Importera och använda Experience Platform-målgrupper

I Experience Platform-gränssnittet:

1. Välj Customer > Audiences.

2. Välj Browse och sök efter de målgrupper som du vill importera och använda i Customer Journey Analytics. Observera Audience Id för var och en av målgrupperna för senare bruk.

   

Begäran

curl -X POST \
  'https://platform.adobe.io/data/foundation/catalog/dataSets?requestDataSource=true' \
  -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
  -H 'x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}' \
  -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}' \
  -d '{
   "name": "{DATASET_NAME}",
   "schemaRef": {
      "id": "_xdm.context.profile__union",
      "contentType": "application/vnd.adobe.xed+json;version=1"
   },
   "fileDescription": {
      "persistet": true,
      "containerFormat": "parquet",
      "format": "parquet"
   }
}'

Var:

• DATASET_NAME är datauppsättningens egna namn. Exempel: Segment Export Job Dataset for CJA.

Svar

["@/dataSets/{DATASET_ID}"]

Var:

• DATASET_ID är datauppsättningens identifierare för den skapade datauppsättningen.

curl -X POST https://platform.adobe.io/data/core/ups/export/jobs \
 -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
 -H 'Content-Type: application/json' \
 -H 'x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}' \
 -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
 -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}' \
 -d '{
    "fields": "{COMMA_SEPARATED_LIST_OF_FULLY_QUALIFIED_FIELD_NAMES}",
    "filter": {
        "segments": [
            {
                "segmentId": "{AUDIENCE_ID_1}",
                "segmentNs": "ups",
                "status": [
                    "realized"
                ],
                "segmentId": "{AUDIENCE_ID_2}",
                "segmentNs": "ups",
                "status": [
                    "realized"
                ],
                "segmentId": "{AUDIENCE_ID_3}",
                "segmentNs": "ups",
                "status": [
                    "realized"
                ]
             }
        ]
    },
    "destination":{
        "datasetId": "{DATASET_ID}",
        "segmentPerBatch": false
    },
    "schema":{
        "name": "_xdm.context.profile"
    }
}'

Plats

• COMMA_SEPARATED_LIST_OF_FULLY_QUALIFIED_FIELD_NAMES kan vara något som _demoemea.identification.core.ecid, _demoemea.identification.core.email, _demoemea.identification.core.phoneNumber, person.gender, person.name.firstName, person.name.lastName. Se till att du inkluderar åtminstone relevanta fält (som det person-ID (e-post)) som du vill använda i kundreseanalysen.
• AUDIENCE_ID_x är målgruppsidentifierare för de målgrupper som du vill exportera.
• DATASET_ID är datauppsättningen som du skapade.

Svar

{
  "..."
  "id": "{EXPORT_JOB_ID}",
  "..."
}

Plats

• EXPORT_JOB_ID är identifieraren för exportjobbet.

Begäran

curl -X GET https://platform.adobe.io/data/core/ups/export/jobs/{EXPORT_JOB_ID} \
 -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
 -H 'x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}' \
 -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
 -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}'

Svar

{
  "..."
  "id": "{EXPORT_JOB_ID}",
  "..."
  "status": "SUCCEEDED",
  "..."
}

I Experience Platform-gränssnittet:

1. Välj Data Management > Datasets.

2. Välj den datauppsättning som du skapade, till exempel: Segment Export Job Dataset for CJA.

   

3. Verifiera inkapslade batchar. Om datauppsättningen innehåller misslyckade batchar använder du Data Management > Monitoring för att se vad som orsakar felet. Du använde till exempel ett fältnamn som inte finns i schemat.

4. Kopiera Table name för datauppsättningen. Till exempel: segment_export_job_dataset_for_cja. Du använder det namnet i nästa steg.

Använd en PSQL-klient som ansluter till Experience Platform Query Service.

I Experience Platform-gränssnittet:

1. Välj Data Management > Queries.
2. Välj Credentials.

Använd autentiseringsuppgifterna för att konfigurera PSQL-klienten för att ansluta till Customer Journey Analytics Query Service.

Fråga

Kör den här frågan för att hämta målgruppsdata från datauppsättningen:

SELECT ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY key)::text as _id, personID, key as audienceMembershipId
FROM (
   SELECT {IDENTITY_TO_USE_AS_PERSON_ID} AS personID, explode(segmentMembership.ups)
   FROM {DATASET_TABLE_NAME}
)
WHERE value.status = 'realized' AND (key = '{AUDIENCE_ID_1}' OR key = 'AUDIENCE_ID_2' OR key = 'AUDIENCE_ID_3')

Var:

• IDENTITY_TO_USE_AS_PERSON_ID är ett av fälten som du definierade som en del av exportjobbet. Till exempel: _demoemea.identification.core.email.
• DATASET_TABLE_NAME är datamängdens tabellnamn.
• AUDIENCE_ID_x är de målgrupper som du har definierat som en del av exportjobbet. Du måste ange dessa målgrupper en gång till eftersom specifikationen i exportjobbet är ett radnivåfilter. Det radnivåfiltret returnerar profiler för de angivna segmenten med alla segmentmedlemskap för varje profil.

