Création de segments filtrés

Objectifs d’apprentissage

Après avoir terminé cette unité, vous pourrez :

Identifier les options de filtrage
Évaluer les scénarios de chemin d’accès au conteneur

Conteneurs, opérateurs et logique

À mesure que vous vous familiarisez avec vos données, vous devez également vous familiariser avec les conteneurs, les opérateurs et la logique de filtrage. Ce sont les éléments constitutifs des segments au sein de Data Cloud. Nous les avons mentionnés dans la première unité, mais étudions-les plus en détail. Vous vous souvenez de notre précédent exemple avec l’écharpe jaune ? Examinons de plus près les composants qui constituent le filtre.

Agrégation
Opérateurs
Valeur
Logique

Exemple de conteneur avec des légendes pour l’agrégation, les opérateurs, la valeur et la logique.

Agrégation

Commençons par l’agrégation. Dans le cas d’un nouvel attribut de conteneur, vous devez sélectionner l’agrégation pour un objet en fonction du nombre, de la somme, de la moyenne ou du maximum et du minimum, ainsi qu’un opérateur et une valeur. Cela crée la base de votre filtre et définit la norme des résultats que vous recherchez, qu’il s’agisse d’un décompte spécifique ou fondé sur un calcul.

Type	Description	Exemple
Count (Nombre)	Segmenté en fonction du nombre de fois que les critères doivent être remplis.	Au moins 5 achats Pas plus de 2 réclamations
Somme	Segmenté en fonction d’un attribut choisi dont toutes les valeurs de données doivent être additionnées.	Valeur totale des achats de 1 500 $
Moyenne	Segmenté en fonction d’un attribut choisi dont toutes les valeurs de données doivent être rassemblées en une moyenne.	Valeur vie moyenne d’un individu s’élevant à 500 $ Moyenne de satisfaction client de 3,5
Maximum	Segmenté en fonction du maximum choisi pour un attribut spécifique.	Montant maximum d’achat < 1 000 $
Minimum	Segmenté en fonction du minimum choisi pour un attribut spécifique.	Montant d’achat minimum > 5 $

L’agrégation par nombre est disponible pour tout type de données, tandis que les autres types d’agrégations ne peuvent utiliser que des données numériques.

Opérateurs

Ensuite, vous devez sélectionner un opérateur. L’opérateur dans un filtre est semblable à un verbe dans une phrase. Les opérateurs spécifient le lien entre les critères de filtre et la valeur saisie. Pour Data Cloud, les opérateurs s’appliquent aux filtres sous quatre formes : date, numérique, texte et booléen. Examinons les options d’opérateur.

Type	Options	Cas d’utilisation
Date	Est l’anniversaire de N’est pas l’anniversaire de Est le Précède Suit Est compris entre Année dernière Cette année Année suivante Nombre de jours précédents Nombre de jours suivants Nombre de mois précédents Nombre de mois suivants Jour de la semaine Jour du mois Pas un jour du mois Précède le jour du mois Suit le jour du mois	Pour configurer un e-mail par lots envoyé aux profils le jour de leur anniversaire, vous pouvez utiliser : Attribut : Date de naissance Opérateur : Est l’anniversaire de Valeur : Date du jour
Numérique	Aucune valeur Est égal à N’est pas égal à Est inférieur à Est inférieur ou égal à Est supérieur à Est supérieur ou égal à Est compris entre N’est pas compris entre	Vous souhaitez utiliser un attribut tel que le montant total des achats pour créer un segment. Le segment peut être utilisé pour envoyer une offre spéciale par e-mail aux clients qui dépensent plus de 100 $. Attribut : Montant total général Opérateur : Est supérieur à Valeur : 100
Texte	Est égal à N’est pas égal à Contient Ne contient pas Commence par Existe sous forme de mot entier Est inclus dans N’est pas inclus dans	Vous souhaitez envoyer un e-mail aux clients qui vivent dans un certain État. Attribut : State (Région) Opérateur : Est inclus dans (qui permet des valeurs séparées par des virgules) Valeur : IN, Indiana
Boolean (Booléen)	Contient une valeur Ne contient aucune valeur Est vrai Est faux	Vous souhaitez créer une campagne ciblée pour vos clients très engagés qui ont effectué des achats dans l’application. Attribut : Achats dans l’application Opérateur : Est vrai

Values (Valeurs)

Les valeurs sont assez simples. Il s’agit de ce que vous voulez que votre filtre trouve. Et nous avons une bonne nouvelle ! Les valeurs ne sont pas sensibles à la casse. Ainsi, si le texte de la ligne d’objet est TENT SALES, tent SALES ou même TeNt SaLes (ventes de tentes), vos résultats seront toujours les mêmes.

