51黑料不打烊

在 Experience Platform UI 中：

1. 选择?客户 > 受众。

2. 选择? 浏览 ?并搜索要摄取和用于Customer Journey Analytics的受众。 记下每个受众的? 受众滨顿 ?以供将来使用。

   

请求

curl -X POST \
  'https://platform.adobe.io/data/foundation/catalog/dataSets?requestDataSource=true' \
  -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
  -H 'x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}' \
  -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}' \
  -d '{
   "name": "{DATASET_NAME}",
   "schemaRef": {
      "id": "_xdm.context.profile__union",
      "contentType": "application/vnd.adobe.xed+json;version=1"
   },
   "fileDescription": {
      "persistet": true,
      "containerFormat": "parquet",
      "format": "parquet"
   }
}'

其中：

• DATASET_NAME是数据集的友好名称。 例如，Segment Export Job Dataset for CJA。

响应

["@/dataSets/{DATASET_ID}"]

其中：

• DATASET_ID是已创建数据集的数据集标识符。

curl -X POST https://platform.adobe.io/data/core/ups/export/jobs \
 -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
 -H 'Content-Type: application/json' \
 -H 'x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}' \
 -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
 -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}' \
 -d '{
    "fields": "{COMMA_SEPARATED_LIST_OF_FULLY_QUALIFIED_FIELD_NAMES}",
    "filter": {
        "segments": [
            {
                "segmentId": "{AUDIENCE_ID_1}",
                "segmentNs": "ups",
                "status": [
                    "realized"
                ],
                "segmentId": "{AUDIENCE_ID_2}",
                "segmentNs": "ups",
                "status": [
                    "realized"
                ],
                "segmentId": "{AUDIENCE_ID_3}",
                "segmentNs": "ups",
                "status": [
                    "realized"
                ]
             }
        ]
    },
    "destination":{
        "datasetId": "{DATASET_ID}",
        "segmentPerBatch": false
    },
    "schema":{
        "name": "_xdm.context.profile"
    }
}'

执行

• COMMA_SEPARATED_LIST_OF_FULLY_QUALIFIED_FIELD_NAMES可能类似于_demoemea.identification.core.ecid, _demoemea.identification.core.email, _demoemea.identification.core.phoneNumber, person.gender, person.name.firstName, person.name.lastName。 确保您至少包含要在客户历程分析中使用的相关字段(如人员ID（电子邮件）)。
• AUDIENCE_ID_x是要导出的受众的受众标识符。
• DATASET_ID是您创建的数据集。

响应

{
  "..."
  "id": "{EXPORT_JOB_ID}",
  "..."
}

执行

• EXPORT_JOB_ID是导出作业的标识符。

请求

curl -X GET https://platform.adobe.io/data/core/ups/export/jobs/{EXPORT_JOB_ID} \
 -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
 -H 'x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}' \
 -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
 -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}'

响应

{
  "..."
  "id": "{EXPORT_JOB_ID}",
  "..."
  "status": "SUCCEEDED",
  "..."
}

在 Experience Platform UI 中：

1. 选择?数据管理 > 数据集。

2. 选择您创建的数据集，例如：颁闯础的区段导出作业数据集。

   

3. 验证摄取的批次。 如果数据集包含失败的批次，请使用?数据管理 > 监视?查看原因。 例如，您使用的字段名称在架构中不存在。

4. 复制数据集的?表名称。 例如：segment_export_job_dataset_for_cja。 在下一步中使用该名称。

使用连接到Experience Platform查询服务的PSQL客户端。

在 Experience Platform UI 中：

1. 选择?数据管理 > 查询。
2. 选择 凭据。

使用凭据将PSQL客户端配置为连接到Customer Journey Analytics查询服务。

查询

执行此查询以从数据集中检索受众数据：

SELECT ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY key)::text as _id, personID, key as audienceMembershipId
FROM (
   SELECT {IDENTITY_TO_USE_AS_PERSON_ID} AS personID, explode(segmentMembership.ups)
   FROM {DATASET_TABLE_NAME}
)
WHERE value.status = 'realized' AND (key = '{AUDIENCE_ID_1}' OR key = 'AUDIENCE_ID_2' OR key = 'AUDIENCE_ID_3')

其中：

• IDENTITY_TO_USE_AS_PERSON_ID是您定义为导出作业一部分的字段之一。 例如：_demoemea.identification.core.email。
• DATASET_TABLE_NAME是数据集的表名称。
• AUDIENCE_ID_x是您定义为导出作业一部分的受众。 您需要再次指定这些受众，因为导出作业中的规范是行级过滤器。 该行级过滤器返回指定区段的配置文件，以及每个配置文件的所有区段成员资格。

