Stimuleer publiek met SQL

Gebruik de SQL publieksuitbreiding om publiek met gegevens van het gegevensmeer, met inbegrip van om het even welke bestaande afmetingsentiteiten (zoals klantenattributen of productinformatie) te bouwen.

Het gebruik van deze SQL-extensie verbetert de mogelijkheid om een publiek te maken omdat u geen onbewerkte gegevens in uw profielen nodig hebt wanneer u publiekssegmenten definieert. Het publiek dat met deze methode wordt gecreeerd wordt automatisch geregistreerd in de werkruimte van het Publiek, waar u hen aan op dossier-gebaseerde bestemmingen kunt verder richten.

In dit document wordt beschreven hoe u de SQL-publieksextensie in Adobe Experience Platform Data Distiller kunt gebruiken voor het maken, beheren en publiceren van soorten publiek met SQL-opdrachten.

Levenscyclus voor het maken van publiek in Data Distiller audience-creation-lifecycle

Voer de volgende stappen uit om uw publiek te maken, te beheren en te activeren. Gemaakt publiek integreert naadloos in de 'publieksstroom', zodat u segmenten kunt maken van het basispubliek en doelbestandsgebaseerde doelen (bijvoorbeeld CSV-uploads of cloudopslaglocaties) voor klantenservice. De "stroom van het publiek"verwijst naar het volledige proces om, publiek tot stand te brengen te leiden en te activeren, die naadloze integratie over bestemmingen verzekeren.

Als deel van uw "publieksstroom,"gebruik de volgende SQL bevelen om 🔗 tot stand te brengen, wijzigen, en schraptpubliek binnen Adobe Experience Platform.

Een publiek maken create-audience

Gebruik de opdracht CREATE AUDIENCE AS SELECT om een nieuw publiek te definiëren. Het gemaakte publiek wordt opgeslagen in een gegevensset en geregistreerd in de Audiences -werkruimte onder Data Distiller.

CREATE AUDIENCE table_name
WITH (primary_identity='IdentitycolName', identity_namespace='Namespace for the identity used', [schema='target_schema_title'])
AS (select_query)

Parameters

Gebruik deze parameters om uw SQL vraag van de publieksverwezenlijking te bepalen:

Voorbeeld:

In het volgende voorbeeld wordt getoond hoe u de query voor het maken van uw SQL-publiek kunt structureren:

CREATE Audience aud_test
WITH (primary_identity=userId, identity_namespace=lumaCrmId)
AS SELECT userId, orders, total_revenue, recency, frequency, monetization FROM profile_dim_customer;

In dit voorbeeld wordt de kolom userId geïdentificeerd als de identiteitskolom, en een aangewezen namespace (lumaCrmId) wordt toegewezen. De resterende kolommen (orders, total_revenue, recency, frequency en monetization) zijn verrijkte kenmerken die extra context voor het publiek bieden.

Beperkingen:

Houd rekening met de volgende beperkingen wanneer u SQL gebruikt voor het maken van publiek:

Profielen toevoegen aan een bestaand publiek add-profiles-to-audience

Gebruik de opdracht INSERT INTO om profielen (of volledige doelgroepen) toe te voegen aan een bestaand publiek.

INSERT INTO table_name
SELECT select_query

Parameters

In de volgende tabel worden de parameters beschreven die voor de opdracht INSERT INTO zijn vereist:

Voorbeeld:

In het volgende voorbeeld wordt getoond hoe u profielen aan een bestaand publiek kunt toevoegen met de opdracht INSERT INTO :

INSERT INTO Audience aud_test
SELECT userId, orders, total_revenue, recency, frequency, monetization FROM customer_ds;

Audiogegevens vervangen (OVERSCHRIJVEN INVOEGEN) replace-audience

Gebruik de opdracht INSERT OVERWRITE INTO om alle bestaande profielen in een publiek te vervangen door de resultaten van een nieuwe SQL-query. Dit bevel is nuttig om dynamische publiekssegmenten te beheren door u toe te staan om de inhoud van een publiek in één enkele stap volledig te verfrissen.

