Module 4: Segmentation

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Segmentation

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今天我们来聊聊“分割”这个概念。想象一下，你有一块大蛋糕，你想把它分成几小块，这样每个人都能分到一块。在Salesforce里，“分割”也是类似的道理，只不过我们分割的不是蛋糕，而是数据或者任务。比如说，你有一大堆客户数据，你想把这些数据按照不同的标准分开，比如按照地区、按照购买的产品类型，或者按照客户的活跃程度。这样分开后，你就可以更有效地管理这些数据，针对不同的客户群体采取不同的策略。再比如，你有一个大项目，你可以把这个项目分割成几个小任务，每个任务分配给不同的人去完成。这样，每个人只需要专注于自己的那一部分，整个项目就能更高效地推进。所以，“分割”在Salesforce里，其实就是把复杂的东西简单化，把大的东西变小，让管理和操作变得更轻松。希望这个比喻能帮助你更好地理解“分割”这个概念。

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第 216 页

大家好，欢迎来到模块4，今天我们要聊聊Salesforce中的“分段”。分段，简单来说，就是帮助我们更好地组织和筛选数据的一种方式。想象一下，你有一大堆的订阅者信息，分段就是帮你把这些信息按照不同的标准分类，比如年龄、地区、购买历史等。首先，我们会学习不同类型的细分。Salesforce提供了几种不同的细分方式，比如基于静态条件的细分和基于动态行为的细分。静态条件就是那些不太会变的信息，比如性别或者注册日期；而动态行为则是根据用户的活动来变化的，比如最近购买的产品或者点击的链接。接下来，我们会学习如何从简单和复杂的过滤器中创建片段。简单过滤器可能只包含一个条件，比如“所有来自纽约的用户”；而复杂过滤器可能会结合多个条件，比如“来自纽约并且在过去30天内购买过产品的用户”。我们还会学习如何使用行为数据来过滤订阅者。这意味着我们可以根据用户的实际行为，比如他们打开邮件的频率或者他们点击的链接类型，来创建更加精准的细分。此外，我们还会学习如何手动刷新片段。有时候，数据更新了，我们需要手动刷新片段来确保我们的细分是最新的。然后，我们会简单了解一下SQL的基础知识。SQL是一种用于管理和查询数据库的语言。虽然Salesforce的界面已经帮我们做了很多工作，但了解一些SQL的基础知识可以帮助我们更好地理解数据是如何被处理和查询的。最后，我们会讨论何时使用SQL以及何时使用过滤器。有时候，使用SQL可以让我们更灵活地处理数据，但在大多数情况下，Salesforce的过滤器已经足够强大，可以满足我们的需求。好了，这就是我们今天要学习的内容。希望大家能够通过这些知识，更好地利用Salesforce中的分段功能，让我们的营销活动更加精准有效。谢谢大家！

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Segmentation - 218

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让我们来聊聊“细分”这个概念。想象一下，你有一个大箱子，里面装满了各种各样的玩具。如果你想要找到某个特定的玩具，比如一辆红色的小汽车，你会怎么做呢？你可能会把所有的玩具倒出来，然后按照颜色、大小或者类型来分类，对吧？这样，你就能更快地找到你想要的那辆红色小汽车了。在Salesforce中，细分其实也是类似的道理。我们有一大堆的数据，比如客户的姓名、购买记录、兴趣爱好等等。如果我们想要向特定的客户发送特定的信息，比如给喜欢运动的人发送运动鞋的促销信息，我们就需要把这些数据按照一定的规则或标准进行分类。这个过程就是“细分”。通过细分，我们可以创建一些特定的规则，比如“所有在过去三个月内购买过运动鞋的客户”，然后把这些规则应用到我们的客户列表或者数据扩展上。这样，我们就可以从整个客户群中筛选出那些符合我们规则的客户，然后向他们发送相关的信息。这样做的好处是，我们可以在正确的时间，向正确的客户发送正确的信息。比如，我们不会向一个从来不运动的人发送运动鞋的促销信息，这样既节省了资源，也提高了信息的有效性。所以，细分其实就是帮助我们更好地管理和利用我们的数据，让我们的营销活动更加精准和有效。希望这个解释能帮助你理解什么是细分！

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In general, what are some ways and reasons you have segmented your data?

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今天我们来聊聊在Salesforce中如何对数据进行分段，以及为什么要这么做。首先，数据分段其实就是把数据按照一定的规则分成不同的组。这样做的好处是，我们可以更清晰地看到数据之间的关系，也能更方便地管理和分析这些数据。比如说，如果你有一大堆客户数据，你可以根据客户的地区、购买的产品类型或者购买频率来分段。这样，当你需要针对某个特定地区的客户做营销活动时，你就可以快速找到这些客户的数据，而不需要从一大堆数据中慢慢筛选。再比如，如果你在做销售分析，你可以把销售数据按照不同的时间段分段，比如按季度或者按月份。这样，你就可以看到每个时间段的销售趋势，帮助你更好地制定销售策略。总的来说，数据分段的目的就是为了让数据更有条理，更容易被理解和利用。通过分段，我们可以更高效地处理数据，做出更准确的决策。希望这个解释对你有帮助！如果有更多问题，随时问我哦。

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Queries

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让我们从Marketing Cloud中的细分工具开始讲起。今天我们先聊聊，Filters，，也就是滤镜。想象一下，你有一大堆客户数据，但你需要从中筛选出符合特定条件的客户，比如“住在北京的女性”或者“最近30天内购买过产品的客户”。这时候，，Filters，就派上用场了。它就像是一个筛子，帮你从数据海洋中筛选出你需要的部分。使用Filters非常简单，你只需要设定一些条件，比如年龄、地区、购买行为等，系统就会自动帮你筛选出符合这些条件的客户。这样，你就可以更有针对性地进行营销活动了。接下来，我们会继续讲解，Buttons，和，Audience Builder，，但今天先记住，Filters是你细分客户的第一步，非常实用哦！

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Filters

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今天我们来聊聊Salesforce中的过滤器。想象一下，你有一大堆的数据，就像一堆杂乱的书籍，而过滤器就是你的图书管理员，帮你快速找到你需要的那几本。首先，过滤器可以用于所有的账户数据。这意味着无论你有多少客户信息，都可以通过过滤器来筛选出你需要的部分。这就像是在图书馆里，你可以根据书的类型、作者或者出版年份来找到你想要的书。接下来，过滤器还可以用来分割列表或数据扩展中的数据。这就像是你有一大堆的邮件，你可以根据发件人、主题或者日期来分类，这样处理起来就方便多了。在分割数据时，你可以创建随机段和过滤段。随机段就像是随机抽取几本书来读，而过滤段则是根据特定的条件，比如只选择科幻小说来阅读。在我们学会了如何创建这些随机和过滤的细分之后，我们还会学习如何使用措施来过滤订阅者。这些措施让我们能够根据用户的行为数据，比如他们点击了什么链接，或者他们购买了哪些产品，来进一步细分我们的订阅者列表。所以，过滤器是一个非常强大的工具，它帮助我们更有效地管理和分析数据。就像一个好的图书管理员，它让我们的数据世界变得井井有条。接下来，我们会更详细地探讨如何创建和使用这些过滤器，让你成为数据管理的高手。

