Comprender los conjuntos de reglas de resolución de identidad

Objetivos de aprendizaje

Después de completar esta unidad, podrá:

Definir conjuntos de reglas.
Crear reglas de coincidencia.
Utilizar reglas de reconciliación.

Conjuntos de reglas de resolución de identidad

Ahora que revisó sus datos y comprende la importancia de la asignación de datos, analicemos cómo buscar coincidencias en los datos de distintos sistemas. Los conjuntos de reglas permiten configurar reglas de coincidencia y de reconciliación sobre un objeto específico, por ejemplo, Individual (Individuo). El sistema sigue estas reglas para vincular varias fuentes de datos en un perfil unificado.

Propiedades del conjunto de reglas

Independientemente de qué objetos use en su cuenta, se recomienda revisar con atención los requisitos de datos para garantizar que sus datos de origen cumplan con los requisitos de asignación. Es más fácil corregir una transmisión de datos antes del ingreso que actualizarla después del ingreso. Primero, revisemos las opciones de reglas de coincidencias para que pueda tomar una decisión fundamentada sobre qué podría funcionar en su cuenta.

Reglas de coincidencia

Las reglas de coincidencia pueden personalizarse en función de sus necesidades de negocio.

Criterios de reglas de coincidencia: llamadas agregadas para objeto, campo y método de coincidencia.

Para crear una regla de coincidencia, primero debe seleccionar un objeto (1) ya sea de individuo, de puntos de contacto (email, aplicación, teléfono y dirección), de dispositivo o de identificación de parte. Luego seleccione el campo (2). Seleccione los atributos disponibles según el objeto elegido. A continuación, a partir del objeto y el tipo de campo seleccionados, tiene la opción de elegir métodos de coincidencia (3). Revisemos esas opciones para los métodos de coincidencia.

Exacta: resultado basado en una coincidencia exacta. No hay errores tipográficos ni formatos alternativos.
Parcial: resultado basado en una coincidencia similar. Puede haber errores de tipográficos y palabras escritas de forma ligeramente distinta. Solo está disponible para el campo de nombre.
Normalizada: resultado basado en la misma información exacta, independientemente del formato. Está disponible para el email, el teléfono y la dirección.

Una vez elegido, puede agregar criterios adicionales a su regla de coincidencia. Puede crear una combinación de reglas de coincidencia basadas en atributos estándar y personalizados para satisfacer sus necesidades de negocio. Solo asegúrese de asignar a su regla de coincidencia un nombre descriptivo, como Nombre similar o Campo personalizado 2. Tenga en cuenta que cuantas más reglas configure, deberá seguir más requisitos de asignación.

Reglas de reconciliación

Mientras que las reglas de coincidencia se utilizan para vincular datos en un perfil de cliente unificado, las reglas de reconciliación determinan la lógica de la selección de datos. Por ejemplo, si la misma dirección de email está disponible en dos fuentes de datos, una regla de reconciliación ayuda al perfil unificado a saber cuál mostrar. Revisemos las opciones para las reglas de reconciliación.

Regla

Descripción

Última actualización

Esta regla especifica que debe seleccionarse el valor actualizado más reciente para incluirlo en el perfil unificado. Vale la pena considerar qué datos se actualizan con mayor frecuencia: ¿serán los datos de servicio al cliente o quizás los datos de preferencia de Marketing Cloud Engagement?

Mayor frecuencia

Esta regla especifica que debe seleccionarse el valor presente con más frecuencia para incluirlo en el perfil unificado.

Secuencia de fuentes

Esta regla permite ordenar las fuentes de datos de la más a la menos preferida para su inclusión. Básicamente, permite hacer una selección según su confianza en la fuente de datos. Por ejemplo, puede especificar que el sistema use primero los datos de Commerce Cloud y, por último, los datos de S3.

Es importante destacar que puede seleccionar reglas de reconciliación de los objetos y de los campos.

Reglas de reconciliación para cada campo en un objeto con llamadas para las reglas predeterminadas y actualizadas.

En este ejemplo, Loyalty Balance (Equilibrio de lealtad) y Loyalty Tier (Nivel de lealtad) usan la regla Source Sequence (Secuencia de fuentes) (2) en lugar de la regla predeterminada Most Frequent (Mayor frecuencia) (1).

¿Qué sucede con los datos que no se seleccionan para el perfil unificado? Supongamos que tiene un perfil con dos direcciones de email (como la información de Rachel en Commerce Cloud). Más allá de qué versión se elija mostrar, todos los emails exclusivos seguirán almacenados para cada cliente. Por lo tanto, no tiene que preocuparse por eliminar datos importantes.

Lo siguiente: Un caso de uso

En la próxima unidad, veremos un caso de uso y compartiremos las mejores prácticas para usar los conjuntos de reglas de resolución de identidad.

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