一、导航 Data 360 细分
Data 360 细分
准备好用 Data 360 创建有意义的细分了吗？本模块将带你探索 Salesforce Data 360，学习细分画布界面的导航基础，以及创建和过滤细分。
开始之前
开始本模块前，建议先完成 Data 360 Basics for Marketers 内容。
Data 360 概览
让我们从 Data 360 首页导航开始。对 Salesforce Lightning 用户来说它应该很熟悉，但对 Marketing Cloud Engagement 用户可能较陌生。
- Data Streams、Data Lake Objects、Data Model（1）标签页：提供所选数据模型和已连接数据源的洞察。
- Data Explorer 和 Profile Explorer（2）：数据查看工具，分别查看已摄取数据和统一画像数据。
- Identity Resolutions（3）：团队创建匹配和协调规则以统一个体记录的地方。
- Calculated Insights（4）：可帮助构建细分的预定义、计算指标。
- Segments（5）：营销人员创建过滤受众细分的地方。
- Activation Targets 和 Activations（6）：管理细分发布到哪里（如 Marketing Cloud Engagement）。
- Setup（7）：管理员管理账户设置的地方。
提示：你可以自定义这些标签页的顺序。
介绍细分
过滤你的数据，创建有用的细分，来理解、定位和分析你的客户。
细分画布界面
有了用例后，就可以在 Data 360 中构建细分了。首先回顾细分画布界面的关键元素。
属性库（Attribute Library）
属性库显示与所选细分目标（segment target）关联、已在数据模型中映射并标记用于细分的属性。属性可来自标准数据源（如 Marketing Cloud Engagement 的参与数据）、自定义数据对象或系统数据。属性把细分缩小到你的目标受众。有两种类型：
- 直接属性（Direct attributes）：与细分目标一对一关系，每个细分对象对某画像属性只有一个数据点（如邮编、名字）。
- 相关属性（Related attributes）：可以有多个数据点，如一个人可能有多个的购买记录或邮件打开次数。
细分目标决定你能选择哪些属性，所以理解数据模型很重要。
人口（Population）
人口（population）是当前细分中的记录数，在发布或执行按需计数后刷新。
容器（Containers）
属性可以拖入单独的容器，在属性之间创建 AND/OR 关系逻辑。容器提供了一种在相关属性之间建立关系的方式，用于构建过滤逻辑。当属性放在同一个容器中时，查询引擎会寻找以这种方式相互关联的属性；不同容器中的属性则不连接。
注意：值不区分大小写。
容器示例
以 Northern Trail Outfitters（NTO）为例——他们想给购买黄色围巾的客户发邮件。使用单个容器：
- 容器 1 = 相关属性：Product_Category 等于 scarf；Product_Description 等于 yellow；逻辑：AND。
如果 NTO 团队创建 2 个独立容器，查询引擎会寻找"购买了任意颜色围巾"且"也购买了黄色产品"的客户：
- 容器 1 = 相关属性：Product_Category 等于 scarf
- 容器 2 = 相关属性：Product_Description 等于 yellow；逻辑：AND。
两种方式都适用于营销活动，但开始查询时最好清楚自己到底在问什么。
二、考虑细分的数据影响
理解你的数据
与你的数据专家合作，理解进入账户的数据及其与数据模型的关联很重要。回顾几个数据模型术语：
- 主题域（Subject Area）：基于标准模型连接数据点的业务概念，如 Party（客户）和 Sales Orders（购买）。
- 数据模型对象（DMO）：由摄取的数据流和洞察创建的数据模型对象，可标准或自定义，类似 Marketing Cloud Engagement 的数据扩展（标准数据库表）。
- 属性（Attribute）：数据模型对象的唯一特征，如客户名字，类似数据扩展字段。
数据与细分
记住，你用属性库创建细分，而属性库基于构成数据模型的已摄取、已映射数据流及其关系。因此在开始创建细分前，应与管理数据模型的人花时间回答这些问题：
- 是否使用带预定义数据包的标准数据模型？
- 这些数据包提供哪些细分属性？
- 是否用特定的 Marketing Cloud Engagement 数据扩展创建细分？
- 哪些数据需要清洗（如把 country 属性的 "United States" 标准化为 "US"）？
- 哪些数据源有最新信息用于身份解析规则集？
- 数据源多久刷新一次？
数据空间、细分名称和描述
创建细分时，需要选择要创建细分的 Data Space，还要定义细分名称和描述，以便在细分列表中区分。
Segment On
在 Data 360 中创建新细分时，首先要选择 Segment On——它定义细分构建的目标对象。这同样依赖你的数据模型，以及创建数据流和数据建模时标记为"profile"的对象。两个常见选择：
- Individuals（个体）：来自特定数据源（如 Marketing Cloud Engagement）的具体个人或客户。
- Unified individual（统一个体）：用身份解析规则基于多个来源合并数据的客户画像。
我们推荐使用统一个体——为什么？没有重复的联系人了！
发布类型和计划
Publish Type 让你选择使用标准发布（Standard Publish）还是快速细分发布（Rapid Segment Publish，仅 Marketing Cloud）。快速细分可以更频繁地发布，但要注意历史参与数据有局限。Publish Schedule 指定细分多久重新过滤一次满足条件的个体，并通知激活目标有刷新后的细分可用。
身份解析
Data 360 使用身份解析规则集跨多个数据源解析数据，为每个客户创建一条记录。好处？更好地控制数据，以及更少的重复联系人。
规则集由两种规则组成：
- 匹配规则（Match rules）：用于把多条记录链接到一个统一客户画像，可指定匹配和统一记录的条件（如模糊姓名 + 邮箱地址）。
