Prepara i dati per l'utilizzo in Intelligent Services

Affinché Intelligent Services possa scoprire informazioni dai dati degli eventi di marketing, i dati devono essere arricchiti semanticamente e mantenuti in una struttura standard. Intelligent Services sfrutta Experience Data Model schemi (XDM) per ottenere questo risultato. In particolare, tutti i set di dati utilizzati in Intelligent Services devono essere conformi allo schema XDM Consumer ExperienceEvent (CEE) o utilizzare il connettore Adobe Analytics. Inoltre, IA per l’analisi dei clienti supporta il connettore Adobe Audience Manager.

Questo documento fornisce indicazioni generali sulla mappatura dei dati degli eventi di marketing da più canali allo schema CEE, delineando informazioni su campi importanti all’interno dello schema per aiutarti a determinare come mappare in modo efficace i dati alla relativa struttura. Se prevedi di utilizzare i dati di Adobe Analytics, consulta la sezione per Preparazione dati di Adobe Analytics. Se prevedi di utilizzare i dati di Adobe Audience Manager (solo IA per l'analisi dei clienti), consulta la sezione per Adobe Audience Manager data preparation.

Requisiti dei dati

Intelligent Services richiedono quantità diverse di dati storici a seconda dell'obiettivo creato. I dati preparati per all Intelligent Services devono comunque includere percorsi/eventi di clienti positivi e negativi. La presenza di eventi negativi e positivi migliora la precisione e l'accuratezza del modello.

Ad esempio, se utilizzi IA per l’analisi dei clienti per prevedere la propensione all’acquisto di un prodotto, il modello di IA per l’analisi dei clienti richiede sia esempi di percorsi di acquisto riusciti che esempi di percorsi non riusciti. Questo perché durante la formazione sul modello, IA per l’analisi dei clienti cerca di capire quali eventi e percorsi portano a un acquisto. Sono incluse anche le azioni intraprese dai clienti che non hanno effettuato l’acquisto, ad esempio da un utente che ha interrotto il percorso per aggiungere un articolo al carrello. Questi clienti possono mostrare comportamenti simili, tuttavia, IA per l’analisi dei clienti può fornire informazioni approfondite e approfondire le principali differenze e i fattori che portano a un punteggio di propensione più elevato. Allo stesso modo, Attribution AI richiede entrambi i tipi di eventi e percorsi per visualizzare metriche quali l’efficacia dei punti di contatto, i percorsi di conversione principali e i raggruppamenti per posizione dei punti di contatto.

Per ulteriori esempi e informazioni sui requisiti dei dati storici, visita la sezione Customer AI o Attribution AI relativa ai requisiti dei dati storici nella documentazione di input/output.

Linee guida per l’unione dei dati

È consigliabile unire gli eventi di un utente in un ID comune, quando possibile. Ad esempio, potresti avere dati utente con "id1" su 10 eventi. Successivamente, lo stesso utente ha eliminato l’ID cookie e viene registrato come "id2" nei successivi 20 eventi. Se sai che id1 e id2 corrispondono allo stesso utente, la best practice consiste nell’unire tutti e 30 gli eventi con un ID comune.

Se ciò non è possibile, ogni set di eventi deve essere trattato come un utente diverso durante la creazione dei dati di input del modello. Questo garantisce i migliori risultati durante l’apprendimento dei modelli e il punteggio.

Riepilogo del flusso di lavoro

Il processo di preparazione varia a seconda che i dati siano memorizzati in Adobe Experience Platform o esternamente. In questa sezione vengono riepilogati i passaggi necessari da effettuare, in uno dei due scenari.

Preparazione dati esterni

Se i dati sono memorizzati al di fuori di Experience Platform, devi mappare i dati ai campi richiesti e rilevanti in uno schema Consumer ExperienceEvent. Questo schema può essere potenziato con gruppi di campi personalizzati per acquisire meglio i dati dei clienti. Una volta eseguito il mapping, puoi creare un set di dati utilizzando lo schema Consumer ExperienceEvent e acquisire i dati in Platform. È quindi possibile selezionare il set di dati CEE durante la configurazione di Intelligent Service.

