将报告包与不同的架构相结合

Analytics Source Connector将来自Adobe Analytics的报告包数据引入Adobe Experience Platform,以供Adobe Experience Platform应用程序(如Real-time Customer Data Platform和Customer Journey Analytics(Customer Journey Analytics))使用。 引入Adobe Experience Platform的每个报表包都会配置为单独的源连接数据流,而每个数据流都会作为Adobe Experience Platform数据湖中的数据集。 Analytics Source Connector会为每个报表包创建一个数据集。

Customer Journey Analytics客户使用连接将Adobe Experience Platform数据湖中的数据集集成到Customer Journey AnalyticsAnalysis Workspace中。 但是,在连接内组合报告包时,需要使用Adobe Experience Platform 数据准备功能解决报告包之间的架构差异。 其目的是确保Adobe Analytics变量(如prop和eVar)在Customer Journey Analytics中具有一致的含义。

报告包之间的架构差异存在问题

假设您的公司希望将来自两个不同报表包的数据引入Adobe Experience Platform以供Customer Journey Analytics使用,并假设两个报表包的架构有所不同:

报告包 A
报告包 B
eVar1 = 搜索项
eVar1 = 商业单位
eVar2 = 客户类别
eVar2 = 搜索项

为了简单起见,假设这是两个报告包中定义的唯一 eVar。

此外,假设您执行以下操作:

  • 创建Analytics源连接(不使用数据准备),将​ 报告包A ​作为​ 数据集A ​摄入Adobe Experience Platform数据湖。
  • 创建Analytics源连接(不使用数据准备),将​ 报告包B ​作为​ 数据集B ​摄入Adobe Experience Platform数据湖。
  • 创建名为​ 所有报表包 ​的Customer Journey Analytics连接,该连接结合了数据集A和数据集B。
  • 创建名为​ 全局视图 ​的Customer Journey Analytics数据视图,该视图基于所有报表包连接。

如果不使用数据准备来解决数据集 A 和数据集 B 之间的架构差异,全局视图数据视图中的 eVar 将包含以下混合值:

Customer Journey Analytics中的全局视图数据视图
eVar1=> 搜索项和业务单元的组合
eVar2=> 客户类别和搜索项的组合

这种情况导致 eVar1 和 eVar2 的报告毫无意义:

  • eVar 字段包含具有不同语义的混合值。
  • 搜索项分布在 eVar1 和 eVar2 之间。
  • 不可能对每个搜索项、业务单位和客户类别使用不同的属性模型。

使用Adobe Experience Platform数据准备解决报表包之间的架构差异

Experience Platform数据准备功能与Analytics Source Connector集成,可用于解决上述场景中描述的架构差异。 这会导致eVar在Customer Journey Analytics数据视图中具有一致的含义。 (以下使用的命名惯例可以通过自定义来满足您的需要。)

  1. 在为报告包A和报告包B创建源连接数据流之前,在Adobe Experience Platform中创建新架构(在我们的示例中,我们将其称为​ 统一架构。) 将以下内容添加到该架构中:

    table 0-row-1 1-row-1 2-row-1
    “统一架构”
    XDM ExperienceEvent ​类别
    Adobe Analytics ExperienceEvent 模板 ​字段组
  2. 将另一个字段组添加到该架构或创建自定义字段组,并将其添加该架构。我们会创建一个新的字段组,并将其称为​ 统一字段。然后,我们将向新字段组中添加以下字段::

    table 0-row-1 1-row-1 2-row-1 3-row-1
    “统一字段”自定义字段组
    搜索项
    商业单位
    客户类别
  3. 为​ 报告包 A ​创建源连接数据流,选择​ 统一架构,以在数据流中使用。将自定义映射添加到数据流,如下所示:

    table 0-row-2 1-row-2 2-row-2
    报告包 A 源字段 统一字段字段组中的目标字段
    _experience.analytics.customDimensions.eVars.eVar1 <path>.搜索项
    _experience.analytics.customDimensions.eVars.eVar2 <path>.客户类别
    note note
    NOTE
    目标字段的 XDM 路径将取决于自定义字段组的结构。
  4. 为​ 报告包 B ​创建源连接数据流,同样选择​ 统一架构,以在数据流中使用。工作流将显示两个字段存在描述符名称冲突。这是因为 eVar1 和 eVar2 的描述符在报告包 B 中与在报告包 A 中不同。但我们已经知道这一点,因此可以安全地忽略该冲突,并按如下方式使用自定义映射:

    table 0-row-2 1-row-2 2-row-2
    报告包 B 源字段 统一字段字段组中的目标字段
    _experience.analytics.customDimensions.eVars.eVar1 <path>.商业单位
    _experience.analytics.customDimensions.eVars.eVar2 <path>.搜索项
  5. 现在,结合数据集A和数据集B,为Customer Journey Analytics创建一个​ 所有报表包 ​连接。

