Saltar al contenido principal
Con la integración de Amazon Redshift, puede optimizar la recuperación de datos para campañas segmentadas y experiencias de usuario personalizadas. Ventajas clave:
  • Permite una recopilación de datos precisa, mejorando la segmentación de audiencias para campañas personalizadas según las necesidades y preferencias específicas de la audiencia.
  • Configure Data Ingestion Tasks para extraer datos de Redshift de forma eficiente.
Las integraciones con data warehouses están disponibles como complemento premium para nuestros módulos Web Experimentation y Feature Experimentation. Para obtener más información, póngase en contacto con su Customer Success Manager.
Una vez que haya activado Amazon Redshift para un proyecto específico, puede utilizarlo para crear objetivos en Kameleoon. Estos objetivos están diseñados para usar datos de conversiones de su base de datos de Amazon Redshift. Aquí tiene cómo crear un objetivo utilizando Amazon Redshift:
  1. Haga clic en Configure > Goals > New goal.
  1. En el pop-in, proporcione los siguientes detalles:
    • Name
    • Type: Seleccione Data Warehouse Tracking.
    • Data Warehouse: Elija Amazon Redshift.
    • Project
  2. Haga clic en Next.
  3. Proporcione detalles adicionales para completar la configuración del objetivo en la siguiente ventana.
    • Frequency: Defina con qué frecuencia quiere que Kameleoon actualice los datos del objetivo.
    • Amazon Redshift project ID: Introduzca su ID de proyecto de Amazon Redshift para dirigir los datos a la ubicación correcta.
    • Region: Seleccione la región apropiada de la lista proporcionada.
    • Query: Defina la consulta SQL para recuperar los datos necesarios de Amazon Redshift.
  4. Haga clic en Validate.

​
Formato de la consulta

La consulta debe seguir un formato específico: SELECT visitor_id, conversion_timestamp FROM your_events_table Donde visitor_id es la columna que representa el ID único de sus visitantes y conversion_timestamp es una columna que representa el momento exacto en que se produjo la conversión. En Amazon Redshift, la columna conversion_timestamp debe ser una columna de tipo Timestamp. Si quiere asociar un ingreso a cada conversión, la consulta debe seguir un formato alternativo: SELECT visitor_id, conversion_timestamp, revenue FROM your_events_table Donde revenue es una columna que contiene los ingresos de cada conversión. Para consultas más complejas, puede ajustarse a este formato formulando una subconsulta así: SELECT visitor_id, conversion_timestamp, revenue FROM ( {your_original_query} ) AS subquery La consulta que introduzca se ejecutará cada hora en su warehouse de Amazon Redshift, añadiéndose una condición WITH que filtra las marcas de tiempo. Sin embargo, tenga en cuenta que aunque sus conversiones se consultan cada hora, solo se fusionan una vez al día en los resultados de su experimento.

​
Ejecutar su consulta antes de la ingesta

Antes de guardar su ingestion task, puede probar su consulta directamente en Kameleoon. Las pruebas le permiten:
  • Verificar la conexión en tiempo real.
  • Confirmar que sus credenciales y derechos de acceso son correctos, lo que ayuda a detectar problemas de inmediato, sin tener que esperar a la primera importación de datos.
  • Validar la estructura y accesibilidad de sus datos.
Puede ejecutar una consulta sencilla para asegurarse de que Kameleoon puede acceder a las bases de datos y tablas correctas. También puede descargar una pequeña muestra del dataset para confirmar que el esquema, los permisos y el contenido coinciden con sus expectativas.

​
Utilizar su objetivo de Amazon Redshift

Con el objetivo creado, ahora puede incorporarlo a sus campañas de Kameleoon. Al configurar un experimento o personalización, tendrá la opción de seleccionar este objetivo en los pasos de configuración, lo que le permitirá realizar el seguimiento y analizar conversiones específicas de su base de datos de Amazon Redshift. Estas conversiones se fusionan con los resultados de su experimento una vez al día, por lo que todas las conversiones consultadas en un día determinado serán visibles a la mañana siguiente. Para aprender a configurar un objetivo en un experimento, consulte este artículo.