A seconda dei Intelligent Service che desideri utilizzare, potrebbero essere necessari campi diversi. È consigliabile aggiungere dati a un campo se si dispone dei dati disponibili. Per ulteriori informazioni sui campi obbligatori, visita la Guida ai requisiti dati dio Attribution AI.

Preparazione dei dati di Adobe Analytics analytics-data

IA per l’analisi dei clienti e Attribution AI supportano in modo nativo i dati di Adobe Analytics. Per utilizzare i dati di Adobe Analytics, segui i passaggi descritti nella documentazione per configurare un connettore di origine di Analytics.

Una volta che il connettore di origine effettua lo streaming dei dati in Experience Platform, puoi selezionare Adobe Analytics come origine dati seguito da un set di dati durante la configurazione dell’istanza. Tutti i gruppi di campi dello schema e i singoli campi richiesti vengono creati automaticamente durante la configurazione della connessione. Non è necessario effettuare operazioni di ETL (Extract, Transform, Load, cioè Estrai, Trasforma, Carica) dei set di dati nel formato CEE.

Se confronti i dati trasmessi tramite il connettore di origine di Adobe Analytics su Adobe Experience Platform con quelli di Adobe Analytics, potresti notare alcune discrepanze. Il connettore Source di Analytics potrebbe rilasciare righe durante la trasformazione in uno schema Experience Data Model (XDM). Ci possono essere diversi motivi per cui l’intera riga non è adatta alla trasformazione, tra cui marche temporali mancanti, ID persona mancanti, ID persona non validi o grandi, valori analitici non validi e altro ancora.

Per ulteriori informazioni ed esempi, consulta la documentazione di confronto dei dati di Adobe Analytics e di Customer Journey Analytics. Questo articolo è progettato per aiutarti a diagnosticare e risolvere tali differenze in modo che tu e il tuo team possiate utilizzare i dati di Adobe Experience Platform per Intelligent Services senza problemi di integrità dei dati.

In Adobe Experience Platform Query Services, esegui i seguenti record totali tra le marche temporali di inizio e fine per query channel.typeAtSource per trovare il conteggio per canali di marketing.

       Count(_id) AS Records
FROM  df_hotel
WHERE timestamp>=from_utc_timestamp('2021-05-15','UTC')
        AND timestamp<from_utc_timestamp('2022-01-10','UTC')
        AND timestamp IS NOT NULL
        AND enduserids._experience.aaid.id IS NOT NULL
GROUP BY channel.typeAtSource

Preparazione dei dati di Adobe Audience Manager (solo IA per l’analisi dei clienti) AAM-data

IA per l’analisi dei clienti supporta in modo nativo i dati di Adobe Audience Manager. Per utilizzare i dati di Audience Manager, seguire i passaggi descritti nella documentazione per configurare un connettore di origine di Audience Manager.

Una volta che il connettore di origine effettua lo streaming dei dati in Experience Platform, puoi selezionare Adobe Audience Manager come origine dati seguito da un set di dati durante la configurazione di Customer AI. Tutti i gruppi di campi dello schema e i singoli campi vengono creati automaticamente durante la configurazione della connessione. Non è necessario effettuare operazioni di ETL (Extract, Transform, Load, cioè Estrai, Trasforma, Carica) dei set di dati nel formato CEE.

Experience Platform preparazione dati

Se i dati sono già memorizzati in Platform e non vengono trasmessi tramite i connettori di origine di Adobe Analytics o Adobe Audience Manager (solo IA per l'analisi dei clienti), segui la procedura riportata di seguito. È comunque consigliabile comprendere lo schema CEE.

