Experience Platform · Modelo de datos XDM
¿Dónde guardas los pedidos?
Laura lleva cuatro años comprando. Marketing necesita tres audiencias en Real-Time CDP con sus pedidos. Que se puedan construir no depende de la regla, sino de dónde se modelaron los pedidos.
Supuestos del ejemplo
Clienta, pedidos e importes inventados. El peso de un pedido, unos 2,5 KB, es una estimación.
Opción 1 · Registro de perfil
Array de pedidos en el perfil
Un registro de clase XDM Individual Profile con los pedidos anidados. Todo en un registro y fácil de consultar. El límite es el tamaño.
Opción 2 · ExperienceEvents
Pedidos como ExperienceEvents
Un evento por pedido, en la línea de tiempo del perfil. Reacciona a lo que acaba de pasar. Lo histórico y los estados que cambian son su punto débil.
Opción 3 · Federated Audience Composition
Pedidos en el almacén con FAC
Tablas en Snowflake o BigQuery. El histórico se queda en el warehouse: FAC lo consulta sin copiar las transacciones y solo guarda en AEP la audiencia. Va al ritmo del refresco.
La recomendación
En el perfil, solo atributos que no crecen. Los pedidos, como eventos. El histórico, en el almacén
No es elegir una de las tres opciones. Se combinan, y cada audiencia se construye en la capa que mejor la resuelve. El registro de perfil pesa lo mismo con 30 pedidos que con 400.
- 01
Cada pedido, un ExperienceEvent
Para lo reciente: carrito abandonado, compra de este mes, recomendaciones en Target o AJO. Segmentación en streaming y atributos calculados de hasta 6 meses.
- 02
En el perfil, atributos acotados
Resúmenes calculados fuera de AEP y enviados con upsert cuando cambian: _tenant.lifetimeSpend, _tenant.orderCount, _tenant.lastOrderDate, _tenant.openReturnAmount. Siempre los mismos campos.
- 03
El histórico, en el almacén con FAC
Para audiencias complejas o puntuales que nadie previó. Federated Audience Composition las compone en Snowflake o BigQuery sin copiar los pedidos a AEP.
- 04
Las tres audiencias salen
Compra de este mes, en minutos con segmentación en streaming. Gasto total, con _tenant.lifetimeSpend. Devolución abierta, con _tenant.openReturnAmount actualizado con upsert.
Para revisar esta decisión
- ¿Qué tiene que salir del warehouse?
Ingesta, Federated Audience Composition y Data Mirror resuelven necesidades distintas. Qué se mueve y qué revisar antes de elegir.