In tegenstelling tot INSERT INTO , dat aan het huidige publiek toevoegt, verwijdert INSERT OVERWRITE INTO alle bestaande publieksleden en voegt alleen die in die door de query worden geretourneerd. Dit biedt meer controle en flexibiliteit bij het beheer van soorten publiek die regelmatig of volledig moeten worden bijgewerkt.

Gebruik het volgende syntaxismalplaatje om een publiek met een nieuwe reeks profielen te beschrijven:

INSERT OVERWRITE INTO audience_name
SELECT select_query

Parameters

In de volgende tabel worden de parameters beschreven die voor de opdracht INSERT OVERWRITE INTO zijn vereist:

Voorbeeld:

In dit voorbeeld wordt het publiek van audience_monthly_refresh volledig overschreven door de resultaten van de query. Profielen die niet door de query worden geretourneerd, worden uit het publiek verwijderd.

INSERT OVERWRITE INTO audience_monthly_refresh
SELECT user_id FROM latest_transaction_summary WHERE total_spend > 100;

Het gedrag van het publiek beschrijft gedrag in het Profiel van de Klant In real time

Wanneer u een publiek overschrijft, past het Profiel van de Klant in real time de volgende logica toe om profiellidmaatschap bij te werken:

Dit zorgt ervoor dat de publieksupdates nauwkeurig in stroomafwaartse systemen en werkschema's worden weerspiegeld.

scenario van het Voorbeeld

Als een publiek A1 oorspronkelijk bevat:

En de overschrijvingsvraag keert terug:

Dan zal het bijgewerkte publiek bevatten:

Profiel B wordt verwijderd, profiel A wordt bijgewerkt en profiel C blijft ongewijzigd.

Als de overschrijvingsquery een nieuw profiel bevat:

Dan zal het uiteindelijke publiek zijn:

Voorbeeld van publiek van RFM-model rfm-model-audience-example

In het volgende voorbeeld ziet u hoe u een publiek maakt met behulp van het model Recency, Frequency en Monetization (RFM). Dit voorbeeld segmenteert klanten die op hun recentie, frequentie, en monetisatiescores worden gebaseerd om zeer belangrijke groepen, zoals loyale klanten, nieuwe klanten, en high-value klanten te identificeren.

Met de volgende query wordt een schema voor het RFM-publiek gemaakt. De instructie stelt velden zo in dat deze klantgegevens bevatten, zoals userId , days_since_last_purchase , orders , total_revenue , enzovoort.

CREATE Audience adls_rfm_profile
WITH (primary_identity=userId, identity_namespace=lumaCrmId) AS
SELECT
    cast(NULL AS string) userId,
    cast(NULL AS integer) days_since_last_purchase,
    cast(NULL AS integer) orders,
    cast(NULL AS decimal(18,2)) total_revenue,
    cast(NULL AS integer) recency,
    cast(NULL AS integer) frequency,
    cast(NULL AS integer) monetization,
    cast(NULL AS string) rfm_model
WHERE false;

Nadat u het publiek hebt gemaakt, vult u het met klantgegevens en segmenteert u de profielen op basis van hun RFM-scores. De SQL-instructie hieronder gebruikt de functie NTILE(4) om klanten te rangschikken in kwartielen op basis van hun RFM-scores (Recency, Frequency, Monetization). Deze scores categoriseren klanten in zes segmenten, zoals 'Kern,' 'Koninklijk' en 'Walvissen'. De gesegmenteerde klantgegevens worden dan opgenomen in de publiekstabel adls_rfm_profile."