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Filters - 222

第 222 页

让我们来聊聊Salesforce中的过滤器。想象一下，你有一大堆的数据，就像一堆五彩缤纷的糖果。现在，你想要从中挑选出你最喜欢的口味，比如只想要草莓味的糖果。这时候，过滤器就像是你的小助手，帮你从这堆糖果中挑出所有草莓味的。在Salesforce中，过滤器的作用就是这样。它帮助你从大量的数据中筛选出你需要的部分。比如，你可能有一个包含所有订阅者的列表，但你只想给那些昨天刚订阅的人发送消息。这时候，你就可以用过滤器来找出这些特定的订阅者。过滤器可以创建两种类型的分段：随机的或者基于特定条件的。随机分段就像是你闭上眼睛随便抓一把糖果，而基于条件的分段则是你根据糖果的颜色、形状或者口味来挑选。在我们的课程中，我们会使用昨天我们构建的NTO订户数据扩展来进行数据分割。这个数据扩展就像是一个大盒子，里面装满了订阅者的信息。通过过滤器，我们可以从这个大盒子里挑选出我们需要的特定信息。如果你之前使用的是列表而不是数据扩展，别担心，分割列表和分割数据扩展的方法是非常相似的。只要你学会了如何分割一个，你就能轻松地分割另一个。所以，过滤器是一个非常强大的工具，它可以帮助你更有效地管理和使用你的数据，确保你的消息能够精准地发送给正确的人。

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Random Segments

第 223 页

让我们来聊聊随机段这个概念。想象一下，你有一大堆的数据，就像是一大盒子的彩色糖果。现在，你想要从中拿出一部分来尝尝味道，但你不想每次都拿同样的颜色，你希望每次拿出来的糖果都是随机的，这样每次尝试都有新鲜感。在Salesforce中，随机段就是帮你做这样的事情。你可以告诉系统：“嘿，我想从我的数据扩展中随机选取25%的记录。”或者你可以说：“我想要1250个订阅者，随便选。”系统就会像一个魔术师一样，随机地从你的数据中挑选出你指定数量或百分比的记录，然后放到一个新的数据扩展里。这样做的好处是，你可以确保你的样本是随机的，没有偏见，这样你的分析或者营销活动就能更准确地反映出整个数据集的情况。就像你随机挑选糖果，可以确保你尝到的是整个糖果盒的代表性味道。所以，随机段就是一个工具，它帮助你在大量的数据中随机选取一部分，让你能够进行有效的分析和决策。希望这个解释能帮助你更好地理解随机段的概念。

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Filtered Segments

第 224 页

今天我们来聊聊Salesforce中的过滤分段，这是处理数据时非常常见的一种方法。想象一下，你有一大堆数据，但你只需要其中的一部分，这时候过滤器就派上用场了。过滤器，简单来说，就是一条规则。这条规则可以帮助你从一大堆数据中筛选出你真正需要的部分。你可以把这个规则应用到一个列表或者特定的数据扩展上。这个规则可以很简单，比如你只想筛选出性别为男性的记录。这时候，你的规则就是“性别=男性”。这就像是在一堆苹果中，只挑出红色的苹果一样简单。但有时候，你可能需要更复杂的规则。比如，你不仅想要性别为男性的记录，还想要这些男性中喜欢徒步旅行或者跑步的人。这时候，你的规则就变成了“性别=男性 AND（运动=徒步旅行 OR 运动=跑步）”。这就像是在红色的苹果中，再挑出那些又大又甜的。所以，过滤器可以根据你的需要，简单到只包含一个条件，也可以复杂到包含多个条件的组合。关键是要清楚你需要什么样的数据，然后设置相应的规则来获取它们。这样，你就可以轻松地从海量数据中找到你真正需要的那一部分了。

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Filtered Segments - 225

第 225 页

让我们来聊聊Salesforce中的过滤器，这其实是一个非常强大的工具，可以帮助我们根据特定的条件筛选出我们需要的数据。首先，想象一下你有一大堆学生的信息，你想找出那些在圣母大学、普渡大学或俄亥俄州立大学就读，并且在2002年到2018年之间毕业，而且平均成绩超过3.0的学生。这时候，你就可以设置一个过滤器，把这些条件都输入进去，系统就会自动帮你筛选出符合这些条件的学生。这样，你就可以轻松地找到那些优秀的学生，而不需要手动一个个去查。再举个例子，假设你想给即将过生日的客户发送生日祝福邮件。你可以设置一个过滤器，找出那些生日在接下来7天内，并且住在特定邮政编码区域的客户。这样，你就可以提前准备好邮件，等到他们的生日快到时，系统会自动发送出去，给他们一个惊喜。你看，过滤器的用途非常广泛，只要你有数据，你就可以根据任何条件来创建规则，筛选出你需要的信息。这就是Salesforce过滤器的魅力所在，它让数据管理变得既简单又高效。

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Filter Operators and Data Types

第 226 页

让我们来聊聊Salesforce中的过滤器运算符和数据类型。想象一下，你正在整理一个巨大的书架，你需要找到特定的书籍。过滤器运算符就像是你的搜索工具，而数据类型则是书籍的分类标签。首先，我们来看基于文本的属性。这就像是你想找一本特定标题的书。你可以选择“等于”来找到完全匹配的书名，或者“包含”来找到书名中包含特定词汇的书。还有“以开头”这样的选项，帮助你找到书名以特定字母或单词开头的书。接下来，如果我们要处理的是基于列表的属性，这就像是你有一个固定的书籍分类列表。在这种情况下，你的选择会简单一些，只有“是”或“不是”这两个选项。你只需要从列表中选择一个分类，系统就会帮你找到属于或不属于这个分类的书籍。最后，我们来看看数字数据类型。这就像是你想找一本特定页数的书。你可以使用“等于”来找到页数完全匹配的书，或者“大于”、“小于”来找到页数在你设定范围内的书。通过这些运算符和数据类型，你可以像使用高级搜索工具一样，精确地找到你需要的书籍。希望这个比喻能帮助你更好地理解Salesforce中的过滤器运算符和数据类型。

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Tips and Tricks for Dates

第 227 页

今天我们来聊聊Salesforce中的日期字段和一些使用技巧。日期字段在Salesforce中非常常用，尤其是在数据筛选和报告生成时。你可以用日期字段来分割数据，比如找出某个时间段内的记录。首先，我们来看看日期字段的运算符。你可以选择“等于”、“不等于”、“之前”、“之后”等运算符来筛选日期。比如，你可以找出所有“等于”某个特定日期的记录，或者找出所有“之前”某个日期的记录。选择好运算符后，接下来就是选择具体的日期值了。这里有很多灵活的选择。你可以直接输入一个具体的日期，比如“2023-10-01”。你也可以使用一些动态的值，比如“今天”、“今天+7天”、“今天-30天”等。这些动态值非常有用，因为它们会根据当前日期自动调整。举个例子，如果你想找出所有“今天+7天”的记录，Salesforce会自动计算出7天后的日期，并筛选出符合条件的记录。同样，如果你想找出所有“今天-30天”的记录，Salesforce会计算出30天前的日期，并筛选出符合条件的记录。总结一下，日期字段在Salesforce中非常灵活，你可以通过选择不同的运算符和日期值来精确地筛选出你需要的记录。希望这些小技巧能帮助你更好地使用Salesforce中的日期字段。

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Determining Dates

第 228 页

让我们来聊聊这个有趣的用例。假设今天是5月3日，你在NTO工作，想要给那些生日在7天后，也就是5月10日的人发送生日祝福邮件。这时候，你会用到“周年纪念日”这个概念。为什么呢？因为“周年纪念日”只关注月和日，不涉及年份。也就是说，无论哪一年，只要日期到了，就会触发相应的操作。所以，你可以把每个人的生日当作一个周年纪念日来处理。具体来说，你可以在Salesforce中设置一个规则，查找那些生日（也就是周年纪念日）是今天的日期加上7天的人。这样，系统就会自动筛选出那些生日在5月10日的联系人，然后你就可以轻松地给他们发送生日祝福邮件了。简单吧？这样一来，你就不用每年都手动去查哪些人的生日快到了，系统会帮你搞定！

