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Criar segmentos de clientes no Amazon Connect
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A segmentação baseada em SQL (Beta) exige que o armazenamento de dados esteja ativado. Visite a tela inicial dos Perfis do Cliente e ative o armazenamento de dados no banner azul superior
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Para navegar até a experiência do criador de segmentação no site do Amazon Connect administrador, você precisa de permissões de perfis de segurança para esse recurso. Para obter mais informações, consulte Atribuir permissões do perfil de segurança para gerenciar segmentos de clientes.
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Antes de criar segmentos, recomendamos que seu domínio do Customer Profiles configure integrações de dados para preencher perfis no domínio do Customer Profiles. Para obter mais informações sobre como configurar integrações de dados com o Customer Profiles, consulte Integrar aplicações externas ao Amazon Connect Customer Profiles.
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Os segmentos podem incluir eventos que você capturou usando atributos calculados. Para obter mais informações sobre como configurar atributos calculados personalizados e conferir as ofertas de atributos calculados padrão do Customer Profiles, consulte Configurar atributos calculados no Amazon Connect Customer Profiles.
O Amazon Connect fornece duas maneiras de criar segmentos de clientes: 1/ Definir segmentos por meio do Spark SQL (beta; requer que o armazenamento de dados esteja ativado); 2/ Definir segmentos por meio de grupos de público e filtros (segmentação clássica). Para ambos, você pode usar instruções em linguagem natural por meio do assistente de IA de segmento com inteligência artificial generativa. Se você definir segmentos de uma das formas, moverá esse segmento para a outra e terá que começar de novo.
Segmentos desenvolvidos pelo Spark SQL
Os segmentos desenvolvidos pelo Spark SQL permitem que você use dados completos do Perfil do Cliente e funcionalidades expandidas para definir segmentos. Você pode usar atributos de objeto de perfil padrão e atributos de objetos personalizados. Você também pode usar funcionalidades baseadas em SQL, como unir objetos padrão e personalizados para usar dados de vários objetos, filtrar segmentos com estatísticas como percentis e padronizar campos de data para fazer comparações.
Você pode começar inserindo um prompt em linguagem natural no Segment Assistant AI. O assistente de IA do segmento definirá o segmento, incluindo sua tradução para o Spark SQL. A IA do Assistente de Segmento fornecerá as etapas necessárias para definir o segmento e você poderá validar se ele corresponde ao que você pretendia criar. Você também pode visualizar o SQL, as etapas do SQL em linguagem natural e um resumo do Spark SQL gerado pela IA para ajudar ainda mais na validação. Se quiser fazer alterações, você pode atualizar seu prompt de linguagem natural ou fazer edições diretamente no Spark SQL.
Você também tem a opção de criar o segmento Spark SQL diretamente.
Assim como a segmentação clássica, os segmentos desenvolvidos pelo Spark SQL podem ser usados em chamadas de associação de segmentos, blocos de fluxo e campanhas externas.
Quando você usa um segmento do Spark SQL em uma chamada de associação de segmento, bloco de fluxo ou campanha externa iniciada por um evento do cliente, ele usa o último segmento exportado (instantâneo do segmento). O instantâneo do segmento usado para associação expira 1 ano após a criação. Se você receber um erro 4XX, certifique-se de ter exportado o segmento (instantâneo do segmento).
As campanhas externas iniciadas por um segmento de clientes não exigem que você exporte o segmento (resumo do segmento).
Etapa 1: criar um segmento
No assistente de IA do segmento, selecione “Como criar um segmento” para obter mais orientações sobre a criação de segmentos valiosos ou “Quero gerar um segmento” para inserir uma solicitação em linguagem natural para criar o segmento.
Como alternativa, use SQL para definir um novo segmento no editor de consultas.
Observação: se você quiser criar uma campanha de saída baseada em fuso horário, você deve garantir que o atributo de fuso horário faça parte da saída do segmento
Observação: se você quiser usar o segmento em campanhas externas, você deve garantir que o perfil IDs na saída do segmento seja exclusivo
Etapa 2: especificar um nome e uma descrição
Em Nome, digite um nome para o segmento de clientes que facilite seu reconhecimento posteriormente.
