[Applicabile anche a v8]{class="badge positive" title="Applicabile anche a Campaign v8"}

Configurazione di eventi per l’implementazione personalizzata events

Parti di questa configurazione sono sviluppi personalizzati e richiedono quanto segue:

Poiché la modifica del codice JavaScript richiede competenze tecniche, non tentare senza aver compreso il codice.

Elaborazione di eventi in JavaScript events-javascript

File JavaScript file-js

La pipeline utilizza una funzione JavaScript per elaborare ogni messaggio. Questa funzione è definita dall’utente.

È configurato in NmsPipeline_Config nell'attributo "JSConnector". Questo JavaScript viene chiamato ogni volta che viene ricevuto un evento. È gestito da pipelined processo.

Il file JavaScript di esempio è cus:triggers.js.

Funzione JavaScript function-js

Il pipelined JavaScript deve iniziare con una funzione specifica.

Questa funzione viene chiamata una volta per ogni evento:

function processPipelineMessage(xmlTrigger) {}

Deve restituire come

<undefined/>

È necessario riavviare pipelined dopo aver modificato JavaScript.

Attiva formato dati trigger-format

Il trigger I dati vengono passati alla funzione JS in formato XML.

Esempio:

<trigger offset="1500435" partition="4" triggerId="LogoUpload_1_Visits_from_specific_Channel_or_ppp">
 <enrichments>{"analyticsHitSummary":{"dimensions":{" eVar01":{"type":"string","data":["PI4INE1ETDF6UK35GO13X7HO2ITLJHVH"],"name":" eVar01","source":"session summary"}, "timeGMT":{"type":"int","data":[1469164186,1469164195],"name":"timeGMT","source":"session summary"}},"products":{}}}</enrichments>
 <aliases/>
 </trigger>

Arricchimento del formato dei dati enrichment-format

Il contenuto è definito in formato JSON in Adobe Analytics per ogni trigger.
Ad esempio, in un trigger LogoUpload_uploading_Visits:

Esempio:

{
 "analyticsHitSummary": {
 "dimensions": {
 "eVar01": {
 "type": "string",
 "data": ["PI4INE1ETDF6UK35GO13X7HO2ITLJHVH"],
 "name": " eVar01",
 "source": "session summary"
 },
 "timeGMT": {
 "type": "int",
 "data": [1469164186, 1469164195],
 "name": "timeGMT",
 "source": "session summary"
 }
 },
 "products": {}
 }
 }

Ordine di elaborazione degli eventi order-events

Gli eventi vengono elaborati uno alla volta, in ordine di offset. Ogni thread del pipelined elabora una partizione diversa.

L’"offset" dell’ultimo evento recuperato viene memorizzato nel database. Pertanto, se il processo viene interrotto, viene riavviato dall’ultimo messaggio. Questi dati vengono memorizzati nello schema predefinito xtk:pipelineOffset.

Questo puntatore è specifico per ogni istanza e per ogni consumer. Pertanto, quando molte istanze accedono alla stessa pipeline con consumer diversi, ognuna riceve tutti i messaggi e nello stesso ordine.

Il consumer Il parametro dell’opzione pipeline identifica l’istanza chiamante.

Attualmente, non è possibile avere code diverse per ambienti separati, ad esempio "staging" o "dev".

Registrazione e gestione degli errori logging-error-handling

I registri come logInfo() vengono indirizzati al pipelined log. Errori come logError() vengono scritti nel pipelined registra e fa sì che l’evento venga inserito in una coda di nuovi tentativi. In questo caso, controlla il registro pipeline.
I messaggi in errore vengono ritentati più volte nella durata impostata in pipelined opzioni.

A scopo di debug e monitoraggio, i dati a trigger completi vengono scritti nella tabella dei trigger nel campo "data" in formato XML. In alternativa, un logInfo() contenente i dati del trigger ha lo stesso scopo.

Analisi dei dati data-parsing

In questo esempio di codice JavaScript viene analizzato eVar01 negli arricchimenti.

function processPipelineMessage(xmlTrigger)
 {
 (…)
 var shopper_id = ""
 if (xmlTrigger.enrichments.length() > 0)
 {
 if (xmlTrigger.enrichments.toString().match(/eVar01/) != undefined)
 {
 var enrichments = JSON.parse(xmlTrigger.enrichments.toString())
 shopper_id = enrichments.analyticsHitSummary.dimensions. eVar01.data[0]
 }
 }
 (…)
 }

Presta attenzione durante l’analisi per evitare errori.
Poiché questo codice viene utilizzato per tutti i trigger, la maggior parte dei dati non è richiesta. Pertanto, può essere lasciato vuoto quando non presente.

