Vorbereiten von Daten für die Verwendung in Intelligent Services

Zur Intelligent Services Um Einblicke aus Ihren Marketing-Ereignisdaten zu erhalten, müssen die Daten semantisch angereichert und in einer Standardstruktur verwaltet werden. Intelligent Services nutzen Experience Data Model (XDM)-Schemas verwenden, um dies zu erreichen. Insbesondere alle Datensätze, die in Intelligent Services muss dem XDM-Schema für Consumer ExperienceEvent (CEE) entsprechen oder den Adobe Analytics-Connector verwenden. Darüber hinaus unterstützt Customer AI den Adobe Audience Manager-Connector.

Dieses Dokument bietet allgemeine Anleitungen zum Zuordnen Ihrer Marketing-Ereignisdaten aus mehreren Kanälen zum CEE-Schema sowie Informationen zu wichtigen Feldern innerhalb des Schemas, anhand derer Sie bestimmen können, wie Ihre Daten effektiv der Struktur zugeordnet werden können. Wenn Sie planen, Adobe Analytics-Daten zu verwenden, lesen Sie bitte den Abschnitt für Adobe Analytics-Datenvorbereitung. Wenn Sie planen, Adobe Audience Manager-Daten zu verwenden (nur Customer AI), lesen Sie bitte den Abschnitt für Adobe Audience Manager-Datenvorbereitung.

Datenanforderungen

Intelligent Services erfordert je nach dem erstellten Ziel unterschiedliche Mengen historischer Daten. Unabhängig davon, für welche Daten Sie sich vorbereiten all Intelligent Services muss sowohl positive als auch negative Kundenereignisse/Journey enthalten. Negative und positive Ereignisse verbessern die Modellgenauigkeit und -genauigkeit.

Wenn Sie beispielsweise Customer AI verwenden, um die Tendenz zum Kauf eines Produkts vorherzusagen, benötigt das Modell für Customer AI sowohl Beispiele für erfolgreiche Kaufpfade als auch Beispiele für nicht erfolgreiche Pfade. Dies liegt daran, dass Customer AI während der Modellschulung versucht zu verstehen, welche Ereignisse und Journey zu einem Kauf führen. Dazu gehören auch die Aktionen von Kunden, die nichts gekauft haben, z. B. von Personen, die ihre Journey beim Hinzufügen eines Artikels zum Warenkorb angehalten haben. Diese Kunden können jedoch ähnliche Verhaltensweisen aufweisen. Customer AI kann jedoch Einblicke bieten und die wichtigsten Unterschiede und Faktoren, die zu einem höheren Tendenzwert führen, detailliert aufzeigen. In ähnlicher Weise erfordert Attribution AI sowohl Ereignistypen als auch Journey, um Metriken wie Touchpoint-Effektivität, Top-Konversionspfade und Aufschlüsselungen nach Touchpoint-Position anzuzeigen.

Weitere Beispiele und Informationen zu den Anforderungen an historische Daten finden Sie unter Customer AI oder Attribution AI Anforderungen an historische Daten in der Eingabe-/Ausgabedokumentation.

Richtlinien für die Datenzuordnung

Es wird empfohlen, die Ereignisse eines Benutzers nach Möglichkeit einer gemeinsamen ID zuzuordnen. Beispielsweise können Sie Benutzerdaten mit "id1"über 10 Ereignisse hinweg haben. Später hat derselbe Benutzer die Cookie-ID gelöscht und wird bei den nächsten 20 Ereignissen als "id2"aufgezeichnet. Wenn Sie wissen, dass id1 und id2 demselben Benutzer entsprechen, empfiehlt es sich, alle 30 Ereignisse mit einer gemeinsamen ID zu verknüpfen.

Ist dies nicht möglich, sollten Sie jeden Satz von Ereignissen beim Erstellen Ihrer Modelleingabedaten als einen anderen Benutzer behandeln. Dadurch werden die besten Ergebnisse bei Modellschulung und -bewertung sichergestellt.

Workflow-Zusammenfassung

Der Vorbereitungsprozess hängt davon ab, ob Ihre Daten in Adobe Experience Platform oder extern gespeichert werden. In diesem Abschnitt werden die erforderlichen Schritte für die beiden Szenarien zusammengefasst.

