Leveraging Attribute Groups in Salesforce Marketing Cloud’s Data Designer

As you might’ve guessed Data Designer as its name indicate is a tool in Salesforce Marketing Cloud that allows marketers to design their data whether their source data are internal to Marketing Cloud or came from another external data sources system.

The Data Designer tool is used to define, organize and link your contact information around what we call attributes within attribute groups or populations.

The feature’s attribute groups make it easier for marketers to leverage data to create targeted campaigns that resonate with their target audience by keeping coherent communication in the short or long term.

In this article, we will explore the different kinds of attribute groups in Salesforce Marketing Cloud’s Data Designer and how they can be used for effective marketing campaigns then we will explain what as well as a population in Data Designer.

What are attributes?

Attributes in Marketing Cloud are pieces of data that can be used to describe a contact or a relationship between contacts.

Attributes can include subscriber counts as well as unsubscribed status. Simply put, they are information pieces populated into appropriate fields.

A contact in Marketing Cloud may have either of the following types of informational purposes:

Profile Attributes: Identifies contact. User and third-party data provide most of this information. Such as Status, Mailing preferences, Date of birth, Gender, etc.

Behaviour attributes: describe the user’s behaviour when receiving emails, reading them, the channel they used, the places they clicked, and more as we engage with them.

What are Attribute Groups?

Attribute groups are collections of related data tables. In this way, you can set up the connections between the various tables in Contact Builder and get your data in order.

Furthermore, attribute group has a very important quirk: since they work with real-time data.  If you used Journey Builder, this fact must be considered when using a data extension as an entry source.

You should choose contact data or journey data in regard to your needs.

This means that we must include the Data extensions in the attribute group if we want to use that updated data in real-time via contact data through decision split while setting up the journey.

The data architecture of your Marketing Cloud System can be viewed in the Data Designer view. The contacts themselves are the central component, and all the attribute groups that pertain to contacts orbit around them.

Create an Attribute Group and link its attributes to contacts via the Contact Key whenever you add new information about your contacts. We note two main kinds of attributes such as:

  • System-Defined Attribute Groups
  • User-Defined Attribute Groups

System-Defined Attribute Groups

The System-Defined Attribute Groups are predefined attribute sets used by the system. These attribute groups can be changed; however, they cannot be deleted.

The following in below are attribute groups defined by the system:

Predictive Intelligence Data Attribute Group

The Predictive Intelligence Data attribute group stores data related to predictive analytics, such as predictions for customer behavior and product recommendations. By leveraging this data, you can create targeted marketing campaigns that are highly relevant to your customers’ interests and preferences. For instance, you can use this data to send personalized product recommendations to customers based on their purchase history and browsing behavior.

Mobile Push Data Attribute Group

The Mobile Push Data attribute group stores data related to mobile push notifications, such as device information, push message status, and app usage data. By using this data to create targeted push notification campaigns, you can increase engagement with your mobile app and drive conversions. For example, you can send push notifications with personalized offers or reminders to customers who have abandoned their shopping carts.

Mobile Connected Data Attribute Group

The Mobile Connected Data attribute group stores data related to mobile devices that are connected to Salesforce Marketing Cloud, such as mobile numbers and carrier information. By using this data to create targeted SMS campaigns, you can engage your customers with personalized messaging and promotions. For instance, you can send SMS messages with exclusive offers or event invitations to customers who have opted in to receive SMS communications.

System Data Attribute Group

The System Data attribute group stores data related to Marketing Cloud’s system processes, such as email sends, data imports, and data extracts. By leveraging this data, you can monitor your system processes and identify areas for improvement. For example, you can use this data to track the success of your email campaigns and adjust your strategy accordingly.

Chat Message Data Attribute Group

The Chat Message Data attribute group stores data related to chat conversations conducted through Marketing Cloud’s Chat platform. By using this data to monitor chat activity and track customer engagement, you can provide better customer service and identify opportunities for follow-up communications. For instance, you can use this data to identify frequently asked questions and create knowledge base articles to address them.

Email Data Attribute Group

The Email Data attribute group stores data related to email communications sent through Marketing Cloud, such as email opens, clicks, and bounces. By using this data to create targeted email campaigns, you can increase engagement with your audience and drive conversions. For example, you can use this data to create segments of your audience based on their email engagement and send follow-up communications with personalized content and promotions.

