Treasure Data-Kohortenimport

Dieser Artikel beschreibt, wie Sie Kohorten von Treasure Data nach Braze importieren, damit Sie zielgerichtete Kampagnen auf der Grundlage von Daten versenden können, die möglicherweise nur in Ihrem Warehouse vorhanden sind.

Wichtig

Dieses Feature befindet sich derzeit in der Beta-Phase. Für weitere Informationen wenden Sie sich bitte an Ihre Vertretung von Treasure Data und Braze.

Voraussetzungen

Datenimport-Integration

1. Schritt: Braze-Datenimport-Schlüssel abrufen

Navigieren Sie in Braze zu Partnerintegrationen > Technologie-Partner und wählen Sie Treasure Data aus. Hier finden Sie Ihren REST-Endpunkt und können Ihren Braze-Datenimport-Schlüssel generieren. Nachdem der Schlüssel generiert wurde, können Sie einen neuen Schlüssel erstellen oder einen bestehenden Schlüssel ungültig machen.

2. Schritt: Datenverbindung erstellen

Bevor Sie Ihre Datenverbindung in Treasure Data erstellen, müssen Sie sich authentifizieren. Wählen Sie zunächst Integrations Hub und dann Catalog.

Suchen Sie im Catalog nach der Braze-Integration, bewegen Sie dann den Mauszeiger über das Symbol und wählen Sie Create Authentication. Geben Sie Ihre Zugangsdaten ein, vergeben Sie einen Namen für Ihre Authentifizierung und wählen Sie dann Done.

3. Schritt: Kohorten-Zielgruppe definieren

Synchronisieren Sie Ihre Kohorten mit Braze durch eine Aktivierung im Audience Studio oder durch Ausführen einer Abfrage in der Data Workbench.

Wichtig

Es werden nur Nutzer:innen aus einer Kohorte hinzugefügt oder entfernt, die bereits in Braze existieren. Der Kohortenimport erstellt keine neuen Nutzer:innen in Braze.

• data workbench
• audience studio

Schritt 3.1: Abfrage definieren

Hinweis

Abfragespalten müssen mit den genauen Spaltennamen und dem Datentyp angegeben werden. Die Abfragespalten müssen mindestens eine der Spalten enthalten: user_ids, device_ids oder eine Braze-Alias-Spalte, die mit der Konfiguration auf der UI übereinstimmt. Nur Nutzer:innen-Profile, die in Braze existieren, werden zu einer Kohorte hinzugefügt. Der Kohortenimport erstellt keine neuen Nutzer:innen-Profile.

1. Navigieren Sie zu Data Workbench > Queries.
2. Wählen Sie New Query.
3. Führen Sie die Abfrage aus, um die Ergebnismenge zu überprüfen.

Anwendungsfall: Kohorten nach Bezeichner synchronisieren

• syncing external ids
• syncing user aliases
• syncing device ids

Hier sehen Sie eine Beispieltabelle in Treasure Data:

external_id	email	device_ids
TDCohort1	[email protected]	1a2b3c
TDCohort2	[email protected]	4d5f6g
TDCohort3	[email protected]	7h8j9k
TDCohort4	[email protected]	1ab2cd

Warnung

Der Spaltenname muss user_ids lauten, sonst schlägt die Synchronisierung fehl.

Um Kohorten unter Verwendung der externen ID zu synchronisieren, führen Sie die folgende Abfrage aus:

1
2
3
4
SELECT
  external_id as user_ids
FROM
  example_cohort_table

Nach Ausführung der Abfrage werden diese Nutzer-Aliase der Kohorte in Braze hinzugefügt:

• TDCohort1
• TDCohort2
• TDCohort3
• TDCohort4

Hier sehen Sie eine Beispieltabelle in Treasure Data:

external_id	email	device_ids
TDCohort1	[email protected]	1a2b3c
TDCohort2	[email protected]	4d5f6g
TDCohort3	[email protected]	7h8j9k
TDCohort4	[email protected]	1ab2cd

Um Kohorten mit dem Nutzer-Alias zu synchronisieren, führen Sie die folgende Abfrage aus:

1
2
3
4
SELECT
  email
FROM
  example_cohort_table

Nach Ausführung der Abfrage werden diese Nutzer-Aliase der Kohorte in Braze hinzugefügt:

• "alias_label":"email", "alias_name":"[email protected]"
• "alias_label":"email", "alias_name":"[email protected]"
• "alias_label":"email", "alias_name":"[email protected]"
• "alias_label":"email", "alias_name":"[email protected]"

Hier sehen Sie eine Beispieltabelle in Treasure Data:

external_id	email	device_ids
TDCohort1	[email protected]	1a2b3c
TDCohort2	[email protected]	4d5f6g
TDCohort3	[email protected]	7h8j9k
TDCohort4	[email protected]	1ab2cd

Warnung

Der Spaltenname muss device_ids lauten, sonst schlägt die Synchronisierung fehl.

Um Kohorten unter Verwendung der Geräte-ID zu synchronisieren, führen Sie die folgende Abfrage aus:

1
2
3
4
SELECT
  device_ids
FROM
  example_cohort_table

Nach Ausführung der Abfrage werden diese Geräte-IDs der Kohorte in Braze hinzugefügt:

• 1a2b3c
• 4d5f6g
• 7h8j9k
• 1ab2cd

Schritt 3.2: Ziel des Ergebnisexports festlegen

Sobald die Abfrage erstellt wurde, wählen Sie Export Results. Sie können eine vorhandene Authentifizierung auswählen, z. B. die in den vorherigen Schritten erstellte, oder eine neue Authentifizierung für die Ausgabe erstellen.