Memorizzazione del trigger storing-triggers-js

Questo codice JS di esempio salva il trigger nel database.

function processPipelineMessage(xmlTrigger)
 {
 (…)
 var event =
 <pipelineEvent
 xtkschema = "cus:pipelineEvent"
 _operation = "insert"
 created = {timeNow}
 lastModified = {timeNow}
 triggerType = {triggerType}
 timeGMT = {timeGMT}
 shopper_id = {shopper_id}
 data = {xmlTrigger.toXMLString()}
 />
 xtk.session.Write(event)
 return <undef/>;
 }

Vincoli constraints

Le prestazioni di questo codice devono essere ottimali poiché viene eseguito ad alte frequenze e potrebbe causare potenziali effetti negativi per altre attività di marketing. Specialmente se elabora più di un milione di eventi trigger all’ora sul server Marketing o se non è regolato correttamente.

Il contesto di questo JavaScript è limitato. Non sono disponibili tutte le funzioni dell’API. Ad esempio, getOption() o getCurrentdate() non funzionano.

Per consentire un'elaborazione più rapida, vengono eseguiti contemporaneamente diversi thread di questo script. Il codice deve essere thread safe.

Memorizzazione degli eventi store-events

Schema evento pipeline pipeline-event-schema

Gli eventi vengono memorizzati in una tabella di database. Viene utilizzato dalle campagne di marketing per eseguire il targeting dei clienti e arricchire le e-mail utilizzando i trigger.
Anche se ogni trigger può avere una struttura di dati distinta, tutti i trigger possono essere tenuti in una singola tabella.
Il campo triggerType identifica il trigger da cui hanno origine i dati.

Di seguito è riportato un codice schema di esempio per questa tabella:

Visualizzazione degli eventi display-events

Gli eventi possono essere visualizzati con un semplice modulo basato sullo schema degli eventi.

Elaborazione degli eventi processing-the-events

Flusso di lavoro riconciliazione reconciliation-workflow

La riconciliazione è il processo di corrispondenza tra il cliente di Adobe Analytics e il database di Adobe Campaign. Ad esempio, il criterio di corrispondenza può essere shopper_id.

Per motivi di prestazioni, la corrispondenza deve essere eseguita in modalità batch da un flusso di lavoro.
La frequenza deve essere impostata su 15 minuti per ottimizzare il carico di lavoro. Di conseguenza, il ritardo tra la ricezione di un evento in Adobe Campaign e la sua elaborazione da parte di un flusso di lavoro di marketing può arrivare a 15 minuti.

Opzioni per la riconciliazione delle unità in JavaScript options-unit-reconciliation

È possibile eseguire la query di riconciliazione per ogni trigger in JavaScript. Ha un impatto maggiore sulle prestazioni e fornisce risultati più rapidi. Potrebbe essere necessario per casi d’uso specifici quando è necessaria la reattività.

Può essere difficile da implementare se non è impostato alcun indice su shopper_id. Se i criteri si trovano su un server di database separato rispetto al server di marketing, viene utilizzato un database link con prestazioni scadenti.

Rimuovi flusso di lavoro purge-workflow

Gli attivatori vengono elaborati entro un’ora. Il volume può essere di circa 1 milione di trigger all'ora. Spiega perché è necessario implementare un flusso di lavoro di eliminazione. L’eliminazione viene eseguita una volta al giorno ed elimina tutti i trigger che risalgono a più di tre giorni prima.

Flusso di lavoro della campagna campaign-workflow

Il flusso di lavoro della campagna di attivazione è spesso simile ad altre campagne ricorrenti che sono state utilizzate.
Ad esempio, può iniziare con una query sui trigger che cercano eventi specifici durante l’ultimo giorno. La destinazione viene utilizzata per inviare l’e-mail. Arricchimenti o dati possono provenire dal trigger. Può essere utilizzato in modo sicuro da Marketing in quanto non richiede alcuna configurazione.