GroupConnect Line Attribute Group

The GroupConnect Line attribute group stores data related to GroupConnect conversations conducted through Marketing Cloud’s GroupConnect platform. By using this data to monitor GroupConnect activity and track customer engagement, you can provide better customer service and identify opportunities for follow-up communications. For instance, you can use this data to identify common issues or feedback and address them through targeted communications or updates.

User-Defined Attribute Groups

User-defined attribute groups can be made in Salesforce Marketing Cloud. Using user-defined attribute groups, you can create unique data extensions.

 Salesforce Marketing Cloud uses a data structure called a data extension, which is conceptually similar to a relational database. User-defined attribute groups allow you to save information about your customers that do not fit into predefined attribute groups. We call them custom attribute groups those ones can be deleted if needed.

Attribute Group Templates

Contact Builder allows you to organize your custom attribute groups by using predefined templates. There are currently only these four, and they work fine as examples, but depending on your businesses that can be relevant to make your own custom attribute groups.

Data extensions are generated when a template is selected.

Graphical user interface, application

Description automatically generated

The Contact Key in Contact Builder can also be used to connect separate tables. Contact Key is the distinctive identifier that each customer gets from the Marketing Cloud database.

Graphical user interface, application

Description automatically generated


Populations are used to divide contacts into different subgroups. Think of a population as a subset of the full list of people who could go on a journey. Let’s say you work for a car transportation company and have one master table of contacts that includes both riders and drivers. You can make two different populations: one for the drivers and one for the riders. This is because each group or population needs its own marketing and data structures.

To sum up, the attribute groups available in the Data Designer of Salesforce Marketing Cloud are an excellent resource for keeping your customer information well-organized. Using this information, you can create targeted marketing campaigns that increase engagement and conversions by focusing on specific groups of customers based on their shared attributes.

Streamlining Your Intelligence Reports with Data Extensions in Salesforce Marketing Cloud

Salesforce Marketing Cloud offers a powerful suite of tools to help Marketers make informed decisions and streamline their marketing efforts. One of the key features of this platform is Intelligence Reports, which provide valuable insights into customer behavior and campaign performance. To get the most out of your Intelligence Reports, it’s important to connect to data extensions in Salesforce Marketing Cloud. In this article, we’ll explore how to do just that.

1-Create a Data Extension

The first step in connecting to a data extension in Salesforce Marketing Cloud is to create the extension itself. To do this, navigate to the “Data Extensions” tab and click on “Create.” From here, you’ll be prompted to enter some basic information about your extension, including its name and the fields you want to include. Once you’ve created your data extension, you’ll be ready to start using it in your Intelligence Reports.

2- Create a join between Engagement and Data Extension Data

With Intelligence Reports Advanced you can use the Queries Tab to pull subscriber-level data and gain insights on data that is not available directly in your Dashboards.

Then you can know which subscriber engaged with a particular journey, indeed we will have a large view of your customer behavior.

To achieve this, we must join engagement data and Data Extension data to query both data sets.

We can use two different kinds of joins left and right join:

  • Left Join— Displays all records when either the left or right table contains a match.
  • Full Join— Displays all records found in both tables.
Graphical user interface, text, application

Description automatically generated

Below is an example with subscriber data so that you can see the outcomes of utilizing different join types. The join can be performed via any field you would like.

Engagement Data

Data Extension Data

You must connect the fields since the data extension and engagement data store values in different fields. Connect the fields if subscriber data is represented as subscriber key in engagement data and contact ID in data extension data:

Left Join


The system uses a left join by default. The query returns these results depending on the join type you specify.

Left Join Results

Full Join

Graphical user interface, application

Description automatically generated

Full Join Results


Connecting to a Data Extension and Engagement Data and then using queries in Intelligence Report Advanced are important steps in streamlining your marketing efforts and gaining valuable insights into customer behavior. By following the steps outlined above, Marketers can create data extensions, connect them to Intelligence Reports, and start customizing reports to meet their specific needs then make data-driven decisions that will turn off into an effective improvement and reach the target goal in a short amount of time. With the right tools and a little bit of know-how, you can unlock the full potential of your data and take your marketing efforts to the next level.

See you soon with a new post.

Live with pleasure!


Maintain the Send Log/Maintenir the Send Log

Learning Objectives /Objectif de formation

After completing this unit, you’ll be able to: / Une fois cette unité terminée, vous pourriez :

  • Clean and maintain send log data extensions. /Nettoyer et maintenir send log data extensions
  • Ensure send logging is not a single point of failure for sends. / Assurez-vous que la journalisation des envois ne constitue pas un point de défaillance unique pour les envois.

