Modello dati di settore per vendita al dettaglio
Last update: Fri Apr 04 2025 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)
Creato per:
- Sviluppatore
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.
NOTEIl 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.
NOTEL'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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