Informazioni sullo schema CEE cee-schema

Lo schema Consumer ExperienceEvent descrive il comportamento di un individuo in relazione a eventi di marketing digitale (web o mobile) e ad attività di e-commerce online o offline. L'utilizzo di questo schema è necessario per Intelligent Services a causa dei campi (colonne) semanticamente ben definiti, evitando nomi sconosciuti che altrimenti renderebbero i dati meno chiari.

Lo schema CEE, come tutti gli schemi ExperienceEvent XDM, acquisisce lo stato del sistema basato su serie temporali quando si è verificato un evento (o un set di eventi), compreso il momento e l’identità del soggetto interessato. Gli Eventi di esperienza sono registri di ciò che è accaduto, e quindi non sono modificabili e rappresentano ciò che è accaduto senza aggregazione o interpretazione.

Intelligent Services utilizza diversi campi chiave all'interno di questo schema per generare informazioni dai dati degli eventi di marketing, che possono essere trovati a livello principale ed espansi per mostrare i relativi sottocampi richiesti.

Come tutti gli schemi XDM, il gruppo di campi dello schema CEE è estensibile. In altre parole, è possibile aggiungere campi aggiuntivi al gruppo di campi CEE e, se necessario, è possibile includere varianti diverse in più schemi.

Un esempio completo del gruppo di campi è disponibile nell'archivio XDM pubblico. Inoltre, è possibile visualizzare e copiare il seguente file JSON per un esempio di come i dati possono essere strutturati in modo da essere conformi allo schema CEE. Per informazioni sui campi chiave descritti nella sezione seguente e su come mappare i propri dati sullo schema, consulta entrambi gli esempi.

Campi chiave

Ci sono diversi campi chiave all'interno del gruppo di campi CEE che devono essere utilizzati affinché Intelligent Services possa generare informazioni utili. Questa sezione descrive il caso d’uso e i dati previsti per questi campi e fornisce i collegamenti alla documentazione di riferimento per ulteriori esempi.

Campi obbligatori

Anche se l'utilizzo di tutti i campi chiave è fortemente consigliato, sono presenti due campi obbligatori affinché Intelligent Services funzioni:

Identità primaria identity

Uno dei campi dello schema deve essere impostato come campo di identità principale, che consente a Intelligent Services di collegare ogni istanza di dati di serie temporali a una singola persona.

Devi determinare il campo migliore da utilizzare come identità primaria in base all’origine e alla natura dei dati. Un campo di identità deve includere uno spazio dei nomi identità che indica il tipo di dati di identità previsti dal campo come valore. Alcuni valori validi dello spazio dei nomi includono:

Se non sai quale campo utilizzare come identità principale, contatta i servizi Adobe Consulting per determinare la soluzione migliore. Se non è impostata un’identità primaria, l’applicazione Intelligent Service utilizza il seguente comportamento predefinito:

Per impostare un'identità primaria, passare allo schema dalla scheda Schemi e selezionare il collegamento ipertestuale del nome dello schema per aprire Schema Editor.

Quindi, passa al campo che desideri impostare come identità principale e selezionalo. Viene visualizzato il menu Proprietà campo per tale campo.

Nel menu Proprietà campo, scorri verso il basso fino a trovare la casella di controllo Identità. Dopo aver selezionato la casella, viene visualizzata l'opzione per impostare l'identità selezionata come identità primaria. Seleziona anche questa casella.

Successivamente, devi fornire uno spazio dei nomi Identity dall'elenco di spazi dei nomi predefiniti nel menu a discesa. In questo esempio, lo spazio dei nomi ECID è selezionato poiché è in uso un ID Adobe Audience Manager mcid.id. Seleziona Applica per confermare gli aggiornamenti, quindi seleziona Salva nell'angolo in alto a destra per salvare le modifiche allo schema.

xdm:timestamp timestamp

Questo campo rappresenta il datetime in cui si è verificato l'evento. Questo valore deve essere fornito come stringa, in base allo standard ISO 8601.

xdm:channel channel

Questo campo rappresenta il canale di marketing relativo all’ExperienceEvent. Il campo include informazioni sul tipo di canale, il tipo di supporto e il tipo di posizione.