Ergebnisexport-Abbildung	Beschreibung
Kohorten-ID	Dies ist der Backend-Kohorten-Bezeichner, der an Braze gesendet wird.
Kohortenname (optional)	Dies ist der Name, der innerhalb des Kohorten-Filters im Braze-Segmentierungs-Tool angezeigt wird. Wenn dieser nicht festgelegt ist, wird die Cohort ID als Cohort Name verwendet.
Operation	Wird verwendet, um zu bestimmen, ob die Abfrage Profile aus der Kohorte in Braze hinzufügen oder entfernen soll.
Aliase (optional)	Wenn definiert, wird der Name der entsprechenden Spalte innerhalb Ihrer Abfrage als alias_label gesendet und die Werte jeder Zeile in der Spalte werden als alias_name gesendet.
Thread-Anzahl	Anzahl der gleichzeitigen API-Aufrufe.

Folgen Sie den Schritten von Treasure Data, um Ihren Export für Ihren Anwendungsfall zu konfigurieren.

Schritt 3.3: Abfrage ausführen

Speichern Sie die Abfrage unter einem Namen und führen Sie sie aus, oder führen Sie die Abfrage einfach aus. Nach erfolgreichem Abschluss der Abfrage wird das Abfrageergebnis automatisch nach Braze exportiert.

Schritt 3.1: Aktivierung erstellen

Erstellen Sie ein neues Segment oder wählen Sie ein bestehendes Segment, um es als Kohorte mit Braze zu synchronisieren. Wählen Sie innerhalb des Segments Create activation.

Schritt 3.2: Aktivierungsdetails ausfüllen

Einstellung der Aktivierungsdetails	Beschreibung
Aktivierungsname	Der Name Ihrer Aktivierung.
Aktivierungsbeschreibung	Eine kurze Beschreibung der Aktivierung.
Authentifizierung	Wählen Sie die in Schritt 2 erstellte Braze-Kohorten-Authentifizierung.
Kohorten-ID	Dies ist der Backend-Kohorten-Bezeichner, der an Braze gesendet wird.
Kohortenname (optional)	Dies ist der Name, der innerhalb des Kohorten-Filters im Braze-Segmentierungs-Tool angezeigt wird. Wenn dieser nicht festgelegt ist, wird die Cohort ID als Cohort Name verwendet.
Operation	Wird verwendet, um zu bestimmen, ob die Abfrage Profile aus der Kohorte in Braze hinzufügen oder entfernen soll.
Aliase (optional)	Wenn definiert, wird der Name der entsprechenden Spalte innerhalb Ihrer Abfrage als alias_label gesendet und die Werte jeder Zeile in der Spalte werden als alias_name gesendet.
Thread-Anzahl	Anzahl der gleichzeitigen API-Aufrufe.

Schritt 3.3: Ausgabe-Abbildung einrichten

Aktivierung Ausgabe-Abbildung	Beschreibung
Attribut-Spalten	Bestimmen Sie die Spalten aus Ihrer Segmentdatenbank, die bei der Synchronisierung von Profilen mit einer Braze-Kohorte als Bezeichner abgebildet werden sollen.
String Builder	Der String Builder ist für die Braze-Integration nicht erforderlich.

Wichtig

• Wenn Sie device_id als Bezeichner verwenden, muss der Name der Ausgabespalte device_ids lauten.
• Wenn Sie Aliase als Bezeichner verwenden, muss der Name der Ausgabespalte der Name der entsprechenden Spalte innerhalb Ihrer Abfrage sein, die als alias_label gesendet wird, und die Werte jeder Zeile in der Spalte werden als alias_name gesendet.
• Wenn Sie external_id als Bezeichner verwenden, muss der Name der Ausgabespalte user_ids lauten.

Alle nicht relevanten oder falsch benannten Spaltennamen werden ignoriert. Sie können mehr als einen Bezeichner für Ihre Synchronisierungen verwenden.

Schritt 3.4: Aktivierungszeitplan definieren

Definieren Sie den gewünschten Synchronisierungszeitplan und speichern Sie Ihre Aktivierung.

4. Schritt: Braze-Segment aus dem Treasure Data-Export erstellen

Navigieren Sie in Braze zu Segments, erstellen Sie ein neues Segment und wählen Sie Treasure Data Cohorts als Filter. Von hier aus können Sie wählen, welche Treasure Data-Kohorte Sie einbeziehen möchten. Nachdem Ihr Treasure Data-Kohorten-Segment erstellt wurde, können Sie es als Zielgruppen-Filter auswählen, wenn Sie eine Kampagne oder ein Canvas erstellen.

Nutzer:innen-Abgleich

Identifizierte Nutzer:innen können entweder über ihre external_id oder ihren alias abgeglichen werden. Anonyme Nutzer:innen können über ihre device_id abgeglichen werden. Identifizierte Nutzer:innen, die ursprünglich als anonyme Nutzer:innen angelegt wurden, können nicht über ihre device_id identifiziert werden und müssen über ihre external_id oder ihren alias identifiziert werden.