Approfondimenti personalizzabili

Con Registri personalizzabili di Data Distiller puoi creare modelli di dati per la generazione di rapporti personalizzati, per estrarre informazioni più approfondite, ottimizzare le strategie e adattare le analisi per soddisfare esigenze aziendali specifiche. Utilizza la funzionalità Approfondimenti personalizzabili per migliorare la trasparenza e ottenere informazioni operative dai dati Adobe Experience Platform su dimensioni quali profili, tipi di pubblico, campagne, percorsi, autorizzazioni e consenso. Questa funzionalità offre una soluzione versatile e adattiva per adattare i modelli di dati di reporting della tua organizzazione alle tue esigenze aziendali specifiche.

Per visualizzare i tuoi Approfondimenti personalizzabili puoi utilizzare la modalità query pro per eseguire analisi complesse con query SQL personalizzate e trasformare i tuoi dati in grafici facilmente interpretabili. Utilizza la modalità query pro per creare informazioni e visualizzazioni personalizzate sulle dashboard e soddisfare i tipi di pubblico tecnici e non, scaricando le informazioni come file CSV.

Questo documento descrive i casi d’uso, le funzionalità essenziali e i passaggi necessari per sviluppare una dashboard di approfondimenti personalizzabile con Data Distiller.

Prerequisiti

Questa esercitazione utilizza dashboard definite dall’utente per visualizzare i dati dal modello dati personalizzato nell’interfaccia utente di Platform. Per ulteriori informazioni su questa funzione, consulta la documentazione delle dashboard definite dall'utente.

Introduzione

Lo SKU di Data Distiller è necessario per creare un modello dati personalizzato per le informazioni di reporting ed estendere i modelli dati di Real-Time CDP che contengono dati Platform arricchiti. Consulta la documentazione package, guardrail e licensing relativa allo SKU di Data Distiller. Se non disponi dello SKU di Data Distiller, contatta il rappresentante dell’assistenza clienti Adobe per ulteriori informazioni.

Casi di utilizzo di Insights personalizzabili use-cases

Di seguito sono riportati alcuni casi d’uso comuni che possono essere risolti in modo efficace tramite Approfondimenti personalizzabili in Data Distiller.

Trasparenza dell’utilizzo di profili e pubblico usage-transparency

Sfida: come suddividere gli indicatori prestazioni chiave (KPI, Key Performance Indicators) in base a criteri specifici quali business unit, stato di fedeltà o valore del ciclo di vita del cliente (CLTV, Customer Lifetime Value).

Soluzione Informazioni personalizzabili: Data Distiller abilita l'estensione dei modelli di dati di reporting in Adobe Experience Platform, facilitando l'aggiunta di attributi di profilo personalizzati come CLTV o lo stato di fedeltà.

Tracciamento delle anomalie del consenso consent-anomaly-tracking

Sfida: come applicare i rapporti di sovrapposizione del pubblico e di dimensione della linea di tendenza agli attributi di consenso personalizzati per canali come e-mail, SMS e telefono.

Soluzione di approfondimenti personalizzabili: il modello dati di reporting può essere esteso per tenere traccia delle modifiche nelle preferenze di consenso nel tempo. Ciò comporta la creazione di tabelle di fact e dimensioni aggiuntive per impostare le preferenze di consenso e pianificare l'aggiornamento incrementale dei dati.

Ottimizzare la strategia di segmentazione del pubblico optimize-audience-segmentation-strategy

Sfida: come integrare i punteggi di propensione generati dal modello di apprendimento automatico (ML) nei rapporti KPI del pubblico.

Soluzione di approfondimenti personalizzabili: Data Distiller consente di includere punteggi di tendenza da modelli ML personalizzati, semplificando il calcolo dei punteggi aggregati a livello di pubblico. Questi dati possono quindi essere segnalati insieme ai KPI standard.