Vorbereitung externer Daten

Wenn Ihre Daten außerhalb von Experience Platform gespeichert werden, müssen Sie Ihre Daten den erforderlichen und relevanten Feldern in einer Consumer ExperienceEvent-Schema. Dieses Schema kann mit benutzerdefinierten Feldergruppen erweitert werden, um Ihre Kundendaten besser zu erfassen. Nach der Zuordnung können Sie einen Datensatz mit Ihrem Customer ExperienceEvent-Schema erstellen und Daten in Platform erfassen. Der CEE-Datensatz kann dann beim Konfigurieren eines Intelligent Service.

Je nach Intelligent Service Sie können verschiedene Felder verwenden. Es empfiehlt sich, einem Feld Daten hinzuzufügen, wenn die Daten verfügbar sind. Weitere Informationen zu den erforderlichen Feldern finden Sie unter Attribution AI oder Customer AI Handbuch zu Datenanforderungen.

Adobe Analytics-Datenvorbereitung analytics-data

Customer AI und Attribution AI unterstützen nativ Adobe Analytics-Daten. Um Adobe Analytics-Daten zu verwenden, führen Sie die in der Dokumentation beschriebenen Schritte aus, um eine Analytics-Quell-Connector.

Sobald der Quell-Connector Ihre Daten in Experience Platform streamt, können Sie Adobe Analytics während der Instanzkonfiguration als Datenquelle und danach als Datensatz auswählen. Alle erforderlichen Schemafeldgruppen und individuellen Felder werden während der Verbindungseinrichtung automatisch erstellt. Sie müssen die Datensätze nicht im CEE-Format ETL (Extract, Transform, Load) verschieben.

Wenn Sie die Daten, die über den Adobe Analytics-Quell-Connector auf Adobe Experience Platform übertragen werden, mit den Adobe Analytics-Daten vergleichen, treten möglicherweise einige Diskrepanzen auf. Der Analytics-Quell-Connector kann während der Transformation in ein Experience-Datenmodell (XDM)-Schema Zeilen ablegen. Es kann mehrere Gründe dafür geben, dass die gesamte Zeile für die Umwandlung nicht geeignet ist. Dazu gehören fehlende Zeitstempel, fehlende Personen-IDs, ungültige oder große Personen-IDs, ungültige Analysewerte und mehr.

Weitere Informationen und Beispiele finden Sie in der Dokumentation für Vergleichen von Adobe Analytics- und Customer Journey Analytics-Daten. Dieser Artikel soll Ihnen dabei helfen, diese Unterschiede zu diagnostizieren und zu beheben, sodass Sie und Ihr Team Adobe Experience Platform-Daten für Intelligent Services verwenden können, ohne dass Bedenken hinsichtlich der Datenintegrität bestehen.

Führen Sie in Adobe Experience Platform Query Services die folgende Abfrage "Total Records"zwischen Start- und Endzeitstempel nach channel.typeAtSource aus, um die Anzahl nach Marketing-Kanälen zu ermitteln.

       Count(_id) AS Records
FROM  df_hotel
WHERE timestamp>=from_utc_timestamp('2021-05-15','UTC')
        AND timestamp<from_utc_timestamp('2022-01-10','UTC')
        AND timestamp IS NOT NULL
        AND enduserids._experience.aaid.id IS NOT NULL
GROUP BY channel.typeAtSource

Adobe Audience Manager-Datenvorbereitung (nur Customer AI) AAM-data

Customer AI unterstützt nativ Adobe Audience Manager-Daten. Um Audience Manager-Daten zu verwenden, führen Sie die in der Dokumentation beschriebenen Schritte aus, um eine Quell-Connector für Audience Manager.

Sobald der Quell-Connector Ihre Daten an Experience Platform streamt, können Sie Adobe Audience Manager während Ihrer Customer AI-Konfiguration als Datenquelle und danach als Datensatz auswählen. Alle Schemafeldgruppen und einzelnen Felder werden während der Verbindungseinrichtung automatisch erstellt. Sie müssen die Datensätze nicht im CEE-Format ETL (Extract, Transform, Load) verschieben.

Experience Platform Datenvorbereitung

Wenn Ihre Daten bereits in gespeichert sind. Platform und nicht über die Quell-Connectoren Adobe Analytics oder Adobe Audience Manager (nur Customer AI) streamen, führen Sie die folgenden Schritte aus. Es wird dennoch empfohlen, das CEE-Schema zu verstehen.

Grundlegendes zum CEE-Schema cee-schema

Das Schema Consumer ExperienceEvent beschreibt das Verhalten einer Person in Bezug auf digitale Marketing-Ereignisse (Web oder Mobil) sowie Online- oder Offline-Commerce-Aktivitäten. Die Verwendung dieses Schemas ist erforderlich für Intelligent Services aufgrund der semantisch klar definierten Felder (Spalten), wodurch unbekannte Namen vermieden werden, die die Daten andernfalls weniger eindeutig machen würden.

