Simuladores de arquitectura
Decisiones de arquitectura que suelen salir mal en proyectos de CDP. Cambias el escenario, ves qué se rompe y lees la recomendación.
Agrupados por la parte de la plataforma donde duele. Cada uno se ejecuta en tu navegador y no envía nada.
Empieza por una pregunta
Campañas, clientes y consumo de datos. Elige un problema y prueba qué cambia al tomar otra decisión.
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¿Estamos enviando demasiados mensajes a la misma persona?
Prueba un límite de 1 email al día: la newsletter del lunes deja fuera el recordatorio de carrito de Laura.
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¿Tu campaña consigue compras o solo aperturas?
Cambia la métrica y descubre por qué el asunto con más aperturas puede vender menos.
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¿Por qué contamos varios clientes donde hay uno?
Conecta la web, la app y la tienda. Observa qué mensajes cambian cuando se reconoce al mismo cliente.
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¿Podemos guardar menos sin perder lo que necesitamos?
Elige qué datos van al perfil. Compara el consumo de licencia con los casos de uso que siguen funcionando.
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Ver el mapa de la plataforma
Captura, ingesta, perfil, audiencias y aplicaciones, tal como fluye el dato en Experience Platform. Cada bloque de simuladores trata una parte.
Mapa de Adobe Experience Platform con Journey Optimizer y Customer Journey Analytics, de arriba abajo en cinco etapas. Captura: el Web y Mobile SDK, desde cliente o servidor, envía eventos XDM, y los sistemas como el CRM o el almacén entregan ficheros. Ingesta: el Edge Network recibe el evento XDM en su datastream y lo lleva en streaming a Profile, y también a datasets del Data Lake. Sources recibe ficheros y llamadas de API con sus conectores y Data Prep, y en estos ejemplos los carga en batch en el Data Lake, aunque también admite conectores de streaming. Profile y Data Lake: Identity Service une identificadores de varios namespaces en un grafo y se lo pasa a Profile. Profile junta en tiempo real atributos y eventos, y se alimenta de los datasets habilitados del Data Lake, que guarda el histórico. Audiencias y gobierno: Segmentation recibe los perfiles y evalúa audiencias con tres métodos. Governance aplica etiquetas, políticas y consentimiento. Aplicaciones: las audiencias salen a Destinations, en Real-Time CDP, y Governance comprueba allí sus políticas al activar. Journey Optimizer recibe perfil y eventos para actuar en sus journeys en tiempo real. Customer Journey Analytics ingiere los datasets de Experience Platform seleccionados en una conexión y los expone para analizar a través de sus data views.
Todos los simuladores
Los ejemplos guiados proponen un primer cambio. En exploración libre, tú eliges qué ajustes probar.
Identidad y perfil
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¿Cuántos perfiles tiene una persona?
¿Cuántos perfiles salen de tres personas, y qué hace falta para que sean tres?
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Cuatro momentos de Laura
¿Qué puedes hacer con Laura en cada momento, según sus identidades y su consentimiento?
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Qué dato gana
¿Qué valor de cada atributo ve AJO según la merge policy?
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¿Dónde guardas los pedidos?
¿Qué audiencias salen si los pedidos viven en el perfil, en eventos o en el almacén?
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La carga que borró los nombres
¿Qué queda en el perfil de Laura después de la carga, según cómo se ingiere el registro?
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Datos y gobierno
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¿Puedo mandar esto?
¿Qué impide que un dato etiquetado salga a un destino o a un canal de AJO?
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Dónde vive el consentimiento
¿Qué parte de lo que decidió Laura llega a su perfil, y quién lo aplica al activar?
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Retener o borrar
¿Qué grupo se borra, con qué herramienta, y qué se rompe al hacerlo?
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SQL en AEP
¿Consulta puntual, consulta batch, atributo calculado o audiencia con SQL?
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De desarrollo a producción
¿Qué viaja en un paquete de sandbox tooling y qué hay que rehacer a mano?
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El schema sin vuelta atrás
¿Qué cambios admite un schema XDM que ya tiene datos?
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Cuánto consume la licencia
¿Cómo evoluciona el uso de la licencia en dos años según la configuración?
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¿Profile o data lake?
¿Qué eventos tienen que estar en Profile y cuáles basta con que vivan en el data lake?
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Recogida y tiempos
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El viaje de un evento
¿Qué eventos salen, cuándo se crea el ECID y a qué servicios llegan?
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Laura instala la app
¿Qué se rompe si falta una llamada del SDK o un dataset?
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¿Es tiempo real?
¿Cuándo se entera cada canal del carrito abandonado, y qué lo retrasa?
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Edge, streaming o batch
¿Esta audiencia se evalúa en edge, en streaming o en batch, y qué pieza la saca del tiempo real?
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La carga que falló a medias
¿Cuántas compras y cuánto dinero ven Profile y el data lake después de reprocesar?
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Navegador o servidor
¿Web SDK, librerías antiguas o event forwarding para cada etiqueta?
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Activación
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Quién llega al destino
¿Qué perfiles de la audiencia llegan a cada destino, y con qué identidades?
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Qué oferta gana
¿Qué oferta le sale a Laura, y qué ha descartado cada paso?
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¿Persona o cuenta?
Laura es clienta de dos marcas. ¿Cómo le escribe cada una con su remitente, respetando lo que aceptó con cada marca?
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Journey o campaña
¿Qué tipo de journey o de campaña encaja en cada caso de la tienda?
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¿Le estamos enviando demasiados mensajes a Laura?
¿Cuántos mensajes le llegan a Laura esta semana y cuáles se quedan fuera?
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Cuando el CRM no contesta
¿Cuántas clientas reciben el email con sus puntos cuando el CRM no aguanta el pico?
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Los que ya estaban dentro
¿Qué email reciben las clientas que ya estaban dentro y puede volver a entrar quien se registra otra vez?
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Análisis
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Mismos datos, dos informes distintos
¿Ha mejorado la conversión o solo ha cambiado la forma de contar las sesiones?
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¿Cuántas personas nos visitaron?
¿Cuántas personas y qué tasa de conversión cuenta CJA con cada método de stitching?
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¿Quién es una persona para CJA?
¿Quién es "una persona" para CJA según el campo que eliges como person ID?
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Grafo o stitching
¿Quién es la clienta para AEP al activar y quién fue para CJA al medir?
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¿Funcionó la campaña?
¿Elegirías el mismo asunto si mirases compras en vez de aperturas?
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Las tiendas, las personas y las cifras son ejemplos. El comportamiento de producto sale de la documentación pública de Adobe.