Creare tipi di pubblico con SQL

Utilizza l’estensione SQL audience per creare tipi di pubblico con dati provenienti dal data lake, incluse eventuali entità dimensione esistenti (come attributi del cliente o informazioni di prodotto).

L’utilizzo di questa estensione SQL migliora la possibilità di creare tipi di pubblico, in quanto non sono necessari dati non elaborati nei profili durante la definizione dei segmenti di pubblico. I tipi di pubblico creati con questo metodo vengono registrati automaticamente nell’area di lavoro Pubblico, dove puoi indirizzarli ulteriormente a destinazioni basate su file.

Questo documento illustra come utilizzare l’estensione SQL audience in Data Distiller di Adobe Experience Platform per creare, gestire e pubblicare tipi di pubblico utilizzando i comandi SQL.

Ciclo di vita della creazione di tipi di pubblico in Data Distiller audience-creation-lifecycle

Segui questi passaggi per creare, gestire e attivare i tipi di pubblico. I tipi di pubblico creati si integrano perfettamente nel "flusso di pubblico", in modo da creare segmenti dai tipi di pubblico di base e indirizzarli a destinazioni basate su file (ad esempio, caricamenti CSV o posizioni di archiviazione cloud) per la sensibilizzazione dei clienti. Con "flusso di pubblico" si intende l’intero processo di creazione, gestione e attivazione dei tipi di pubblico, per garantire un’integrazione perfetta tra le destinazioni.

Come parte del flusso di pubblico, utilizza i seguenti comandi SQL per creare, modificare e eliminare tipi di pubblico in Adobe Experience Platform.

Creazione di un pubblico create-audience

Utilizza il comando CREATE AUDIENCE AS SELECT per definire un nuovo pubblico. Il pubblico creato viene salvato in un set di dati e registrato nell'area di lavoro Tipi di pubblico in Data Distiller.

CREATE AUDIENCE table_name
WITH (primary_identity='IdentitycolName', identity_namespace='Namespace for the identity used', [schema='target_schema_title'])
AS (select_query)

Parametri

Utilizza questi parametri per definire la query di creazione del pubblico SQL:

Esempio:

L’esempio seguente illustra come strutturare la query di creazione del pubblico SQL:

CREATE Audience aud_test
WITH (primary_identity=userId, identity_namespace=lumaCrmId)
AS SELECT userId, orders, total_revenue, recency, frequency, monetization FROM profile_dim_customer;

In questo esempio, la colonna userId è identificata come colonna Identity e viene assegnato uno spazio dei nomi appropriato (lumaCrmId). Le colonne rimanenti (orders, total_revenue, recency, frequency e monetization) sono attributi arricchiti che forniscono ulteriore contesto per il pubblico.

Limitazioni:

Tieni presente le seguenti limitazioni quando utilizzi SQL per la creazione di tipi di pubblico:

Aggiungere profili a un pubblico esistente add-profiles-to-audience

Utilizza il comando INSERT INTO per aggiungere profili (o interi tipi di pubblico) a un pubblico esistente.

INSERT INTO table_name
SELECT select_query

Parametri

Nella tabella seguente sono illustrati i parametri necessari per il comando INSERT INTO:

Esempio:

Nell'esempio seguente viene illustrato come aggiungere profili a un pubblico esistente con il comando INSERT INTO:

INSERT INTO Audience aud_test
SELECT userId, orders, total_revenue, recency, frequency, monetization FROM customer_ds;

Sostituire i dati del pubblico (INSERT OVERWRITE) replace-audience

Utilizzare il comando INSERT OVERWRITE INTO per sostituire tutti i profili esistenti in un pubblico con i risultati di una nuova query SQL. Questo comando è utile per gestire i segmenti di pubblico dinamici, consentendoti di aggiornare completamente i contenuti di un pubblico in un singolo passaggio.