Das CEE-Schema erfasst wie alle XDM ExperienceEvent-Schemas den zeitreihenbasierten Status des Systems, in dem ein Ereignis (oder eine Reihe von Ereignissen) aufgetreten ist, einschließlich des Zeitpunkts und der Identität des beteiligten Subjekts. Erlebnisereignisse sind Faktenaufzeichnungen dessen, was geschehen ist, und sind somit unveränderlich und stellen dar, was ohne Aggregation oder Interpretation passiert ist.

Intelligent Services Verwenden Sie mehrere Schlüsselfelder in diesem Schema, um Einblicke aus Ihren Marketing-Ereignisdaten zu generieren, die sich alle auf der Stammebene befinden und erweitert werden können, um die erforderlichen Unterfelder anzuzeigen.

Wie alle XDM-Schemas ist auch die CEE-Schemafeldgruppe erweiterbar. Mit anderen Worten, der CEE-Feldergruppe können zusätzliche Felder hinzugefügt werden, und bei Bedarf können verschiedene Varianten in mehrere Schemas aufgenommen werden.

Ein vollständiges Beispiel für die Feldergruppe finden Sie im öffentliches XDM-Repository. Darüber hinaus können Sie Folgendes anzeigen und kopieren: JSON-Datei ein Beispiel dafür, wie Daten entsprechend dem CEE-Schema strukturiert werden können. Sehen Sie sich diese beiden Beispiele an, wenn Sie mehr über die im folgenden Abschnitt beschriebenen Schlüsselfelder erfahren, um zu bestimmen, wie Sie Ihre eigenen Daten dem Schema zuordnen können.

Schlüsselfelder

Es gibt mehrere Schlüsselfelder in der CEE-Feldergruppe, die für Intelligent Services um nützliche Einblicke zu generieren. In diesem Abschnitt werden der Anwendungsfall und die erwarteten Daten für diese Felder beschrieben und Links zur Referenzdokumentation für weitere Beispiele bereitgestellt.

Obligatorische Felder

Es wird zwar dringend empfohlen, alle Schlüsselfelder zu verwenden, es gibt jedoch zwei Felder, die erforderlich für Intelligent Services funktionieren:

Primäre Identität identity

Eines der Felder in Ihrem Schema muss als primäres Identitätsfeld festgelegt werden, das Folgendes ermöglicht: Intelligent Services , um jede Instanz von Zeitreihendaten mit einer einzelnen Person zu verknüpfen.

Sie müssen basierend auf der Quelle und der Art Ihrer Daten festlegen, welches Feld als primäre Identität verwendet werden soll. Ein Identitätsfeld muss eine Identitäts-Namespace , der den Typ der Identitätsdaten angibt, die das Feld als Wert erwartet. Zu den gültigen Namespace-Werten gehören:

Wenn Sie sich nicht sicher sind, welches Feld Sie als primäre Identität verwenden sollten, wenden Sie sich an Adobe Consulting Services , um die beste Lösung zu ermitteln. Wenn keine primäre Identität festgelegt ist, verwendet die Anwendung "Intelligent Service"das folgende Standardverhalten:

Um eine primäre Identität festzulegen, navigieren Sie über das Schemas und wählen Sie den Hyperlink für den Schemanamen aus, um die Schema Editor.

Navigieren Sie anschließend zu dem Feld, das Sie als primäre Identität festlegen möchten, und wählen Sie es aus. Die Feldeigenschaften für dieses Feld geöffnet.

Im Feldeigenschaften Menü, scrollen Sie nach unten, bis Sie die Identität aktivieren. Nach dem Aktivieren des Kontrollkästchens die Option zum Festlegen der ausgewählten Identität als Primäre Identität angezeigt. Aktivieren Sie dieses Kontrollkästchen ebenfalls.

Als Nächstes müssen Sie einen Identity-Namespace aus der Liste der vordefinierten Namespaces im Dropdown-Menü angeben. In diesem Beispiel wird der ECID-Namespace seit einer Adobe Audience Manager ID ausgewählt mcid.id verwendet wird. Auswählen Anwenden Um die Aktualisierungen zu bestätigen, wählen Sie Speichern in der oberen rechten Ecke, um die Änderungen am Schema zu speichern.

xdm:timestamp timestamp

Dieses Feld gibt den Zeitpunkt an, zu dem das Ereignis aufgetreten ist. Dieser Wert muss als Zeichenfolge gemäß ISO 8601 angegeben werden.

xdm:channel channel

Dieses Feld stellt den mit dem ExperienceEvent verknüpften Marketingkanal dar. Das Feld enthält Informationen zum Kanaltyp, Medientyp und Standorttyp.