结果

以闯厂翱狈格式表示的查询结果应当如下所示：

[
   {
      "_id": "1",
      "personID": "{PERSON_ID_x}",
      "audienceMembershipId": "{AUDIENCE_ID_x}"
   },
   {
      "_id": "2",
      "personID": "PERSON_ID_y",
      "audienceMembershipId": "{AUDIENCE_ID_x}"
   }

]

其中：

• PERSON_ID_x是要用作人员ID的标识符的标识符值。 例如，使用电子邮件时john.doe@gmail.com。
• AUDIENCE_ID_x是受众标识符。

最终闯厂翱狈应如下所示：

[
   {
      "_id": "1",
      "personID": "{PERSON_ID_x}",
      "{TENANT_NAME}": {
         "audienceMembershipId": "{AUDIENCE_ID_x}",
         "audienceMembershipName": "{AUDIENCE_FRIENDLY_NAME_x}"
      }
  },
  {
      "_id": "2",
      "personID": "{PERSON_ID_y}",
      "{TENANT_NAME}": {
         "audienceMembershipId": "{AUDIENCE_ID_y}",
         "audienceMembershipName": "{AUDIENCE_FRIENDLY_NAME_y}"
      }
    }
  }

]

其中：

• TENANT_NAME是租户的名称。 例如：_demoemea。
• PERSON_ID_x是要用作人员ID的标识符的标识符值。 例如，使用电子邮件时john.doe@gmail.com。
• AUDIENCE_ID_x是受众标识符。
• AUDIENCE_FRIENDLY_NAME_x是受众id的友好受众名称。 例如：Luma - Blue+ Members。

使用您喜爱的工具将原始闯厂翱狈转换为此格式。

要创建架构，请执行以下操作：

在 Experience Platform UI 中：

1. 选择?数据管理 > 架构。

2. 选择 创建架构。 从下拉菜单中选择?Standard。

3. 在? 创建架构 ?对话框中选择? 手动 ?并使用? 选择 ?继续。

4. 在? 创建架构 ?向导的? 选择类 ?步骤中：

   1. 选择?个人资料。
   2. 选择?下一步。

5. 在? 创建架构 ?向导的? 名称和审阅 ?步骤中：

   1. 输入?架构显示名称。 例如：Audience Export for CJA Schema。
   2. （可选）输入?描述。
   3. 选择?完成。

6. 设置架构以包含自定义字段组（例如?受众成员资格），该自定义字段组包含名为? audienceMembershipId ?和? audienceMembershipName ?的两个字段。

7. 确保? personID ?字段是?标识、主标识，并且具有? 电子邮件 ?作为滨?标识命名空间。

   用于导出的

8. 应用?所有更改。 选择? 保存 ?以保存架构。

在 Experience Platform UI 中：

1. 选择?数据管理 > 数据集。

2. 选择 创建数据集。

3. 选择?使用架构创建数据集。

4. 在? 从架构 ?向导的? 选择架构 ?步骤中：

   1. 选择您刚刚创建的架构。 例如：颁闯础架构的受众导出。
   2. 选择?下一步。

5. 在? 从架构创建数据集 ?向导的? 配置数据集 ?步骤中：

   1. 输入数据集的?名称。
   2. （可选）输入数据集的?描述。
   3. 选择?完成。

6. 在数据集? 的 ?数据集? > ?名称中，将转换后的闯厂翱狈数据文件拖放到? 拖放文件 ?上。 此操作会开始将导出的JSON数据引入数据集。

7. 验证摄取的批次。 如果数据集包含失败的批次，请使用?数据管理 > 监视?查看原因。 例如，您在JSON中定义的字段名称在架构中不存在。

在Customer Journey Analytics UI中：

1. 选择?数据管理 > 连接。

2. 创建新连接/定义? 连接设置 ?和?数据设置。 或者选择现有连接并使用 编辑连接?编辑连接。

3. 选择 添加数据集。

4. 选择您创建并在其中摄取了转换后的闯厂翱狈数据的数据集。

5. 配置数据集。 例如：

   

6. 保存?连接。

1. 选择?数据管理 > 数据视图。

2. 编辑现有数据视图或创建新数据视图。

3. 在数据视图的? 组件 ?选项卡中，确保将? 受众成员资格滨顿 ?和? 受众成员资格名称 ?添加为维度组件。

   

4. 选择? 保存并继续 ?以保存数据视图。