Criar perfis individuais unificados
Objetivos de aprendizagem
Após concluir esta unidade, você estará apto a:
- Explicar os benefícios dos perfis individuais unificados.
- Descrever como criar perfis individuais unificados.
Data Cloud
O Data Cloud é uma ferramenta avançada que pode ajudar a unificar seus dados em vários sistemas para criar segmentos de público-alvo. Perfis unificados no Data Cloud combinam dados dessas fontes em um único perfil com base em regras de resolução de identidade identificadas pelo usuário dentro de um conjunto de regras. No entanto, para criar esses perfis individuais unificados, seus dados precisam ser mapeados corretamente. Neste módulo, abordamos os conceitos sobre dados e identidade, incluindo perfis individuais unificados, modelagem de dados, modelo de dados do Customer 360 e requisitos de mapeamento de dados de resolução de identidade. Com a compreensão desses importantes conceitos de unificação de dados, você estará pronto para aproveitar ao máximo o Data Cloud.
Dados e identidade
Primeiro, vamos assistir a uma visão geral dos dados e da identidade.
Deseja saber mais sobre como criar a estratégia de dados da sua empresa? Confira o módulo do Trailhead Estratégia de plataforma de dados do cliente.
Uma identificação individual unificada
Apresento Rachel Rodriguez, cliente (e superfã) da varejista de roupas e equipamentos para atividades ao ar livre Northern Trail Outfitters (NTO). A NTO tem dados sobre Rachel em vários sistemas: um perfil de cliente no Commerce Cloud, Marketing Cloud e muito mais. No entanto, cada sistema tem informações diferentes sobre ela (como endereços de email diferentes). Chamamos esses dados exclusivos de pontos de contato (número de telefone, endereço de email ou endereço de correspondência física).
Clientes, como Rachel, são representados por vários registros de contato e perfis específicos do sistema em vários sistemas, o que é necessário para que cada nuvem e produto funcionem de forma independente. Para um profissional de marketing, ligar os pontos para enviar uma campanha de marketing para Rachel pode ser complicado.
É nesse ponto que o mapeamento de dados e a resolução de identidade do Data Cloud podem ajudar. Uma identificação individual unificada é composta por dados de diversas fontes interligados por meio da correspondência da resolução de identidade e regras de reconciliação. Se os mesmos dados existirem em vários locais, os perfis serão vinculados com base em regras estabelecidas.
Com regras de resolução de identidade em vigor, a exibição da NTO sobre Rachel Rodriguez inclui uma identificação unificada de várias fontes.
Melhor ainda, à medida que novos perfis são adicionados ou os existentes são atualizados, você pode visualizar informações individuais unificadas em uma ferramenta chamada Explorador de perfil. Isso garante que os dados que você tem sejam a representação mais precisa de Rachel.
Como criar uma identificação individual unificada
Então, como isso funciona? Independentemente de você ou outro colega estar configurando seus dados, 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 individual 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 identidade. Regras de correspondência e reconciliação foram adicionadas para ajudar a procurar e unificar perfis em vários fluxos de dados. |
Criar perfis individuais unificados. |
Após a configuração dos conjuntos de regras, o sistema cria perfis individuais unificados que podem ser usados para segmentação e em ativações. |
Discutir seus dados
Agora que você entende o conceito por trás dos perfis individuais 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 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 emails?
- 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.