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Determining Dates - 229

第 229 页

让我们来聊聊如何在Salesforce中设置一个规则，以便在活动结束后的第三天自动发送调查问卷给参与者。这个例子中，NTO商店的徒步研讨会是在5月10日举行的，所以我们希望找到所有在5月7日参加活动的人。首先，我们需要理解“活动日期=今天减3天”的意思。这意味着我们要找出那些活动日期等于今天日期减去3天的记录。比如，如果今天是5月10日，那么活动日期就是5月7日。在Salesforce中，我们可以使用工作流规则或者流程构建器来实现这个功能。这里，我建议使用流程构建器，因为它更直观且易于管理。 1. ，创建流程，：首先，进入设置，找到流程构建器，然后点击“新建流程”。给流程起个名字，比如“发送徒步研讨会调查问卷”。 2. ，设置触发条件，：选择“当记录被创建或编辑时”作为触发条件。这意味着每当有新的活动记录被创建或现有记录被编辑时，流程都会检查是否满足条件。 3. ，添加条件，：接下来，我们需要设置条件。选择“活动日期”字段，然后设置条件为“等于”“今天减3天”。这样，只有当活动日期是三天前的日期时，流程才会继续。 4. ，添加操作，：满足条件后，我们需要添加一个操作来发送调查问卷。可以选择“发送电子邮件”操作，然后设置邮件模板，选择收件人（即活动参与者），并填写邮件内容。 5. ，激活流程，：最后，别忘了激活流程。这样，每当有符合条件的活动记录时，Salesforce就会自动发送调查问卷给参与者。通过这样的设置，NTO商店就可以轻松地在每次活动结束后的第三天自动发送调查问卷，收集参与者的反馈了。这不仅节省了时间，也确保了反馈的及时性和准确性。希望这个解释对你有帮助！

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Goal: Determine the correct filter expressions for NTO’s scenarios.

第 231 页

同学们，今天我们来聊聊如何为Northern Trail Outfitters（NTO）的收件箱设置正确的过滤器表达。这个任务听起来可能有点技术性，但其实很简单，只要跟着步骤走，大家都能掌握。首先，我们分成两三个人的小组，每个小组都会拿到NTO的一个用例场景。你们的任务是根据这个场景，建立一个合适的过滤器表达。这个过滤器的作用是帮助NTO的团队更高效地管理他们的收件箱，确保重要的信息不会被遗漏。接下来，我们会作为一个大团体，一起讨论每个小组的过滤器表达是否正确。这是一个很好的机会，大家可以互相学习，看看不同的思路和方法。指导者会根据时间安排，选择完成一个、两个或全部三个场景。但无论怎样，场景3是必须完成的，所以请大家特别关注这个部分。记住，设置过滤器的关键在于理解NTO的业务需求和收件箱中的信息流。只要大家认真分析，耐心尝试，一定能找到最合适的过滤器表达。好了，现在就开始吧，祝大家任务顺利！

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Goal: Create the Filtered Data Extensions for NTO’s campaigns.

第 232 页

让我们一步一步来完成这些任务。首先，我们要为NTO企业创建几个过滤数据扩展。这些扩展将帮助我们更精准地发送电子邮件给特定的订阅者。，1. 创建过滤数据扩展：生日在今天后7天内的订阅者，首先，我们需要创建一个过滤数据扩展，找出那些生日在未来7天内的订阅者。这样我们就可以提前为他们准备生日祝福或特别优惠。 - 打开Salesforce Marketing Cloud，进入“联系人”部分。 - 选择“数据扩展”，然后点击“新建”。 - 选择“过滤数据扩展”。 - 给这个扩展起个名字，比如“未来7天生日订阅者”。 - 在“源数据扩展”中选择包含订阅者信息的数据扩展。 - 设置过滤条件，选择“生日”字段，然后设置条件为“在接下来的7天内”。 - 保存并完成。，2. 创建过滤数据扩展：myNTO成员，接下来，我们要为myNTO成员创建一个过滤数据扩展。这样我们可以专门为这些成员发送特定的内容或优惠。 - 同样在“数据扩展”部分，点击“新建”。 - 选择“过滤数据扩展”。 - 命名为“myNTO成员”。 - 在“源数据扩展”中选择包含所有订阅者的数据扩展。 - 设置过滤条件，选择“成员状态”字段，条件为“等于myNTO”。 - 保存并完成。，3. 创建过滤数据扩展包：喜欢徒步旅行或攀岩的人们，最后，我们要创建一个过滤数据扩展包，用于发送给喜欢徒步旅行或攀岩的人们的促销电子邮件。 - 在“数据扩展”部分，点击“新建”。 - 选择“过滤数据扩展”。 - 命名为“喜欢徒步旅行或攀岩的订阅者”。 - 在“源数据扩展”中选择包含所有订阅者的数据扩展。 - 设置过滤条件，选择“兴趣”字段，条件为“包含徒步旅行”或“包含攀岩”。 - 保存并完成。这样，我们就完成了所有的过滤数据扩展创建任务。这些扩展将帮助我们更精准地发送电子邮件，提高营销活动的效果。希望这些步骤对你有帮助！如果有任何问题，随时问我。

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Refreshing Segments

第 234 页

让我们来聊聊Salesforce Marketing Cloud中的一个重要概念——刷新段过滤列表或数据扩展。想象一下，你有一个大箱子，里面装满了各种颜色的球。这个箱子就是你的源数据扩展，里面的球就是你的数据。现在，你想要从这些球中挑出所有红色的球，这就是你的过滤条件。当你第一次挑出红色的球时，你得到了一个红色的球列表，这就是你的过滤后的数据扩展。但是，如果后来有人往大箱子里又放了一些红色的球，你的红色球列表并不会自动更新，因为它是基于你第一次挑球时的快照。在我们的例子中，当有新的数据（比如新的NTO订阅者）被添加到源列表或数据扩展时，你需要手动刷新你的过滤后的数据扩展。这就像是你需要再次打开大箱子，重新挑出所有红色的球，以确保你的红色球列表是最新的。你可以在将数据导入源数据扩展后立即刷新过滤后的段，或者在发送信息之前刷新它们。这样做可以确保你的过滤后的段中包含所有符合条件的记录。当你刷新细分时，Marketing Cloud会重新应用你的过滤规则到你的列表或数据扩展中，然后将所有符合条件的订阅者放入过滤后的列表或数据扩展中。这就像是重新进行一次筛选，确保你的列表是最新和最准确的。所以，记住，当你添加新数据时，别忘了刷新你的过滤列表，这样你就能确保你的营销活动总是基于最新的数据。

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Manually Refresh Segments

第 235 页

让我们来聊聊如何在Salesforce中手动刷新一个数据扩展。这个过程其实很简单，但非常有用，特别是当你需要确保你的数据扩展包含最新的、符合特定条件的订阅者时。首先，想象一下你正在查看Salesforce的用户界面，特别是“订阅者”选项卡。在这里，你会看到你的数据扩展列表。如果你注意到某个数据扩展的类型列显示为“已过滤”，这意味着这个数据扩展是基于某些规则或条件自动筛选出来的。现在，如果你想手动更新这个数据扩展，让它包含最新的符合条件的数据，你可以这样做：找到操作列中的那个小小的刷新图标。这个图标通常看起来像是一个循环的箭头。点击它，Salesforce就会重新运行那些用于创建这个数据扩展的规则。点击刷新后，系统会检查所有的订阅者，看看哪些现在符合你的标准。这些符合条件的订阅者会被加入到数据扩展中。同时，如果有些订阅者不再符合你的标准，他们就会被从数据扩展中移除。这样，你的数据扩展就保持最新，确保你总是基于最准确的数据进行工作。这就是手动刷新数据扩展的基本过程，简单又有效！

