Crear perfiles individuales unificados
Objetivos de aprendizaje
Después de completar esta unidad, podrá:
- Explicar los beneficios de los perfiles unificados.
- Describir cómo crear perfiles unificados.
Data Cloud
Data Cloud es una herramienta potente que puede ayudar a unificar sus datos de varios sistemas. Los perfiles unificados en Data Cloud combinan datos de esas fuentes en un único perfil a partir de reglas de resolución de identidad identificadas por el usuario dentro de un conjunto de reglas. No obstante, para crear esos perfiles unificados, sus datos deben asignarse correctamente. En este módulo, abarcamos los conceptos en torno a identidades y datos, incluidos los perfiles unificados, el modelado de datos, el modelo de datos de Customer 360 y los requisitos de asignación de datos para resolución de identidad. Una vez comprendidos estos conceptos importantes de la unificación de datos, estará todo listo para aprovechar Data Cloud al máximo.
Datos e identidad
En primer lugar, veamos una descripción general de los datos y la identidad.
¿Desea obtener más información para crear la estrategia de datos de su compañía? Consulte el módulo de Trailhead Estrategia de Customer Data Platform.
Perfil unificado
Conozcamos a Rachel Rodriguez, una clienta (y superfan) del minorista de vestimenta y equipamiento para el aire libre Northern Trail Outfitters (NTO). NTO tiene datos sobre Rachel en varios sistemas, como un perfil de usuario en Commerce Cloud y Marketing Cloud Engagement, un historial de casos de soporte al cliente en Service Cloud, entre otros. Sin embargo, cada sistema tiene información dispar sobre ella (por ejemplo, diferentes direcciones de email). A cada uno de estos datos únicos lo llamamos punto de contacto (número de teléfono, dirección de email o dirección de correo físico).
Los clientes, como Rachel, están representados por varios registros de contactos y perfiles específicos de cada sistema en distintos sistemas; esto es necesario para que cada nube y producto funcionen de manera independiente. Para un experto en marketing o un representante de servicio, puede ser difícil conectar los puntos para enviarle una campaña de marketing a Rachel o encontrar una sola vista de su historial de soporte.
Ahí es donde puede resultar útil la resolución de identidad y la asignación de datos de Data Cloud. Un perfil unificado está compuesto por datos de diversas fuentes vinculadas mediante reglas de reconciliación y coincidencia de resolución de identidad. Si existen los mismos datos en varios lugares, los perfiles se vinculan en función de reglas establecidas.
Una vez implementadas las reglas de resolución de identidad, la visión de NTO sobre Rachel Rodriguez incluye un Id. unificado desde varias fuentes.
Lo que es aun mejor, a medida que se agregan nuevos perfiles o se actualizan los que ya existen, puede ver la información individual unificada desde una herramienta llamada Explorador de perfiles. De este modo, se garantiza que los datos que usted tiene sean la representación más exacta de Rachel.
Crear un perfil unificado
¿Cómo funciona entonces? Más allá de que usted u otro colega estén configurando sus datos, es útil entender los siguientes pasos y conceptos antes de comenzar la asignación y el modelado de datos. Revisemos, entonces, los pasos de implementación para pasar de datos sin procesar a un perfil unificado.
Paso |
Descripción |
|---|---|
Ingresar datos sin procesar desde fuentes de datos. |
Los datos se agregan desde paquetes, extensiones de datos, Amazon Simple Storage Service (S3) y otros sistemas, sin modificaciones. Una vez que los datos sin procesar se agregaron a Data Cloud como una transmisión de datos, los datos deben asignarse al modelo de datos. |
Asignar y modelar datos. |
El Modelo de datos Customer 360 es la herramienta subyacente que permite estandarizar los datos de diversas fuentes de datos en un formato legible que puede asignarse fácilmente. Los datos de la transmisión de datos deben asignarse a objetos, como los de Individual (Individuo) y Party Identification (Identificación de parte), para que funcionen los conjuntos de reglas de resolución de identidad. |
Crear conjuntos de reglas de resolución de identidad. |
Una vez completados los pasos de modelado y asignación, cree los conjuntos de reglas de resolución de identidad. Se agregan reglas de coincidencia y reconciliación para ayudar a buscar y unificar perfiles en diversas transmisiones de datos. |
Crear perfiles unificados. |
Después de que se configuran los conjuntos de reglas, el sistema crea perfiles unificados que pueden usarse para tareas de segmentación y activación. |
Analizar los datos
Ahora que comprende el concepto detrás de los perfiles unificados, ¿qué viene a continuación? Para tener éxito, es importante dedicar tiempo a analizar los datos que desea usar en Data Cloud. 
Reúna a su equipo, busque una pizarra y analicen las siguientes preguntas.
- ¿Dónde se encuentran los datos?
- Enumere todas las ubicaciones, incluidas hojas de cálculo, S3, Salesforce CRM y Marketing Cloud Engagement, entre otras.
- ¿Se creó un inventario de activos para cada fuente de datos?
- ¿Cómo identifican a los individuos en cada una de las fuentes de datos?
- ¿Usan un email, un nombre, una fecha de nacimiento o un Id. de sistema?
- ¿Usan claves de contacto, Id. de prospectos o claves de suscriptor como un identificador de sistema único?
- ¿Qué datos se comparten entre sistemas?
- ¿Usan nombres, apellidos o emails de forma coherente?
- ¿Cómo se ve su trayectoria de cliente?
- ¿Se asignó cada interacción del cliente?
- ¿Qué datos necesitan para cada una de estas interacciones?
- ¿Qué datos necesitan realmente para la segmentación de la audiencia?
- ¿Cómo es la calidad de los datos en cada fuente?
- ¿Hay palabras con errores de ortografía?
- ¿Qué datos suelen faltar (fechas de nacimiento, números de teléfono o algo más)?
¡No omitan esta parte! Les prometemos que vale su tiempo. Comprender sus datos es fundamental para lograr una implementación exitosa de Data Cloud. En la siguiente unidad, veremos consideraciones importantes sobre la asignación de datos para poder crear conjuntos de reglas de resolución de identidad.
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