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Crear segmentaciones filtradas

Objetivos de aprendizaje

Después de completar esta unidad, podrá:

  • Identificar opciones de filtrado.
  • Evaluar escenarios de ruta de contenedor.

Contenedores, operadores y lógica

A medida que se familiarice con sus datos, también deberá familiarizarse con los contenedores, los operadores y la lógica de filtro. Estos son los elementos fundamentales de las segmentaciones de Data Cloud. Los mencionamos en la primera unidad, pero se analizarán de forma aún más detallada. ¿Recuerda nuestro ejemplo anterior de la bufanda amarilla?  Examinemos en detalle los componentes que conforman el filtro. 

  1. Agregación
  2. Operadores
  3. Valor
  4. Lógica

Ejemplo de contenedor con llamadas para la agregación, los operadores, el valor y la lógica.

Agregación

Comencemos con la agregación. Para obtener un nuevo atributo de contenedor, debe seleccionar la agregación para un objeto en función del recuento, la suma, el promedio o el máximo y mínimo, junto con un operador y un valor. Esto creará la base de su filtro y establecerá el estándar de los resultados que espera, ya sean un recuento específico o se basen en un cálculo.

Tipo

Descripción

Ejemplo

Conteo

Se encuentra segmentado en función de cuántas veces se debe cumplir con los criterios. 

  • Al menos 5 compras
  • No más de 2 reclamaciones

Suma

Se encuentra segmentado en función de un atributo seleccionado que se debe sumar a todos los valores de datos.

  • Valor de compra de ciclo de vida de $1500

Promedio

Se encuentra segmentado en función de un atributo seleccionado que se debe promediar con todos los valores de datos.

  • Valor del ciclo de vida (del cliente) promedio individual de $500
  • Promedio de satisfacción de clientes de 3,5

Máximo

Se encuentra segmentado en función de un máximo seleccionado de un atributo específico. 

  • Importe máximo de compra < $1000

Mínimo

Se encuentra segmentado en función de un mínimo seleccionado de un atributo específico. 

  • Importe mínimo de compra > $5
Nota

El recuento está disponible para cualquier tipo de datos, mientras que los tipos de agregación restantes solo pueden utilizar datos numéricos.

Operadores

A continuación, debe seleccionar un operador. El operador de un filtro es como el verbo de una oración. Los operadores especifican cómo los criterios de filtro se relacionan con el valor ingresado. En el caso de Data Cloud, los operadores se aplican a los filtros de cuatro maneras: de fecha, de texto, numérico y booleano. Revisemos las opciones de operadores. 

Tipo

Opciones

Caso de uso

Fecha

  • Es aniversario de
  • No es aniversario de
  • Es el
  • Es antes
  • Es después
  • Está entre
  • Último año
  • Este año
  • Siguiente año
  • Último número de días
  • Siguiente número de días
  • Último número de meses
  • Siguiente número de meses
  • Día de la semana
  • Día del mes
  • No es día del mes
  • Antes de día del mes
  • Después de día del mes

Para establecer un email por lotes que se envíe a perfiles en su fecha de cumpleaños, podría utilizar lo siguiente:

Atributo: Fecha de nacimiento

Operador: Es aniversario de

Valor: Fecha de hoy

Numérico

  • Sin valor
  • Es igual a
  • No es igual a
  • Es menor que
  • Es menor o igual que
  • Es mayor que
  • Es mayor o igual que
  • Está entre
  • No está entre

Recomendamos utilizar un atributo como el importe total de compra para crear un segmento. El segmento se puede utilizar para enviar una oferta especial por email a los clientes que gastan más de $100.

Atributo: Importe total general

Operador: Es mayor que 

Valor: 100

Texto

  • Es igual a
  • No es igual a
  • Contiene
  • No contiene
  • Comienza por
  • Existe como palabra completa
  • Está en
  • No está en

Recomendamos enviar un email a los clientes que viven en un estado específico.

