Servizi finanziari modello dati di settore ERD
Il seguente schema di relazione tra entità (ERD) rappresenta un modello di dati standardizzato per il settore bancario, dei servizi finanziari e assicurativo (BFSI). L'ERD viene presentato intenzionalmente in modo denormalizzato e tenendo in considerazione il modo in cui i dati vengono memorizzati in Adobe Experience Platform.
NOTE
Il documento ERD descritto è un consiglio su come modellare i dati per questo caso d’uso del settore. Per utilizzare questo modello dati in Platform, è necessario creare autonomamente gli schemi consigliati e le relative relazioni. Per ulteriori informazioni, consulta le guide sulla gestione di schemi e relazioni nell'interfaccia utente.
Utilizzare la seguente legenda per interpretare questa ERD:
- Ogni entità mostrata in è basata su una classe sottostante di Experience Data Model (XDM).
- Per una determinata entità, ogni riga contrassegnata in bold rappresenta un gruppo di campi o un tipo di dati, con i campi pertinenti forniti elencati di seguito in formato testo non in grassetto.
- I campi più importanti per una determinata entità sono evidenziati in rosso.
- Tutte le proprietà che possono essere utilizzate per identificare i singoli clienti sono contrassegnate come "identità" e una di queste proprietà è contrassegnata come "identità primaria".
- Le relazioni tra entità sono contrassegnate come non dipendenti, poiché gli eventi basati su cookie spesso non possono determinare la persona o l’individuo che ha eseguito la transazione.
NOTE
L'entità Experience Event include un campo "_ID" che rappresenta l'attributo dell'identificatore univoco (
_id) fornito dalla classe XDM ExperienceEvent. Per ulteriori dettagli su ciò che è previsto per questo valore, consulta il documento di riferimento su XDM ExperienceEvent.Casi di utilizzo dei servizi finanziari
La tabella seguente illustra le classi e i gruppi di campi di schema consigliati per diversi casi d’uso finanziari comuni.
Caso d’uso
Classi e gruppi di campi consigliati
Promuovi la personalizzazione su larga scala per i segmenti preferiti tramite informazioni di reporting omnicanale e percorsi automatizzati per aumentare l’iscrizione a un programma di premi preferito.
Ottimizza la personalizzazione cross-channel tra canali online e offline.
Crea nuove opportunità di profitto utilizzando le informazioni acquisite dall’analisi del comportamento cross-channel, identificando i modelli di utilizzo dei prodotti che potrebbero portare a nuove offerte di prodotti.
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