Esempio di schema

{
  "@id": "https://ns.adobe.com/xdm/channels/facebook-feed",
  "@type": "https://ns.adobe.com/xdm/channel-types/social",
  "xdm:mediaType": "earned",
  "xdm:mediaAction": "clicks"
}

Per informazioni complete su ciascuno dei sottocampi richiesti per xdm:channel, fare riferimento alle specifiche dello schema del canale esperienza. Per alcuni mapping di esempio, vedere la tabella seguente.

Esempi di mappature dei canali example-channels

Nella tabella seguente vengono forniti alcuni esempi di canali di marketing mappati allo schema xdm:channel:

Campi consigliati

I restanti campi chiave sono descritti in questa sezione. Anche se questi campi non sono necessariamente necessari per il funzionamento di Intelligent Services, si consiglia vivamente di utilizzarne il maggior numero possibile per ottenere informazioni più approfondite.

xdm:productListItems

Questo campo è un array di articoli che rappresentano i prodotti selezionati da un cliente, inclusi SKU prodotto, nome, prezzo e quantità.

Esempio di schema

[
  {
    "xdm:SKU": "1002352692",
    "xdm:name": "24-Watt 8-Light Chrome Integrated LED Bath Light",
    "xdm:currencyCode": "USD",
    "xdm:quantity": 1,
    "xdm:priceTotal": 159.45
  },
  {
    "xdm:SKU": "3398033623",
    "xdm:name": "16ft RGB LED Strips",
    "xdm:currencyCode": "USD",
    "xdm:quantity": 1,
    "xdm:priceTotal": 79.99
  }
]

Per informazioni complete su ciascuno dei sottocampi richiesti per xdm:productListItems, fare riferimento alle specifiche dello schema dei dettagli di e-commerce.

xdm:commerce

Questo campo contiene informazioni specifiche di Commerce su ExperienceEvent, tra cui il numero dell’ordine di acquisto e le informazioni sul pagamento.

Esempio di schema

{
    "xdm:order": {
      "xdm:purchaseID": "a8g784hjq1mnp3",
      "xdm:purchaseOrderNumber": "123456",
      "xdm:payments": [
        {
          "xdm:transactionID": "transactid-a111",
          "xdm:paymentAmount": 59,
          "xdm:paymentType": "credit_card",
          "xdm:currencyCode": "USD"
        },
        {
          "xdm:transactionId": "transactid-a222",
          "xdm:paymentAmount": 100,
          "xdm:paymentType": "gift_card",
          "xdm:currencyCode": "USD"
        }
      ],
      "xdm:currencyCode": "USD",
      "xdm:priceTotal": 159
    },
    "xdm:purchases": {
      "xdm:value": 1
    }
  }

Per informazioni complete su ciascuno dei sottocampi richiesti per xdm:commerce, fare riferimento alle specifiche dello schema dei dettagli di e-commerce.

xdm:web

Questo campo rappresenta i dettagli web relativi all’ExperienceEvent, ad esempio l’interazione, i dettagli della pagina e il referente.

Esempio di schema

{
  "xdm:webPageDetails": {
    "xdm:siteSection": "Shopping Cart",
    "xdm:server": "example.com",
    "xdm:name": "Purchase Confirmation",
    "xdm:URL": "https://www.example.com/orderConf",
    "xdm:errorPage": false,
    "xdm:homePage": false,
    "xdm:pageViews": {
      "xdm:value": 1
    }
  },
  "xdm:webReferrer": {
    "xdm:URL": "https://www.example.com/checkout",
    "xdm:referrerType": "internal"
  }
}

Per informazioni complete su ciascuno dei sottocampi richiesti per xdm:productListItems, fare riferimento alle specifiche dello schema dei dettagli Web di ExperienceEvent.

xdm:marketing

Questo campo contiene informazioni relative alle attività di marketing che sono attive con il punto di contatto.

