Automation Studio y SQL en Marketing Cloud ☁️

Los desarrolladores de Marketing Cloud pueden usar Automation Studio y la actividad Consulta SQL para realizar consultas repetitivas para recuperar análisis de envíos de correo electrónico pasados y futuros. En última instancia, este enfoque liberará mucho tiempo valioso para los desarrolladores. En esta publicación de blog, exploraremos algunas consultas de ejemplo y demostraremos cómo probar, validar y ver los errores de las actividades de consulta SQL. Finalmente, compartiremos algunas mejores prácticas, para que pueda crear actividades de consulta eficientes que eviten gravar el rendimiento del sistema.

¿Qué es el estudio de automatización?

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Automation Studio es una aplicación en la plataforma Marketing Cloud que se utiliza para ejecutar tareas de forma inmediata, desencadenada o programada. Es más útil con tareas que son repetitivas. Por ejemplo, un especialista en marketing puede querer dirigirse a personas que no han abierto ningún correo electrónico en un mes para enviarles mensajes móviles (si optaron por recibir mensajes móviles).

¡Automation Studio es fácil de usar para cualquiera! Tiene un elegante lienzo de flujo de trabajo de arrastrar y soltar para ayudarlo a crear sus automatizaciones e incluye una variedad de actividades disponibles para usar de inmediato.

¿Qué son las actividades de Automation Studio?

Las actividades de Automation Studio realizan acciones específicas, como importar datos, filtrar datos, ejecutar JavaScript y enviar correos electrónicos. Para esta publicación de blog, nos centraremos en la actividad de consulta SQL. Si tiene curiosidad, obtenga más información sobre otros tipos de actividades en Trailhead. Pero también cubriremos otros tipos de actividades en futuras publicaciones de blog, ¡así que esté atento!

¿Qué es una actividad de consulta SQL?

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La actividad Consulta SQL le permite escribir sus propias consultas SQL y ejecutarlas inmediatamente o en un horario. Esta actividad escaneará sus extensiones de datos y recuperará la información especificada en su consulta. Dado que estas consultas son capaces de recuperar y procesar grandes cantidades de datos, debe limitar el alcance de sus consultas tanto como sea posible. Trate de limitar el rango de fechas de las consultas a solo un período de seis meses de datos cuando sea posible.

Una actividad de consulta es ideal para conjuntos de datos limpios y estructurados, donde ya se han establecido audiencias. Si desea unificar o segmentar un gran conjunto de datos, se recomienda que utilice un almacén de datos interno o una aplicación como Genie Customer Data Cloud . Antes de comenzar a crear sus actividades de consulta SQL, primero deberá crear una extensión de datos para almacenar los datos que se recuperan de sus consultas.

Ejemplos de consultas SQL

Sumerjámonos en nuestro primer ejemplo de consulta SQL. En este ejemplo, estamos consultando las aperturas únicas de un correo electrónico en particular dentro de los 30 días posteriores a la fecha de envío. Esto devolverá una lista de suscriptores que han abierto nuestro correo electrónico dentro de ese período de tiempo en nuestra extensión de datos de resultados.

Dateadd(day, -30, Getdate()) // Replace MY_EMAIL_ID with your email message ID AND j.emailid = MY_EMAIL_ID»>

Ahora, recuperemos datos sobre aperturas dentro de un rango de tiempo específico. En nuestro próximo ejemplo de consulta, estamos consultando la cantidad de aperturas para el mismo correo electrónico dentro de un rango de fechas de 30 a 60 días después de la fecha de envío. Esto devolverá una lista de suscriptores que abrieron nuestro correo electrónico dentro de ese período de tiempo en nuestra extensión de datos de resultados.

Es posible que ya esté familiarizado con el hecho de que las extensiones de datos normalmente no almacenan el estado de suscriptor de un suscriptor. Si desea conocer el estado del suscriptor de un suscriptor en particular, debe recuperarlo de una lista como la lista Todos los suscriptores. En nuestro último ejemplo, recuperamos el estado de suscriptor para suscriptores en una extensión de datos específica al verificar su estado para una lista específica. Esto devolverá los registros donde los suscriptores coincidan en nuestra lista y la extensión de datos que estamos consultando, y generará los registros en nuestra extensión de datos de destino.

¿Cómo pruebo y valido mis consultas?

Es importante que pruebe y valide sus actividades de Automation Studio. Si una automatización falla repetidamente durante un período de tiempo prolongado, la automatización se desactivará para mejorar la estabilidad y el rendimiento del sistema. Cuando se desactive una automatización, recibirá un correo electrónico de Marketing Cloud. Una automatización inactiva no puede volver a ejecutarse hasta que se repare y se reactive. Esta función está activada para todas las cuentas y no se puede desactivar. Una actividad de consulta SQL se desactivará si falla 24 veces consecutivas.

Para ver la causa de la falla, ubique la automatización fallida en la sección Descripción general de Automation Studio. Los errores se enumeran en la columna Progreso y aparecen en rojo. Pase el cursor sobre un error para ver la causa. Consulte la documentación de Errores de Automation Studio para obtener más información.

Si desea probar sus consultas y los resultados de sus datos sin tener que crear una extensión de datos permanente, pruebe Query Studio para Marketing Cloud de Salesforce Labs, que es gratuito en AppExchange. Esta aplicación le permite ejecutar consultas rápidamente en Marketing Cloud con una experiencia similar a SQL Server Studio o MySQL Workbench, para que pueda validar que la información que está obteniendo es la que espera.

Prácticas recomendadas de Automation Studio

Antes de terminar, revisemos algunas de las mejores prácticas que debe seguir para Automation Studio.

• Evitar procesos conflictivos. Revise sus automatizaciones e identifique posibles superposiciones. Por ejemplo, no es una buena práctica realizar la importación de datos en una actividad de importación y realizar una consulta SQL en un paso de actividad de consulta SQL en la misma extensión de datos. Esto creará contención en el almacén de datos.

• Prioriza las automatizaciones. Evite agrupar las automatizaciones a la misma hora todos los días. Incluso si estas automatizaciones no tienen procesos en conflicto directo, la carga de trabajo adicional para el sistema podría causar errores o un rendimiento ineficiente. En general, es bueno escalonar la automatización por hora con un intervalo de cinco a 15 minutos, por ejemplo, establecer la automatización por hora para que comience a las 12:05 a. m. o a las 12:15 a. todos ejecutándose al mismo tiempo.

• Revisar las actividades de consulta. Las actividades de consulta pueden causar problemas si no utilizan las mejores prácticas de SQL. Como regla general, su SQL debe minimizar los datos que se procesan. El código SQL funciona mejor con campos de índice designados. Si es posible, aísle los campos a los que se hace referencia en las llamadas a funciones ( JOIN , WHERE , GROUP BY y ORDER BY ) en campos indexados. Consulte la documentación de Optimización de una actividad de consulta SQL para obtener más sugerencias.

Conclusión

Ahora debería comprender los casos de uso de las actividades de Automation Studio y SQL Query. Recuerde usar la guía de mejores prácticas que mencionamos en este artículo. A continuación se enumeran algunos recursos adicionales para ayudarlo. Ahora, ¡vamos a realizar consultas en Marketing Cloud!

Recursos

Sobre el Autor

Danielle Larregui es promotora sénior de desarrolladores en Salesforce y se centra en la plataforma Marketing Cloud. Le gusta el marketing digital, el diseño de experiencia de usuario, el diseño de interfaz de usuario y el desarrollo móvil. Puedes seguirla en Twitter @DnLarregui .