 25
          AND score < 30 THEN '27.50'
        WHEN score >= 30
          AND score < 35 THEN '32.50'
        WHEN score >= 35
          AND score < 40 THEN '37.50'
        WHEN score >= 40
          AND score < 45 THEN '42.50'
        WHEN score >= 45
          AND score < 50 THEN '47.50'
        WHEN score >= 50
          AND score < 55 THEN '52.50'
        WHEN score >= 55
          AND score < 60 THEN '57.50'
        WHEN score >= 60
          AND score < 65 THEN '62.50'
        WHEN score >= 65
          AND score < 70 THEN '67.50'
        WHEN score >= 70
          AND score < 75 THEN '72.50'
        WHEN score >= 75
          AND score < 80 THEN '77.50'
        WHEN score >= 80
          AND score < 85 THEN '82.50'
        WHEN score >= 85
          AND score < 90 THEN '87.50'
        WHEN score >= 90
          AND score < 95 THEN '92.50'
        WHEN score >= 95
          AND score <= 100 THEN '97.50'
        END score_bins,
      Sum(CASE
            WHEN score >= 0
              AND score < 25 THEN count_of_profiles
            WHEN score >= 25
              AND score < 75 THEN count_of_profiles
            WHEN score >= 75
              AND score <= 100 THEN count_of_profiles
        END) count_of_profiles
   FROM qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_ai_models a
          JOIN qsaccel.profile_agg.adwh_dim_ai_models b ON a.merge_policy_id = b.merge_policy_id
     AND a.model_id = b.model_id
          JOIN qsaccel.profile_agg.adwh_dim_segments c ON a.segment_id = c.segment_id
   WHERE a.merge_policy_id = 1133248113
     AND a.model_id = 1829081696
     AND a.segment_id = 1870062812
     AND score_date =
         (SELECT MAX(score_date)
          FROM qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_ai_models d
          WHERE d.model_id = a.model_id) GROUP  BY b.model_name,
             b.model_type,
             c.segment_name,
             c.segment_id,
             CASE
               WHEN score >= 0
                 AND score < 25 THEN 'LOW'
               WHEN score >= 25
                 AND score < 75 THEN 'MEDIUM'
               WHEN score >= 75
                 AND score <= 100 THEN 'HIGH'
               END,
             CASE
               WHEN score >= 0
                 AND score < 5 THEN '02.50'
               WHEN score >= 5
                 AND score < 10 THEN '07.50'
               WHEN score >= 10
                 AND score < 15 THEN '12.50'
               WHEN score >= 15
                 AND score < 20 THEN '17.50'
               WHEN score >= 20
                 AND score < 25 THEN '22.50'
               WHEN score >= 25
                 AND score < 30 THEN '27.50'
               WHEN score >= 30
                 AND score < 35 THEN '32.50'
               WHEN score >= 35
                 AND score < 40 THEN '37.50'
               WHEN score >= 40
                 AND score < 45 THEN '42.50'
               WHEN score >= 45
                 AND score < 50 THEN '47.50'
               WHEN score >= 50
                 AND score < 55 THEN '52.50'
               WHEN score >= 55
                 AND score < 60 THEN '57.50'
               WHEN score >= 60
                 AND score < 65 THEN '62.50'
               WHEN score >= 65
                 AND score < 70 THEN '67.50'
               WHEN score >= 70
                 AND score < 75 THEN '72.50'
               WHEN score >= 75
                 AND score < 80 THEN '77.50'
               WHEN score >= 80
                 AND score < 85 THEN '82.50'
               WHEN score >= 85
                 AND score < 90 THEN '87.50'
               WHEN score >= 90
                 AND score < 95 THEN '92.50'
               WHEN score >= 95
                 AND score <= 100 THEN '97.50'
               END;

Per informazioni sull'aspetto e le funzionalità di questa informazione, consulta la documentazione sulla distribuzione dei punteggi da parte di IA per l'analisi dei clienti.

