Konfigurieren von Regelsätzen zur Identitätsbestimmung

Lernziele

Nachdem Sie diese Lektion abgeschlossen haben, sind Sie in der Lage, die folgenden Aufgaben auszuführen:

Erstellen von Regelsätzen zur Identitätsbestimmung
Befolgen bewährter Vorgehensweisen zur Identitätsbestimmung

Erstellen von Regelsätzen zur Identitätsbestimmung

Nachdem wir jetzt die Grundkonzepte von zusammengeführten Profilen und der Datenzuordnung behandelt haben, sind Sie bereit, dieses Wissen in die Praxis umzusetzen. Wenn die Anforderungen geklärt sind, können Sie mit der Datenaufnahme und -modellierung beginnen. Sehen Sie sich dazu unbedingt das Trailhead-Modul Datenaufnahme und -modellierung in Data Cloud an . Nachdem Ihre Daten aufgenommen und zugeordnet wurden, können Sie auf der Registerkarte Identity Resolutions (Identitätsbestimmung) bis zu zwei Regelsätze zur Identitätsbestimmung erstellen. Hier die Schritte dazu.

Klicken Sie auf New (Neu).
Wählen Sie die Entität Individual (Einzelperson) aus.
Fügen Sie eine optionale Regelsatz-ID aus bis zu vier Textzeichen hinzu. Bitte beachten: Wurde die Regelsatz-ID einmal festgelegt, kann sie nicht geändert werden.
Klicken Sie auf Next (Weiter).
Geben Sie einen Namen für Ihren Regelsatz ein und fügen Sie eine optionale Beschreibung hinzu, die seine Eigenschaften beschreibt.
Klicken Sie auf Save (Speichern).

Nach der ersten Veröffentlichung erstellt Ihr Account innerhalb von 24 Stunden zusammengeführte Profile auf der Grundlage der zugewiesenen Regeln. Nach der ersten Erstellung werden alle Änderungen an Ihren Regeln täglich verarbeitet.

NTO-Anwendungsfall

Wir möchten Sie bei der Entscheidung unterstützen, welche Abgleichsregeln für Ihr Unternehmen sinnvoll sind, und betrachten daher nun noch einmal die unverbundenen Datenpunkte für Rachel, unseren NTO-Fan. Bei NTO gibt es Informationen über Rachel in Service Cloud, Marketing Cloud Engagement, Commerce Cloud und Loyalty Cloud. Insgesamt gibt es jedoch sechs Datensätze zu Rachel. Wir sehen uns nun die Verbindungen an, um festzustellen, welche Abgleichsregeln NTO verwenden kann, um Rachels Profil zusammenzuführen.

Bild von Rachel und den uns bekannten Informationen über sie aus verschiedenen Quellen wie E-Mails, Telefonnummern und Benutzernamen

Die Datensätze (1) und (4) können miteinander verknüpft werden, da sie eine Fuzzy-Übereinstimmung beim Vornamen "Racheal" bzw. "Rachel" und die genaue Adresse Joachimsthaler Str. 1-4, Berlin, gemeinsam haben.
Die Datensätze (2) und (6) können miteinander verknüpft werden, da sie eine Fuzzy-Übereinstimmung beim Vornamen "Rachele" bzw. "Racheal" und die genaue ID der beteiligten Person, nämlich das Twitter-Handle "NTOfanRachel", gemeinsam haben.
Die Datensätze (3) und (6) können miteinander verknüpft werden, da sie einen genauen Namen und eine genaue E-Mail-Adresse gemeinsam haben.
Die Datensätze (4) und (5) können auf der Basis eines genauen Namens und einer normalisierten Telefonnummer miteinander verknüpft werden.
Die Datensätze (5) und (6) können miteinander verknüpft werden, da sie eine Fuzzy-Übereinstimmung beim Vornamen "Rachel" bzw. "Racheal" und ihre geschäftliche E-Mail Adresse rachel@mystyle.com gemeinsam haben.

Welche Abgleichsregeln könnten Sie angesichts dieser Daten verwenden, um das folgende zusammengeführte Einzelpersonprofil von Rachel zu erstellen?

Zusammengeführte ID für Rachel mit einer einheitlichen Sicht auf alle ihre Daten sowie ihren Bestell- und Kundenvorgangsverlauf

NTO hat folgende Abgleichsregeln zum Erstellen von Rachels Profil verwendet:

Fuzzy Vorname UND genaue normalisierte Adresse ODER
Fuzzy Vorname UND genaue ID der beteiligten Person ODER
Genauer Vorname UND genaue normalisierte E-Mail-Adresse ODER
Genauer Vorname UND genaue normalisierte Telefonnummer ODER

Startseite für die Identitätsbestimmung

Nach der Konfiguration können Sie Ihre Regelsätze auf der Registerkarte "Identity Resolutions (Identitätsbestimmung)" überwachen und bearbeiten. Auf der Seite mit Regelsätzen für Einzelpersonen können Sie die Regelsatzeigenschaften, Details und den Verarbeitungsverlauf einsehen.

Seite 'Identity Resolutions (Identitätsbestimmung)' mit Eigenschaften, Details und Verarbeitungsverlauf

Klicken Sie auf Processing History (Verarbeitungsverlauf) (1), um den Verarbeitungsverlauf Ihrer Bestimmungsregeln anzuzeigen, einschließlich der letzten Verarbeitungsdaten, der einzelnen Quellen, des Abgleichs und der Konsolidierungsraten. Abgleichsregeln können bearbeitet werden und sollten regelmäßig überprüft werden. Wenn Sie die Konsolidierungsrate erhöhen möchten, fügen Sie weitere Abgleichsregeln hinzu. Um die Konsolidierungsrate zu senken, entfernen Sie einige der Abgleichsregeln.

Zusammenfassung der bewährten Methoden

Beim Einstieg in die Verwendung von Data Cloud und der Tools zur Identitätsbestimmung ist es wichtig, dass Sie diesen bewährten Vorgehensweisen folgen:

Verwenden Sie Regelsätze, um Abgleichs- und Schlichtungsregeln zu vergleichen und zu testen. Wenn Sie Ihren ersten Regelsatz konfiguriert haben, können Sie einen zweiten erstellen, um A/B-Tests durchzuführen.
Prüfen Sie die Datengenauigkeit und -hygiene. Können Sie vielleicht Daten bereinigen, bevor Sie Ihre Rohdaten in Data Cloud importieren?
Bestimmen Sie Abgleichsregeln und Anforderungen, bevor Sie mit der Zuordnung Ihrer Daten beginnen.
Zusammengeführte Profile sind nur so verlässlich wie die Daten des Quellsystems. Welche Datenquelle enthält die aktuellsten Informationen? Nutzen Sie dies als Leitlinie für Ihre Abgleichs- und Schlichtungsregeln.
Überprüfen Sie Ihre zusammengeführten Profile regelmäßig im Profil-Explorer, um zu sehen, ob Ihr Regelsatz optimiert werden muss.

Sie wissen nun, wie sich die Datenzuordnung und Anforderungen auf die Identitätsbestimmung auswirken, und können sich sicher sein, dass Data Cloud darauf ausgelegt ist, Sie bei der optimalen Nutzung Ihrer Daten zu unterstützen.

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