- 协调规则（Reconciliation rules）：决定如何在统一画像中选择画像属性——如按"最后更新"或"出现最多"选择要用的数据。对家庭住址等值尤其有用。
三、创建过滤细分
容器、操作符和逻辑
熟悉数据的同时，也要熟悉容器、操作符和过滤逻辑——它们是 Data 360 中细分的构建块。以黄色围巾为例，过滤的组件包括：聚合（Aggregation）、操作符（Operators）、值（Value）、逻辑（Logic）。
聚合
对于新的容器属性，你必须基于 count、sum、average、max、min 为对象选择聚合，配合操作符和值，构成过滤的基础。
| 类型 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|
| Count | 按满足条件的次数细分 | 至少 5 次购买；不超过 2 次投诉 |
| Sum | 按所选属性求和细分 | 终身购买价值 $1500 |
| Average | 按所选属性求平均细分 | 平均终身价值 $500；满意度平均 3.5 |
| Max / Min | 按特定属性的最大/最小值细分 | 最大购买金额 < $1000；最小购买金额 > $5 |
Count 适用于任何数据类型，其余聚合类型只能用于数值数据。
操作符
操作符就像句子中的动词，指定过滤条件与输入值的关系。Data 360 的操作符有四种形式：日期、数值、文本、布尔。
- 日期：Is Anniversary Of、Is On、Is Before/After、Is Between、Last Year、Last Number Of Days/Months、Day Of Week 等。例：给生日客户发邮件——属性 Birthdate、操作符 Is Anniversary Of、值今天。
- 数值：Is Equal To、Is Greater Than、Is Between 等。例：给消费超过 $100 的客户发优惠——属性 Grand Total Amount、操作符 Is Greater Than、值 100。
- 文本：Is Equal To、Contains、Is In 等。例：给某州客户发邮件——属性 State、操作符 Is In、值 IN, Indiana。
- 布尔：Has Value、Is True、Is False 等。例：针对应用内购买的高互动客户——属性 In-app purchases、操作符 Is True。
值
值（Values）很直接——它们是你希望过滤找到的内容。好消息是值不区分大小写。所以输入 TENT SALES、tent SALES 或 TeNt SaLes，结果都一样。
逻辑
最后刷新一下 AND vs OR 的过滤逻辑。判断用哪个，问自己：我找的是"任一"还是"全部"？
- 任一为真 = OR：我喜欢花生酱或果酱（或两者都要）。
- 全部为真 = AND：我喜欢花生酱和果酱。
容器路径
当一个容器有多个访问路径回到细分目标对象（Segment On）时，需要选择一个容器路径（container path）。例如，邮箱地址属性可能连接到多个数据集。选择一个路径帮助 Data 360 理解如何构建细分。
以 NTO 为例：NTO 在两个不同数据流中有产品购买数据——一个是零售购买数据流，另一个是 Service Cloud 的案例数据。添加基于产品的属性时，营销人员要根据营销活动目标选择数据源：若客户因产品投诉创建了案例，就用源自 Service Cloud 数据的路径；若只是给购买特定产品的人发邮件，就选零售购买关联的属性。
容器路径中的对象关系区分大小写：Data 360 支持一种不可配置的、区分大小写的数据表连接方式，链接记录的值必须精确匹配（如 c12d3 与 C12D3 无法链接）。
确保细分性能的最佳实践
- 选择正确的 Segment On 目标对象：数据来自不同来源时，用 Unified Individual DMO 可获得更高性能和更准确结果。
- 使用正确的 DMO 类型：Profile、Engagement 或 Other。
- 选择最短路径、避免循环路径：路径越长连接越长；循环路径（a→b→c→a）增加处理时间甚至导致查询失败。
- 限制要处理的数据量：用数据空间和显式过滤器。
- 尽可能合并容器：同一路径且用 OR 连接的容器应合并。
- 使用嵌套操作符和嵌套细分：提升性能。
- 用计算洞察或数据转换处理复杂操作。
- 避免使用偏斜的参与数据。
过滤示例
示例 1：NTO 想给打开过超过 5 封主题为 "Tent Sales" 邮件的客户发优惠。
- 容器：Email Engagement | Count | At Least | 6
- Engagement Channel Action | Is Equal To | Open
- AND Subject Line Text | Contains | Tent Sales
示例 2：NTO 想给位于旧金山或纽约、8 月大额消费（至少一笔超过 $1,000）的客户发邮件。
- 容器：Device Application Engagement | Count | At Least | 1；City Name | Is In | New York, NYC, San Francisco, San Fran
- AND 容器：Sales Order | Count | At Least | 1；Purchase Order Date | Is Between | 8月1日到8月31日；Grand Total Amount | Is Greater Than | 1000
示例 3：NTO 想看哪些 SMS 订阅者选择加入了最近的徒步比赛活动。
- 容器：SMS Engagement | Count | At Least | 1；Engagement Channel Action | Is Equal To | Opt In
- AND Engagement Date Time | Last Number Of Days | 30；Keyword Text | Is Equal To | HikingContest
现在你已经知道如何在 Data 360 中创建、发布和激活细分了。记住：以终为始，先设置激活目标；遵循容器和过滤最佳实践创建细分；最后发布并激活细分到激活目标。