查询并将其添加到

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ritu2000
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Joined: Sun Dec 22, 2024 4:21 am

查询并将其添加到

Post by ritu2000 »

本博客是在 Pardot 更名为 Marketing Cloud Account Engagement 之前撰写的。您可以在此处阅读有关名称更改及其含义的更多信息。

在过去一年中,我协助客户使用 Tableau CRM Analytics Studio,我发现潜在客户和活动数据集一次又一次地证明,它是帮助报告哪些内容影响了特定潜在客户旅程的关键数据集。这是因为它同时显示了潜在客户的人口统计数据和参与度指标。

如果您已经设置了 Analytics Studio B2B 营销分析 (B2BMA) 应用程序,您可能已经注意到名为“潜在客户和活动”的数据集。但是,这取决于您的版本。此 B2B 营销分析数据集仅在 Pardot Plus、Advanced 和 Premium 版本中可用。在 Pardot Pro 和 Ultimate 版本中需要额外付费才能使用。

在配置 B2B MA 应用程序期间,除了其他可选功能外,我们还可以选择包含此数据集以显示最多三年的参与历史信息,并在您的 B2B MA 应用程序中根据此数据集创建自定义报告。

Pardot 培训横幅

潜在客户与活动数据集简介:

启用潜在客户和活动数据
使用潜在客户和活动数据的方法
启用潜在客户和活动数据
使用 Salesforce 中的分步指南,可以轻松启用潜在客户和活动数据集。

前往 Salesforce 设置,输入 Pardot 并单击“B2B 营销分析”。
从 B2B 营销分析设置页面,通过切换按钮选择可选数据集“启用潜在客户活动数据集”。
如果您已经创建了 B2B 营销分析应用程序,请按照步骤重新配置该应用程序,但请确保在 B2B MA 应用程序重新配置窗口的第 2 步中选中“包括潜在客户和活动数据集”。

应用程序成功完成后,您就可以开始使用潜在客户和活动数据集了。为了帮助您充分利用这一点,我在下面详细介绍了我最喜欢的用例。

使用潜在客户和活动数据的方法
1. 创建一个镜头,供您已创建的多个仪表板使用。
由于数据集结合了人口统计字段和活动字段,我建议创建一个用于跨仪表板的镜头,该镜头结合了我们在预构建的“参与度”仪表板或通过单个 Pardot 报告最常看到的数据。该镜头基于“活动”字段的数据。

参与度仪表板屏幕截图

在仪表板之间共享此镜头将使您能够看到哪些活动的参与率最高。是表单提交吗?是表单处理程序吗?是登录页面,还是您的列表电子邮件发送?

2. 专门针对潜在客户和活动创建自定义仪表板。
我们不需要使用 Pardot 报告来获取最新活动的唯一表单提交率,然后手动逐个查看这些提交的潜在位置,而是可以创建仪表板。

首先,我建议为您的自定义仪表板创建以下过滤器:

活动活动
国家或城市或地区(取决于您的数据)
日期
然后根据每个资产创建查询或镜头。使用以下潜在客户和活动数据集字段:

资产活动
虽然我们有“资产类型”和“活动”字段,但这个字段将它们合并起来以方便使用。因此,我们可以看到所执行的活动是否属于以下之一:

表单视图或成功
列出电子邮件打开或单击
文件查看或成功
自定义 URL 点击
目标网页浏览或成功提交
表单处理程序视图或成功
自动打开或点击电子邮件
网站访问
优先页面浏览量
资产名称
潜在客户和活动数据集的屏幕截图

这将显示潜在客户所涉及的资产的名称,无论是表格、列表电子邮件、文件、自定义 URL、优先页面等。

在整个组织中命名约定至关重要的另一个原因是!

我们可以通过添加附加条来显示每个动作的总 俄罗斯手机区号 参与次数。

一旦您格式化仪表板,您就可以使用过滤器查看人口统计数据与资产之间的关系。

例如,如果您使用“国家/地区”作为过滤器之一,我们就可以看到哪个国家/地区的内容参与度最高,以及哪种类型的内容最受欢迎。

3. 使用查询限制显示前 10 名,方便用户使用。
此功能适用于 Analytics Studio 中的所有镜头、查询和数据集,但我发现它对潜在客户和活动数据集非常有益。根据上面的提示,我们可以添加任何最大限​​制来进一步过滤显示的数据(请记住,我们可以在此数据集中看到最多 3 年的参与历史记录)。

查询限制屏幕截图


Image

限制查询以显示前 10 名可能会让用户更轻松地获得高级概览,并记得使用显示数据上方的过滤器!

例如,没有过滤器时,您可以看到过去 3 年整个帐户的前 10 个自定义重定向。但如果您添加了全局过滤器“行业”,则可以显示该特定行业中潜在客户参与的前 10 个资产!让您越来越了解客户最关注的内容。

我希望这些提示能让您思考如何在 Tableau CRM Analytics Studio 中使用此数据集来帮助您做出数据驱动的决策。如果您有任何疑问,或者只是想让我知道您如何处理数据集,请在此处发送消息。
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