Logique

Enfin, il est bon de se rafraîchir la mémoire concernant la logique de filtrage AND par rapport à OR. Pour déterminer laquelle utiliser, posez-vous la question suivante : Est-ce que je recherche un élément complet ou juste une partie ?

N’importe lequel des éléments peut être vrai : OR

J’aime le beurre ou la confiture, ou les deux, sur une tartine.

Tous les éléments doivent être vrais : AND

J’aime le beurre et la confiture sur une tartine.

Chemins d’accès au conteneur

Maintenant que vous connaissez les concepts de base, discutons de ce qui se passe lorsque vous disposez de plusieurs options pour les sources de données. Par exemple, un attribut d’adresse e-mail peut être lié à de nombreux jeux de données différents. Un chemin d’accès au conteneur doit être sélectionné lorsqu’un conteneur dispose de plusieurs chemins d’accès à l’objet cible de la segmentation. Pour rappel, cette option s’appelle Segment On (Segmenter sur). La sélection d’un chemin d’accès au conteneur aide Data Cloud à comprendre comment créer votre segment.

Examinons un scénario dans lequel Northern Trail Outfitters (NTO) doit sélectionner un chemin d’accès au conteneur. NTO dispose de données sur les achats de produits dans deux flux de données différents. L’un est un flux de données sur les achats au détail. L’autre concerne les données de requête de Service Cloud. Ainsi, lors de l’ajout à un segment d’un attribut fondé sur un produit, il est important que le spécialiste du marketing choisisse la source de données à utiliser pour son segment en fonction de l’objectif de sa campagne marketing.

Si NTO souhaite envoyer un e-mail à un client parce qu’il s’est plaint d’un produit et a créé une requête, le spécialiste du marketing souhaitera utiliser le chemin provenant des données Service Cloud. Si le spécialiste du marketing souhaite simplement envoyer un e-mail aux personnes ayant acheté un produit spécifique, il choisira l’attribut lié aux achats au détail.

Les relations d’objet dans un chemin d’accès au conteneur sont sensibles à la casse. Data Cloud prend en charge une méthode de jointure de tables de données, sensible à la casse, qui n’est pas configurable. Les valeurs des enregistrements liés doivent parfaitement correspondre. Par exemple, si la valeur de SalesOrder.SoldToCustomer est c12d3 et que la valeur d’Individual.IndividualId est C12D3, les enregistrements ne pourront pas être reliés. La casse des deux valeurs, c12d3 et C12D3, ne correspond pas.

Meilleures pratiques pour garantir l’efficacité du segment

Choisissez le bon objet cible Segment On (Segmenter sur) en fonction de votre cas d’utilisation commercial. Avec un affinement supplémentaire, les membres distincts de cet objet cible forment votre audience cible. Si vos données proviennent de sources différentes, utilisez l’objet modèle de données Unified Individual (Individu unifié), qui garantit des performances supérieures et vous donne des résultats plus précis.
Utilisez le type d’objet modèle de données approprié. Profile (Profil), Engagement ou Other (Autre) en fonction de votre jeu de données cible.
Choisissez les chemins les plus courts et évitez les chemins cycliques. Dans la mesure du possible, sélectionnez le chemin le plus court entre deux objets modèle de données. Plus le chemin est long et plus le chemin de jointure le sera également, ce qui crée plus de travail pour le moteur de segmentation. Dans un chemin cyclique, vous partez d’un objet modèle de données et au fil des relations de jointure, vous finissez par atteindre le même objet modèle de données. Concrètement, a → b → c → a ou a → b → c → b. Les chemins cycliques augmentent le temps de traitement et peuvent entraîner des échecs de requête.
Limitez la quantité de données à traiter. À mesure que vous diminuez la quantité de données que le moteur de segmentation doit traiter, les performances globales du segment s’améliorent. Utilisez des espaces de données et définissez des filtres explicites dans le segment.
Fusionnez les conteneurs lorsque cela est possible. Lorsque deux conteneurs avec le même chemin d’accès au conteneur sont joints par la logique « OR », fusionnez-les. Fusionnez également vos conteneurs lorsque vous travaillez avec des attributs associés.
Utilisez des opérateurs imbriqués. Répondez aux exigences de segmentation complexes dans un seul conteneur afin d’améliorer les performances des segments.
Utilisez des segments imbriqués. Lorsque vous imbriquez un segment en mode d’appartenance au segment, le moteur de segmentation n’a pas besoin de réexécuter les critères de filtrage du segment imbriqué, améliorant ainsi les performances du segment.
Utilisez des connaissances calculées ou des transformations de données pour les opérations complexes. Les connaissances calculées et les transformations de données sont des outils puissants qui vous aident à réduire la charge de calcul de segmentation.
Évitez d’utiliser des données d’engagement biaisées. Lorsque les données sont biaisées, il est possible qu’une partition contienne beaucoup de données, ce qui augmente le temps de traitement.