Espansione del pubblico audience-expansion

Sfida: come acquisire più di semplici conteggi di profilo nei rapporti di sovrapposizione del pubblico e ottenere ulteriori dati demografici o preferenze per guidare le strategie di espansione del pubblico.

Soluzione di approfondimenti personalizzabili: estendendo il modello dati di reporting, gli utenti possono incorporare attributi di profilo aggiuntivi, arricchendo il rapporto di sovrapposizione del pubblico con dati demografici e preferenze rilevanti.

Funzionalità chiave per generare Approfondimenti personalizzabili key-capabilities

L’illustrazione seguente evidenzia diverse funzionalità essenziali per la generazione di Approfondimenti personalizzabili. Queste funzionalità includono:

  1. Visualizzazioni dati: incorporazione di elementi visivi quali tendenze e grafici a barre per una visualizzazione completa delle tendenze dei dati.
  2. Authoring del dashboard: abilitazione della creazione di dashboard personalizzati adatti a casi d'uso specifici, per un'esperienza di analisi più personalizzata e mirata.
  3. Modellazione dati SQL flessibile: Utilizzare un approccio di modellazione dati SQL versatile che consente agli utenti di combinare e manipolare facilmente set di dati diversi, migliorando l'adattabilità e il livello di dettaglio analitico.
  4. Archivio accelerato: implementazione di un meccanismo di archiviazione accelerata per fornire in modo efficiente informazioni aggregate tramite SQL, garantendo un accesso rapido e semplificato a informazioni importanti.
  5. Connettività BI: integrazione semplificata con i più diffusi strumenti di Business Intelligence (BI), tra cui Power BI, Tableau, Looker e Apache Superset. Questa connettività garantisce la compatibilità con diversi ambienti BI, offrendo agli utenti la flessibilità di utilizzare lo strumento desiderato per l’analisi approfondita e il reporting.

Rappresentazioni visive delle funzionalità chiave di Informazioni personalizzabili di Data Distiller.

Passaggi per creare Approfondimenti personalizzabili steps-to-create

Per sviluppare una dashboard di Approfondimenti personalizzabili in Data Distiller, segui le istruzioni dettagliate riportate di seguito.

  1. Esplorazione di query ad hoc: Eseguire query ad hoc SELECT per esplorare i dati non elaborati nel data lake. Ciò consente di eseguire al volo analisi dei dati esplorative per sperimentare e convalidare i dati laddove i risultati delle query non sono memorizzati nel data lake.
  2. Utilizzo query batch: Utilizzare query batch per creare processi pianificati per la generazione di tabelle di aggregazione approfondimenti, garantendo un approccio sistematico e automatizzato all'elaborazione dei dati. Le query batch eseguono INSERT TABLE AS SELECT e CREATE TABLE AS SELECT query per pulire, modellare, manipolare e arricchire i dati. I risultati di queste query vengono memorizzati nel data lake.
  3. Caricamento delle informazioni aggregate: Carica le informazioni aggregate generate nell'archivio accelerato e utilizza SQL per testare le query e garantire l'accuratezza e l'efficienza del recupero dei dati. Per informazioni su come eseguire query senza stato nell'archivio accelerato, consulta la documentazione.
  4. Accesso e integrazione: Accesso senza problemi alle informazioni archiviate nell'archivio accelerato tramite l'integrazione con Adobe Experience Platform Dashboard definiti dall'utente o altri strumenti di Business Intelligence preferiti (BI). Queste integrazioni con client di terze parti facilitano un’esperienza coerente e intuitiva per gli utenti.

Uninfografica che illustra i quattro passaggi per la personalizzazione di Insights in Data Distiller.

Passaggi successivi

Una volta letto questo documento, potrai comprendere meglio i casi d’uso, le funzionalità essenziali e i passaggi necessari per sviluppare una dashboard di approfondimenti personalizzabile con Data Distiller. Per ulteriori informazioni sulla creazione di modelli dati per la generazione di rapporti personalizzati, consulta la guida al modello dati approfondimenti per la generazione di rapporti.

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