A differenza di INSERT INTO, che si aggiunge al pubblico corrente, INSERT OVERWRITE INTO rimuove tutti i membri del pubblico esistenti e inserisce solo quelli restituiti dalla query. Questo offre maggiore controllo e flessibilità nella gestione dei tipi di pubblico che richiedono aggiornamenti frequenti o completi.

Utilizza il seguente modello di sintassi per sovrascrivere un pubblico con un nuovo set di profili:

INSERT OVERWRITE INTO audience_name
SELECT select_query

Parametri

Nella tabella seguente sono illustrati i parametri necessari per il comando INSERT OVERWRITE INTO:

Esempio:

In questo esempio, il pubblico audience_monthly_refresh viene completamente sovrascritto con i risultati della query. Tutti i profili non restituiti dalla query vengono rimossi dal pubblico.

INSERT OVERWRITE INTO audience_monthly_refresh
SELECT user_id FROM latest_transaction_summary WHERE total_spend > 100;

Comportamento di sovrascrittura del pubblico in Real-Time Customer Profile

Quando sovrascrivi un pubblico, Real-Time Customer Profile applica la seguente logica per aggiornare l’iscrizione al profilo:

In questo modo gli aggiornamenti del pubblico vengono rispecchiati accuratamente nei sistemi e nei flussi di lavoro a valle.

Scenario di esempio

Se un pubblico A1 contiene in origine:

E la query di sovrascrittura restituisce:

Il pubblico aggiornato conterrà:

Il profilo B viene rimosso, il profilo A viene aggiornato e il profilo C rimane invariato.

Se la query di sovrascrittura include un nuovo profilo:

Il pubblico finale sarà:

Esempio di pubblico del modello RFM rfm-model-audience-example

L’esempio seguente illustra come creare un pubblico utilizzando il modello Recency, Frequency, and Monetization (RFM). Questo esempio segmenta i clienti in base ai loro punteggi di attualità, frequenza e monetizzazione per identificare gruppi chiave, come clienti fedeli, nuovi clienti e clienti di alto valore.

La query seguente crea uno schema per il pubblico RFM. L'istruzione imposta i campi in modo che contengano informazioni sul cliente come userId, days_since_last_purchase, orders, total_revenue e così via.

CREATE Audience adls_rfm_profile
WITH (primary_identity=userId, identity_namespace=lumaCrmId) AS
SELECT
    cast(NULL AS string) userId,
    cast(NULL AS integer) days_since_last_purchase,
    cast(NULL AS integer) orders,
    cast(NULL AS decimal(18,2)) total_revenue,
    cast(NULL AS integer) recency,
    cast(NULL AS integer) frequency,
    cast(NULL AS integer) monetization,
    cast(NULL AS string) rfm_model
WHERE false;

Dopo aver creato il pubblico, popolalo con i dati del cliente e segmentalo in base ai loro punteggi RFM. L'istruzione SQL seguente utilizza la funzione NTILE(4) per classificare i clienti in quartili in base ai punteggi RFM (recency, frequenza, monetizzazione). Questi punteggi classificano i clienti in sei segmenti, ad esempio "Core", "Loyal" e "Whales". I dati cliente segmentati vengono quindi inseriti nella tabella adls_rfm_profile del pubblico."

