Insights personalizáveis
Crie modelos de dados de relatórios sob medida para extrair insights mais profundos, otimizar estratégias e adaptar a análise para atender às necessidades específicas dos negócios com os insights personalizáveis do Data Distiller. Use o recurso Insights personalizáveis para melhorar a transparência e obter insights operacionais dos dados do Adobe Experience Platform em dimensões como perfis, públicos, campanhas, jornadas, direitos e consentimento. Esse recurso oferece uma solução versátil e adaptável para adaptar os modelos de dados de relatórios de sua organização às necessidades específicas de seus negócios.
Para visualizar seus Insights Personalizáveis, você pode usar o modo profissional de consulta para realizar análises complexas com consultas SQL personalizadas e transformar seus dados em gráficos de fácil interpretação. Use o modo query pro para criar insights e visualizações sob medida em seus painéis e atender a públicos técnicos e não técnicos baixando seus insights como arquivos CSV.
Este documento aborda os casos de uso, os recursos essenciais e as etapas necessárias para desenvolver um painel de insights personalizável com o Data Distiller.
Pré-requisitos
Este tutorial usa painéis definidos pelo usuário para visualizar dados de seu modelo de dados personalizado na interface do usuário da Platform. Consulte a documentação de painéis definidos pelo usuário para saber mais sobre este recurso.
Introdução
O SKU do Data Distiller é necessário para criar um modelo de dados personalizado para seus insights de relatório e estender os modelos de dados do Real-Time CDP que contêm dados enriquecidos da Platform. Consulte a documentação de empacotamento, medidas de proteção e licenciamento relacionada à SKU do Data Distiller. Se você não tiver o Data Distiller SKU, entre em contato com o representante do serviço de atendimento ao cliente da Adobe para obter mais informações.
Casos de uso de insights personalizáveis use-cases
Abaixo estão casos de uso comuns que podem ser efetivamente abordados por meio de Insights personalizáveis no Data Distiller.
Transparência de uso de perfil e público usage-transparency
Desafio: como detalhar os KPIs (Indicadores-chave de desempenho) por critérios específicos, como unidades de negócios, status de fidelidade ou Valor vitalício do cliente (CLTV).
Solução de Insights Personalizáveis: o Data Distiller habilita a extensão de modelos de dados de relatórios no Adobe Experience Platform, facilitando a adição de atributos de perfil personalizados, como CLTV ou status de fidelidade.
Rastreamento de anomalias de consentimento consent-anomaly-tracking
Desafio: como aplicar sobreposição de público-alvo e dimensionar relatórios de linha de tendência a atributos de consentimento personalizados para canais como email, SMS e telefone.
Solução de Insights Personalizáveis: O modelo de dados de relatórios pode ser estendido para rastrear as alterações nas preferências de consentimento ao longo do tempo. Isso envolve a criação de tabelas de fatos e dimensões adicionais para as preferências de consentimento de tendência e o agendamento de atualização de dados incremental.
Otimizar a estratégia de segmentação de público optimize-audience-segmentation-strategy
Desafio: como integrar pontuações de propensão geradas por modelo de aprendizado de máquina (ML) aos relatórios de KPI de público-alvo.
Solução de Insights Personalizáveis: o Data Distiller permite a inclusão de pontuações de propensão de modelos de ML personalizados, facilitando o cálculo de pontuações agregadas no nível do público-alvo. Esses dados podem ser relatados junto com KPIs padrão.
Expansão de público audience-expansion
Desafio: como adquirir mais do que apenas contagens de perfil nos relatórios de sobreposição de público e obter dados demográficos adicionais ou preferências para orientar estratégias de expansão de público.
Solução de Insights Personalizáveis: ao estender o modelo de dados de relatórios, os usuários podem incorporar atributos de perfil adicionais, enriquecendo o relatório de sobreposição de público-alvo com dados demográficos e preferências relevantes.
Principais recursos para gerar insights personalizáveis key-capabilities
A ilustração abaixo destaca vários recursos essenciais para gerar Insights Personalizáveis. Esses recursos incluem:
- Visualizações de dados: incorporação de elementos visuais, como tendências e gráficos de barras, para obter uma visão abrangente das tendências de dados.
- Criação de painéis: habilitando a criação de painéis personalizados adaptados a casos de uso específicos, proporcionando uma experiência de análise mais personalizada e direcionada.
- Modelagem flexível de dados SQL: use uma abordagem versátil de modelagem de dados SQL que permite aos usuários combinar e manipular facilmente diferentes conjuntos de dados, melhorando a adaptabilidade e a profundidade analítica.
- Armazenamento acelerado: implementação de um mecanismo de armazenamento acelerado para fornecer insights agregados de maneira eficiente por meio do SQL, garantindo acesso rápido e simplificado a informações valiosas.
- Conectividade de BI: facilita a integração perfeita com ferramentas populares de Business Intelligence (BI), incluindo Power BI, Tableau, Looker e Apache Superset. Essa conectividade garante a compatibilidade com diversos ambientes de BI, oferecendo aos usuários a flexibilidade de usar sua ferramenta de escolha para análises e relatórios detalhados.
Etapas para criar insights personalizáveis steps-to-create
Para desenvolver um painel de Insights personalizáveis no Data Distiller, siga as instruções passo a passo abaixo.
- Exploração de consulta ad hoc: Comece executando consultas ad hoc
SELECTpara explorar dados brutos no data lake. Isso permite a análise de dados exploratórios e instantâneos para testar e valida dados em que os resultados das consultas não são armazenados no data lake. - Utilização de consulta em lote: use consultas em lote para criar trabalhos agendados para gerar tabelas agregadas de insights, garantindo uma abordagem sistemática e automatizada para o processamento de dados. As consultas em lote executam consultas
INSERT TABLE AS SELECTeCREATE TABLE AS SELECTpara limpar, moldar, manipular e enriquecer dados. Os resultados dessas consultas são armazenados no data lake. - Carregamento de insights agregados: carregue os insights agregados gerados no repositório acelerado e use o SQL para testar consultas e garantir a precisão e a eficiência da recuperação de dados. Para saber como fazer consultas sem estado ao repositório acelerado, consulte a documentação.
- Acesso e integração: acesse os insights armazenados no repositório acelerado facilmente ao integrar com o Adobe Experience Platform Painéis definidos pelo usuário ou outras ferramentas de Business Intelligence (BI) preferenciais. Essas integrações com clientes de terceiros facilitam uma experiência coesa e intuitiva para os usuários.
Próximas etapas
Ao ler este documento, agora você tem uma melhor compreensão dos casos de uso, recursos essenciais e etapas necessárias para desenvolver um painel de insights personalizável com o Data Distiller. Para continuar aprendendo como criar modelos de dados de relatórios por medida, consulte o guia do modelo de dados de insights de relatórios.