In the previous unit, you followed along as Michele set up NTO’s send logging data extensions for all of their sends. As we’ve mentioned, it’s important to remember that each send logging data extension is capturing all enabled sends related to an MID. And that’s a lot of messages. So how do you keep from accumulating too much data and slowing down your sends? / Dans l’unité précédente, vous avez suivi Michele dans la configuration des extensions de données d’enregistrement des envois de NTO pour tous leurs envois. Comme nous l’avons mentionné, il est important de se rappeler que chaque extension de données de journalisation des envois capture tous les envois activés liés à un MID. Et cela fait beaucoup de messages. Alors comment éviter d’accumuler trop de données et de ralentir vos envois ?

You follow best practices! Let’s talk about the steps you can take to keep your send logging on track. / En suivant les meilleures pratiques ! Parlons des mesures que vous pouvez prendre pour garder votre enregistrement des envois sur la bonne voie.

Use Staging Data Extensions to Handle High Record Counts / Utiliser Staging Data Extensions pour gérer les nombres élevés d’enregistrements

First, remember that it’s always best to remove data from the send logging data extension and move it to a long-term storage data extension. The previous unit highlighted how you can use data extract activities to do this. / Tout d’abord, rappelez-vous qu’il est toujours préférable de supprimer les données de l’extension de données d’enregistrement d’envoi et de les déplacer vers une extension de données de stockage à long terme. L’unité précédente a montré comment vous pouvez utiliser les activités d’extraction de données pour ce faire.

 But you may outgrow that method if you start dealing with millions and millions of records. To handle high record counts, you may want to use the initial long-term data extension as a staging data extension and then move it to different locations, such as remarketing or sale data extensions. / Mais vous risquez de ne plus pouvoir utiliser cette méthode si vous commencez à traiter des millions et des millions d’enregistrements. Pour gérer un nombre élevé d’enregistrements, vous pouvez utiliser l’extension de données à long terme initiale comme extension de données de transit, puis la déplacer vers différents emplacements, tels que les extensions de données de remarketing ou de vente.

That way, you can run your activities using separate data extensions and reduce the load even further. / De cette façon, vous pouvez exécuter vos activités en utilisant des extensions de données distinctes et réduire encore plus la charge.

Modify Your Schedule Based on Activity Run Time/ Modifier votre planning en fonction du temps d’exécution des activités

In any case, you should limit the number of activities that use a single data extension, especially concurrently. In the previous unit, Michele created the two imports and set them to run about 6 hours apart. She may need to modify that amount of time if the activities take longer to process. / Dans tous les cas, vous devez limiter le nombre d’activités qui utilisent une même extension de données, surtout de manière simultanée. Dans l’unité précédente, Michèle a créé les deux importations et les a programmées pour qu’elles soient exécutées à environ 6 heures d’intervalle. Elle devra peut-être modifier ce délai si les activités prennent plus de temps à traiter.

Pay close attention to how long your activities require to run and modify your schedule accordingly. / Soyez attentif à la durée d’exécution de vos activités et modifiez votre planning en conséquence.

Use Data Retention Policies/ Utiliser les politiques de rétention des données

And, of course, you should always use data retention policies to manage the amount of data in the data extensions used for send logging. We recommend a maximum limit of 10 days to retain data. You can change data retention policies for your data extensions later, but it’s always good to start with a solid policy in place. /Et, bien sûr, vous devez toujours utiliser des politiques de conservation des données pour gérer la quantité de données dans les extensions de données utilisées pour la journalisation des envois. Nous recommandons une limite maximale de 10 jours pour la conservation des données. Vous pouvez modifier les politiques de conservation des données pour vos extensions de données ultérieurement, mais il est toujours bon de commencer avec une politique solide en place

Plan Ahead for Your Data Extension Fields/Planifiez à l’avance les champs de votre extension de données

It’s not ideal to add additional fields to an existing data extension, so plan ahead to make sure you have the custom fields you need in place before you start. Send logging data extensions start out with a few standard template fields, and you can add more to capture data from programmatic languages like AMPscript or Guide Template Language. /Il n’est pas idéal d’ajouter des champs supplémentaires à une extension de données existante, alors planifiez à l’avance pour vous assurer que vous avez les champs personnalisés dont vous avez besoin en place avant de commencer. Les extensions de données d’enregistrement d’envoi commencent avec quelques champs de modèle standard, et vous pouvez en ajouter d’autres pour capturer des données à partir de langages programmatiques comme AMPscript ou Guide Template Language.

