In questa pagina: scopri come utilizzare Federated Audience Composition in Adobe Journey Optimizer per eseguire query nel data warehouse aziendale e arricchire i tipi di pubblico di Adobe Experience Platform senza duplicare i dati sensibili.
Anche se puoi utilizzare le funzionalità di composizione del pubblico per creare tipi di pubblico preziosi e altamente perfezionati per il targeting, puoi arricchire ulteriormente i tipi di pubblico per una personalizzazione più approfondita utilizzando i dati provenienti dal data warehouse aziendale e dai partner affidabili.
La funzionalità Federated Audience Composition disponibile in Adobe Journey Optimizer può eseguire query in un data warehouse per dati o profili
attributi da utilizzare nella composizione dei tipi di pubblico, lasciando i dati sensibili nel data warehouse ed evitando la duplicazione dei dati. Questo può includere sia dati basati su profilo che dati non di profilo. Ad esempio, un gruppo di ristoranti con servizio rapido potrebbe arricchire i profili dei clienti
che di recente ha effettuato ordini online presso la sede preferita di ogni cliente, consentendo al gruppo di ristoranti di inviare ai clienti offerte che possono essere utilizzate in tali sedi preferite.
- Integrazione dei dati: aumenta la flessibilità e l’efficienza con la possibilità di eseguire query su tipi di pubblico e set di dati predefiniti pertinenti dal data warehouse aziendale e dai partner in un unico ambiente per ottimizzare i casi d’uso di Adobe Experience Platform.
- Processi di marketing migliorati: sblocca il supporto aggiuntivo per segmentazione, targeting e casi di utilizzo di attivazione con flussi di lavoro semplificati e adattabili.
- Gestione efficiente dei dati - Riduci al minimo la copia dei dati, controlla i dati sensibili
utilizzo dei dati e ottimizzazione degli investimenti IT per integrare i casi d’uso cross-channel in tempo reale su Adobe
Per ulteriori informazioni, consulta la guida su Federated Audience Composition.
Ulteriori informazioni su Federated Audience Composition sono disponibili nel video:
This section contains structured knowledge intended to support interpretation, retrieval, and question answering related to this topic.
For complete understanding, this information should be combined with the documentation on this page. Neither source is intended to stand alone; the page describes the feature, while this section provides additional context that helps disambiguate terminology, intent, applicability, and constraints.
- TL;DR: This page explains how Federated Audience Composition in Journey Optimizer queries an enterprise data warehouse to build and enrich Adobe Experience Platform audiences without duplicating sensitive data.
Intents:
- Query a data warehouse for data or profile attributes to use in composing audiences
- Enrich Adobe Experience Platform audiences for deeper personalization using enterprise data warehouse and trusted partner data
- Compose audiences from both profile-based and non-profile data while leaving sensitive data in the warehouse
Glossary:
- Federated Audience Composition: A Journey Optimizer capability that queries a data warehouse for data or profile attributes to compose audiences, leaving sensitive data in the warehouse and avoiding data duplication (product-specific)
- Data warehouse: The enterprise data source queried for data or profile attributes used in composing audiences (product-specific)
Guardrails:
- Federated Audience Composition leaves sensitive data in the warehouse and avoids data duplication rather than copying the data into Adobe Experience Platform.
Terminology:
- Canonical name: Federated Audience Composition — Acronym: FAC — variants: federated audience composition
- Synonyms: “data warehouse” = “enterprise data warehouse”
- Do not confuse: “profile-based data” ≠ “non-profile data” (Federated Audience Composition can include both)
FAQ:
- Q: What does Federated Audience Composition do? — It queries a data warehouse for data or profile attributes to use in composing audiences, leaving sensitive data in the warehouse and avoiding data duplication.
- Q: What kinds of data can it use? — Both profile-based data and non-profile data.
- Q: How does it help with sensitive data? — It leaves sensitive data in the warehouse and avoids data duplication.