Resultat

Resultatet av frågan, i JSON-format, ska se ut så här:

[
   {
      "_id": "1",
      "personID": "{PERSON_ID_x}",
      "audienceMembershipId": "{AUDIENCE_ID_x}"
   },
   {
      "_id": "2",
      "personID": "PERSON_ID_y",
      "audienceMembershipId": "{AUDIENCE_ID_x}"
   }

]

Var:

• PERSON_ID_x är identifierarvärdena för den identifierare som du vill använda som person-ID. Till exempel john.doe@gmail.com när du använder e-post.
• AUDIENCE_ID_x är målgruppsidentifierare.

Den slutliga JSON ska se ut så här:

[
   {
      "_id": "1",
      "personID": "{PERSON_ID_x}",
      "{TENANT_NAME}": {
         "audienceMembershipId": "{AUDIENCE_ID_x}",
         "audienceMembershipName": "{AUDIENCE_FRIENDLY_NAME_x}"
      }
  },
  {
      "_id": "2",
      "personID": "{PERSON_ID_y}",
      "{TENANT_NAME}": {
         "audienceMembershipId": "{AUDIENCE_ID_y}",
         "audienceMembershipName": "{AUDIENCE_FRIENDLY_NAME_y}"
      }
    }
  }

]

Var:

• TENANT_NAME är innehavarens namn. Till exempel: _demoemea.
• PERSON_ID_x är identifierarvärdena för den identifierare som du vill använda som person-ID. Till exempel john.doe@gmail.com när du använder e-post.
• AUDIENCE_ID_x är målgruppsidentifierare.
• AUDIENCE_FRIENDLY_NAME_x är egna målgruppsnamn för målgrupps-ID:n. Till exempel: Luma - Blue+ Members.

Använd ditt favoritverktyg för att omvandla den ursprungliga JSON-filen till det här formatet.

Så här skapar du schemat:

I Experience Platform-gränssnittet:

1. Välj Data Management > Schemas.

2. Välj Create schema. Välj Standard i listrutan.

3. Välj Manual i dialogrutan Create a schema och använd Select för att fortsätta.

4. I guiden Create schema i steget Select a class:

   1. Välj Individual Profile.
   2. Välj Next.

5. I guiden Create schema i steget Name and review:

   1. Ange Schema display name. Till exempel: Audience Export for CJA Schema.
   2. (valfritt) Ange Description.
   3. Välj Finish.

6. Konfigurera schemat så att det innehåller en anpassad fältgrupp (till exempel Audience Membership) som innehåller två fält med namnen audienceMembershipId och audienceMembershipName.

7. Kontrollera att fältet personID är ett Identity, Primary Identity och har Email som I​dentity namespace.

   

8. Apply alla ändringar. Välj Save om du vill spara schemat.

I Experience Platform-gränssnittet:

1. Välj Data Management > Datasets.

2. Välj Create dataset.

3. Välj Create dataset from schema.

4. I guiden Create dataset from schema i steget Select schema:

   1. Välj det schema som du nyss skapade. Till exempel: Audience Export for CJA Schema.
   2. Välj Next.

5. I guiden Create dataset from schema i steget Configure dataset:

   1. Ange Name som datamängd.
   2. (valfritt) Ange Description som datamängd.
   3. Välj Finish.

6. Dra den omformade JSON-datafilen i Datasets > namnet på datauppsättningen och släpp filen på Drag and drop files. Den här åtgärden startar inmatningen av exporterade JSON-data i datauppsättningen.

7. Verifiera inkapslade batchar. Om datauppsättningen innehåller misslyckade batchar använder du Data Management > Monitoring för att se vad som orsakar felet. Du har till exempel definierat ett fältnamn i JSON som inte finns i schemat.

I Customer Journey Analytics-gränssnittet:

1. Välj Data Management > Connections.

2. Skapa en ny anslutning/Definiera Connection settings och Data settings. Du kan också markera en befintlig anslutning och använda Edit Connection för att redigera anslutningen.

3. Välj Add datasets.

4. Markera den datauppsättning som du skapade och i vilken du importerade omformade JSON-data.

5. Konfigurera datauppsättningen. Exempel:

   

6. Save anslutningen.

1. Välj Data Management > Data views.

2. Redigera en befintlig datavy eller skapa en ny datavy.

3. Kontrollera att Components och Audience Membership Id har lagts till som dimensionskomponenter på fliken Audience Membership Name i datavyn.

   

4. Välj Save and Continue om du vill spara datavyn.