Beispielschema

{
  "@id": "https://ns.adobe.com/xdm/channels/facebook-feed",
  "@type": "https://ns.adobe.com/xdm/channel-types/social",
  "xdm:mediaType": "earned",
  "xdm:mediaAction": "clicks"
}

Vollständige Informationen zu den einzelnen erforderlichen Unterfeldern für xdm:channel, siehe Abschnitt Erlebniskanalschema Spezifikation. Beispiele für Zuordnungen finden Sie unter Tabelle unten.

Beispiel für Kanalzuordnungen example-channels

Die folgende Tabelle enthält einige Beispiele für Marketing-Kanäle, die dem xdm:channel schema:

Empfohlene Felder

Die übrigen Schlüsselfelder werden in diesem Abschnitt beschrieben. Diese Felder sind zwar nicht unbedingt erforderlich für Intelligent Services Um zu arbeiten, wird dringend empfohlen, so viele davon wie möglich zu verwenden, um umfassendere Einblicke zu erhalten.

xdm:productListItems

Dieses Feld ist ein Array von Artikeln, die von einem Kunden ausgewählte Produkte darstellen, einschließlich Produkt-SKU, Name, Preis und Menge.

Beispielschema

[
  {
    "xdm:SKU": "1002352692",
    "xdm:name": "24-Watt 8-Light Chrome Integrated LED Bath Light",
    "xdm:currencyCode": "USD",
    "xdm:quantity": 1,
    "xdm:priceTotal": 159.45
  },
  {
    "xdm:SKU": "3398033623",
    "xdm:name": "16ft RGB LED Strips",
    "xdm:currencyCode": "USD",
    "xdm:quantity": 1,
    "xdm:priceTotal": 79.99
  }
]

Vollständige Informationen zu den einzelnen erforderlichen Unterfeldern für xdm:productListItems, siehe Abschnitt Commerce-Detailschema Spezifikation.

xdm:commerce

Dieses Feld enthält Commerce-spezifische Informationen zum ExperienceEvent, einschließlich Bestellnummer und Zahlungsinformationen.

Beispielschema

{
    "xdm:order": {
      "xdm:purchaseID": "a8g784hjq1mnp3",
      "xdm:purchaseOrderNumber": "123456",
      "xdm:payments": [
        {
          "xdm:transactionID": "transactid-a111",
          "xdm:paymentAmount": 59,
          "xdm:paymentType": "credit_card",
          "xdm:currencyCode": "USD"
        },
        {
          "xdm:transactionId": "transactid-a222",
          "xdm:paymentAmount": 100,
          "xdm:paymentType": "gift_card",
          "xdm:currencyCode": "USD"
        }
      ],
      "xdm:currencyCode": "USD",
      "xdm:priceTotal": 159
    },
    "xdm:purchases": {
      "xdm:value": 1
    }
  }

Vollständige Informationen zu den einzelnen erforderlichen Unterfeldern für xdm:commerce, siehe Abschnitt Commerce-Detailschema Spezifikation.

xdm:web

Dieses Feld stellt Webdetails zum ExperienceEvent dar, z. B. die Interaktion, die Seitendetails und den Referrer.

Beispielschema

{
  "xdm:webPageDetails": {
    "xdm:siteSection": "Shopping Cart",
    "xdm:server": "example.com",
    "xdm:name": "Purchase Confirmation",
    "xdm:URL": "https://www.example.com/orderConf",
    "xdm:errorPage": false,
    "xdm:homePage": false,
    "xdm:pageViews": {
      "xdm:value": 1
    }
  },
  "xdm:webReferrer": {
    "xdm:URL": "https://www.example.com/checkout",
    "xdm:referrerType": "internal"
  }
}

Vollständige Informationen zu den einzelnen erforderlichen Unterfeldern für xdm:productListItems, siehe Abschnitt ExperienceEvent-Webdetailschema Spezifikation.

xdm:marketing

Dieses Feld enthält Informationen zu Marketingaktivitäten, die mit dem Touchpoint aktiv sind.

Beispielschema

{
  "xdm:trackingCode": "marketingcampaign111",
  "xdm:campaignGroup": "50%_DISCOUNT",
  "xdm:campaignName": "50%_DISCOUNT_USA"
}

Vollständige Informationen zu den einzelnen erforderlichen Unterfeldern für xdm:productListItems, siehe Abschnitt Marketing sechma Spezifikation.

