Insights SQL

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 de SQL da Data Distiller. Use o recurso Insights SQL 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 de SQL, 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 SQL 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 do SQL Insights use-cases

Abaixo estão casos de uso comuns que podem ser efetivamente tratados por meio do SQL Insights 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 do SQL Insights: 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 do SQL Insights: O modelo de dados de relatórios pode ser estendido para rastrear 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 do SQL Insights: 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 do SQL Insights: 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 SQL key-capabilities

A ilustração abaixo destaca vários recursos essenciais para gerar Insights SQL. Esses recursos incluem:

Etapas para criar insights SQL steps-to-create

Para desenvolver um painel de Insights SQL no Data Distiller, siga as instruções passo a passo abaixo.

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 SQL 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.