Ermitteln von Mustern und harmonisierten Dimensionen

Datorama heißt jetzt Marketing Cloud Intelligence.

Lernziele

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

• Erklären von Mustern
• Beschreiben harmonisierter Dimensionen
• Erläutern, wie harmonisierte Dimensionen zur Harmonisierung von Daten beitragen

Gründe für Benennungskonventionen 

In der Welt des digitalen Marketings sind Klarheit und Effizienz der Schlüssel zu einem erfolgreichen Kampagnenmanagement. Bei der Benennung von Kampagnen fügen digitale Marketer oft so viele relevante Kampagneninformationen wie möglich im Kampagnennamen zusammen. Die Benennung von Kampagnen auf diese Weise ermöglicht es Marketingfachleuten, die Ziele und Details der Kampagne auf einen Blick zu erfassen, ohne an anderer Stelle nachsehen zu müssen. Um möglichst nützlich zu sein, folgen die Informationen innerhalb eines Kampagnennamens normalerweise einer Benennungskonvention. Diese Benennungskonvention muss sowohl von Vermarktern als auch von ihren Kollegen vereinbart und verstanden werden. 

Im folgenden Beispiel besteht die Benennungskonvention für den Kampagnennamen aus sechs Abschnitten, die durch einen Unterstrich getrennt sind.

Zbox_Aufmerksamkeit_35–54_10PCT_DISP_Mai2021

Jeder der Abschnitte in diesem Namen enthält wichtige Informationen zur Kampagne. Der erste Abschnitt enthält zum Beispiel das beworbene Produkt, die Zbox. Der zweite Abschnitt enthält das Ziel der Kampagne, das darin besteht, die Aufmerksamkeit zu erhöhen. Im dritten Abschnitt steht die Zielgruppe, d. h. die Altersgruppe von 35-54 Jahren. Auf diese Weise beginnt in Kampagnennamen die Verknüpfung von Informationen.  

Entschlüsseln von Benennungskonventionen mit Mustern und harmonisierten Dimensionen

Obwohl Benennungskonventionen auf den Quellplattformen ihren Zweck erfüllen, möchten Marketingfachleute bei der Erfassung der Daten in Marketing Cloud Intelligence die Daten in der Regel nach einzelnen Kampagnenattributen analysieren. Dazu müssen genau diese Attributwerte aus den ursprünglichen Zeichenfolgen der Kampagnennamen extrahiert und unter einer Entität zusammengefasst werden, die sie repräsentiert. Das bedeutet, dass alle Werte, die aus dem ersten Abschnitt im Beispiel der Zbox extrahiert werden, unter einer neuen Entität namens "Produkt" gruppiert werden müssen. Die Eingruppierung erfolgt unter "Produkt", weil dies in dieser Benennungskonvention der erste Abschnitt ist.  

Das Harmonisierungscenter bietet zwei Mechanismen, die zusammenarbeiten, um genau das zu tun, und zwar automatisch. Muster und harmonisierte Dimensionen. Das Muster-Tool dient zum Konfigurieren der Extraktionen, die für eine bestimmte Benennungskonvention erfolgen. Harmonisierte Dimensionen gruppieren die Ergebnisse dieser Extraktionen unter neuen Entitäten, die die Extraktionen darstellen.

Einmal erstellt, können die Daten anhand der harmonisierten Dimensionen analysiert werden. Auf diese Weise können Vermarkter problemlos Faktoren wie die folgenden identifizieren: 

• Produkte, die die höchste Anzahl von Konvertierungen generieren
• Kampagnenziele, die mit den höchsten Ausgaben verbunden sind
• Zielgruppen, die die meiste Interaktion erzeugen

Wissensabfrage

Ein auf die Kampagne mit dem Titel Zbox_Aufmerksamkeit_35-54 angewendetes Muster hat drei harmonisierte Dimensionen ergeben: Produkt, Ziel und Zielgruppe.

• Produkt: Zbox
• Ziel: Aufmerksamkeit
• Zielgruppe: 35-54

Ziehen Sie die einzelnen Werte des Kampagnennamens aus der linken Spalte zur richtigen harmonisierten Dimension. Die Aktivität wird nicht bewertet, sondern ist nur eine einfache Möglichkeit, sich selbst zu testen.

Wie dienen harmonisierte Dimensionen zur Harmonisierung von Daten?

Sie können mehrere Muster für dieselbe harmonisierte Dimension erstellen. Da jedes dieser Muster auf eine andere Datenquelle angewendet werden kann, werden Daten aus diesen verschiedenen Quellen effektiv unter derselben harmonisierten Dimension gruppiert – und daher auf dieser Ebene harmonisiert.

In diesem Video erfahren Sie mehr über Muster und harmonisierte Dimensionen.

Erstellen eines Musters

Muster werden auf Quellendimensionen angewendet. Sie können in Ihren Arbeitsbereichsdaten verschiedene Muster für unterschiedliche Benennungskonventionen erstellen. Das geht so. 

Um auf das Tool zur Mustererstellung zuzugreifen, navigieren Sie in Marketing Cloud Intelligence zu Anbinden & Harmonisieren > Harmonisierungscenter > Muster. Klicken Sie dann auf Neu hinzufügen. 

Benennen Sie nun Ihr Muster (1). Wählen Sie die Dimension, auf die das Muster angewendet wird (2), und weisen Sie jedem Abschnitt die harmonisierte Dimension zu, die den extrahierten Wert beschreibt. Dieser harmonisierte Dimensionswert kann bereits vorhanden sein. Falls nicht, erstellen Sie ihn einfach durch Eingabe eines Namens (3). 

Nachdem Sie ein Muster erstellt haben, werden die zugehörigen harmonisierten Dimensionen entsprechend erstellt. Jede harmonisierte Dimension hat eigene Konfigurationseinstellungen (die von den Mustereinstellungen getrennt sind). Dort können Sie eine Prüfdatei mit zulässigen Werten hochladen, die Standardzeichenfolge für eine fehlgeschlagene Extraktion ändern oder sogar die Reihenfolge mehrerer Extraktionen unter derselben harmonisierten Dimension ändern. 

In diesem Video erfahren Sie mehr über Muster und Konfigurationen harmonisierter Dimensionen.

Es sollte erwähnt werden, dass Datenklassifizierungen auch auf harmonisierte Dimensionswerte selbst angewendet werden können. So können beispielsweise verschiedene Produkte in der harmonisierten Dimension des Produkts zu unterschiedlichen Kategorien gehören. Sie können diese Kategorien zur Klassifizierung und Analyse Ihrer Daten verwenden. Befolgen Sie einfach denselben Prozess, der auch für andere Datenklassifizierungen im Harmonisierungscenter zum Einsatz kommt.