Observação: o site de administração do Amazon Connect usa o nome inserido como o DisplayName do segmento e gera um identificador com base nele. O identificador gerado é usado SegmentDefinitionName quando você acessa o segmento usando Perfis de clientes APIs.
Em Descrição, insira uma descrição opcional para o segmento de clientes.
Etapa 3: revisar e validar o segmento
Analise os dados usados pelo assistente de IA do Segmento e as etapas do modelo de IA para gerar seu segmento. Você também pode revisar o SQL que ele criou para definir o segmento no editor de consultas. Se não conseguiu criar o segmento, aborde o feedback fornecido para ajudá-lo a criar um segmento preciso. Depois de gerar um segmento, o Customer Profiles criará automaticamente uma estimativa do segmento para você.
Se quiser fazer edições, você pode fornecer uma nova solicitação clicando em “Nova conversa” ou em create/edit SQL no editor de consultas.
Se você não estiver usando o assistente do Segment AI, poderá validar a consulta e criar a estimativa clicando no botão “Validar e estimar a consulta” abaixo do editor de consultas.
Observação: os segmentos desenvolvidos pelo Spark SQL levarão tempo, dependendo da quantidade de dados de perfil que você usa no segmento e do SQL usado, da mesma forma que outros mecanismos de consulta (por exemplo, várias junções entre objetos levam tempo).
Etapa 4: criar segmento
Depois de criar um segmento e ficar satisfeito, selecione o botão “Criar segmento” no canto superior direito. Depois de criar o segmento, você pode selecionar Ações - exportando para .csv, usando o segmento em Flows e usando o segmento em Outbound Campaigns.
Observação: se você usar o segmento em campanhas externas ou blocos de fluxo, ele verificará a associação do segmento com base em quando o segmento foi criado pela última vez. Se você precisar de verificações de associação de segmentos em tempo real enquanto o Flow ou a campanha estão sendo executados, use a segmentação clássica.
Segmentação clássica com grupos de público e filtros
Ao criar um segmento de clientes, você escolhe públicos iniciais e refina esses públicos escolhendo os filtros que definem o segmento. Por exemplo, você pode criar um grupo de público, depois escolher um filtro de todos os clientes que moram em um país específico e que ligam com frequência. Os segmentos são recalculados sob demanda, como durante a execução da campanha, execução do fluxo de contatos e estimativa ou exportação do segmento. Como resultado, o tamanho e a associação de cada segmento muda com o passar do tempo.
Além disso, você pode criar um segundo grupo de público, depois criar uma relação (AND, OR ou EXCLUDE) entre os dois grupos para restringir, concatenar ou excluir ainda mais os clientes do primeiro grupo de público.
Grupos de público
Ao criar um segmento de clientes, você cria um ou mais grupos de público. Um grupo de público consiste nos seguintes componentes:
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Públicos iniciais: os segmentos de clientes que definem a população inicial de usuários. É possível especificar até 5 públicos iniciais ou todos os perfis em seu domínio do Customer Profiles.
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Grupos de filtros: categorias de informações de público que você aplica além dos públicos iniciais. É possível adicionar vários grupos de filtros conectados por relações OR.
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Filtros: os filtros reduzem o número de públicos pertencentes ao segmento. Você pode adicionar quantos filtros quiser para adaptar o segmento às suas necessidades.
Um segmento de clientes precisa ter pelo menos um grupo de público, mas você pode, opcionalmente, criar um segundo grupo de público e, em seguida, criar um relacionamento (AND/OR/EXCLUDE) entre os dois grupos de público. Consulte Etapa 5: adicionar o segundo grupo de público (opcional) para obter mais detalhes sobre a relação.
Criar um segmento de clientes
As etapas a seguir descrevem a criação e a configuração de um segmento de clientes:
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Etapa 1: criar um segmento
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Etapa 2: configurar o nome e a descrição
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Etapa 3: escolher o público inicial a ser incluído no grupo de público 1
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Etapa 4: escolher e configurar os grupos de filtros (opcional)
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Etapa 5: adicionar o grupo de público 2 (opcional)
Etapa 1: criar um segmento
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Para criar um segmento, verifique se você criou as permissões de perfis de segurança como pré-requisito. Para obter mais informações, consulte Atribuir permissões do perfil de segurança para gerenciar segmentos de clientes. Além disso, para melhor visualizar a associação do seu segmento, recomendamos a ingestão de dados antes da criação do segmento. Para fazer a ingestão de perfis por meio do S3 ou de aplicações externas, consulte Criar e ingerir dados de clientes no Customer Profiles ou Integrar aplicações externas ao Amazon Connect Customer Profiles.
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Escolha Criar um segmento na visualização de tabela Segmento de clientes.
Etapa 2: especificar um nome e uma descrição
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Em Nome, digite um nome para o segmento de clientes que facilite seu reconhecimento posteriormente.
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O site Amazon Connect administrativo usa o nome inserido como o
DisplayNamedo segmento e gera um identificador com base nele. O identificador gerado é usadoSegmentDefinitionNamequando você acessa o segmento usando Perfis de clientes APIs. -
Em Descrição, insira uma descrição opcional para o segmento de clientes.
Etapa 3: escolher o público inicial a ser incluído no grupo de público 1
Primeiro, você escolherá como deseja definir o público inicial para o grupo de público.
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Em Grupo de público 1, na lista suspensa Público inicial, selecione um ou mais segmentos para incluir no grupo de público ou escolha Todos os perfis de Perfis de Clientes.
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Quando você escolhe vários segmentos como público inicial, os segmentos são conectados por relações
OR. Por exemplo, se você escolher os segmentos Clientes com assinatura premium e Clientes com assinatura básica como público inicial, todos os perfis que estiverem em qualquer um dos segmentos serão incluídos.
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Para criar um segmento com ProfileType, comece usando Todas as contas dos perfis de clientes como seu público inicial. Essa abordagem permite filtrar perfis baseados em contas de forma eficaz. É importante observar que, a menos que você especifique o contrário, o processo de segmentação exportará automaticamente todos os perfis dentro do domínio de perfis de clientes. Esse comportamento padrão garante uma cobertura abrangente, mas pode ser ajustado para atender às necessidades específicas de segmentação.
Veja a seguir um exemplo de como uma definição do segmento pode ser criada (com base em perfis de contas ou perfis padrão):
Filtra todos os perfis baseados em contas (=ACCOUNT_PROFILE) ProfileType
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Para criar um segmento somente com subperfis, crie um público que exclua os perfis baseados em contas. Por exemplo, perfis em que
ProfileTypeé PROFILE ouProfileTypeestá vazio.
Exemplo de campanha que segmenta contas a serem acessadas usando
Phone
Neste exemplo, a campanha segmenta uma única conta com a seguinte sequência de chamadas:
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Primeiro, tenta entrar em contato com John (ID: 2).
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Se John não atender, liga para Sally (ID: 3) como contato alternativo.
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Depois de escolher um público inicial, a seção Público estimado é atualizada para exibir os perfis elegíveis. Depois de editar os grupos de público, você pode clicar no botão Atualizar na seção Público estimado para buscar novamente a estimativa.
Etapa 4: escolher e aplicar filtros de público (opcional)
Depois de escolher o público inicial, você pode refinar ainda mais o público aplicando lógica condicional aos atributos. Os segmentos oferecem suporte a atributos de perfil padrão, atributos de perfil personalizado e atributos calculados.
Como escolher e configurar os filtros de público
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Em Atributo, você pode escolher um atributo entre os seguintes tipos:
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Atributos calculados: filtra o público com base em um dos atributos calculados.
Consulte Configurar atributos calculados no Amazon Connect Customer Profiles para saber mais sobre os atributos calculados padrão e como configurar atributos calculados personalizados.
