資料工程師快速入門 data-engineer

作為​ 資料架構者 ​或​資料工程師,您可以設定、維護客戶輪廓資料和其他資料來源,以便支援 Journey Optimizer 協調的體驗。 這包括將所有客戶、企業資料,不論是來自網頁、客戶關係管理,或是離線來源,都能一併整合入客戶統一的 360 度視圖中。 您可以將客戶設定檔資料、企業資料模型化為結構描述、設定來源連接器,以便擷取資料,同時確認資料流程順暢無阻,即可啟用即時客戶洞察、參與度。 當系統管理員授與您存取權限並準備好您的環境,您就可以開始使用Adobe Journey Optimizer。

NOTE
若要深入瞭解​ 資料攝取 ​相關資訊,請參閱 Adobe Experience Platform 文件

基本資料設定步驟

請依照下列步驟,為 Journey Optimizer 設定資料奠定良好基礎:

  1. 建立身分識別的命名空間。在 Adobe Journey Optimizer,身分識別​連結跨裝置和管道的消費者,結果會是身分識別圖表。 連結的身分識別圖,可依據所有企業接觸點的互動,打造個人化體驗。請在此頁面進一步了解身分識別與身分識別命名空間。

    此外,請設定​補充識別碼,即可啟用相同設定檔,再根據次要識別碼,例如訂購 ID,或是預訂 ID,輸入多重歷程執行個體。 深入瞭解補充識別碼

  2. 建立結構描述,再為輪廓啟用結構描述。 結構描述是一組規則,足以代表並驗證資料的結構和格式。 從高層面來說,結構描述會提供真實物件 (例如個人) 等抽象定義,還會概述應加入物件的每個執行個體資料 (例如名字、姓氏、生日等)。

  3. 建立資料集,再啟用輪廓資料集。 資料集是資料集合的儲存和管理結構,通常是包含方案 (欄) 和欄位 (列) 的表格。 資料集也包含中繼資料,可說明其儲存資料的各個層面。 建立資料集後,您可以將資料集對應至現有結構並新增資料。 請在此頁面深入了解資料集。

    對於進階案例,請準備​個資料集,以便執行階段查詢,才能使用記錄資料集中的即時資料,擴充歷程執行。 深入瞭解資料集查詢

  4. 設定來源連接器。Adobe Journey Optimizer 讓您可以從外部來源擷取資料,同時可以使用 Platform 服務來建立、加標籤,同時強化傳入資料。您可以從多種來源 (如 Adobe 應用程式、雲端型的儲存空間、資料庫和其他許多來源) 擷取資料。 請在此頁面深入了解來源連接器。

  5. 建立測試輪廓。使用測試模式在傳送前於歷程中預覽和測試訊息。 建立測試輪廓的步驟已在此頁面詳細說明。

  6. 設定計算屬性(選填)。 從設定檔資料建立衍生屬性,以便簡化細分、個人化。 計算屬性會自動計算複雜量度,例如「過去 90 天內的總購買次數」或是「平均訂購值」。 深入了解計算屬性

此外,若想在歷程中傳送訊息,就必須設定​資料來源事件​和​動作。請參閱本節以了解更多資訊。

  • 資料來源​設定可讓您定義系統連線,以擷取將用於歷程的其他資訊。在此章節深入瞭解資料來源相關內容。

  • 事件​可讓您一直觸發歷程,以即時傳送訊息給流入歷程的個人。 在事件設定中,您會設定歷程中預期的事件。 會依照 Adobe Experience Data Model (XDM),對傳入事件的資料進行標準化。事件來自串流擷取 API,適用於驗證和未驗證的事件 (例如 Adobe Mobile SDK 事件)。在此章節深入瞭解事件相關內容。

  • Journey Optimizer 隨附內建訊息功能:您可以在歷程中建立訊息,並設計內容。 如果您使用第三方系統來傳送訊息,例如 Adobe Campaign,請建立​自訂動作。若要了解更多關於動作的資訊,請參閱此區段

監視和分析歷程資料

歷程執行後,您可以在資料湖中查詢歷程步驟事件,以監視績效、疑難排解問題並分析客戶行為。使用 SQL 查詢來分析:

  • 輪廓進入與退出模式
  • 錯誤率和捨棄原因
  • 讀取客群匯出工作績效
  • 自訂動作績效量度
  • 歷程執行個體狀態和瓶頸

探索現成的歷程分析查詢範例,以開始進行資料分析和疑難排解。

跨角色共同作業

您的資料設定工作對其他團隊至關重要:

與管理員合作

管理員共同處理存取權和治理:

  • 請求資料管理和結構描述建立的必要權限

  • 協調沙箱存取權,以進行開發和測試

  • 就資料治理原則和同意管理達成一致

  • 討論資料保留原則與儲存需求

與開發人員合作

開發人員共同處理資料結構和事件:

  • 提供實作所需的 XDM 結構描述和事件結構

  • 定義需要傳送的事件及其必要的承載格式

  • 就資料收集需求和資料品質標準達成一致

  • 同時測試事件傳送和資料擷取

與行銷人員合作

行銷人員共同處理客群與資料:

  • 建立個人化和細分的計算屬性

  • 根據其行銷活動和歷程需求建立客群

  • 為協調的行銷活動設定關聯式結構描述

  • 支援進階使用案例的多實體細分

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