Kennenlernen von zusammengeführten Profilen

Lernziele

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

Erläutern der Vorteile zusammengeführter Profile
Auflisten der Typen von Einzelperson-Datenmodellobjekten.
Beschreiben des Unterschieds zwischen zusammengeführten Profilen und goldenen Datensätzen.

Data Cloud

Data Cloud harmonisiert Kundendaten über mehrere Systeme hinweg in zusammengeführten Profilen. In diesem Modul lernen Sie einige wichtige Konzepte zur Zusammenführung von Daten kennen, die Ihnen helfen, Data Cloud optimal zu nutzen. Dazu gehören zusammengeführte Profile, Datenmodellierung, das Customer 360-Datenmodell und Anforderungen an die Datenzuordnung für die Identitätsbestimmung. Bereit loszulegen?

Daten und Identität

Sehen wir uns zuerst einen Überblick über Daten und Identität an.

Möchten Sie mehr darüber erfahren, wie Sie eine Datenstrategie für Ihr Unternehmen entwickeln? Dann sehen Sie sich das Trailhead-Modul Strategie für eine Kundendatenplattform an.

Zusammengeführte Profile

Zusammengeführte Profile in Data Cloud verknüpfen Daten aus mehrere Quellen in einem einzelnen Profil, das auf benutzerdefinierten Identitätsbestimmungsregeln innerhalb eines Regelsatzes basiert. Mithilfe der Regeln zur Identitätsbestimmung erfährt Data Cloud, wie es Beziehungen zwischen Daten findet, um die zusammengeführte Einzelperson zu erstellen. Sehen wir uns ein Beispiel dafür an, wie mehrere Profile in einem zusammengeführten Profil verknüpft werden.

Das ist Rachel Rodriguez, eine Kundin (und Fan) von Northern Trail Outfitters (NTO), einem Anbieter von Outdoor-Ausrüstung und -Bekleidung. NTO hat in mehreren Systemen Daten über Rachel, beispielsweise in einem Kundenprofil in Commerce Cloud und Marketing Cloud Engagement, einen Kundensupportvorgangs-Verlauf in Service Cloud etc. Jedes System enthält jedoch unterschiedliche Informationen über sie (wie etwa verschiedene E-Mail-Adressen). Wir bezeichnen diese eindeutigen Daten als Kontaktpunkte (Telefonnummer, E-Mail-Adresse oder physische Postanschrift).

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

Kunden wie Rachel werden durch mehrere Kontaktdatensätze und systemspezifische Profile in verschiedenen Systemen abgebildet. Dies ist notwendig, damit jede Cloud und jedes Produkt unabhängig arbeiten kann. Für Marketingspezialisten oder Servicemitarbeiter kann es schwierig sein, die einzelnen Kontaktpunkte zu verbinden, wenn sie eine Marketingkampagne an Rachel senden oder einen Überblick über ihre bisherigen Supportvorgänge erhalten möchten.

Hier können die Datenzuordnung und Identitätsbestimmung von Data Cloud Abhilfe schaffen. Zunächst müssen die Daten einem standardisierten Satz von Objekten und Feldern zugeordnet werden. Erstellen Sie anschließend einen Regelsatz zur Identitätsbestimmung mit Abgleichs- und Schlichtungsregeln. Schließlich sucht Data Cloud Beziehungen zwischen Daten auf der Grundlage dieser Regeln. Wenn dieselben Daten an mehreren Stellen vorhanden sind, werden die Profile verknüpft.

Wenn es festgelegte Identitätsbestimmungsregeln gibt, beinhaltet NTOs Sicht auf Rachel Rodriguez ein zusammengeführtes Profil mit Daten aus mehreren Quellen.

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

Sie können Informationen zum zusammengeführten Profil im Profil-Explorer anzeigen. Das zusammengeführte Profil von Rachel wird aktualisiert, wenn ihm neue Profile zugeordnet oder vorhandene Profile aktualisiert werden, wodurch sichergestellt wird, dass die Ihnen vorliegenden Daten die genaueste Darstellung von Rachel sind.

Typen von Einzelperson-Datenmodellobjekten (DMOs)

Datenmodellobjekte (DMOs) stellen Gruppierungen von Daten im Customer 360-Datenmodell dar, die eine Instanz eines Gegenstands oder einer Aktion beschreiben. Jedes DMO weist Attribute auf, standardisierte Daten, die das DMO beschreiben.