Atributo: Estado

Operador: Is In (Se encuentra en; que permite valores separados por comas)

Valor: IN, Indiana (En, Indiana)  

Booleano

  • Tiene valor
  • No tiene valor
  • Es verdadero
  • Es falso

Recomendamos crear una campaña dirigida a los clientes de alto compromiso que realizaron compras en la aplicación

Atributo: In-app purchases (Compras en la aplicación)

Operador: Es verdadero

Valores

Los valores son bastante claros. Son lo que desea que el filtro encuentre. ¡Hay buenas noticias! Los valores no distinguen entre mayúsculas y minúsculas. Si escribe VENTAS DE TIENDAS DE CAMPAÑA, VENTAS de tiendas de campaña o, incluso, VeNtAs de TiEnDas dE cAmPaÑa en el texto de la línea de asunto, los resultados serán los mismos. 

Lógica

Por último, le resultará útil hacer un repaso de la lógica de filtro de AND frente a OR. Para determinar cuál utilizar, pregúntese: ¿Busco alguna opción o todas?

Si cualquiera de estas puede ser verdadera, utilice OR

Me gusta la mantequilla de maní, la jalea o ambas en un sándwich.

Si todas estas deben ser verdaderas, utilice AND

Me gusta la mantequilla de maní y la jalea en un sándwich. 

Rutas de contenedor

Ahora que conoce los aspectos básicos, analicemos lo que sucede cuando tiene varias opciones para las fuentes de datos. Por ejemplo, un atributo de dirección de email podría vincular a muchos conjuntos de datos diferentes. Se debe seleccionar una ruta de contenedor cuando un contenedor tiene varias rutas de acceso que llevan de regreso al objeto de destino de segmentación (recuerde que a esto se lo conoce como Segment On o Segmentación en). Seleccionar una ruta de contenedor ayuda a que Data Cloud comprenda cómo crear su segmentación. 

Revisemos un escenario en el que Northern Trail Outfitters (NTO) necesita seleccionar una ruta de contenedor. NTO cuenta con datos sobre compras de productos en dos transmisiones de datos diferentes. Una de ellas es una transmisión de datos que contiene compras minoristas. La otra se compone de datos de casos de Service Cloud. Por ello, cuando se agrega un atributo basado en un producto a una segmentación, es importante que el experto en marketing elija qué fuente de datos utilizar para su segmentación en función del objetivo de su campaña de marketing. 

Si NTO desea enviar un email a un cliente porque presentó una reclamación sobre un producto y creó un caso, el experto en marketing deberá utilizar la ruta que se originó desde los datos de Service Cloud. Si el experto en marketing desea simplemente enviar un email a personas que compraron un producto específico, deberá elegir el atributo conectado a las compras minoristas. 

Las relaciones de objetos en una ruta de contenedor distinguen entre mayúsculas y minúsculas. Data Cloud admite un método que distingue entre mayúsculas y minúsculas para la combinación de tablas de datos que no se puede configurar. Los valores de los registros vinculados deben coincidir de forma exacta. Por ejemplo, si el valor de SalesOrder.SoldToCustomer es c12d3 y el valor de Individual.IndividualId es C12D3, los registros no se lograrán vincular. Los dos valores, c12d3 y C12D3, no coinciden en su uso de mayúsculas y minúsculas.