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a0eIh000000m3Qp

第 236 页

让我们来聊聊如何为NTO的营销团队创建一个自动化的3封电子邮件欢迎系列。这个系列的目标是在订阅者选择加入后的不同时间点发送邮件，以保持他们的兴趣和参与度。首先，我们需要在Salesforce Marketing Cloud中设置一个自动化流程。这个流程将帮助我们根据订阅者的选择加入日期，自动发送这三封电子邮件。 ### 第一步：创建电子邮件我们需要先创建这三封电子邮件。每封邮件的内容应该有所不同，以保持新鲜感。第一封邮件可以是一个简单的欢迎信息，介绍NTO的品牌和价值观。第二封邮件可以分享一些有用的资源或故事，第三封邮件则可以是一个特别优惠或邀请参与活动。 ### 第二步：设置数据扩展接下来，我们需要设置一个数据扩展来存储订阅者的信息，包括他们的选择加入日期。这个数据扩展将帮助我们跟踪每个订阅者的状态，并决定何时发送哪封邮件。 ### 第三步：创建自动化流程现在，我们可以创建一个自动化流程。这个流程将包括三个不同的路径，每个路径对应一封电子邮件。我们将使用“等待”活动来设置每封邮件的发送时间。例如，第一封邮件将在选择加入后的第二天发送，所以我们会在流程中设置一个24小时的等待时间。 ### 第四步：设置触发条件为了确保邮件只在正确的时间发送给正确的订阅者，我们需要设置触发条件。这些条件将基于订阅者的选择加入日期和当前日期。例如，只有当当前日期比选择加入日期晚一天时，才会触发第一封邮件的发送。 ### 第五步：测试和发布最后，我们需要测试这个自动化流程，确保每封邮件都能在正确的时间发送给正确的订阅者。一旦测试通过，我们就可以发布这个流程，让它开始自动运行。通过这样的设置，NTO的营销团队就可以轻松地管理他们的电子邮件欢迎系列，确保每个新订阅者都能在适当的时间收到个性化的欢迎信息。这不仅提高了用户体验，也增加了品牌的参与度和忠诚度。

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NTO Welcome Series

第 237 页

让我们来详细了解一下这个NTO欢迎系列的电子邮件活动以及如何设置这四个细分规则。首先，NTO欢迎系列是一个通过电子邮件与潜在客户或现有客户建立联系的策略。这个系列由三封电子邮件组成，每封邮件都有其特定的发送时间和目的。为了确保每封邮件都能发送给正确的人，我们需要设置四个细分规则。第一个细分规则是最简单的。它的目的是找到那些选择加入日期为昨天的人。这里的“1天”意味着我们正在寻找那些在昨天选择加入的人。这个规则帮助我们识别出那些刚刚加入我们邮件列表的新人，这样我们就可以及时地发送第一封欢迎邮件。第二个细分规则稍微复杂一些。它需要找到那些选择加入日期为今天减去3天的人。也就是说，我们正在寻找那些在三天前选择加入的人。这个规则帮助我们识别出那些已经加入我们邮件列表一段时间，但还没有收到第二封欢迎邮件的人。第三个细分规则则更进一步。它需要找到那些选择加入日期为今天减去7天的人。也就是说，我们正在寻找那些在一周前选择加入的人。这个规则帮助我们识别出那些已经加入我们邮件列表较长时间，但还没有收到第三封欢迎邮件的人。通过设置这四个细分规则，我们可以确保每封欢迎邮件都能发送给正确的人，从而有效地与潜在客户或现有客户建立联系。这不仅有助于提高邮件的打开率和点击率，还能增强客户对我们的品牌和产品的认知和信任。

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Automating the Refreshing of Segments

第 238 页

今天我们来聊聊如何在Salesforce中自动刷新细分市场。首先，你需要明白，细分市场是用来帮助你更精准地定位你的客户群体的。比如，你可能有一个细分市场是针对新客户的欢迎活动，或者针对那些把商品加入购物车但没有完成购买的客户的废弃购物车活动。如果你打算用这个细分市场进行一个持续的活动，比如每个月都发送一次欢迎邮件，那么你就需要设置自动刷新。这样，每当有新客户加入时，他们就会被自动加入到这个细分市场中，确保你的活动总是覆盖到最新的客户。现在，我们来看看如何设置自动刷新。首先，你需要创建一个数据过滤器。这个过滤器会定义一些规则和条件，比如“所有在过去30天内注册的新客户”。这个过滤器会应用到你的客户数据上，筛选出符合条件的客户。接下来，你需要创建一个过滤器活动。这个活动会使用你刚才创建的数据过滤器，将筛选条件应用到你的客户列表或数据扩展上。然后，它会将符合条件的客户放入一个新的列表或数据扩展中，这个新的列表就是你的细分市场。最后，你可以在Automation Studio中设置这个过滤器活动自动运行。比如，你可以设置它每周一早上8点自动运行，这样你的细分市场就会自动更新，包含最新的客户数据。好了，这就是今天的内容。明天我们会继续学习如何自动化这个过程，让你的细分市场始终保持最新。现在，让我们打开Salesforce，一起动手创建一个数据过滤器和过滤器活动吧！

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Data Filter

第 239 页

今天我们来聊聊Salesforce中的数据过滤器。想象一下，数据过滤器就像是你家里的一个筛子。你用它来筛选出你想要的豆子，把不需要的豆子留在筛子上。在Salesforce中，数据过滤器也是这样的一个工具，它帮助我们从大量的数据中筛选出我们真正需要的那一部分。数据过滤器其实就是一个规则。这个规则告诉Salesforce：“嘿，我只想要符合这些条件的数据。”比如，你可能只想看到那些来自某个特定地区的客户信息，或者只关注那些销售额超过一定金额的交易。当你创建一个数据过滤器时，你实际上是在定义一个规则。这个规则会被保存下来，以后每次你查看数据时，Salesforce都会自动应用这个规则，只显示符合条件的数据。所以，简单来说，数据过滤器就是一个帮助你从海量数据中快速找到你需要的信息的工具。它使用起来非常直观，就像你在家里用筛子筛选豆子一样简单。希望这个比喻能帮助你更好地理解数据过滤器的作用和用法。

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Filter Activity

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让我们来聊聊数据过滤器。想象一下，你有一大堆的数据，就像一堆各种各样的水果。你想要找出其中的苹果，那么你就需要一个过滤器来帮你筛选出所有的苹果。在Salesforce中，数据过滤器的作用就是这样的，它帮助我们从大量的数据中筛选出我们需要的特定数据。当我们使用过滤器活动时，我们实际上是在设置一些规则或条件，这些规则会告诉系统：“嘿，我只想要符合这些条件的数据。”比如，你可能只想要那些在过去30天内有过购买记录的客户数据。所以，过滤器活动就是这样一个工具，它让我们能够根据设定的条件自动筛选数据，确保我们得到的是最相关、最有用的信息。这样，我们就可以更有效地进行营销活动，或者进行数据分析，而不需要手动去筛选每一份数据。简单来说，它让我们的工作变得更轻松、更高效。

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Filters - 243

第 243 页

让我们来聊聊如何使用测量方法对订阅者进行细分。想象一下，你有一大群订阅者，就像一大群朋友一样。现在，你想根据他们的某些行为或特征，把他们分成不同的小组，这样你就可以更精准地和他们互动了。首先，测量方法其实就是我们用来“量一量”订阅者的某些行为或属性的工具。比如，你可以测量他们打开邮件的频率、点击链接的次数，或者他们在你网站上的活跃程度。这些数据就像是他们的“行为指纹”，能帮助我们更好地了解他们。接下来，我们就可以根据这些测量结果来细分订阅者了。比如，你可以把那些经常打开邮件的人分到一个小组，把那些很少打开邮件的人分到另一个小组。这样，你就可以给经常打开邮件的人发送更多有趣的内容，而给那些不太活跃的人发送一些提醒或者特别优惠，来重新吸引他们的注意。总之，使用测量方法对订阅者进行细分，就是通过观察和分析他们的行为，把他们分成不同的小组，然后针对每个小组制定更合适的沟通策略。这样，你的邮件营销就会更加精准和有效了。