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Atributos padrão: filtra o público com base em um dos atributos de perfil padrão.
Consulte Definição de perfil padrão no Amazon Connect Customer Profiles para obter a lista de atributos de perfil padrão.
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Atributos personalizados: filtra o público com base em um dos atributos de perfil personalizado.
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Armazenamos até 1.000 dos atributos de perfil mais recentes no domínio. Se o domínio contiver uma grande quantidade de atributos, os atributos mais antigos poderão não ser exibidos nessa lista.
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Escolha o Operador. Os operadores determinam a relação do atributo com um valor inserido por você. O texto a seguir descreve os operadores disponíveis. Os operadores disponíveis são alterados com base no tipo de valor do atributo selecionado.
| Tipo de valor de atributo compatível | Operador | Description |
|---|---|---|
| Número | Maior que | Usado somente para atributos numéricos. Esse operador filtra os resultados que são maiores do que o número enviado. Por exemplo, Tempo médio de espera do cliente é maior que 10 segundos. |
| Maior ou igual a | Usado somente para atributos numéricos. Esse operador filtra os resultados que são maiores ou iguais ao número enviado. Por exemplo, Tempo médio de espera do cliente é maior ou igual a 10 segundos. | |
| Igual | Usado somente para atributos numéricos. Esse operador filtra o público por igualdade de valor numérico. Por exemplo, Tempo médio de espera do cliente é igual a 10 segundos. | |
| Menor que | Usado somente para atributos numéricos. Esse operador filtra os resultados que são menores do que o número enviado. Por exemplo, Tempo médio de espera do cliente é menor que 10 segundos. | |
| Menor ou igual a | Usado somente para atributos numéricos. Esse operador filtra os resultados que são menores ou iguais ao número enviado. Por exemplo, Tempo médio de espera do cliente é menor ou igual a 10 segundos. | |
| String | É | Filtra o público que corresponde à string fornecida. Por exemplo, Address.Country do cliente é EUA. |
| Não é | Filtra o público que não corresponde a determinada string. Por exemplo, Address.Country do cliente não é EUA. | |
| Contém | Use isso para filtrar o público com base em uma substring dentro de uma string. Por exemplo, se você tiver um filtro para o atributo Address.Country, poderá enviar EU para retornar EU ou EUA. | |
| Começa com | Filtra o público cujo atributo começa com a string fornecida. Por exemplo, Address.Country do cliente começa com EUA. | |
| Termina com | Filtra o público cujo atributo termina com a string fornecida. Por exemplo, o cliente EmailAddress termina com @amazon .com. | |
| Data | Before | Filtra o público cujo atributo tem um valor de data anterior a uma data específica. Por exemplo, clientes cujos atributos. NextReservationé antes de 2024/10/01. |
| Ativado | Filtra o público cujo valor do atributo corresponde a uma data específica. Por exemplo, clientes cujos atributos. NextReservationestá em 2024/10/01. | |
| Depois | Filtra o público cujo atributo tem um valor de data posterior a uma data específica. Por exemplo, clientes cujos atributos. NextReservationé após 2024/10/01. | |
| Intervalo de tempo é | Filtra o público cujo atributo tem um valor de data que está em um intervalo de tempo específico. Você pode especificar o intervalo de tempo no modo de tempo absoluto ou no modo de tempo relativo. | |
| Modo de tempo absoluto: permite especificar um intervalo de tempo absoluto. Por exemplo, entre 1/10/2024, às 12h, e 7/10/2024, à 0h. | ||
| Modo de tempo relativo: permite que você especifique o intervalo de tempo relativo de X horas, dias, semanas, meses ou anos futuros ou passados. Direção de tempo futuro: filtrará o público cujo atributo tiver um valor de data entre agora e um tempo futuro especificado. Por exemplo, nos próximos 2 dias. Direção de tempo passado: filtrará o público cujo atributo tiver um valor de data entre um tempo passado especificado e agora. Por exemplo, nos últimos 2 dias. | ||
| Intervalo de tempo não é | Filtra o público cujo atributo tem um valor de data que não está em um intervalo de tempo específico. Você pode especificar o intervalo de tempo no modo de tempo absoluto ou no modo de tempo relativo. Consulte o operador “Intervalo de tempo é” nesta tabela para obter mais detalhes. |
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Os segmentos de clientes no site Amazon Connect administrativo usam o fuso horário UTC e um horário padrão de 00:00:00 UTC para todos os filtros baseados em horário. Você pode filtrar por datas, mas as horas são registradas com o mesmo valor. Se você inserir uma data de 1/1/2024, o console enviará a hora como 2024-01-01T00:00:00Z.