Riepilogo del punteggio di IA per l’analisi dei clienti customer-ai-scoring-summary

Domande a cui questa informazione ha risposto:

  • Qual è il riepilogo del punteggio per ciascuno dei modelli di IA per l’analisi dei clienti per un determinato pubblico?
  • In che modo i punteggi di tendenza di Customer AI cambiano per tipi di pubblico diversi?
  • In che modo il riepilogo del punteggio è simile agli altri KPI nella panoramica del pubblico?
Seleziona questa opzione per visualizzare il codice SQL che genera questa informazione approfondita
code language-sql 
SELECT model_name,
         model_type,
         segment_name,
         CASE
             WHEN score BETWEEN 0 AND 24 THEN 'LOW'
             WHEN score BETWEEN 25 AND 74 THEN 'MEDIUM'
             WHEN score BETWEEN 75 AND 100 THEN 'HIGH'
         END score_buckets,
         sum(count_of_profiles) count_of_profiles
  FROM QSAccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_ai_models a
  JOIN QSAccel.profile_agg.adwh_dim_ai_models b ON a.merge_policy_id=b.merge_policy_id
  AND a.model_id=b.model_id
  JOIN QSAccel.profile_agg.adwh_dim_segments c ON a.segment_id=c.segment_id
  WHERE a.merge_policy_id=1133248113
    AND a.model_id =1829081696
    AND a.segment_id=1870062812
    AND score_date=
      (SELECT max(score_date)
       FROM QSAccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_ai_models d
       WHERE d.model_id=a.model_id)
  GROUP BY model_name,
           model_type,
           segment_name,
           CASE
               WHEN score BETWEEN 0 AND 24 THEN 'LOW'
               WHEN score BETWEEN 25 AND 74 THEN 'MEDIUM'
               WHEN score BETWEEN 75 AND 100 THEN 'HIGH'
           END;

Per informazioni sull'aspetto e le funzionalità di questa informazione, consulta la documentazione del widget di riepilogo del punteggio di Customer AI.

Sovrapposizione di identità identity-overlap

Domande a cui questa informazione ha risposto:

  • Qual è l'intersezione comune tra Tipo di identità A e Tipo di identità B per un pubblico filtrato?
  • Come posso perfezionare i tipi di pubblico dei clienti in base alla sovrapposizione di tipi di identità specifici, per migliorare le strategie di marketing mirate?
  • Quali insight possono essere ottenuti valutando le prestazioni della campagna all’interno delle aree intersecanti?
  • In base a queste informazioni, come possono essere ottimizzate le future attività di marketing?
Seleziona questa opzione per visualizzare il codice SQL che genera questa informazione approfondita
code language-sql 
SELECT Sum(overlap_col1) overlap_col1,
        Sum(overlap_col2) overlap_col2,
        Sum(overlap_count) Overlap_count
  FROM
    (SELECT 0 overlap_col1,
            0 overlap_col2,
            Sum(count_of_profiles) Overlap_count
    FROM qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_overlap_of_namespace_by_segment
    WHERE qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_overlap_of_namespace_by_segment.segment_id = 1333234510
      AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_overlap_of_namespace_by_segment.merge_policy_id = 1709997014
      AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_overlap_of_namespace_by_segment.date_key = '2024-01-10'
      AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_overlap_of_namespace_by_segment.overlap_id IN
        (SELECT a.overlap_id
          FROM
            (SELECT qsaccel.profile_agg.adwh_dim_overlap_namespaces.overlap_id overlap_id,
                    count(*) cnt_num
            FROM qsaccel.profile_agg.adwh_dim_overlap_namespaces
            WHERE qsaccel.profile_agg.adwh_dim_overlap_namespaces.merge_policy_id = 1709997014
              AND qsaccel.profile_agg.adwh_dim_overlap_namespaces.overlap_namespaces in ('crmid',
                                                                                          'email')
            GROUP BY qsaccel.profile_agg.adwh_dim_overlap_namespaces.overlap_id)a
          WHERE a.cnt_num>1 )
    UNION ALL SELECT count_of_profiles overlap_col1,
                      0 overlap_col2,
                      0 Overlap_count
    FROM qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_and_namespace_trendlines
    LEFT OUTER JOIN qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces ON qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_and_namespace_trendlines.namespace_id = qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.namespace_id
    AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_and_namespace_trendlines.merge_policy_id = qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.merge_policy_id
    WHERE qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.namespace_description = 'crmid'
      AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_and_namespace_trendlines.segment_id = 1333234510
      AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_and_namespace_trendlines.merge_policy_id = 1709997014
      AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_and_namespace_trendlines.date_key = '2024-01-10'
    UNION ALL SELECT 0 overlap_col1,
                      count_of_profiles overlap_col2,
                      0 Overlap_count
    FROM qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_and_namespace_trendlines
    LEFT OUTER JOIN qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces ON qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_and_namespace_trendlines.namespace_id = qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.namespace_id
    AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_and_namespace_trendlines.merge_policy_id = qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.merge_policy_id
    WHERE qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.namespace_description = 'email'
      AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_and_namespace_trendlines.segment_id = 1333234510
      AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_and_namespace_trendlines.merge_policy_id = 1709997014
      AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_and_namespace_trendlines.date_key = '2024-01-10' ) a;

Per informazioni sull'aspetto e le funzionalità di questa informazione, consulta la documentazione sui widget di sovrapposizione identità.

