Crear perfiles unificados
Objetivos de aprendizaje
Después de completar esta unidad, podrá:
- Describir cómo crear perfiles unificados.
- Describir cómo analizar sus datos y prepararlos para los perfiles unificados.
Crear un perfil unificado
¿Cómo funciona entonces? 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 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 un conjunto de reglas de resolución de identidad. Las reglas de coincidencia y reconciliación le indican a la resolución de identidad qué tipos de datos coincidir y cómo unificar los perfiles en varias transmisiones de datos. |
Cree y use perfiles unificados. |
Cuando la resolución de identidad ejecuta un conjunto de reglas, crea perfiles unificados que pueden usarse para tareas de segmentación y activación. Por ejemplo, agrega filtros de activación que filtran los miembros de la audiencia según sus atributos unificados. |
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 direcciones de 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.
Recursos
- Ayuda de Salesforce: Resolución de identidad
- Trailhead: Estrategia de Customer Data Platform
- Ayuda de Salesforce: Agregar filtros a los puntos de contacto en la activación
- Ayuda de Salesforce: Agregar filtros a los miembros de la activación