Exemples de filtre

Vous pouvez faire beaucoup de choses avec une logique de filtrage, mais il faut parfois plusieurs tentatives et plusieurs erreurs pour obtenir précisément les résultats que vous recherchez. Vous pouvez passer en revue quelques exemples pour vous aider à démarrer. Voyons comment Northern Trail Outfitters (NTO) crée trois segments dans Data Cloud.

Exemple de filtre 1 : NTO souhaite envoyer une offre aux clients qui ont ouvert plus de cinq de leurs e-mails dont l’objet « Tent Sales (Ventes de tentes) ».

Conteneur : Email Engagement (Engagement par e-mail) | Count (Nombre) | At least (Au moins) | 6

Engagement Channel Action (Action du canal d’engagement) | Is Equal To (Est égal à) | Open (Ouverture)
AND (ET)
Subject Line Text (Texte de la ligne d’objet) | Contains (Contient) | Tent Sales (Ventes de tentes)

Exemple de filtre 1 :

Exemple de filtre 2 : NTO souhaite envoyer un e-mail à ses clients les plus dépensiers du mois d’août (avec au moins un achat supérieur à 1 000 $) situés à San Francisco ou à New York.

Conteneur : Device Application Engagement (Engagement par application mobile) | Count (Nombre) | At least (Au moins) | 1

City Name (Nom de la ville) | Is In (Est inclus dans) | New York, NYC, San Francisco, San Fran
AND (ET)

Conteneur : Sales Order (Commande client) | Count (Nombre) | At Least (Au moins) | 1

Purchase Order Date (Date de la commande) | Is Between (Est compris entre) | AUGUST 1, 2020 to AUGUST 31, 2020 (DU 1er AOÛT 2020 au 31 AOÛT 2020)
AND (ET)
Grand Total Amount (Montant total général) | Is Greater Than (Est supérieur à) | 1000

Exemple 2 de filtre dans deux conteneurs.

Exemple de filtre 3 : NTO souhaite savoir quels abonnés aux SMS ont participé à sa récente campagne de concours de randonnée réalisée par SMS.

Conteneur : SMS Engagement (Engagement par SMS) | Count (Nombre) | At Least (Au moins) | 1

Engagement Channel Action (Action du canal d’engagement) | Is Equal To (Est égal à) | Opt In (Inscription)
AND (ET)
Engagement Date Time (Date et heure de l’engagement) | Last Number Of Days (Nombre de jours précédents) | 30
AND (ET)
Keyword Text (Texte du mot clé) | Is Equal To (Est égal à) | HikingContest (Concours de randonnée)

Exemple de filtre 3 :

Vous voulez voir plus d’exemples de filtres ? Consultez le document d’aide Exemples de filtres de segmentation.

Maintenant que vous savez comment créer, publier et activer des segments dans Data Cloud, vous êtes prêt à vous lancer dans votre campagne marketing. Rappelez-vous : commencez par le début et définissez d’abord vos cibles d’activation. Ensuite, en suivant les meilleures pratiques en matière de conteneurs et de filtrage, créez des segments qui décomposent vos données pour comprendre, cibler et analyser vos clients. Enfin, publiez et activez vos segments selon vos cibles d’activation, et vous avez terminé ! Vous souhaitez poursuivre sur votre lancée ? Menez à bien le projet Prise en main rapide : création d’un segment Data Cloud.

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