INSERT INTO Audience adls_rfm_profile
SELECT
    userId,
    days_since_last_purchase,
    orders,
    total_revenue,
    recency,
    frequency,
    monetization,
    CASE
        WHEN Recency=1 AND Frequency=1 AND Monetization=1 THEN '1. Core - Your Best Customers'
        WHEN Recency IN(1,2,3,4) AND Frequency=1 AND Monetization IN (1,2,3,4) THEN '2. Loyal - Your Most Loyal Customers'
        WHEN Recency IN(1,2,3,4) AND Frequency IN (1,2,3,4) AND Monetization=1 THEN '3. Whales - Your Highest Paying Customers'
        WHEN Recency IN(1,2,3,4) AND Frequency IN(1,2,3) AND Monetization IN(2,3,4) THEN '4. Promising - Faithful Customers'
        WHEN Recency=1 AND Frequency=4 AND Monetization IN (1,2,3,4) THEN '5. Rookies - Your Newest Customers'
        WHEN Recency IN (2,3,4) AND Frequency=4 AND Monetization IN (1,2,3,4) THEN '6. Slipping - Once Loyal, Now Gone'
    END AS rfm_model
FROM (
    SELECT
        userId,
        days_since_last_purchase,
        orders,
        total_revenue,
        NTILE(4) OVER (ORDER BY days_since_last_purchase) AS recency,
        NTILE(4) OVER (ORDER BY orders DESC) AS frequency,
        NTILE(4) OVER (ORDER BY total_revenue DESC) AS monetization
    FROM (
        SELECT
            userid,
            DATEDIFF(current_date, MAX(purchase_date)) AS days_since_last_purchase,
            COUNT(purchaseid) AS orders,
            CAST(SUM(total_revenue) AS double) AS total_revenue
        FROM (
            SELECT DISTINCT
                ENDUSERIDS._EXPERIENCE.EMAILID.ID AS userid,
                commerce.`ORDER`.purchaseid AS purchaseid,
                commerce.`ORDER`.pricetotal AS total_revenue,
                TO_DATE(timestamp) AS purchase_date
            FROM sample_data_for_ootb_templates
            WHERE commerce.`ORDER`.purchaseid IS NOT NULL
        ) AS b
        GROUP BY userId
    )
);

Eliminare un pubblico (DROP AUDIENCE) delete-audience

Utilizza il comando DROP AUDIENCE per eliminare un pubblico esistente. Se il pubblico non esiste, si verifica un'eccezione a meno che non sia specificato IF EXISTS.

DROP AUDIENCE [IF EXISTS] [db_name.]table_name

Parametri

La tabella contiene i parametri necessari per il comando DROP AUDIENCE:

Esempio:

L’esempio seguente illustra come eliminare un pubblico utilizzando il comando DROP AUDIENCE:

DROP AUDIENCE IF EXISTS aud_test;

Registrazione e disponibilità automatiche del pubblico registration-and-availability

I tipi di pubblico creati con l'estensione SQL vengono registrati automaticamente in Data Distiller Origin nell'area di lavoro Pubblico. Una volta registrati, questi tipi di pubblico sono disponibili per il targeting in destinazioni basate su file, migliorando la segmentazione e le strategie di targeting. Questo processo non richiede alcuna configurazione aggiuntiva, semplificando la gestione dell’audience. Per ulteriori dettagli su come visualizzare, gestire e creare tipi di pubblico nell'interfaccia utente di Experience Platform, consulta la Panoramica di Audience Portal.

Attiva tipi di pubblico nelle destinazioni activate-audiences

Attiva i tipi di pubblico eseguendo il targeting su qualsiasi destinazione basata su file, ad esempio Amazon S3, SFTP o Azure Blob. Gli attributi del pubblico arricchiti sono disponibili per ulteriori perfezionamenti e filtri in base alle esigenze.

Chiarimenti sulle funzioni faqs

Questa sezione tratta le domande frequenti sulla creazione e la gestione di tipi di pubblico esterni tramite SQL in Data Distiller.

Domande:

Passaggi successivi

Dopo aver letto questo documento, hai imparato a utilizzare l’estensione del pubblico SQL in Data Distiller per creare, gestire e pubblicare in modo efficace i tipi di pubblico utilizzando i comandi SQL. Ora puoi personalizzare le definizioni dei tipi di pubblico in base ai tuoi requisiti aziendali specifici e attivarle su varie destinazioni, ottimizzando le strategie di marketing e le decisioni basate sui dati.

Successivamente, puoi leggere la seguente documentazione per sviluppare e ottimizzare ulteriormente le strategie di gestione dell’audience di Experience Platform: