Comprendere i set di regole di risoluzione delle identità

Obiettivi di apprendimento

Al completamento di questa unità, sarai in grado di:

Definire set di regole.
Creare regole di corrispondenza.
Utilizzare regole di riconciliazione.

Set di regole di risoluzione delle identità

Dopo aver esaminato i dati e compreso l'importanza della loro mappatura, vediamo come è possibile individuare corrispondenze in più sistemi. I set di regole consentono di configurare regole di corrispondenza e di riconciliazione relative a oggetti specifici, ad esempio oggetti Individual (Persona). Il sistema utilizza queste regole per collegare diverse origini dati tra loro al fine di creare profili unificati.

Proprietà di un set di regole

Indipendentemente dagli oggetti che utilizzi nel tuo account, è una buona idea analizzare accuratamente i requisiti dei dati per assicurarti che i dati di origine siano conformi ai requisiti di mappatura. È più semplice apportare correzioni a uno stream di dati prima dell'importazione che aggiornarlo successivamente. Per prima cosa, diamo uno sguardo alle opzioni relative alle regole di corrispondenza, in modo da poter prendere decisioni ponderate su ciò che può funzionare per il tuo account.

Regole di corrispondenza

Le regole di corrispondenza possono essere personalizzate in base alle esigenze dell'azienda.

Criteri di una regola di corrispondenza con didascalie per oggetto, campo e metodo di corrispondenza.

Per creare una regola di corrispondenza devi prima selezionare un oggetto (1) tra i seguenti: Individual (Persona), Contact Points (Punti di contatto) (email, app, telefono e indirizzo), Device (Dispositivo) o Party Identification (Identificazione parte). Quindi, seleziona il campo (2). Seleziona gli attributi disponibili in base all'oggetto selezionato. Successivamente, a seconda dell'oggetto e del tipo di campo selezionati, puoi selezionare uno dei metodi di corrispondenza (3). Vediamo quali sono i metodi di corrispondenza selezionabili.

Exact (Esatta): la corrispondenza deve essere esatta. Non vengono presi in considerazione errori ortografici o formati alternativi.
Fuzzy: la corrispondenza è basata sulla somiglianza. Gli errori ortografici e le varianti lievi vengono presi in considerazione. Questa opzione è disponibile solo per il nome.
Normalized (Normalizzata): la corrispondenza è esatta, ma non prende in considerazione la formattazione. Questa opzione è disponibile per email, telefono e indirizzo.

Una volta effettuata la selezione, puoi aggiungere altri criteri alla regola di corrispondenza. Puoi creare una combinazione di regole di corrispondenza basate su attributi standard e personalizzati in modo da soddisfare le esigenze della tua azienda. Accertati di assegnare alle regole di corrispondenza nomi descrittivi, ad empio "Ricerca fuzzy sul nome" o "Campo personalizzato 2". Tieni presente che maggiore è il numero di regole che configuri, maggiore è il numero di requisiti di mappatura che dovrai rispettare.

Regole di riconciliazione

Mentre le regole di corrispondenza sono utilizzate per collegare i dati tra loro in modo da formare profili unificati di persone, le regole di riconciliazione determinano la logica utilizzata nella selezione dei dati. Ad esempio, se lo stesso indirizzo email è presente in due origini dati, una regola di riconciliazione consente al profilo unificato di individuare quello da visualizzare. Vediamo quali sono le opzioni per le regole di riconciliazione.

Regola

Descrizione

Last Updated (Ultimo aggiornamento)

Questa regola specifica che, per l'inclusione nel profilo unificato, occorre selezionare il valore aggiornato più di recente. È utile valutare quali dati vengono aggiornati con maggiore frequenza: si tratta dei dati dell'assistenza clienti oppure dei dati relativi alle preferenze in Marketing Cloud Engagement?

Most Frequent (Più frequente)

Questa regola specifica che il valore che ricorre con maggior frequenza deve essere selezionato per l'inclusione nel profilo unificato.

Source Sequence (Sequenza fonte)

Questa regola consente di ordinare le origini dati in ordine di preferenza crescente per l'inclusione. In sostanza, consente di selezionare le origini dati in base al loro livello di affidabilità. Ad esempio, puoi specificare che il sistema dovrà utilizzare i dati di Commerce Cloud per primi e quelli di S3 per ultimi.

È importante notare che puoi selezionare le regole di riconciliazione a livello di oggetto e a livello di campo.

Regole di riconciliazione associate a ciascun campo di un oggetto, con didascalie per le regole predefinite e aggiornate.

In questo esempio, i campi Loyalty Balance (Saldo fedeltà) e Loyalty Tier (Livello fedeltà) utilizzano la regola Source Sequence (Sequenza fonte) (2) invece della regola Most Frequent (Più frequente) (1).

Che cosa succede ai dati che non vengono selezionati per il profilo unificato? Poniamo che tu abbia un profilo con due indirizzi email (come le informazioni di Rachel in Commerce Cloud). Indipendentemente dalla versione selezionata per la visualizzazione, tutti gli indirizzi email univoci continuano a essere archiviati per ciascun cliente. Quindi, non devi preoccuparti di eliminare dati importanti.

Argomento successivo: un caso d'uso

Nella prossima unità esamineremo un caso d'uso e condivideremo le best practice relative all'utilizzo dei set di regole di risoluzione delle identità.

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