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Mit der Amazon Redshift-Integration können Sie die Datenabfrage für gezielte Kampagnen und personalisierte Benutzererfahrungen optimieren. Wichtige Vorteile:
  • Ermöglicht eine präzise Datenerfassung und verbessert das Audience-Targeting für Kampagnen, die auf die spezifischen Bedürfnisse und Präferenzen der Zielgruppe zugeschnitten sind.
  • Konfigurieren Sie Data Ingestion Tasks, um Daten effizient aus Redshift zu extrahieren.
Data-Warehouse-Integrationen sind als Premium-Add-on für unsere Module Web Experimentation und Feature Experimentation verfügbar. Für weitere Informationen wenden Sie sich bitte an Ihren Customer Success Manager.
Sobald Sie Amazon Redshift für ein bestimmtes Projekt aktiviert haben, können Sie es zum Erstellen von Zielen in Kameleoon verwenden. Diese Ziele sind so konzipiert, dass sie Conversion-Daten aus Ihrer Amazon Redshift-Datenbank verwenden. Folgen Sie zum Erstellen eines Ziels mit Amazon Redshift dem Data warehouse tracking-Workflow, der in Ziel erstellen beschrieben ist, und wählen Sie Redshift aus der Dropdown Datawarehouse integration aus. Schritt 1 fragt dann nach diesen Redshift-spezifischen Feldern:
  • Redshift cluster type: Wählen Sie, ob Ihre Redshift-Quelle einen Provisioned-Cluster oder eine Serverless-Workgroup verwendet.
  • Redshift cluster ID: Geben Sie Ihre Redshift-Cluster-ID für bereitgestellte Cluster ein.
  • Region: Geben Sie die entsprechende Region ein.
  • Database: Geben Sie die Datenbank ein, die Ihre Konversionsdaten enthält.
  • Frequency: Definieren Sie, wie oft Kameleoon die Zieldaten aktualisieren soll.
  • Query: Definieren Sie die SQL-Abfrage zum Abrufen der erforderlichen Daten aus Amazon Redshift.
Nach Abschluss von Schritt 1 konfigurieren Sie ggf. Schritt 2, Advanced settings, und speichern Sie dann Ihr Ziel.

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Abfrageformat

Die Abfrage muss einem bestimmten Format entsprechen: SELECT visitor_id, conversion_timestamp FROM your_events_table Wobei visitor_id die Spalte ist, die die eindeutige ID Ihrer Besucher darstellt, und conversion_timestamp eine Spalte ist, die den genauen Zeitpunkt der Conversion darstellt. In Amazon Redshift muss die Spalte conversion_timestamp eine Spalte vom Typ Timestamp sein. Wenn Sie jeder Conversion einen Umsatz zuordnen möchten, sollte die Abfrage einem alternativen Format folgen: SELECT visitor_id, conversion_timestamp, revenue FROM your_events_table Wobei revenue eine Spalte ist, die den Umsatz jeder Conversion enthält. Für komplexere Abfragen können Sie diesem Format folgen, indem Sie eine Unterabfrage wie folgt formulieren: SELECT visitor_id, conversion_timestamp, revenue FROM ( {your_original_query} ) AS subquery

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Wie Kameleoon Konversionsdaten abfragt

Kameleoon fragt die Amazon Redshift-Konversionsdaten hinter Ihrem Ziel jede Stunde ab und fügt Ihrer Abfrage eine WITH-Klausel hinzu, die nach Zeitstempeln filtert. Anstatt bei jedem Lauf den gesamten Ereignisverlauf neu zu laden, fragt Kameleoon inkrementell ab: Jeder Abfragejob merkt sich den letzten erfolgreichen Abfragepunkt und fragt beim nächsten Lauf nur das Zeitfenster der neuen Datensätze seit diesem Punkt ab. Da nur dieses Fenster abgefragt wird, bleibt jede Abfrage schnell, weil Kameleoon bereits importierte Daten nie erneut scannt. Beachten Sie, dass Konversionen zwar stündlich erfasst, jedoch nur einmal täglich in Ihre Experimentergebnisse eingebunden werden. Da die Abfrage immer vorwärts fortschreitet, kann Kameleoon einen Datensatz übersehen, der mit einem Zeitstempel in Amazon Redshift eintrifft, der älter ist als das letzte erfolgreiche Abfragefenster. Verspätete Datensätze entstehen meist, weil Ihre Datenpipeline Zeit benötigt, um das Konversionsereignis zu schreiben, sodass der Datensatz erst in Amazon Redshift ankommt, nachdem Kameleoon das Zeitfenster, zu dem er gehört, bereits abgefragt hat. Um verpasste Datensätze zu vermeiden, legen Sie den Ingestion-Zeitrahmen unten passend zur typischen Ankunftsverzögerung Ihrer Pipeline fest.

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Ingestion-Zeitrahmen

Standardmäßig erlaubt Kameleoon bis zu 1 Stunde zwischen dem Auftreten eines Konversionsereignisses für Ihr Ziel und seiner Verfügbarkeit in Ihrem Amazon Redshift-Warehouse, und das Abfragefenster berücksichtigt diese Verzögerung automatisch. Wenn Ihre Pipeline länger als 1 Stunde benötigt, um Ereignisse in Amazon Redshift zu schreiben, zum Beispiel aufgrund von Batch- oder nächtlichen ETL-Jobs, fallen diese verspätet eintreffenden Datensätze außerhalb des Abfragefensters und werden verpasst. Wenden Sie sich an Ihren Customer Success Manager, um die Verzögerung zu verlängern, damit sie der tatsächlichen Ankunftsverzögerung Ihrer Pipeline entspricht.

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Führen Sie Ihre Abfrage vor der Ingestion aus

Bevor Sie Ihre Ingestion Task speichern, können Sie Ihre Abfrage direkt in Kameleoon testen. Mit dem Testen können Sie:
  • Die Verbindung in Echtzeit überprüfen.
  • Bestätigen, dass Ihre Anmeldedaten und Zugriffsrechte korrekt sind, was hilft, Probleme sofort zu erkennen, ohne auf den ersten Datenimport warten zu müssen.
  • Die Struktur und Zugänglichkeit Ihrer Daten validieren.
Sie können eine einfache Abfrage ausführen, um sicherzustellen, dass Kameleoon auf die richtigen Datenbanken und Tabellen zugreifen kann. Sie können auch eine kleine Stichprobe des Datensatzes herunterladen, um zu bestätigen, dass das Schema, die Berechtigungen und der Inhalt Ihren Erwartungen entsprechen.

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Verwenden Ihres Amazon Redshift-Ziels

Nachdem das Ziel erstellt wurde, können Sie es nun in Ihre Kameleoon-Kampagnen integrieren. Beim Einrichten eines Experiments oder einer Personalisierung haben Sie die Möglichkeit, dieses Ziel in den Konfigurationsschritten auszuwählen, sodass Sie bestimmte Conversions aus Ihrer Amazon Redshift-Datenbank verfolgen und analysieren können. Diese Conversions werden einmal pro Tag mit Ihren Experimentergebnissen zusammengeführt, sodass alle an einem bestimmten Tag abgefragten Conversions am nächsten Morgen sichtbar sind. Um zu erfahren, wie Sie ein Ziel in einem Experiment einrichten, lesen Sie Ziel in einer Kampagne einrichten.