Es gibt drei Typen von Einzelperson-DMOs. Jeder Typ enthält verschiedene Daten aus dem Quellprofil und dem zusammengeführten Profil. Sehen wir uns die DMOs in den einzelnen Phasen anhand des Beispiels Rachel an.

Zunächst wird Rachels Profil in die Data Cloud aufgenommen und dem Einzelperson-DMO zugeordnet. (Mehr zur Datenzuordnung in der nächsten Einheit.)

DMO	Beschreibung	Attribute aus Quelldaten	Attribute aus der zusammengeführten Einzelperson
DMO für Einzelperson	Enthält Quelldaten, die in Data Cloud aufgenommen wurden. Beispielsweise ist das Commerce-Profil von Rachel eine Instanz eines Einzelperson-DMOs. Sie wissen genau, aus welchem Datenstrom die Daten stammen. Sie besitzen keine Kenntnis über das zusammengeführte Profil.	Einzelpersonen-Datensatz-ID Datenquellen-ID Datenquellenobjekt Vorname Nachname Weitere erfasste und zugeordnete Werte	Keine

Ausführungen der Identitätsbestimmung. Abgleichsregeln verknüpfen Rachels Commerce-Profil mit dem zusammengeführten Profil, und Schlichtungsregeln kombinieren einzelne Attribute mit den zusammengeführten Attributen.

DMO

Beschreibung

Attribute aus Quelldaten

Attribute aus der zusammengeführten Einzelperson

Zusammengeführtes Link-Einzelperson-DMO

Der Verbindungspunkt zwischen den Quelldaten und der zusammengeführten Einzelperson. Sie können die Daten in beide Richtungen durchsuchen, aufwärts zu den Quelldaten oder Abwärts zur zusammengeführten Einzelperson.

Einzelpersonen-Datensatz-ID
Datenquellen-ID
Datenquellenobjekt

Zusammengeführte ID

Zusammengeführtes Einzelperson-DMO

Enthält abgestimmte Daten von allen verknüpften Einzelpersonen. Dies ist keine umfassende Übersicht, sondern nur ein kurzer Blick auf Beispielwerte aus Rachels Profil.

Es werden keine Daten aus dem Quellprofil aufbewahrt, so dass Sie die Herkunft der Daten nicht nachvollziehen können.

Ohne

Zusammengeführte ID (als Einzelperson-ID aufgeführt)
Abgestimmter Vorname
Abgestimmter Nachname
Andere abgeglichene Attribute aus dem Einzelperson-Objekt

Die zusammengeführte Einzelperson ihrerseits stellt nicht das zusammengeführte Profil dar. Das zusammengeführte Profil besteht aus dem zusammengeführten Link zum Einzelperson-DMO einerseits und dem zusammengeführten Einzelperson-DMO andererseits. Mit dem zusammengeführten Profil haben Sie zugleich Zugriff auf die Quelldaten und die abgestimmten Daten.

Aktualisieren von zusammengeführten Profilen

Zusammengeführte Profile sind veränderlich, d. h. sie ändern sich, um die Genauigkeit des Profils zu verbessern. Ein zusammengeführtes Profil wird aktualisiert, wenn sich die Quelldaten ändern, neue Datenquellen verarbeitet werden oder Sie Änderungen an den Regeln zur Identitätsbestimmung vornehmen. Profile können dem zusammengeführten Profil hinzugefügt oder aus ihm entfernt werden.

Beispielsweise besitzt Rachel ein Sales Cloud-Profil, doch dieses ist nicht in ihrem zusammengeführten Profil enthalten. Der Vertriebsmitarbeiter hat ihren Namen falsch geschrieben.

Rachels-Vertriebsprofil

First Name (Vorname): Rochelle
Last Name (Nachname): Rodriguez
E-Mail: rrodriguez@example.com

Dies ist unsere aktive Abgleichsregel:

Fuzzy-Vorname
Genauer Nachname
Genaue E-Mail-Adresse

Rachels Vorname qualifiziert sich nicht als Fuzzy Match, daher wurde Rachels Vertriebsprofil bei der Verarbeitung der Profile für die Identitätsbestimmung nicht mit ihren anderen Profilen abgeglichen. Jetzt verfügt Rachel über zwei getrennte zusammengeführte Profile in Data Cloud, was nicht ideal ist.