Daten zuordnen und erfassen mapping

Nachdem Sie ermittelt haben, ob Ihre Marketing-Ereignisdaten dem CEE-Schema zugeordnet werden können, müssen Sie im nächsten Schritt ermitteln, welche Daten Sie in das Schema integrieren möchten. Intelligent Services. Alle historischen Daten, die in Intelligent Services muss innerhalb des Mindestzeitfensters von vier Monaten an Daten liegen, zuzüglich der Anzahl der Tage, die als Lookback-Zeitraum vorgesehen sind.

Wenden Sie sich an Adobe Consulting Services, um Ihre Daten dem Schema zuzuordnen und in den Dienst zu integrieren, nachdem Sie den Datenbereich ausgewählt haben, den Sie senden möchten.

Wenn Sie Adobe Experience Platform Abonnement erstellen und die Daten selbst zuordnen und erfassen möchten, führen Sie die im folgenden Abschnitt beschriebenen Schritte aus.

Verwenden von Adobe Experience Platform

In diesem Abschnitt wird der Workflow für die Zuordnung und Aufnahme von Daten in Experience Platform zur Verwendung in Intelligent Services, einschließlich Links zu Tutorials für detaillierte Schritte.

Erstellen eines CEE-Schemas und -Datensatzes

Wenn Sie bereit sind, Ihre Daten für die Aufnahme vorzubereiten, besteht der erste Schritt darin, ein neues XDM-Schema zu erstellen, das die CEE-Feldergruppe verwendet. In den folgenden Tutorials wird das Erstellen eines neuen Schemas in der Benutzeroberfläche oder API erläutert:

Nachdem Sie die CEE-Feldergruppe zum Schema hinzugefügt haben, können Sie weitere Feldergruppen hinzufügen, die für zusätzliche Felder in Ihren Daten erforderlich sind.

Nachdem Sie das Schema erstellt und gespeichert haben, können Sie einen neuen Datensatz erstellen, der auf diesem Schema basiert. In den folgenden Tutorials wird der Prozess zum Erstellen eines neuen Datensatzes in der Benutzeroberfläche oder API erläutert:

Nachdem der Datensatz erstellt wurde, können Sie ihn in der Platform-Benutzeroberfläche innerhalb der Datensätze Arbeitsbereich.

Identitätsfelder zum Datensatz hinzufügen

Wenn Sie Daten aus Adobe Audience Manager, Adobe Analyticsoder einer anderen externen Quelle, haben Sie die Möglichkeit, ein Schemafeld als Identitätsfeld festzulegen. Um ein Schemafeld als Identitätsfeld festzulegen, sehen Sie sich den Abschnitt zum Festlegen von Identitätsfeldern in der UI-Tutorial oder API-Tutorial zum Erstellen eines Schemas.

Wenn Sie Daten aus einer lokalen CSV-Datei erfassen, können Sie mit dem nächsten Abschnitt zum Mapping und Erfassen von Daten.

Daten zuordnen und erfassen ingest

Nachdem Sie ein CEE-Schema und einen Datensatz erstellt haben, können Sie mit der Zuordnung Ihrer Datentabellen zum Schema beginnen und diese Daten in Platform erfassen. Siehe Tutorial zu Zuordnen einer CSV-Datei zu einem XDM-Schema für Schritte, wie Sie dies in der Benutzeroberfläche durchführen können. Sie können Folgendes verwenden: JSON-Beispieldatei , um den Aufnahmevorgang zu testen, bevor Sie Ihre eigenen Daten verwenden.

Nachdem ein Datensatz gefüllt wurde, kann derselbe Datensatz zur Aufnahme zusätzlicher Datendateien verwendet werden.

Wenn Ihre Daten in einer unterstützten Drittanbieteranwendung gespeichert sind, können Sie auch eine Quell-Connector , um Ihre Marketing-Ereignisdaten in Platform in Echtzeit.

Nächste Schritte next-steps

Dieses Dokument enthielt allgemeine Anleitungen zum Vorbereiten Ihrer Daten für die Verwendung in Intelligent Services. Wenn Sie je nach Anwendungsfall zusätzliche Beratung benötigen, wenden Sie sich an den Support von Adobe Consulting.

Nachdem Sie einen Datensatz mit Ihren Kundenerlebnisdaten erfolgreich ausgefüllt haben, können Sie Intelligent Services um Einblicke zu generieren. Erste Schritte finden Sie in den folgenden Dokumenten: