DataDocs est une fonction permettant de conserver des données relationnelles concernant vos contacts. Il peut s'agir par exemple de l'historique des achats, des événements à venir ou d'autres services.
Veuillez noter que cette documentation peut être mise à jour.
Terminologie
- Document type
Dans votre DataDocs central, vous pouvez conserver un ou plusieurs types de documents. Un type de document rassemble des DataDocs ayant le même contenu et définit les deux champs obligatoires (originalId et externalId) dans votre JSON. Vous ferez toujours correspondre un DataDoc à un type.
Plusieurs types peuvent être utilisés si vous souhaitez, par exemple, séparer différents marchés ou marques en raison de configurations ou de sources de données différentes.
Lorsque vous consultez les DataDocs d'un contact, vous sélectionnez d'abord le type de document et toutes les lignes liées à ce contact dans le type sélectionné s'affichent.
Vous devez créer un type avant de pouvoir commencer à créer des documents pour vos contacts. - DataDoc
Une ligne de données liée à un contact par original id. Doit appartenir à un type de document. Les données d'un contact peuvent être mises à jour et/ou supprimées. - OriginalId
Le originalId est l'identifiant unique d'un contact dans Symplify.
Quel champ de votre JSON correspond à originalId est défini par le type de document. - ExternalId
L'identifiant externe (external id) est votre propre identifiant pour une ligne spécifique du DataDoc, par exemple un numéro de commande ou de réservation. Il doit s'agir d'une chaîne de caractères unique pour cet événement spécifique. L'identifiant externe peut être utilisé pour mettre à jour ou supprimer une ligne.
Quel champ de votre JSON correspond à externalId est défini par le type de document.
Préparations
DataDocs est une feuille blanche lorsque vous commencez, alors commencez par définir votre contenu.
Il n'y a que deux champs obligatoires pour chaque ligne ; un champ contenant l'identifiant original et un champ contenant l'identifiant externe, le reste des en-têtes est mappé en fonction de ce que vous incluez dans votre fichier/appel.
Les champs obligatoires sont mappés lors de la création du type de document.
Important! Les en-têtes de documents sont sensibles à la casse et doivent être alphanumériques (A-Z, a-z et 0-9) et ne pas contenir d'espaces blancs. Underscore (_) et tirets (-) sont permis.
Les en-têtes de documents sont utilisés pour la visualisation des données, pour l'utilisation de placeholders et lors de la création de segments.
Vous pouvez ajouter d'autres en-têtes de document au fil du temps, mais veuillez noter que les en-têtes existants ne peuvent pas être modifiés (alors que les valeurs qu'ils contiennent peuvent l'être).
Aucun mappage de colonne n'est nécessaire pour la visualisation dans l'interface Symplify. Lors de la visualisation d'un contact, tous les en-têtes de ligne DataDoc trouvés sur le contact spécifique (pour le type sélectionné) sont automatiquement inclus.
DataDocs within a selected Document Type on a contact
Les valeurs des champs peuvent être du texte, des dates ou des nombres (décimales séparées par un point (.)) qui peuvent être utilisés pour la segmentation et les placeholders dans les envois.
Un champ peut également contenir du JSON, mais celui-ci ne peut être utilisé que pour des placeholders (et non pour la segmentation).
Vous pouvez inclure autant d'en-têtes que vous le souhaitez, mais gardez à l'esprit que tout doit être là pour une raison, les données inutiles entraînant un travail inutile pour les spécialistes du marketing.
Configuration technique
Vous pouvez importer des données à l'aide d'un fichier ou de lignes individuelles en utilisant l'API. Pour en savoir plus, consultez le site apidocs.symplify.com.
Un DataDoc est une chaîne de texte contenant du JSON. Lors de l'importation d'un fichier DataDoc, chaque ligne de l'importation contient une ligne JSON :
{"originalid": "123456", "bookingnumber":"ABC-123", "transactionDate": "2023-05-30", "category": "music", "eventDate": "2023-07-22", "eventDetails": {"location": "Big Arena", "Entrance": "F", "startTime": "20.00"}}
{"originalid": "123456", "bookingnumber":"DFG-456", "transactionDate": "2023-06-02", "category": "sport", "eventDate": "2023-09-01", "eventDetails": {"location": "Tiny Stadium", "startTime": "15.00"}}
Lors de la mise à jour, vous devez toujours fournir l'identifiant du type de document auquel le DataDocs appartient.
Après une importation réussie, lorsque vous sélectionnez le type de document spécifique, les lignes seront visibles sur les contacts.
Schéma JSON
Il est recommandé d'ajouter un schéma JSON pour chaque type de document. Le schéma vous aidera à éditer les segments car il générera automatiquement les options correctes en fonction du schéma.
Si vous ajoutez un nouvel en-tête à vos documents, vous devez également mettre à jour le schéma.
Exemple de schéma :
{
"$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#",
"type": "object",
"properties": {
"category": {
"type": "string"
},
"transaction_date": {
"type": "string",
"format": "date-time"
},
"event_details": {
"type": "object",
"properties": {
"location": {
"type": "string"
},
"Entrance": {
"type": "string"
},
"startTime": {
"type": "string"
},
"section": {
"type": "integer"
}
}
}
}
}