INSERT INTO Audience adls_rfm_profile
SELECT
    userId,
    days_since_last_purchase,
    orders,
    total_revenue,
    recency,
    frequency,
    monetization,
    CASE
        WHEN Recency=1 AND Frequency=1 AND Monetization=1 THEN '1. Core - Your Best Customers'
        WHEN Recency IN(1,2,3,4) AND Frequency=1 AND Monetization IN (1,2,3,4) THEN '2. Loyal - Your Most Loyal Customers'
        WHEN Recency IN(1,2,3,4) AND Frequency IN (1,2,3,4) AND Monetization=1 THEN '3. Whales - Your Highest Paying Customers'
        WHEN Recency IN(1,2,3,4) AND Frequency IN(1,2,3) AND Monetization IN(2,3,4) THEN '4. Promising - Faithful Customers'
        WHEN Recency=1 AND Frequency=4 AND Monetization IN (1,2,3,4) THEN '5. Rookies - Your Newest Customers'
        WHEN Recency IN (2,3,4) AND Frequency=4 AND Monetization IN (1,2,3,4) THEN '6. Slipping - Once Loyal, Now Gone'
    END AS rfm_model
FROM (
    SELECT
        userId,
        days_since_last_purchase,
        orders,
        total_revenue,
        NTILE(4) OVER (ORDER BY days_since_last_purchase) AS recency,
        NTILE(4) OVER (ORDER BY orders DESC) AS frequency,
        NTILE(4) OVER (ORDER BY total_revenue DESC) AS monetization
    FROM (
        SELECT
            userid,
            DATEDIFF(current_date, MAX(purchase_date)) AS days_since_last_purchase,
            COUNT(purchaseid) AS orders,
            CAST(SUM(total_revenue) AS double) AS total_revenue
        FROM (
            SELECT DISTINCT
                ENDUSERIDS._EXPERIENCE.EMAILID.ID AS userid,
                commerce.`ORDER`.purchaseid AS purchaseid,
                commerce.`ORDER`.pricetotal AS total_revenue,
                TO_DATE(timestamp) AS purchase_date
            FROM sample_data_for_ootb_templates
            WHERE commerce.`ORDER`.purchaseid IS NOT NULL
        ) AS b
        GROUP BY userId
    )
);

Een publiek verwijderen (DROP-PUBLIEK) delete-audience

Gebruik de opdracht DROP AUDIENCE om een bestaand publiek te verwijderen. Als het publiek niet bestaat, treedt een uitzondering op, tenzij IF EXISTS wordt opgegeven.

DROP AUDIENCE [IF EXISTS] [db_name.]table_name

Parameters

De tabel bevat de parameters die voor de opdracht DROP AUDIENCE zijn vereist:

Voorbeeld:

In het volgende voorbeeld ziet u hoe u een publiek verwijdert met de opdracht DROP AUDIENCE:

DROP AUDIENCE IF EXISTS aud_test;

Automatische publieksregistratie en beschikbaarheid registration-and-availability

Soorten publiek dat is gemaakt met de SQL-extensie, worden automatisch geregistreerd onder de Data Distiller Origin in de werkruimte Publiek. Zodra geregistreerd, zijn deze publiek beschikbaar voor het richten in op dossier-gebaseerde bestemmingen, die segmentatie en het richten strategieën verbeteren. Dit proces vereist geen extra configuratie, die publieksbeheer stroomlijnt. Voor meer details op hoe te om, publiek binnen Experience Platform UI te bekijken te beheren en te creëren, zie het Poortoverzicht van het Poortpubliek van het Publiek.

Soorten publiek naar doelen activeren activate-audiences

Activeer uw doelgroepen door deze naar een bestandsdoel te sturen, zoals Amazon S3 , SFTP of Azure Blob . De verrijkte publieksattributen zijn beschikbaar voor verdere verfijning en het filtreren zoals nodig.

Specificaties faqs

In deze sectie worden veelgestelde vragen over het maken en beheren van een extern publiek met SQL in Data Distiller behandeld.

Vragen:

Volgende stappen

Nadat u dit document hebt gelezen, hebt u geleerd hoe u de SQL-publieksextensie in Data Distiller kunt gebruiken om een publiek met SQL-opdrachten te maken, te beheren en te publiceren. U kunt publieksdefinities nu aanpassen die op uw unieke bedrijfsvereisten worden gebaseerd en hen over diverse bestemmingen activeren, die uw marketing strategieën en gegeven-gedreven besluiten optimaliseren.

Vervolgens kunt u de volgende documentatie lezen om uw Experience Platform-beheerstrategieën voor het publiek verder te ontwikkelen en te optimaliseren: