Crear segmentos filtrados

Objetivos de aprendizaje

Después de completar esta unidad, podrá:

• Identificar opciones de filtrado.
  
• Evaluar los escenarios de rutas de contenedor.
  

Contenedores, operadores y lógica

Mientras empieza a familiarizarse con los datos, también necesita familiarizarse con los conceptos de contenedor, operador y lógica de filtro. Estos tres son los elementos básicos de los segmentos en Data Cloud. Ya hemos hablado de ellos en la primera unidad, pero ahora vamos a verlos con más detalle. ¿Se acuerda del ejemplo de la bufanda amarilla que vimos antes?  Vamos a examinar con más atención los componentes que forman el filtro. 

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

Agregación

Empecemos por la agregación. Si tiene un nuevo atributo de contenedor, debe seleccionar un tipo de agregación para un objeto, que puede ser recuento, suma o máximo y mínimo, junto con un operador y el valor. De esta forma, se crea la base del filtro y se define el estándar de los resultados que busca, ya sean un recuento específico o el resultado de un cálculo.

El recuento está disponible para todo tipo de datos, mientras que el resto de tipos de agregación solo se pueden usar con datos numéricos.

Operadores

A continuación, debe seleccionar un operador. En un filtro, el operador tiene la función de un verbo en una oración. Los operadores especifican cómo se relacionan los criterios de filtro con el valor introducido. En Data Cloud, los operadores se aplican a los filtros de cuatro maneras: fecha, número, texto y valor booleano. Veamos las opciones de operadores. 

Valores

Los valores son algo muy sencillo. Son los elementos que queremos filtrar para encontrarlos. ¡Y tengo buenas noticias! Los valores no distinguen entre mayúsculas y minúsculas. Es decir, si escribe el texto del asunto como REBAJAS DE TIENDAS DE CAMPAÑA, REBAJAS de tiendas de campaña o incluso ReBajaS de Tiendas de CamPaña, los resultados seguirán siendo los mismos. 

Lógica

Por último, viene bien repasar la lógica de filtro con los operadores AND y OR. Para determinar cuál debe usar, pregúntese lo siguiente: ¿Busco que se cumpla una condición o todas?

Se puede cumplir cualquier cosa = OR

Me gusta la mantequilla de cacahuete o la mermelada, o ambas, en el sándwich.

Todo esto tiene que cumplirse = AND

Me gusta la mantequilla de cacahuete y la mermelada en el sándwich. 

Rutas de contenedores

Ahora que entiende los conceptos básicos, vamos a hablar de lo que ocurre cuando tiene varias opciones para las fuentes de datos. Por ejemplo, un atributo de dirección de correo electrónico puede vincularse con distintos conjuntos de datos. Cuando un contenedor tiene varitas rutas de acceso al objeto de destino de la segmentación (recuerde que a esto lo llamamos ubicación del segmento), debemos seleccionar una ruta de contenedor. Al seleccionar una ruta de contenedor, Data Cloud determina mejor cómo crear el segmento. 

Vamos a ver un caso en el que Northern Trail Outfitters (NTO) necesita selecciona una ruta de contenedor. NTO tiene datos sobre compras de productos en dos transmisiones de datos distintas. Una es la transmisión de datos que contiene las compras al por menor. La otra contiene los datos de casos de Service Cloud. Al agregar un atributo basado en un producto a un segmento, es importante que el especialista en marketing seleccione la fuente de datos que quiere usar para el segmento en función del objetivo de la campaña de marketing. 

Si NTO quiere enviar un correo electrónico a un cliente porque este se ha quejado de un producto y ha creado un caso, el especialista en marketing debería usar la ruta que se originó a partir de los datos de Service Cloud. Si el especialista solo quiere enviar un correo a las personas que han comprado un producto específico, tendrá que elegir el atributo conectado a las compras al por menor. 

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

Prácticas recomendadas para garantizar el buen rendimiento de los segmentos

• Elija el objeto de destino Segment On (Ubicación del segmento) adecuado en función de su caso empresarial: si limita un poco más la selección, la audiencia de destino estará formada por distintos miembros de este objeto de destino. Si los datos proceden de distintas fuentes, utilice el DMO de perfil individual unificado para asegurar un rendimiento más alto y obtener resultados más precisos.
  
• Utilice el tipo de DMO adecuado: Profile (Perfil), Engagement (Implicación) u Other (Otro), en función del conjunto de datos de destino.
  
• Seleccione las rutas más cortas y evite las rutas cíclicas: Cuando sea posible, seleccione la ruta más corta entre dos DMO. Cuanto más larga sea la ruta, más larga será la ruta de unión, por lo que el motor de segmentación tendrá más trabajo. En una ruta cíclica, se empieza en un DMO y, después de pasar por las relaciones de unión, se termina en el mismo DMO. Básicamente, a→b→c→a o a→b→c→b. Las rutas cíclicas implican un mayor tiempo de procesamiento y pueden generar fallos en las consultas.
  
• Limite la cantidad de datos para procesar: al reducir la cantidad de datos que el motor de segmentación tiene que procesar, mejora el rendimiento general del segmento. Utilice espacios de datos y defina filtros explícitos en el segmento.
  
• Combine contenedores siempre que sea posible: cuando dos contenedores están unidos con la misma ruta de contenedor mediante la lógica "OR", lo mejor es combinarlos. Además, le recomendamos combinar sus contenedores al trabajar con atributos relacionados.
  
• Utilice operadores anidados: solucione sus necesidades complejas de segmentación con un solo contenedor para mejorar el rendimiento de los segmentos.
  
• Utilice segmentos anidados: al anidar un segmento en el modo de pertenencia a un segmento, el motor de segmentación no necesita volver a ejecutar los criterios de filtro del segmento anidado, por lo que se mejora el rendimiento.
  
• Utilice información calculada o transformaciones de datos para las operaciones complejas: la información calculada y las transformaciones de datos son herramientas potentes que permiten reducir la carga de las operaciones de segmentación.
  
• Evite usar datos de implicación sesgados: cuando los datos están sesgados, es posible que una partición contenga muchos datos, lo que aumenta el tiempo de la operación.
  

Ejemplos de filtros

Puede hacer muchas cosas con la lógica de filtro, pero, a veces, conseguir los resultados exactos que necesita puede ser una cuestión de ensayo y error. Ver algunos ejemplos puede ser un buen comienzo. Vamos a ver cómo crea Northern Trail Outfitters (NTO) tres segmentos en Data Cloud. 

Ejemplo de filtro 1: NTO quiere enviar una oferta a los clientes que hayan abierto más de cinco de sus correos electrónicos con el asunto "Rebajas de tiendas de campaña".  

• Contenedor: Email Engagement (Implicación por correo electrónico) | Count (Recuento) | At Least (Como mínimo) | 6
  

• Engagement Channel Action (Acción en canal de implicación) | Is Equal To (Igual que) | Open (Abrir)
  
• AND
  
• Subject Line Text (Texto de asunto) | Contains (Contiene) | Tent Sales (Rebajas de tiendas de campaña) 
  

Ejemplo de filtro 2: NTO quiere enviar un correo a los usuarios que más han gastado en agosto (al menos una compra tiene que ser superior a 1000 $) y que viven en San Francisco o Nueva York.

• Contenedor: Device Application Engagement (Implicación en aplicación de dispositivo) | Count (Recuento) | At Least (Como mínimo) | 1
  

• City Name (Nombre de ciudad) | Is In (Está en) | New York, NYC (Nueva York, NYC), San Francisco, San Fran
  
• AND
  

• Contenedor: Sales Order (Pedido de ventas) | Count (Recuento) | At Least (Como mínimo) | 1
  

• Purchase Order Date (Fecha de pedido de compra) | Is Between (Entre) | AUGUST 1, 2020 to AUGUST 31, 2020 (1 de AGOSTO de 202 y 31 de AGOSTO de 2020)
  
• AND
  
• Grand Total Amount (Importe total)| Is Greater Than (Mayor que) | 1000
  

Ejemplo de filtro 3: NTO quiere ver quiénes de los suscriptores a mensajes SMS se han apuntado a su última campaña por SMS para el concurso de senderismo.

• Contenedor: Email Engagement (Implicación por mensajes SMS) | Count (Recuento) | At Least (Como mínimo) | 1
  

• Engagement Channel Action (Acción en canal de implicación) | Is Equal To (Igual que) | Opt In (Suscribirse)
  
• AND
  
• Engagement Date Time (Hora y fecha de implicación) | Last Number Of Days (Última cantidad de días) | 30
  
• AND
  
• Keyword Text (Texto de palabra clave) | Is Equal To (Igual que) | HikingContest
  

¿Quiere ver más ejemplos de filtros? Consulte el documento de ayuda Ejemplos de filtros de segmentación.

Ahora que sabe cómo crear, publicar y activar segmentos en Data Cloud, puede embarcarse en una campaña de marketing. Recuerde: Empiece por el principio y configure primero los destinos de activación. Luego, según las prácticas recomendadas de contenedores y filtrado, cree segmentos para desglosar los datos, comprender y analizar a los clientes, y dividirlos en audiencias. Por último, publique y active sus segmentos en los destinos de activación. ¡Y ya está todo! ¿Quiere seguir el ritmo? Complete el recurso Inicio rápido: Crear un segmento de Data Cloud.

Recursos

• Ayuda de Salesforce: Segmentación
• Ayuda de Salesforce: Crear un segmento en Data Cloud
• Ayuda de Salesforce: Ubicación del segmento
• Ayuda de Salesforce: Segmentation Operators in Data Cloud (Operadores de segmentación en Data Cloud)
• Ayuda de Salesforce: Edit a Segment (Modificar un segmento)
• Ayuda de Salesforce: Segment Canvas Interface (Interfaz del lienzo de un segmento)
• Ayuda de Salesforce: Segmentation Filter Examples (Ejemplos de filtros de segmentación)