Análise entre canais cross-channel
A análise entre canais possibilita uma única visualização consolidada do comportamento do cliente em vários canais, unificando dados de várias propriedades da Web, móveis e offline. Por exemplo, é possível usar a visualização consolidada para analisar as interações dos clientes no desktop e nos dispositivos móveis e entender seus comportamentos, extraindo insights para otimizar suas experiências digitais. Também é possível analisar as interações do cliente entre canais, incluindo canais digitais e offline, como interações de suporte e compras na loja, a fim de melhor entender e otimizar a jornada do cliente.
Etapas da implementação
-
Crie esquemas para os dados que serão assimilados.
-
Crie conjuntos de dados para os dados que serão assimilados.
-
Assimilar dados na Experience Platform:
- Dados
- Dados de perfil
- Dados de pesquisa
- Dados
-
Use uma ID de namespace comum em conjuntos de dados. Use a compilação para elevar qualquer
-
Execute qualquer preparação de dados personalizada para garantir uma chave comum entre os conjuntos de dados de série de tempo que serão assimilados no Customer Journey Analytics.
-
Forneça aos dados de pesquisa uma ID primária que possa se associar a um campo nos dados do evento. Conta como linhas no licenciamento.
-
Configure a mesma ID primária para os dados do perfil que foi configurada para os dados do evento.
-
Crie uma conexão para assimilar os conjuntos de dados relevantes do Experience Platform para o Customer Journey Analytics.
-
Crie uma visualização de dados na conexão para selecionar as dimensões e métricas específicas a serem incluídas na visualização. As configurações de atribuição e alocação também são definidas na visualização de dados. Essas configurações são computadas no momento da emissão do relatório.
-
Crie um projeto para configurar painéis e relatórios no Analysis Workspace.
Considerações
Ao estabelecer esse fluxo de trabalho, não se esqueça de considerar os seguintes pontos.
- A análise de dados entre canais requer o mesmo namespace de ID em todos os registros.
- O processo de união de conjuntos de dados desiguais requer uma chave primária comum de pessoa/entidade, entre todos os conjuntos de dados.
- Atualmente, não há suporte para uniões com base em chave secundária.
- O processo de compilação permite rechavear identidades em linhas, com base nas informações de ID transitória (como uma ID de autenticação) de registros que compartilham a mesma ID persistente. Isso permite resolver registros diferentes em uma única ID compilada para análise no nível da pessoa, em vez de no nível do dispositivo ou do cookie.
- Objetos e atributos do mesmo campo XDM são mesclados em uma dimensão no Customer Journey Analytics. Para mesclar vários atributos de vários conjuntos de dados na mesma dimensão do Customer Journey Analytics, os conjuntos de dados devem fazer referência ao mesmo campo ou esquema XDM.