Mejores prácticas para asegurar el desempeño de las segmentaciones

  • Elija el objeto de destino Segment On (Segmentación en) correcto en función de su caso de negocios: con un mayor perfeccionamiento, los miembros distintos de este objeto de destino conforman su audiencia de destino. Si los datos provienen de distintas fuentes, utilice el DMO de individuo unificado, que asegura un mayor desempeño y le ofrece resultados más precisos.
  • Utilice el tipo de DMO correcto: Profile (Perfil), Engagement (Participación) u Other (Otro) en función de la base de datos de destino.
  • Elija las rutas más cortas y evite las cíclicas: cuando sea posible, seleccione la ruta más corta entre dos DMO. Entre más extensa sea la ruta, más extensa será la ruta de combinación, lo que genera más trabajo para el motor de segmentación. En una ruta cíclica, comienza desde un DMO y, en conjunto con las relaciones de combinación, termina llegando al mismo DMO. En esencia, a→b→c→a o a→b→c→b. Las rutas cíclicas provocan un mayor tiempo de procesamiento y pueden generar errores en la consulta.
  • Limite la cantidad de datos a procesar: a medida que disminuya la cantidad de datos que el motor de segmentación debe procesar, el desempeño general del segmento mejorará. Utilice espacios de datos y defina filtros explícitos en la segmentación.
  • Fusione contenedores cuando sea posible: cuando dos contenedores con la misma ruta se encuentran unidos mediante la lógica “Or”, fusiónelos. Además, fusione los contenedores cuando trabaje con atributos relacionados.
  • Utilice operadores anidados: aborde los requisitos de segmentación complejos de un contenedor para mejorar el desempeño de la segmentación.
  • Utilice segmentaciones anidadas: cuando anida una segmentación en el modo de afiliación de segmentaciones, el motor de segmentación no necesita volver a ejecutar los criterios de filtro de la segmentación anidada, por lo que mejora el desempeño de la segmentación.
  • Utilice perspectivas calculadas o transformaciones de datos para las operaciones complejas: las perspectivas calculadas y las transformaciones de datos son herramientas sólidas que lo ayudan a disminuir la carga del procesamiento de segmentación.
  • Evite utilizar datos de implicación sesgados: cuando los datos se encuentran sesgados, es posible que una partición contenga muchos datos, lo que generará un mayor tiempo de funcionamiento.

Ejemplos de filtro

Hay mucho que puede hacer con la lógica de filtro, pero a veces se requiere un proceso de prueba y error para obtener los resultados exactos que espera. Revisar los ejemplos puede ayudarlo a comenzar. Veamos cómo Northern Trail Outfitters (NTO) crea tres segmentaciones en Data Cloud. 

Ejemplo de filtro 1: NTO desea enviar una oferta a los clientes que abrieron más de cinco de sus emails con la línea de asunto “Ventas de tiendas de campaña”.  

  • Contenedor: Email Engagement | Count | At Least | 6
    • Engagement Channel Action | Is Equal To | Open
    • AND
    • Subject Line Text | Contains | Tent Sales 

Ejemplo de filtro 1.

Ejemplo de filtro 2: NTO desea enviar un email a sus grandes consumidores de agosto (con al menos una compra superior a $1000) establecidos en San Francisco o la ciudad de Nueva York.

  • Contenedor: Device Application Engagement | Count | At Least | 1
    • City Name | Is In | New York, NYC, San Francisco, San Fran
    • AND
  • Contenedor: Sales Order | Count | At Least | 1
    • Purchase Order Date | Is Between | AUGUST 1, 2020 to AUGUST 31, 2020
    • AND
    • Grand Total Amount | Is Greater Than | 1000

Ejemplo de filtro 2 en dos contenedores.

Ejemplo de filtro 3: NTO desea ver qué suscriptores de SMS se suscribieron a su campaña reciente de SMS para su concurso de senderismo.

  • Contenedor: SMS Engagement | Count | At Least | 1
    • Engagement Channel Action | Is Equal To | Opt In
    • AND
    • Engagement Date Time | Last Number Of Days | 30
    • AND
    • Keyword Text | Is Equal To | HikingContest

Ejemplo de filtro 3.

Nota

¿Desea ver más filtros de ejemplo? Consulte la documentación de ayuda, Ejemplos de filtros de segmentación.

Ahora que comprende mejor cómo crear, publicar y activar segmentos en Data Cloud, está listo para adentrarse en su campaña de marketing. Recuerde: Comience con el principio en mente y establezca primero sus destinos de activación. A continuación, en función de las mejores prácticas para contenedores y filtros, cree segmentos que desglosen los datos para comprender, abordar y analizar a sus clientes. Por último, publique y active los segmentos en sus destinos de activación. ¡Ahora está todo listo para empezar! ¿Desea no perder el impulso? Complete Inicio rápido: Crear una segmentación de Data Cloud.

Recursos

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