Profili per identità profiles-by-identity

Domande a cui questa informazione ha risposto:

  • Quale tipo di identità presenta la proporzione più elevata nel conteggio totale dei profili per un pubblico selezionato?
  • Esistono disparità significative tra i tipi di identità per un pubblico selezionato?
  • Qual è la distribuzione complessiva dei tipi di identità per pubblico?
  • Esistono disparità o anomalie significative nel conteggio delle identità per i vari tipi di pubblico?
Seleziona questa opzione per visualizzare il codice SQL che genera questa informazione approfondita
code language-sql 
SELECT qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.namespace_description,
        sum(qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_and_namespace_trendlines.count_of_profiles) count_of_profiles
  FROM qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_and_namespace_trendlines
  LEFT OUTER JOIN qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces ON qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_and_namespace_trendlines.namespace_id = qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.namespace_id
  AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_and_namespace_trendlines.merge_policy_id = qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.merge_policy_id
  WHERE qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_and_namespace_trendlines.segment_id = 1333234510
    AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_and_namespace_trendlines.merge_policy_id = 1709997014
    AND qsaccel.profile_agg.adwh_fact_profile_by_segment_and_namespace_trendlines.date_key = '2024-01-10'
  GROUP BY qsaccel.profile_agg.adwh_dim_namespaces.namespace_description
  ORDER BY count_of_profiles DESC;

Per informazioni sull'aspetto e le funzionalità di questa informazione, consulta la documentazione sui profili per widget identità.

Attivazioni pianificate scheduled-activations

Domande a cui questa informazione ha risposto:

  • Quali sono le date di inizio e di fine delle attivazioni con le prestazioni migliori per un particolare pubblico su una piattaforma specifica?
  • Quali piattaforme sono state utilizzate maggiormente per le attivazioni pianificate di un particolare pubblico?
  • Esistono schemi di utilizzo della piattaforma che potrebbero guidare le decisioni sull’assegnazione delle priorità o la diversificazione delle strategie di attivazione per un pubblico specifico?
Seleziona questa opzione per visualizzare il codice SQL che genera questa informazione approfondita
code language-sql 
SELECT p.destination_platform ,
       p.destination_platform_name AS platform ,
       d.destination_name ,
       d.destination ,
       br.start_date ,
       CASE
           WHEN br.end_date = '9999-12-31' THEN 'Ongoing'
           ELSE br.end_date
       END AS end_date
  FROM qsaccel.profile_agg.adwh_dim_br_segment_destinations br
  JOIN qsaccel.profile_agg.adwh_dim_destination d ON br.destination_id = d.destination_id
  JOIN qsaccel.profile_agg.adwh_dim_destination_platform p ON d.destination_platform_id = p.destination_platform_id
  JOIN
    (SELECT MAX(process_date) AS last_process_date
     FROM qsaccel.profile_agg.adwh_lkup_process_delta_log
     WHERE process_name = 'FACT_TABLES_PROCESSING'
       AND process_status = 'SUCCESSFUL' ) lpd ON lpd.last_process_date BETWEEN br.start_date AND br.end_date
  AND br.segment_id = 1333234510;

Per informazioni sull'aspetto e le funzionalità di questa informazione, consulta la documentazione sulle attivazioni pianificate.

Passaggi successivi

Una volta letto questo documento, potrai comprendere le istruzioni SQL che generano informazioni approfondite sul dashboard e quali sono le domande più comuni che vengono risolte dall’analisi. Ora puoi modificare e ripetere le istruzioni SQL per generare informazioni personalizzate.

Per ulteriori informazioni su come adattare l'istruzione SQL delle informazioni direttamente tramite l'interfaccia utente di Platform, vedere la Visualizza documentazione SQL.

È inoltre possibile leggere e comprendere l'istruzione SQL che genera informazioni approfondite per le dashboard Profili, Profili account e Destinazioni.

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