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Measures

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让我们来聊聊“衡量标准”这个概念。首先，根据韦伯斯特词典的解释，衡量标准就是用来表示某物的数量或程度的一个指标。简单来说，就是用来衡量某样东西有多好、多快、多有效等等。在Marketing Cloud这个工具里，有一个特别的功能叫做“措施”。这个措施可以帮助你根据订阅者的行为信息来对他们进行细分。比如说，你可以看看订阅者在收到你的电子邮件后都做了些什么，比如他们是否打开了邮件，是否点击了里面的链接，或者是否购买了推荐的产品。这个“措施”其实就是关注这些活动的。活动是什么呢？活动就是订阅者在收到邮件后所采取的具体行动。比如，打开邮件、点击链接、购买产品等等。通过分析这些活动，你可以更好地了解你的订阅者，从而制定更有效的营销策略。所以，总结一下，衡量标准就是用来衡量某物的数量或程度，而在Marketing Cloud中，措施就是用来根据订阅者的行为信息来细分他们的工具，而这些行为信息就是我们所关注的活动。

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Available Measures

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让我们来聊聊如何在Salesforce中跟踪和分析电子邮件的表现。首先，你可能会想知道，你发送的电子邮件是否被退回了。这很重要，因为如果邮件被退回，可能意味着地址有问题或者收件人的邮箱满了。接下来，你可能还想知道订阅者是否打开了你的邮件。这可以帮助你了解邮件的内容是否吸引人。如果很多人打开了邮件，那说明你的主题行或者内容很吸引人。再进一步，你可能还想知道订阅者是否点击了邮件中的特定链接。这可以告诉你他们对哪些内容最感兴趣。比如，如果你在邮件中放了一个产品链接，点击率很高，那可能说明这个产品很受欢迎。当然，你也可能想知道哪些订阅者还没有点击或打开你的邮件。这可以帮助你决定是否需要再次发送邮件，或者调整你的邮件策略。最后，如果你想知道对于某个特定职位，哪些订阅者已经取消订阅了，这也是可以追踪的。这可以帮助你了解哪些内容或者职位可能不再吸引人。 Salesforce提供了一种措施，允许你根据订阅者在电子邮件中采取的操作进行过滤。这意味着你可以根据这些数据来优化你的邮件营销策略，确保你的信息能够达到最合适的受众。

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Advanced Segmentation

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让我们来聊聊高级细分行为数据，以及它如何帮助营销人员更好地理解他们的订阅者。首先，我们知道订阅者会提供一些基本的个人资料数据，比如他们的兴趣、性别和所在州。这些数据帮助我们初步了解他们，比如贝弗利告诉我们她喜欢徒步旅行。基于这些信息，我们可能会给她发送一些关于徒步旅行的内容。但是，营销云还允许我们访问行为数据，这些数据能告诉我们更多关于订阅者的实际行为。比如，虽然贝弗利说她喜欢徒步旅行，但我们发现她实际上更频繁地点击关于露营的链接。这意味着她的行为可能比她的自我描述更能反映她的真实兴趣。那么，根据这些行为数据，我们该如何调整我们的营销策略呢？我们可以开始给贝弗利发送更多关于露营的内容，而不是仅仅依赖她最初提供的兴趣信息。这样，我们的营销活动就能更加精准，更符合她的实际兴趣和需求。总之，通过结合个人资料数据和行为数据，我们可以更全面地了解我们的订阅者，从而设计出更有效的营销策略。这不仅提高了营销的精准度，也增强了用户体验，因为用户会收到更符合他们兴趣和需求的内容。

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Measures - 248

第 248 页

让我们来聊聊电子邮件应用程序中的两种措施类型。首先，想象一下，每个账户里已经有八个非常常用的指标，这些就像是预先准备好的工具，我们称之为“系统定义的指标”。这些指标是大多数用户都会用到的，所以系统已经帮你设置好了，方便你直接使用。但是，有时候这些预设的指标可能不完全符合你的具体需求。比如，你可能有一些特别的电子邮件营销目标，或者你想要追踪一些特定的数据。这时候，你就可以根据自己的需求创建新的指标，这些我们称之为“自定义指标”。你可以把它们看作是为你量身定制的工具，专门用来满足你的特定需求。接下来，我们会先来看看那些系统定义的指标，了解它们是如何工作的，以及它们能帮你做些什么。这样，你就能更好地理解如何利用这些工具来优化你的电子邮件营销策略了。

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Standard and Custom Measures

第 249 页

今天我们来聊聊Salesforce中的标准和自定义措施。首先，我们来看标准措施。标准措施是基于常见的客户场景设计的，总共有8项。这些措施是内置在每个账户中的，也就是说，你不需要额外去设置它们，它们已经在那里了。但是，这些标准措施有一个特点，就是它们不能被定制，也不能被删除。这意味着无论你的业务需求如何变化，这些标准措施都会保持不变。接下来，我们来看自定义措施。自定义措施是完全不同的。它们是基于你的具体业务需求从头开始创建的。你可以根据11个不同的行为事件源来创建这些措施，这些事件源包括邮件的打开、点击、反弹和取消订阅等。自定义措施的好处是，你可以根据你的业务变化随时编辑它们，甚至如果你觉得某个措施不再适用，你还可以删除它。总结一下，标准措施是固定的，适用于大多数常见场景，而自定义措施则提供了更大的灵活性，可以根据你的具体需求进行调整。希望这能帮助你更好地理解Salesforce中的这两种措施。

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Event Sources

第 250 页

让我们来聊聊Salesforce中的事件源和测量规则。想象一下，你是一名侦探，需要调查一系列的事件。首先，你得知道你要调查的是什么事件，对吧？这就是选择事件源的重要性。在Salesforce中，事件源可以是用户的点击、邮件的打开，或者是取消订阅等。每种事件源都有它自己的“作业属性”和“事件属性”。你可以把这些属性看作是调查中的线索。作业属性对于所有事件源都是一样的，而事件属性则根据你选择的事件源不同而有所变化。举个例子，如果你选择的事件源是“点击”，那么你的事件属性可能包括点击的日期、点击发生在哪个网站、点击是否是唯一的、点击的链接名称以及点击的URL。这些属性帮助你定义你的测量规则，比如你可以设定规则来测量特定JobID的点击次数，或者特定链接名称的点击次数。如果你选择的事件源是“邮件打开”，那么事件属性可能包括邮件打开的日期、邮件发送的域名、邮件是否被唯一打开、邮件的JobID和ListID。这些信息帮助你了解邮件的打开情况。最后，如果事件源是“取消订阅”，那么事件属性可能包括取消订阅的日期、域名、是否是唯一的取消订阅、链接名称或URL。这些属性帮助你跟踪用户的取消订阅行为。总之，选择正确的事件源和了解其属性是制定有效测量规则的关键。这就像是在正确的线索上展开调查，确保你能得到准确和有价值的信息。希望这个解释能帮助你更好地理解Salesforce中的事件源和测量规则！

