Os clientes esperam que empresas e marcas os compreendam de forma exclusiva e se comuniquem com eles por meio de mensagens relevantes e oportunas. Expandindo-se para atender a essas expectativas, os profissionais de marketing modernos buscam dados para entender seus clientes e entregar a mensagem certa, no canal certo e no momento certo.
O Amazon Simple Email Service (Amazon SES) e o Amazon Pinpoint fornecem ferramentas poderosas para orquestrar e entregar comunicações usando e-mail, SMS, voz e canais móveis com push. Além de fornecerem painéis avançados que mostram dados agregados de interações, o Amazon SES e o Amazon Pinpoint permitem sequências de eventos de envolvimento em tempo real para o Amazon Kinesis. Esses eventos incluem envios de e-mail, aberturas de e-mail, cliques de e-mail, devoluções de e-mail, reclamações de spam por e-mail, envio de SMS, falhas de SMS, recusa de SMS e eventos de aplicações personalizadas.
O banco de dados digital de eventos de interação com os usuários provisiona e configura automaticamente os produtos da AWS necessários para começar a analisar as sequências de dados de envolvimento do Amazon SES e do Amazon Pinpoint em tempo real.
Visão geral
O diagrama abaixo apresenta a arquitetura que você pode construir usando o código de exemplo no GitHub.
Arquitetura do banco de dados digital de eventos de interação com os usuários
O código configura uma sequência de eventos do Amazon Pinpoint e um conjunto de configurações do Amazon Simple Email Service para armazenar dados de eventos no Amazon Simple Storage Service (Amazon S3). O esquema de dados do Simple Storage Service (Amazon S3) é armazenado em um catálogo de dados do AWS Glue, possibilitando consultas de dados realizadas com o Amazon Athena.
O esquema criado no Catálogo de dados do AWS Glue segue as melhores práticas de particionamento de dados que exigem que novas partições sejam adicionadas à medida que novos dados são mantidos no Amazon S3.
Digital User Engagement Events Database
Versão 1.0.0
Data da última atualização: 06/2020
Autor: AWS
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Particionamento de dados
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