Rachel ist es leid, an "Rochelle" gerichtete Vertriebs-E-Mails zu erhalten, also wendet sie sich an den Vertriebsmitarbeiter und lässt ihren Namen korrigieren. Bei einer erneuten Ausführung der Identitätsbestimmung wird ihr Vertriebsprofil mit ihrem zusammengeführten Profil verknüpft! Jetzt hat sie ein zusammengeführtes Profil mit allen ihren Daten.

Zusammengeführtes Profil im Vergleich mit einem goldenen Datensatz

Masterdatenverwaltung (Master Data Management, MDM) ist eine gängige Form der Datenverwaltung, die Daten aus anderen Quellen an einem zentralen Knotenpunkt zusammenführt. Das Ziel einer MDM-Strategie ist in der Regel ein konsolidierter "bester" Datensatz für jeden Kunden, der so genannte goldene Datensatz. Auf den ersten Blick kann das zusammengeführte Profil von Data Cloud wie ein solcher goldener Datensatz wirken. Vergleichen wir die Gemeinsamkeiten und Unterschiede.

Zusammengeführtes Profil	Beide	Goldener Datensatz
Verknüpft Datensätze zu einer einzelnen Ansicht des Kunden. Versucht nicht, einen "besten" Wert auszuwählen. Überschreibt keine Quelldaten mit zusammengeführten Daten. Alle Quelldaten bleiben erhalten und unabhängig. Die Datenherkunft ist intakt. Schneller zu implementieren und zu skalieren. Die einer Person zugewiesene zusammengeführte ID kann sich ändern.	Mehrere Datensätze werden zu einem einzelnen Datensatz zusammengefasst. Weist eindeutige Bezeichner zu, wie etwa die zusammengeführte Einzelperson-ID.	Versucht, den "besten" Einzelwert für alle Kundenattribute auszuwählen. Oftmals gibt es keinen "besten" Wert, so dass der goldene Datensatz zu einer übermäßig vereinfachten Ansicht des Kunden führt. Die Beteiligten müssen sich darauf einigen, wie der beste Wert für den goldenen Datensatz ausgewählt werden soll. Dies ist zeitaufwändig. Überschreibt Quelldaten mit Werten aus dem goldenen Datensatz. Die Datenherkunft der ursprünglichen Quelldaten geht verloren. Der eindeutige Bezeichner, der einer Person zugewiesen wird, ist dauerhaft.

Stellen Sie sich ein zusammengeführtes Profil wie einen Schlüsselbund vor. Sehen wir uns an, wie das Bild zustande kommt.

Zusammengeführte Profile als Schlüsselbund

Ein Schlüsselbund verbindet Ihre Schlüssel miteinander, etwa Ihren Haustürschlüssel und Ihren Autoschlüssel. In einem Schlüsselbund verwandeln sich Ihre Schlüssel nicht alle in den gleichen Schlüssel, und es wird auch kein "bester" Schlüssel ausgewählt, vielmehr organisiert er alle Ihre Schlüssel in einem einzelnen Objekt, das Sie leicht greifen können. Außerdem können Schlüssel auch einfach aus Ihrem Schlüsselbund in den Schlüsselbund einer anderen Person übertragen werden.

Diagramm eines Schlüsselbunds mit Hausschlüsseln, SUV-Schlüssel und LKW-Schlüsseln.

Ähnlich dazu stellt ein zusammengeführtes Profil einen Schlüsselbund dar, der Ihre Schlüssel oder IDs aus ganz Salesforce verbindet. Jede zusammengeführte ID bleibt eindeutig. Mit einem zusammengeführten Profil können Sie auf Ihre Daten überall in Salesforce zugreifen. Diagramm eines zusammengeführten Profils als Schlüsselbund.

Manchmal weist das zusammengeführte Profil mehrere IDs von einem System auf. Der oben dargestellte Schlüsselbund weist beispielsweise mehrere Teilnehmer-IDs von Marketing Engagement auf. Marketing Engagement verfolgt die Details der Teilnehmer anhand des Kontaktpunkts nach, aber sein Datenmodell unterstützt nicht mehr als eine E-Mail-Adresse oder Telefonnummer pro Kontakt. Wenn ein Kunde mit mehreren Kontaktpunkten interagiert, gibt es mehrere Teilnehmer-IDs. Data Cloud verknüpft diese Teilnehmer-IDs zu einem zusammengeführten Profil, so dass Sie auf die kontextbezogenen Daten für jede der Teilnehmer-IDs zugreifen können.

In der nächsten Einheit erfahren Sie, wie zusammengeführte Profile erstellt werden.

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