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Ao especificar um filtro para um atributo calculado, você pode substituir o período da definição do atributo calculado. Por exemplo, o filtro Frequent caller is true for the event time period of 60
days substituirá os Atributos calculados padrão no Amazon Connect Customer Profiles de chamador frequente para avaliar o valor nos últimos 60 dias, em vez do período configurado na definição do atributo calculado. Essa substituição é específica para o segmento e não afeta a definição do atributo calculado em si.
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Especifique o Valor. É possível especificar vários valores conectados por relações
OR. Por exemplo,Address.CountryéUSAouMexico. A entrada de valor mostra sugestões na lista suspensa para operadores de string com base nos perfis de clientes armazenados no domínio.nota
Os valores diferenciam maiúsculas de minúsculas. Por exemplo, Address.Country é EUA retorna resultados diferentes de Address.Country é eua.
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(Opcional) Para aplicar atributos adicionais a esse grupo de filtros, escolha + Filtro. Para criar outro grupo de filtros, escolha + Grupo.
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Quando você tem vários filtros em um grupo de filtros, os filtros são conectados por relações AND. Por exemplo, para um grupo com dois filtros, “Address.Country é EUA” e “Tempo médio de espera do cliente é maior que 10 segundos”, os perfis cujo Address.Country for EUA e o tempo médio de espera for superior a 10 segundos pertencerão ao segmento.
Quando você tem vários grupos de filtros em um grupo de público, os segmentos de clientes no site Amazon Connect administrativo usam relacionamentos OR para se conectar entre os grupos de filtros.
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Quando terminar de configurar o grupo de público, selecione Criar segmento.
Etapa 5: adicionar o segundo grupo de público (opcional)
Também é possível adicionar o segundo grupo de público e definir uma relação com o grupo de público 1. Ao criar um segmento de clientes usando o site de administração do Amazon Connect , você pode ter até dois grupos de público por segmento. Se você adicionar um segundo grupo de público ao segmento, poderá escolher a forma como os dois grupos de público se conectam:
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Relação AND: se você usar a relação AND para conectar dois públicos, seu segmento conterá todos os perfis que atendam aos filtros do grupo de público 1 e do grupo de público 2.
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Relação OR: se você usar a relação OR para conectar dois públicos, seu segmento conterá todos os perfis que atendam aos filtros do grupo de público 1 ou do grupo de público 2.
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Relação EXCLUDE: se você usar a relação EXCLUDE para conectar dois públicos, o segmento conterá os perfis do grupo de público 1, excluindo os perfis do grupo de público 2.
Como configurar o segundo grupo de público
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Escolha a relação AND, OR ou EXCLUDE depois de configurar o Grupo de público 1.
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Escolha o público inicial do Grupo de público 2. Para referência, consulteEtapa 3: escolher o público inicial a ser incluído no grupo de público 1.
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(Opcional) Escolha os filtros pelos quais deseja restringir os segmentos. Para referência, consulte Etapa 4: escolher e aplicar filtros de público (opcional)
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Quando você concluir a configuração do segmento, escolha Criar segmento. O segmento foi criado e agora você pode usá-lo em fluxos ou campanhas externas.