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Custom Measure

第 252 页

同学们，今天我们来聊聊如何在Salesforce中进行定制测量，特别是针对两个关键条件：订阅者点击的链接名称和点击发生的时间范围。这两个条件对于理解用户行为非常重要。首先，，订阅者点击的链接名称，。这个条件帮助我们识别用户具体点击了哪个链接。比如，如果你在邮件中放了多个链接，每个链接可能导向不同的产品或服务页面。通过追踪点击的链接名称，我们可以知道用户对哪些内容更感兴趣。接下来，，点击发生的时间范围，。这个条件帮助我们了解用户点击链接的时间点。比如，用户是在邮件刚发送后立即点击，还是在几天后才点击？这可以帮助我们分析用户的行为模式，比如他们是否在特定的时间段更活跃。为了进行这样的测量，我们通常会使用Salesforce的，报告和仪表板，功能。你可以创建一个自定义报告，选择“点击链接”作为报告类型，然后添加过滤器来指定链接名称和时间范围。这样，你就可以清晰地看到在特定时间内，哪些链接被点击了多少次。举个例子，假设你发送了一封促销邮件，里面有三个链接：一个是产品A的介绍，一个是产品B的介绍，还有一个是公司博客。你可以设置一个报告，查看在过去一周内，有多少用户点击了产品A的链接，有多少点击了产品B的链接，以及有多少点击了公司博客的链接。这样，你就能清楚地知道哪个产品更受欢迎，或者用户对哪种类型的内容更感兴趣。通过这些数据，你可以优化你的营销策略，比如在未来的邮件中增加更受欢迎的内容，或者在用户活跃的时间段发送邮件，以提高点击率。总之，通过定制测量，你可以更深入地了解用户行为，从而做出更明智的决策。希望这个解释对你们有帮助！如果有任何问题，随时问我哦。

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Queries - 255

第 255 页

让我们来聊聊Marketing Cloud中的细分工具。今天我们先从“滤镜”开始。想象一下，你有一大堆数据，就像一堆五颜六色的糖果。你想要找出其中特定颜色或特定口味的糖果，这时候你就需要一个“滤镜”。在Marketing Cloud中，滤镜的作用就是帮助你从大量的数据中筛选出你真正需要的那一部分。比如说，你有一个客户列表，里面有成千上万的客户信息。你想找出那些住在某个城市、年龄在25到35岁之间的客户。这时候，你就可以用滤镜来设置这些条件，系统会自动帮你筛选出符合这些条件的客户。滤镜的好处是，它非常直观和灵活。你可以根据不同的需求，设置不同的条件，快速得到你想要的结果。而且，滤镜操作起来也很简单，就像你在手机上筛选照片一样，点几下就能搞定。所以，滤镜是Marketing Cloud中一个非常实用的工具，它能帮助你更精准地找到目标客户，让你的营销活动更加有效。接下来，我们会继续聊聊另外两种细分工具——按钮和Audience Builder。不过今天，我们先好好掌握滤镜的使用方法吧！

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Query Activity

第 257 页

让我们来聊聊查询活动，特别是如何通过SQL来检索数据。SQL，也就是结构化查询语言，是一种非常强大的工具，它可以帮助我们从数据库中提取出我们需要的特定信息。想象一下，你有一个装满数据的宝箱，SQL就是打开这个宝箱的钥匙。通过编写SQL语句，你可以告诉数据库你想要哪些数据，数据库就会按照你的要求，把数据找出来给你。举个例子，假设我们有一个订阅者的数据表，里面包含了每个人的年龄和薪资信息。如果我们想要找出所有年龄大于40岁，或者薪资大于60000的订阅者，我们可以使用SQL来做到这一点。一个简单的SQL语句可能是这样的： ```sql SELECT * FROM 订阅者数据扩展 WHERE 年龄 > 40 OR 薪资 > 60000; ``` 这条语句的意思是：“从订阅者数据扩展表中，选择所有字段（*代表所有字段），条件是年龄大于40岁，或者薪资大于60000。” 当数据库执行这条语句时，它会找出所有符合条件的订阅者，并把他们的信息放在结果数据扩展中。通过这种方式，我们可以非常灵活地检索数据，无论是简单的条件还是复杂的组合条件，SQL都能帮我们轻松搞定。希望这个简单的例子能帮助你理解查询活动的基本概念和SQL的强大功能。

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Data View Tables

第 258 页

让我们来聊聊数据查看表。想象一下，你有一个巨大的图书馆，里面装满了各种各样的书。这些书就是你的数据，而数据查看表就像是图书馆的目录，帮助你快速找到你需要的那本书。在Salesforce Marketing Cloud中，数据查看表特别有用，因为它们包含了用户的行为数据和其他你可能需要的信息。比如，如果你想了解哪些用户没有打开你的邮件（这就是所谓的“Bounce”数据），你可以通过查询Bounce数据视图表来获取这些信息。现在，假设你正在查看Bounce数据视图表的架构。这个架构就像是一张地图，告诉你数据查看表中有哪些字段，每个字段代表什么信息。比如，可能有字段显示邮件的发送时间、接收者的邮箱地址，以及邮件是否被退回等。作为教师，这是一个很好的机会来教学生如何在Salesforce的帮助文档中查找这些系统数据视图的架构信息。你可以引导学生访问提供的链接，那里有详细的文档和示例，帮助他们更好地理解和使用这些数据视图表。总之，数据查看表是理解和使用Marketing Cloud中数据的关键工具。通过学习和实践，学生们可以更有效地管理和分析他们的营销数据。

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Select Statements

第 259 页

让我们一起来理解一下这个SQL声明。首先，SQL是一种用于管理和查询数据库的语言。在这个例子中，我们使用了一个叫做“SELECT”的声明。这个声明的作用是从数据库中选取数据。想象一下，你有一个大箱子，里面装满了各种颜色的球。现在，你只想拿出红色和蓝色的球。SELECT声明就像是你的手，它从箱子里拿出你想要的球。在这个具体的例子中，我们有一个叫做“NTO订阅者数据扩展”的数据库表。这个表里有很多记录，每条记录都代表一个订阅者。我们想要找出那些订阅者的“myNTO级别”是“黄金级”或“白金级”，并且他们的兴趣是“攀登”或“徒步旅行”的记录。所以，我们的SQL声明会是这样写的： ```sql SELECT * FROM NTO订阅者数据扩展 WHERE myNTO级别 IN ('黄金级', '白金级') AND 兴趣 IN ('攀登', '徒步旅行'); ``` 这里，“SELECT *”表示我们要选择所有的列（也就是所有的信息），“FROM NTO订阅者数据扩展”表示我们要从哪个表里选取数据。然后，“WHERE”后面的条件就是我们的筛选条件，只有满足这些条件的记录才会被选中。所以，这个SQL声明的作用就是从“NTO订阅者数据扩展”表中，找出那些级别是黄金级或白金级，并且兴趣是攀登或徒步旅行的订阅者记录。希望这个解释能帮助你更好地理解SQL的基本语法！

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SQL Statements

第 260 页

让我们来简单理解一下这个SQL声明的例子。首先，想象你有一个大盒子，里面装满了各种颜色的球。这个盒子就是我们的“源数据扩展”，名字叫做“NTO订阅者”。每个球代表一条记录，记录上有不同的信息，比如颜色、大小、重量等。现在，我们想要从这个大盒子里挑出一些特定的球。我们只对两种颜色的球感兴趣：金色和银色。这两种颜色就相当于“myNTO级别”为“黄金”或“白金”的记录。当我们执行这个SQL查询时，就像是在这个大盒子里寻找所有金色和银色的球。一旦找到这些球，我们不会把整个球都拿走，而是只记录下球上的三个信息：球上的标签（电子邮件地址）、球的名字（名字）和球的颜色（myNTO级别）。最后，这些挑选出来的信息会被放到一个新的小盒子里，这个小盒子就是我们的“结果数据扩展”。所以，结果数据扩展里只有我们感兴趣的、符合条件的记录，而且每条记录只包含我们需要的三个字段：电子邮件地址、名字和myNTO级别。简单来说，这个SQL声明就是在说：“从NTO订阅者这个大盒子里，找出所有myNTO级别是黄金或白金的记录，然后只保留电子邮件地址、名字和myNTO级别这三个信息，放到结果数据扩展这个小盒子里。”

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Joins

第 261 页

今天我们来聊聊“Joins”，也就是数据连接。还记得我们之前创建了一个数据关系，用来基于两个数据扩展中的数据创建一个段吗？其实，使用内部连接的查询也能达到同样的效果。内部连接是什么呢？简单来说，它允许你评估存储在多个数据扩展中的数据，然后从这些数据扩展中查询并返回特定的数据列。当你创建一个内部连接时，有几个关键问题需要回答： 1. 我们需要从哪些数据扩展中拉取哪些字段到结果数据扩展中？ 2. 我们正在查询哪些数据扩展？ 3. 最重要的是，你需要明确告诉系统，你正在连接表1和表2中的哪一列。让我们来看一个具体的例子，这样你会更容易理解。

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SQL Statement Inner Join (CONT.)

