A arquitetura da análise: como abordar seu modelo de dados do Customer Journey Analytics
Um aspecto crucial da criação de um modelo de dados do CJA é entender a relação hierárquica entre diferentes pontos de contato e interações. Isso forma a base para análises e insights significativos.
As principais considerações incluem:
- Identificação e mapeamento de pontos de interação do cliente em todos os canais
- Estabelecer hierarquias e relacionamentos claros com eventos
- Definição de modelos de atribuição consistentes
- Criação de métricas e KPIs padronizados
Ao estruturar adequadamente esses elementos, as organizações podem rastrear e analisar melhor a jornada completa do cliente, resultando em insights mais acionáveis e melhores recursos de tomada de decisão.
Desbloquear a modelagem de dados para análises poderosas
Descubra como a arquitetura de dados eficiente no Adobe Experience Platform (AEP) e no Customer Journey Analytics (CJA) impulsiona insights e relatórios acionáveis.
- Questões de Design de Esquema A escolha entre esquemas simples, matrizes e matrizes de objetos afeta diretamente os recursos de análise e a flexibilidade de relatórios.
- Processo de transformação Os dados assimilados na AEP devem ser estruturados cuidadosamente para garantir transformação e usabilidade perfeitas no CJA.
- Hierarquia do Contêiner Entender os níveis de evento, sessão e pessoa é fundamental para a análise de vários níveis e para a geração de relatórios precisos.
- Estratégias práticas O planejamento antecipado, a governança de esquemas e o aproveitamento dos recursos da plataforma são fundamentais para implementações escaláveis e que não se tornem obsoletas.
Dominar esses conceitos permite que as equipes otimizem seus fluxos de trabalho de análise e desbloqueiem insights de negócios mais profundos.
Tipos de esquema e seus casos de uso
- Esquemas Simples Melhores para relações de dados simples, um para um. Ideal para rastreamento básico de eventos e métricas/dimensões simples.
- Matrizes úteis para listas de itens relacionados (por exemplo, categorias de produtos, marcas de conteúdo). Cada elemento de matriz se torna uma dimensão individual para análise.
- Matrizes de objetos Projetadas para casos de uso complexos, como compras de produtos, em que cada objeto mantém suas próprias propriedades e relações. Permite a análise detalhada em nível de objeto.
- Escolhendo de maneira inteligente Selecione o esquema mais simples que atenda às suas necessidades, mas utilize matrizes e objetos para cenários avançados que exigem preservação de relacionamento.
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