  6. 在Customer Journey Analytics中创建​ 全局视图 ​数据视图。 忽略原始 eVar 字段,仅包括统一字段字段组中的字段。

    Customer Journey Analytics中的​ 全局视图 ​数据视图:

    table 0-row-2 1-row-2 2-row-2 3-row-2 4-row-2 5-row-2
    源字段 是否包含在数据视图中?
    _experience.analytics.customDimensions.eVars.eVar1
    _experience.analytics.customDimensions.eVars.eVar2
    <path>.搜索项
    <path>.客户类别
    <path>.商业单位

现在,您已经将源报告包中的 eVar1 和 eVar2 映射到三个新字段。请注意,使用数据准备映射的另一个优点是,目标字段现在基于语义上有意义的名称(如搜索项、商业单元、客户类别),而不是意义较低的 eVar 名称(如 eVar1、eVar2)

NOTE
统一字段自定义字段组和关联的字段映射可以随时添加到现有的Analytics Source Connector数据流和数据集。 但是,这仅会影响未来数据。

不仅仅是报告包

数据准备工具将数据集与不同架构相结合的能力超越了 Analytics 报告包所具备的能力。假设您有两个包含以下数据的数据集:

数据集A =通过Analytics源连接器的Analytics报告包
eVar1 => 客户类别
数据集 B = 呼叫中心数据
Some_field => 客户类别

通过使用数据准备工具,您可以将分析数据中 eVar 1 内的客户类别与呼叫中心数据中 Some_field 内的客户类别相结合。这里是实现这一点的一种方法。同样,可以更改命名惯例来满足您的需要。

  1. 在Adobe Experience Platform中创建架构。 将以下内容添加到该架构中:

    table 0-row-1 1-row-1 2-row-1
    “扩展架构”
    XDM 体验活动 ​类别
    Adobe Analytics 体验活动模板 ​字段组
  2. 创建新字段组并将其添加到该架构中。 将字段添加到字段组:

    table 0-row-1 1-row-1
    “客户信息”自定义字段组
    客户类别
  3. 为​ 数据集 A ​创建数据流,选择​ 扩展架构 ​作为架构。将自定义映射添加到数据流,如下所示:

    table 0-row-2 1-row-2
    数据集 A 源字段 客户信息字段组中的目标字段
    _experience.analytics.customDimensions.eVars.eVar2 <path>.客户类别
  4. 为​ 数据集 B ​创建数据流,再次选择​ 扩展架构 ​作为架构。将自定义映射添加到数据流,如下所示:

    table 0-row-2 1-row-2
    数据集 B 源字段 客户信息字段组中的目标字段
    <path>.Some_field <path>.客户类别
  5. 创建一个Customer Journey Analytics连接,该连接结合了数据集A和数据集B。

  6. 使用刚刚创建的Customer Journey Analytics连接,在Customer Journey Analytics中创建数据视图。 忽略原始 eVar 字段,仅包括客户信息字段组中的字段。

    Customer Journey Analytics中的数据视图:

    table 0-row-2 1-row-2 2-row-2 3-row-2
    源字段 是否包含在数据视图中?
    _experience.analytics.customDimensions.eVars.eVar1
    _experience.analytics.customDimensions.eVars.eVar2
    <path>.客户类别

数据准备与组件 ID

如上所述,数据准备工具允许您跨多个 Adobe Analytics 报告包将不同字段映射到一起。当您想要将多个数据集的数据组合到单个Customer Journey Analytics连接中时,这在Customer Journey Analytics中很有用。 但是,如果您打算将报表包保留在单独的Customer Journey Analytics连接中,但希望在这些连接和数据视图中使用一组报表,则更改Customer Journey Analytics中的基础组件ID可以在即使架构不同的情况下使报表兼容。 有关更多信息,请参阅 组件设置

更改组件ID是一项仅限Customer Journey Analytics的功能,并且不会影响发送到Real-time Customer Profile和RTCDP的Analytics源连接器的数据。

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