Criação de segmentos com tecnologia Spark SQL
Os segmentos desenvolvidos pelo Spark SQL permitem que você use dados completos do Perfil do Cliente e funcionalidades expandidas para definir segmentos. Você pode usar atributos de objeto de perfil padrão e atributos de objetos personalizados. Você também pode usar funcionalidades baseadas em SQL, como unir objetos padrão e personalizados para usar dados de vários objetos, filtrar segmentos com estatísticas como percentis e padronizar campos de data para fazer comparações.
Você pode começar inserindo um prompt em linguagem natural no Segment Assistant AI. O assistente de IA do segmento definirá o segmento, incluindo sua tradução para o Spark SQL. A IA do Assistente de Segmento fornecerá as etapas necessárias para definir o segmento e você poderá validar se ele corresponde ao que você pretendia criar. Você também pode visualizar o SQL, as etapas do SQL em linguagem natural e um resumo do Spark SQL gerado pela IA para ajudar ainda mais na validação. Se quiser fazer alterações, você pode atualizar seu prompt de linguagem natural ou fazer edições diretamente no Spark SQL.
Você também tem a opção de criar o segmento Spark SQL diretamente.
Segmentos desenvolvidos pelo Spark SQL podem ser usados em chamadas de associação de segmentos, blocos de fluxo e campanhas externas. Eles verificam o segmento na última vez em que o segmento foi criado (instantâneo do segmento). Se você receber um erro 4XX, deverá executar o instantâneo do segmento.
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A segmentação SQL é executada no armazenamento de dados que tem dados de até 10 anos. A segmentação clássica usa os dados mais recentes (dados atualizados nos últimos 3 anos)
Etapa 1: criar um segmento
No assistente de IA do segmento, selecione “Como criar um segmento” para obter mais orientações sobre a criação de segmentos valiosos ou “Quero gerar um segmento” para inserir uma solicitação em linguagem natural para criar o segmento.
Como alternativa, use SQL para definir um novo segmento no editor de consultas.
Etapa 2: especificar um nome e uma descrição
Em Nome, digite um nome para o segmento de clientes que facilite seu reconhecimento posteriormente.
nota
O site de administração do Amazon Connect usa o nome inserido como o DisplayName do segmento e gera um identificador com base nele. O identificador gerado é usado SegmentDefinitionName quando você acessa o segmento usando Perfis de clientes APIs.
Em Descrição, insira uma descrição opcional para o segmento de clientes.
Etapa 3: revisar e validar o segmento
Analise os dados usados pelo assistente de IA do Segmento e as etapas do modelo de IA para gerar seu segmento. Você também pode revisar o SQL que ele criou para definir o segmento no editor de consultas. Se não conseguiu criar o segmento, aborde o feedback fornecido para ajudá-lo a criar um segmento preciso. Depois de gerar um segmento, o Customer Profiles criará automaticamente uma estimativa do segmento para você.
Se quiser fazer edições, você pode fornecer uma nova solicitação clicando em “Nova conversa” ou em create/edit SQL no editor de consultas.
Se você não estiver usando o assistente do Segment AI, poderá validar a consulta e criar a estimativa clicando no botão “Validar e estimar a consulta” abaixo do editor de consultas.
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Segmentos desenvolvidos pelo Spark SQL levarão tempo, dependendo da quantidade de dados de perfil que você usa no segmento e do SQL usado, de forma semelhante a outros mecanismos de consulta (por exemplo, várias junções entre objetos geralmente levam mais tempo).
Etapa 4: criar segmento
Depois de criar um segmento e ficar satisfeito, selecione o botão “Criar segmento” no canto superior direito. Depois de criar o segmento, você pode selecionar Ações - exportando para .csv, usando o segmento em Flows e usando o segmento em Outbound Campaigns.
nota
Se você usar o segmento em campanhas externas ou blocos de fluxo, ele verificará a associação do segmento com base em quando o segmento foi criado pela última vez. Se você precisar de verificações de associação de segmentos em tempo real enquanto o Flow ou a campanha estão sendo executados, use a segmentação clássica.
