使用 Snowplow 开发单一客户视图
开发单一客户视图并有效识别用户已成为分析社区的热门话题，主要原因有两个： 用户需要在数字平台上获得出色的用户体验，例如越来越期望个性化体验，或者期望营销和推荐具有高度相关性。这需要跨平台和随着时间的推移进行有效的用户识别。 用户要求对其数据的使用方式进行更多控制。隐私法规、浏览器跟踪预防和广告拦截器使有效识别用户变得困难。 这些挑战要求公司重新思考他们如何收集和使用数据，以及他们希望如何与用户建立互惠互利的关系。 第一方与第三方数据收集 许多浏览器（最突出的是 Safari，还有 Firefox 和 Edge）正在限制 cookie 的使用，以保护用户的隐私。他们的措施针对第三方数据收集，就像广告技术公司以及多租户分析解决方案 如 Google Analytics 所做的那样。具体来说 这些措施旨在阻止公司跟踪与他们没有直接关系的用户的数据。这些措施中最严格的（在撰写本文时）Apple 的 ITP （于 2019 年 9 月宣布）将第一方客户端设置的 cookie（以及本地存储的等效使用）限制为一天。作为回应，许多出于内部目的跟踪用户行为的公司已转向第一方数据收集。 用户拼接 开发单一客户视图的关键步骤是： 跨所有平台和产品捕获第一方用户标识符。 了解这些用户标识符之间 美籍华人电话号码表 的关系（这通常意味着开发标识符层次结构和映射表）。 使用这些关系将来自单个用户的所有事件链接在一起。 这个过程通常被称为用户拼接。例如，用户拼接可以涉及将用户登录（或以其他方式识别）前后的事件连接起来，或者将同一用户跨不同设备映射在一起。 如果您使用 Snowplow 从您的数字产品中收集行为数据，那么这篇博文的其余部分将重点介绍如何开始用户拼接。
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计划 我们建议实时添加信息 因为信息可能会频繁更改，因此需要在事件发生时立即添加，或者数据将被实时使用。对于所有其他用例，我们建议向数据仓库中的事件添加额外信息（如下一节所述）。 在数据仓库中添加用户信息 一旦您的事件数据进入您的数据仓库，您就可以将它与来自其他内部和外部系统（例如您的 CRM、ESP 或交易数据库）的数据结合起来。为此，使用您的 Snowplow 事件捕获至少一个内部用户标识符可能会很有用。 开发标识符的层次结构 用户标识符的层次结构将反映它们的可用性（在不同的检测平台上捕获了多少）和可靠性（内部 ID 与 cookie 或移动设备标识符）。 让我们考虑以下示例：一家公司运营着一个网站 和一个移动应用程序。它的收集器 CNAME 是用户无需识别即可在网站上执行某些操作，例如阅读文章 但需要注册/登录才能执行其他操作 例如观看视频。
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