第 262 页

让我们继续深入理解SQL中的INTERNAL JOIN，特别是如何通过使用别名来简化我们的查询。首先，回顾一下我们之前的例子。我们有两个数据表：NTOSubscribers和采购数据扩展。我们想要从这两个表中提取信息，并且只在它们共有的字段上连接它们。这个共有的字段是Customer_Number。在我们的SQL查询中，我们写了这样的语句： ```sql SELECT NTOSubscribers.Email_Address, NTOSubscribers.Customer_Numbers, [采购数据扩展].Item FROM NTOSubscribers INNER JOIN [采购数据扩展] ON NTOSubscribers.Customer_Number = [采购数据扩展].Customer_Number ``` 这里，我们选择了NTOSubscribers表中的Email_Address和Customer_Numbers列，以及采购数据扩展表中的Item列。然后，我们通过Customer_Number字段将这两个表连接起来。但是，你可能会注意到，每次我们引用表名时，都需要写出完整的表名，这在表名很长或者查询复杂时会显得很繁琐。这时候，我们可以使用别名来简化我们的SQL语句。别名就是给表或列起一个简短的临时名字。在我们的例子中，我们可以给NTOSubscribers表起一个别名，比如N，给采购数据扩展表起一个别名，比如P。这样，我们的查询就可以改写为： ```sql SELECT N.Email_Address, N.Customer_Numbers, P.Item FROM NTOSubscribers AS N INNER JOIN [采购数据扩展] AS P ON N.Customer_Number = P.Customer_Number ``` 看到区别了吗？现在，我们只需要使用N和P来引用表，而不是每次都写出完整的表名。这不仅使查询更简洁，也更容易阅读和维护。总结一下，使用别名可以极大地简化SQL查询，特别是在处理多个表和复杂查询时。希望这个解释能帮助你更好地理解和使用SQL中的INTERNAL JOIN和别名。如果有任何疑问，随时提问！

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Query Join

第 263 页

今天我们来聊聊如何在Salesforce中创建一个数据关系，这样你就可以更灵活地使用数据了。想象一下，你有一个表格，里面记录了很多NTO订阅者的信息，比如他们的电子邮件地址、客户编号、名字、姓氏等等。同时，你还有另一个表格，里面记录了客户的订单详细信息，比如订单号、产品编号、购买日期等。现在，你想要把这两个表格的信息结合起来，这样你就可以根据客户编号来查看一个客户的所有信息，包括他们的订阅信息和订单信息。这听起来是不是很有用？在Salesforce中，你可以通过创建一个数据关系来实现这一点。具体来说，你可以在NTO订阅者和订单详细信息之间建立一个关系，基于客户编号。这样，当你查询一个客户时，Salesforce会自动把这两个表格中的相关信息都拉出来，让你一目了然。这种关系建立后，你就可以在数据扩展中使用所有相关的字段来进行更复杂的分段和分析了。比如，你可以找出所有在某个特定日期之后购买过产品的客户，或者找出所有对某个特定产品感兴趣的客户。总之，通过建立这样的数据关系，你可以让你的数据更加灵活和强大，帮助你做出更好的业务决策。希望这个解释对你有帮助！

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Query Join (CONT.)

第 264 页

今天我们来聊聊Salesforce中的数据扩展，特别是关于查询加入后的结果数据扩展、NTO订阅者数据扩展以及订单详细信息数据扩展。首先，，结果数据扩展，。当我们进行查询时，通常会从多个对象中获取数据。查询加入（Query Join）就是将这些不同对象的数据合并在一起，形成一个更全面的数据集。结果数据扩展就是指这个合并后的数据集，它包含了来自不同对象的字段，让我们能够在一个查询结果中看到更丰富的信息。接下来是，NTO订阅者数据扩展，。NTO是“New to Order”的缩写，通常用于描述那些新加入订单系统的订阅者。NTO订阅者数据扩展就是针对这些新订阅者的数据进行的扩展。比如，我们可能会从订阅者对象中获取基本信息，再通过查询加入，从订单对象中获取他们的订单历史、购买偏好等信息。这样，我们就能够更全面地了解这些新订阅者，从而为他们提供更个性化的服务。最后是，订单详细信息数据扩展，。订单详细信息数据扩展是指通过查询加入，将订单对象与其他相关对象（如产品、客户等）的数据结合起来，形成一个更详细的订单视图。比如，我们不仅能看到订单的基本信息，还能看到订单中包含的产品详情、客户的联系方式、历史订单记录等。这样，我们就能够更深入地分析订单数据，发现潜在的业务机会或问题。总结一下，数据扩展就是通过查询加入，将不同对象的数据合并在一起，形成一个更全面、更详细的数据集。无论是结果数据扩展、NTO订阅者数据扩展，还是订单详细信息数据扩展，都是为了让我们能够更好地理解和利用数据，从而做出更明智的业务决策。希望这些内容对你有帮助！如果有任何问题，随时问我哦。

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Query Activity - 265

第 265 页

让我们来聊聊如何在Salesforce Marketing Cloud中设置一个查询活动，特别是针对那些年龄大于40岁或者薪资超过60000的订阅者。首先，你需要理解查询活动的基本概念。查询活动就像是一个过滤器，它可以帮助你从大量的数据中筛选出符合特定条件的记录。在这个例子中，我们想要筛选出那些年龄大于40岁或者薪资超过60000的订阅者。为了做到这一点，我们需要使用SQL（结构化查询语言）。SQL是一种用于管理和操作数据库的语言。在这个查询活动中，我们会写一个SQL语句来告诉系统我们想要哪些数据。但是，在执行这个查询之前，有一个非常重要的步骤，那就是创建一个结果数据扩展。你可以把结果数据扩展想象成一个空白的表格，这个表格将会用来存放查询结果。没有这个表格，查询的结果就没有地方存放，所以这是必须的步骤。总结一下，设置查询活动的步骤是这样的： 1. 首先，创建一个结果数据扩展。 2. 然后，定义你的查询活动，编写SQL语句来指定你想要的数据。 3. 最后，执行查询活动，查询结果会自动填充到你之前创建的结果数据扩展中。这样，你就可以轻松地获取到那些年龄大于40岁或者薪资超过60000的订阅者信息了。希望这个解释对你有帮助！

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Filters vs. Query

第 269 页

今天我们来聊聊Salesforce中的过滤器和查询评论图表。这两个功能在Salesforce中非常实用，能帮助我们更高效地管理和分析数据。首先，我们来说说，过滤器，。过滤器就像是一个筛子，可以帮助我们从一大堆数据中筛选出我们真正需要的信息。比如，你有一个包含成千上万条记录的列表，但你只想看到那些符合特定条件的记录，这时候就可以使用过滤器。你可以根据字段的值、日期范围、或者其他条件来设置过滤器。比如，你可以设置一个过滤器，只显示“状态”为“已完成”的记录，或者只显示“创建日期”在过去一周的记录。这样，你就可以快速找到你需要的信息，而不必在大量的数据中翻来覆去地查找。接下来，我们来说说，查询评论图表，。这个功能可以帮助我们更直观地了解数据的分布和趋势。比如，你可以创建一个图表，显示不同状态的记录数量，或者显示某个时间段内的记录增长情况。图表可以是柱状图、饼图、折线图等等，具体选择哪种图表取决于你想要展示的数据类型。通过图表，你可以一目了然地看到数据的整体情况，而不必逐条查看记录。这对于做报告或者做决策时非常有帮助。总结一下，过滤器帮助我们快速筛选出需要的数据，而查询评论图表则帮助我们更直观地理解数据的分布和趋势。这两个功能结合起来，可以大大提高我们在Salesforce中处理数据的效率。希望这个解释对你有帮助！如果你有任何问题，随时问我哦。

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Audience Builder

第 270 页

今天我们来聊聊Salesforce Marketing Cloud中的一个非常酷的工具——Audience Builder。想象一下，你有一大群订阅者，你想要更了解他们，以便发送更符合他们兴趣和需求的消息。Audience Builder就是这样一个工具，它帮助你以非常精细的方式来细分这些订阅者。使用Audience Builder，你可以通过一个非常直观的拖放界面来操作，就像你在手机上拖放应用图标一样简单。这个工具背后有强大的硬件支持，所以它处理数据非常快，让你能够迅速而深入地了解你的客户——他们的属性、行为，甚至是他们的偏好。最棒的是，Audience Builder采用了最先进的技术，这意味着你可以在几秒钟内定义和执行你的细分标准。比如，你可以根据客户的购买历史、网站浏览行为或者他们与你的电子邮件互动情况来创建不同的客户群体。这样，你就可以为每个群体定制个性化的营销信息，提高营销活动的效果。总之，Audience Builder是一个强大而灵活的工具，它可以帮助你更好地理解你的客户，并确保你的营销信息能够精准地触达他们。希望这个介绍能帮助你更好地理解Audience Builder的功能和优势！

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Goal: Discuss the best tools to use for segmenting data in different scenarios.

第 271 页

让我们来聊聊在不同情况下如何选择最佳的数据分段工具。每个场景都有其独特的需求，我们需要根据具体情况来选择最合适的工具。，场景1：取消自行车课的通知，在这个场景中，Northern Trail Outfitters需要通知特定门店的客户取消课程。由于数据存储在CLASSES数据扩展插件中，并且每个班级都有唯一的编号，我们可以使用Salesforce Marketing Cloud的精确数据分段功能。通过筛选出特定门店、特定班级的客户信息，我们可以快速生成一个目标客户列表，然后发送个性化的取消通知。，场景2：德国露营帐篷的促销，面对100多万的订户，我们需要一个能够处理大规模数据的分段工具。Salesforce Marketing Cloud的高级分段功能可以帮我们筛选出在德国的客户，并且根据他们的购买历史和兴趣，进一步细分出对露营设备感兴趣的客户。这样，我们就可以发送有针对性的促销邮件，提高转化率。，场景3：炉具召回通知，这个场景涉及到多个数据扩展插件中的数据，我们需要一个能够整合这些数据的工具。Salesforce的数据集成工具可以帮助我们将不同来源的数据整合到一个统一的视图中。然后，我们可以使用Marketing Cloud的自动化工具，快速筛选出购买了特定SKU炉具的客户，并立即发送召回通知。，场景4：犹他州徒步旅行探险的推广，面对500多万的订户记录，我们需要一个强大的分段工具来处理如此大规模的数据。Salesforce Marketing Cloud的高级分段和自动化工具可以帮助我们筛选出符合以下条件的客户：居住在犹他州附近的徒步旅行爱好者、白金myNTO奖励会员、过去两个月内购买了400美元以上徒步旅行装备并居住在美国的客户，以及点击了电子邮件中的徒步旅行探险链接但尚未注册的人。通过精确的分段，我们可以确保邮件只发送给最有可能感兴趣的客户。，场景5：新阿留申睡袋的促销，在这个场景中，我们需要根据订阅者的行为（点击链接）和兴趣（喜欢露营）来进行分段。Salesforce Marketing Cloud的行为分段功能可以帮助我们筛选出点击了上个月时事通讯中睡袋链接的订阅者，以及所有喜欢露营的订阅者。然后，我们可以发送有针对性的促销邮件，提高睡袋的销售量。总结一下，选择最佳的数据分段工具需要根据具体的业务需求和数据规模来决定。Salesforce Marketing Cloud提供了多种强大的分段和自动化工具，可以帮助我们在不同的场景中实现精确的目标客户定位和高效的营销活动执行。

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Knowledge Check - 272

第 272 页

让我们来逐一解答这些问题。，第一个问题：， NTO的营销人员需要在每次发送邮件之前刷新数据扩展插件，但他们不擅长编写代码。在这种情况下，他们应该使用，脚本活动，。脚本活动允许用户通过简单的界面来执行数据操作，而不需要复杂的编程知识。这样，他们就可以轻松地更新和刷新数据扩展插件，确保每次发送邮件时使用的都是最新数据。，第二个问题：， NTO的营销人员需要随机拆分存储在数据扩展中的受众，以便进行客户满意度调查活动。他们应该选择，按固定数字或百分比创建随机分段，。这种方法允许他们根据具体的数字或百分比来随机选择受众，确保调查的随机性和代表性。例如，他们可以选择10%的受众进行调查，或者固定选择1000名受众。，第三个问题：， NTO将数据存储在三个独立的数据扩展中，这是废弃购物车活动所需的。为了在每晚发送电子邮件之前合并和分段这些数据，他们应该使用，SQL查询活动，。SQL查询活动可以有效地从多个数据扩展中提取数据，并根据需要进行合并和分段。这样，他们就可以确保每晚发送的电子邮件都是基于最新和整合后的数据。希望这些解释能帮助你更好地理解这些概念！如果有更多问题，随时问我哦。

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Knowledge Check - 273

第 273 页

让我们来聊聊Salesforce Marketing Cloud中的过滤器活动和查询活动，以及如何使用收件箱来细分和刷新数据。首先，过滤器活动和查询活动都是用来处理数据的，但它们的方式和用途有所不同。，过滤器活动，： - 你可以把它想象成一个筛子，用来筛选出你需要的特定数据。 - 它可以帮助你创建一个数据扩展的特定部分，也就是我们说的“段”。 - 过滤器活动会查看数据表，从中提取行为数据。 - 你可以选择哪些字段用来过滤数据。 - 一旦你设置了过滤条件，系统会自动在用户界面中创建一个过滤后的数据扩展。，查询活动，： - 查询活动更像是使用SQL语句来从数据库中提取数据。 - 它允许你更灵活地操作数据，比如合并、更新或者创建新的数据扩展。 - 当你创建一个查询活动时，源数据扩展中的所有字段都会自动包含在结果数据扩展中。现在，关于使用收件箱来细分和刷新存储在营销云中的数据，这里有几个关键点： - 首先，你需要创建一个结果数据扩展，这是存储你细分后的数据的地方。 - 你可以使用措施来提取有关订阅者的行为数据，这有助于你更好地理解他们的行为和偏好。 - 使用列表和数据扩展可以帮助你组织和管理这些数据。 - 当你创建查询活动时，源数据扩展中的所有字段都会自动出现在结果数据扩展中，这样你就可以确保所有必要的信息都被保留和更新。希望这些解释能帮助你更好地理解这些概念。如果有任何疑问，随时欢迎提问！

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