Esempio di schema

{
  "xdm:trackingCode": "marketingcampaign111",
  "xdm:campaignGroup": "50%_DISCOUNT",
  "xdm:campaignName": "50%_DISCOUNT_USA"
}

Per informazioni complete su ciascuno dei campi secondari richiesti per xdm:productListItems, fare riferimento alle specifiche sechma di marketing.

Mappatura e acquisizione dei dati mapping

Dopo aver stabilito se i dati degli eventi di marketing possono essere mappati sullo schema CEE, il passaggio successivo consiste nel determinare quali dati inserire in Intelligent Services. Tutti i dati storici utilizzati in Intelligent Services devono rientrare nell'intervallo di tempo minimo di quattro mesi di dati più il numero di giorni previsti come periodo di lookback.

Dopo aver stabilito l’intervallo di dati da inviare, contatta i servizi Adobe Consulting per aiutarti a mappare i dati sullo schema e a acquisirli nel servizio.

Se disponi di un abbonamento a Adobe Experience Platform e desideri mappare e acquisire i dati autonomamente, segui i passaggi descritti nella sezione seguente.

Utilizzo di Adobe Experience Platform

Questa sezione descrive il flusso di lavoro per la mappatura e l'acquisizione di dati in Experience Platform da utilizzare in Intelligent Services, inclusi i collegamenti alle esercitazioni per i passaggi dettagliati.

Creare uno schema e un set di dati CEE

Quando sei pronto per iniziare a preparare i dati per l’acquisizione, il primo passaggio consiste nel creare un nuovo schema XDM che utilizza il gruppo di campi CEE. Le seguenti esercitazioni descrivono come creare un nuovo schema nell’interfaccia utente o nell’API:

Dopo aver aggiunto il gruppo di campi CEE allo schema, è possibile aggiungere altri gruppi di campi in base alle esigenze per campi aggiuntivi all’interno dei dati.

Dopo aver creato e salvato lo schema, puoi creare un nuovo set di dati basato su tale schema. Le seguenti esercitazioni descrivono come creare un nuovo set di dati nell’interfaccia utente o nell’API:

Una volta creato il set di dati, è possibile trovarlo nell'interfaccia utente di Platform nell'area di lavoro Set di dati.

Aggiungere campi di identità al set di dati

Se si importano dati da Adobe Audience Manager, Adobe Analytics o da un'altra origine esterna, è possibile impostare un campo schema come campo di identità. Per impostare un campo schema come campo identità, visualizzare la sezione relativa all'impostazione dei campi identità nell'esercitazione dell'interfaccia utente o nell'esercitazione dell'API per la creazione di uno schema.

Se acquisisci dati da un file CSV locale, puoi passare alla sezione successiva sulla mappatura e acquisizione dei dati.

Mappare e acquisire dati ingest

Dopo aver creato uno schema CEE e un set di dati, puoi iniziare a mappare le tabelle di dati sullo schema e acquisire tali dati in Platform. Consulta l'esercitazione su mappatura di un file CSV a uno schema XDM per i passaggi su come eseguire questa operazione nell'interfaccia utente. Puoi utilizzare il seguente file JSON di esempio per testare il processo di acquisizione prima di utilizzare i tuoi dati.

Una volta popolato un set di dati, è possibile utilizzarlo per acquisire file di dati aggiuntivi.

Se i dati sono archiviati in un'applicazione di terze parti supportata, puoi anche scegliere di creare un connettore di origine per acquisire i dati degli eventi di marketing in Platform in tempo reale.

Passaggi successivi next-steps

Questo documento fornisce indicazioni generali sulla preparazione dei dati da utilizzare in Intelligent Services. Se hai bisogno di consulenza aggiuntiva in base al tuo caso d’uso, contatta il supporto Adobe Consulting.

Dopo aver popolato correttamente un set di dati con i dati sull'esperienza del cliente, puoi utilizzare Intelligent Services per generare approfondimenti. Per iniziare, consulta i seguenti documenti: