Criar perfis unificados
Objetivos de aprendizagem
Após concluir esta unidade, você estará apto a:
- Descrever como criar perfis unificados.
- Descrever como analisar seus dados e prepará-los para perfis unificados.
Criar um perfil unificado
Então, como isso funciona? É útil compreender as etapas e conceitos abaixo antes de iniciar a modelagem e o mapeamento de dados. Portanto, vamos revisar as etapas de implementação para passar dos dados brutos a um perfil unificado.
Etapa |
Descrição |
|---|---|
Ingerir dados brutos de fontes de dados. |
Os dados são adicionados de pacotes, extensões de dados, Amazon Simple Storage Service (S3) e outros sistemas tal como estão. Depois que os dados brutos são adicionados ao Data Cloud como um fluxo de dados, os dados precisam ser mapeados para o modelo de dados. |
Mapear e modelar dados. |
O Modelo de dados do Customer 360 é a ferramenta de bastidores que permite que dados de diversas fontes sejam padronizados em um formato legível que pode ser facilmente mapeado. Os dados do seu fluxo de dados precisam ser mapeados para objetos, como Identificação da parte e Individual, para que os conjuntos de regras de resolução de identidade funcionem. |
Criar conjuntos de regras de resolução de identidade. |
Após a conclusão das etapas de modelagem e mapeamento, crie conjuntos de regras de resolução de um identidade. As regras de correspondência e reconciliação indicam à resolução de identidade que tipos de dados devem ser correspondidos e como unificar perfis nos seus vários fluxos de dados. |
Criar e usar perfis unificados. |
Quando a resolução de identidade executa um conjunto de regras, ela cria perfis unificados que podem ser usados para segmentação e em ativações. Por exemplo, adicione filtros de ativação que filtram os membros do público com base em seus atributos unificados. |
Discutir seus dados
Agora que você entende o conceito por trás dos perfis unificados, o que vem a seguir? Para ter sucesso, é importante dedicar tempo analisando os dados que você deseja usar no Data Cloud. 
Reúna sua equipe, um quadro branco e discuta as seguintes questões.
- Onde seus dados estão localizados?
- Liste todos os locais, incluindo planilhas, S3, Salesforce CRM, Marketing Cloud Engagement e assim por diante.
- Você tem um inventário de ativos criado para cada fonte de dados?
- Como você identifica indivíduos em cada uma das fontes de dados?
- Você usa email, nome, data de nascimento ou ID do sistema?
- Você usa chaves de contato, IDs de lead ou chaves de assinante como um identificador exclusivo do sistema?
- Quais dados são compartilhados entre sistemas?
- Você usa consistentemente nomes, sobrenomes ou endereços de email?
- Como é a jornada do cliente?
- Você mapeou cada interação com o cliente?
- De quais dados você precisa para cada uma dessas interações?
- De quais dados você realmente precisa para a segmentação de público?
- Como está a qualidade dos dados em cada fonte?
- Existem palavras com erros ortográficos?
- Quais dados geralmente faltam (aniversários, números de telefone ou qualquer outra coisa)?
Não ignore esta parte! Prometemos que valerá a pena. A compreensão dos dados é fundamental para uma implementação bem-sucedida do Data Cloud. Na próxima unidade, abordaremos considerações importantes sobre o mapeamento de dados para criar conjuntos de regras de resolução de identidade.
Recursos
- Ajuda do Salesforce: Resolução de identidade
- Trailhead: Estratégia de plataforma de dados do cliente
- Ajuda do Salesforce: Adicionar filtros a pontos de contato na ativação
- Ajuda do Salesforce: Adicionar filtros para a Associação da ativação