Uso de matrizes de objetos
Alguns esquemas da plataforma podem ter matrizes de objetos. A Adobe Customer Journey Analytics oferece suporte à assimilação e aos relatórios de arrays de objetos em dados de evento, pesquisa e perfil. Um dos exemplos mais comuns seria um carrinho de compras, que contém vários produtos. Cada produto tem um nome, SKU, categoria, preço, quantidade e qualquer outra dimensão que você quiser rastrear. Todas essas facetas têm requisitos separados, mas todos devem se encaixar na mesma ocorrência.
Em versões anteriores do Adobe Analytics, esse recurso era realizado usando a variável products. Era uma string concatenada separada por ponto-e-vírgula (;) para separar facetas de um produto, enquanto vírgulas (,) delineavam produtos. Era a única variável com suporte limitado a "matrizes de objetos". Variáveis multivalor, como variáveis de listas, podem oferecer suporte ao equivalente a matrizes, mas não a "matrizes de objetos". O Customer Journey Analytics amplia esse conceito ao oferecer suporte arbitrariamente a hierarquias profundas em uma única linha de dados, um recurso indisponível em qualquer versão anterior do Adobe Analytics.
Mesmo exemplo de evento
O evento a seguir é um objeto JSON que representa uma compra feita por um cliente de uma máquina de lavar e secar.
{
"ID": "1",
"product": [
{
"SKU": "1234",
"category": "Washing Machines",
"name": "LG Washing Machine 2000",
"orders": 1,
"revenue": 1600,
"units": 1,
"order_id":"abc123",
"warranty": [
{
"coverage": "full coverage",
"length": "2 year",
"name": "LG 2000 standard",
"orders": 1,
"revenue": 200
},
{
"coverage": "extended",
"length": "1 year",
"orders": 1,
"revenue": 50,
"type": "LG 2000 addon"
}
]
},
{
"SKU": "4567",
"category": "Dryers",
"name": "LG Dryer 2000",
"orders": 1,
"revenue": 500,
"units": 1
}
],
"timestamp": 1534219229
}
Ao criar uma visualização de dados, as seguintes dimensões e métricas estão disponíveis (com base no esquema):
-
Dimensões:
- ID
- produto : SKU
- produto : nome
- produto : order_id
- produto : garantia : cobertura
- produto : garantia : comprimento
- produto : garantia : nome
- produto : garantia : tipo
-
Métricas:
- produto : ordens
- produto : unidades
- produto : receita
- produto : garantia
- produto : garantia : receita
Exemplos de mesmos eventos (comportamento do relatório)
Usando apenas o evento acima, as tabelas a seguir mostram os relatórios do Workspace com algumas combinações de dimensão e métrica.
product : nameproduct : ordersproduct : revenueLG Washing Machine 200011600LG Dryer 20001500Total12100O Customer Journey Analytics observa seletivamente a dimensão e as métricas do objeto com base na tabela.
{
"ID": "1",
+ "product": [
+ {
"SKU": "1234",
"category": "Washing Machines",
+ "name": "LG Washing Machine 2000",
+ "orders": 1,
+ "revenue": 1600,
"units": 1,
"order_id":"abc123",
"warranty": [
{
"coverage": "full coverage",
"length": "2 year",
"name": "LG 2000 standard",
"orders": 1,
"revenue": 200
},
{
"coverage": "extended",
"length": "1 year",
"orders": 1,
"revenue": 50,
"type": "LG 2000 addon"
}
]
+ },
+ {
"SKU": "4567",
"category": "Dryers",
+ "name": "LG Dryer 2000",
+ "orders": 1,
+ "revenue": 500,
"units": 1
+ }
+ ],
+ "timestamp": 1534219229
+}
Se você quiser relatar apenas a receita da garantia, o projeto terá a seguinte aparência:
product : warranty : coverageproduct : warranty : revenuefull coverage200extended50Total250O Customer Journey Analytics analisa essas partes do evento para gerar o relatório:
{
"ID": "1",
+ "product": [
+ {
"SKU": "1234",
"category": "Washing Machines",
"name": "LG Washing Machine 2000",
"orders": 1,
"revenue": 1600,
"units": 1,
"order_id":"abc123",
+ "warranty": [
+ {
+ "coverage": "full coverage",
"length": "2 year",
"name": "LG 2000 standard",
"orders": 1,
+ "revenue": 200
+ },
+ {
+ "coverage": "extended",
"length": "1 year",
"orders": 1,
+ "revenue": 50,
"type": "LG 2000 addon"
+ }
+ ]
+ },
{
"SKU": "4567",
"category": "Dryers",
"name": "LG Dryer 2000",
"orders": 1,
"revenue": 500,
"units": 1
}
+ ],
+ "timestamp": 1534219229
+}
Como a secadora não incluiu uma garantia, ela não está na tabela.
Como é possível combinar qualquer dimensão com qualquer métrica, a tabela a seguir mostra como os dados seriam usados com itens de dimensão não especificados:
product : warranty : nameproduct : ordersproduct : warranty : ordersLG 2000 standard11Unspecified21Total22Um pedido de produto existe sem um nome de garantia vinculado a ele, portanto, o item da dimensão atribui a “Não especificado”. A mesma situação também se aplica ao pedido de garantia do produto:
{
"ID": "1",
+ "product": [
+ {
"SKU": "1234",
"category": "Washing Machines",
"name": "LG Washing Machine 2000",
+ "orders": 1,
"revenue": 1600,
"units": 1,
"order_id":"abc123",
+ "warranty": [
+ {
"coverage": "full coverage",
"length": "2 year",
+ "name": "LG 2000 standard",
+ "orders": 1,
"revenue": 200
+ },
+ {
"coverage": "extended",
"length": "1 year",
+ "orders": 1,
"revenue": 50,
"type": "LG 2000 addon"
+ }
+ ]
+ },
+ {
"SKU": "4567",
"category": "Dryers",
"name": "LG Dryer 2000",
+ "orders": 1,
"revenue": 500,
"units": 1
+ }
+ ],
+ "timestamp": 1534219229
+}
Observe as ordens que não têm um nome vinculado a elas. Esses são os pedidos atribuídos ao item de dimensão “Não especificado”.
Combinar métricas
O Customer Journey Analytics não combina nativamente métricas com nomes semelhantes se estiverem em níveis de objeto diferentes.
product : categoryproduct : revenueproduct : warranty : revenueWashing Machines1600250Dryers5000Total2100250Entretanto, é possível criar uma métrica calculada que combine as métricas desejadas:
Métrica calculada “Receita total”: [product : revenue] + [product : warranty : revenue]
A aplicação dessa métrica calculada exibe os resultados desejados:
product : warranty : nameTotal revenue (calculated metric)Washing Machines1850Dryers500Total2350Limitações
As limitações se aplicam aos arrays nos dados usados pelo Customer Journey Analytics e modelados como parte de um esquema no Experience Platform. Consulte Limites do modelo de dados e Limites de tamanho de dados nas Medidas de proteção padrão para dados e segmentação do Perfil do cliente em tempo real.