Modello dati di settore per vendita al dettaglio

Il seguente diagramma di relazione tra entità (ERD) rappresenta un modello di dati standardizzato per il settore del commercio al dettaglio. 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 Experience 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).
  • I campi rientrati sotto un campo padre rappresentano un campo figlio, o campo secondario, che appartiene al gruppo di campi padre.
  • 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.

Un esempio di ERD per un modello dati del settore retail

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 d'uso Retail

La tabella seguente illustra le classi e i gruppi di campi di schema consigliati per diversi casi d’uso comuni di vendita al dettaglio.

Caso d’uso
Classi e gruppi di campi consigliati
Combina origini di dati online e offline e risolvi l’identità tra dispositivi e online/offline per fornire rapporti olistici di attribuzione tra canali e dispositivi.
Fornisci esperienze mirate e personalizzate per vari segmenti per aumentare i ricavi e contribuire a migliorare la piattaforma nell’orchestrazione omnicanale.
Analizza l’attribuzione multi-touch per migliorare l’efficienza del marketing.
Migliorare la rilevanza delle e-mail migliorando la segmentazione tra uomini e donne.
Acquisisci dati sulla fedeltà (partner) per aumentare le informazioni rilevanti sui prodotti tra canali web, e-mail e di marketing digitale.
Indirizza gli utenti che abbandonano il carrello tramite e-mail automatizzate e personalizzate.
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