Still, limit those fields to 10 or less to prevent processing load on that data extension. Remember, you’re going to ask this data extension to do a lot of work, and you should make that work as meaningful and productive as possible. /Néanmoins, limitez ces champs à 10 ou moins pour éviter la charge de traitement sur cette extension de données. Rappelez-vous, vous allez demander à cette extension de données de faire beaucoup de travail, et vous devez rendre ce travail aussi significatif et productif que possible.

And, of course, it’s best to start following these best practices from the very beginning of your send logging. Fixing mistakes down the road is possible, but it takes time and intervention. You can avoid most pitfalls by planning accordingly and making sure that you reduce the load of send logging on your accounts. Once you’re up and running, you’ll have a wealth of new data to power your marketing activities. /Et, bien sûr, il est préférable de commencer à suivre ces bonnes pratiques dès le début de votre journalisation des envois. Réparer les erreurs en cours de route est possible, mais cela demande du temps et de l’intervention. Vous pouvez éviter la plupart des écueils en planifiant en conséquence et en veillant à réduire la charge de la journalisation des envois sur vos comptes. Une fois que vous serez opérationnel, vous disposerez d’une multitude de nouvelles données pour alimenter vos activités de marketing.


Create the Send Log /Creation de Send Log

Learning Objectives /Objectifs de formation

After completing this unit, you’ll be able to: / Une fois cette unité terminée, vous pourriez :

  • Create send logging data extensions for your marketing channels. / Créez des extensions de données de journalisation des envois pour vos canaux de marketing.
  • Enable send logging in your account. /Activez l’enregistrement des envois dans votre compte.  

Before You Begin / Avant de commencer

In this module, we assume you are a Marketing Cloud admin with the proper permissions to configure and use Contact Builder. If you’re not an admin for Marketing Cloud, that’s OK. Read along to learn how your admin would take the steps in a production org. Don’t try to follow these steps in your Trailhead Playground. Marketing Cloud isn’t available in the Trailhead Playground.

/ Dans ce module, nous supposons que vous êtes un administrateur de Marketing Cloud disposant des autorisations appropriées pour configurer et utiliser Contact Builder. Si vous n’êtes pas un administrateur de Marketing Cloud, ce n’est pas grave. Lisez la suite pour savoir comment votre administrateur suivrait les étapes dans une organisation de production. N’essayez pas de suivre ces étapes dans votre espace de jeu Trailhead. Marketing Cloud n’est pas disponible dans le terrain de jeu Trailhead.

Create Send Logging Data Extensions / Créer des Send Logging Data Extensions

Meet Michele Hansley, a technical marketer for Northern Trail Outfitters (NTO). She’s been working with the company’s enterprise architect Pia Long to implement send logging. / Voici Michele Hansley, spécialiste du marketing technique chez Northern Trail Outfitters (NTO). Elle a travaillé avec Pia Long, l’architecte d’entreprise de la société, pour mettre en œuvre send logging.

Let’s follow along as the NTO team gets started. Michele wants to first make sure that their sends capture everything they want. So she’s going to set up a send logging data extension for each channel in an NTO test business unit. / Suivons l’équipe de NTO dans sa démarche. Michele veut d’abord s’assurer que leurs envois capturent tout ce qu’ils veulent. Elle va donc configurer une send logging data extension pour chaque canal de la business unit de test d’NTO.

This is important because each messaging channel requires a separate send logging data extension. / C’est important car chaque canal de messagerie nécessite une extension de données d’enregistrement d’envoi distincte.

Create the Email Send Logging Data Extension / Créer l’Email Send Logging Data Extension

Michele starts with the email send logging data extension. / Michele commence avec l’extension de données de journalisation d’envoi d’email.

  1. In Marketing Cloud, she clicks Audience Builder, then selects Contact Builder from the dropdown. / Dans Marketing Cloud, elle clique sur Audience Builder, puis sélectionne Contact Builder dans la liste déroulante.
  1. In Contact Builder, she clicks the Data Extensions tab, then clicks Create and selects Create from Template. / Dans Contact Builder, elle clique sur l’onglet Extensions de données, puis sur Créer et sélectionne Créer à partir d’un modèle.
  1. She chooses SendLog as her template for this round, although she’ll go back and add data extensions for SMS and push later. / Elle choisit SendLog comme modèle pour ce stade, mais elle reviendra plus tard pour ajouter des extensions de données pour les SMS et le push.
  2. She then clicks Done. / Elle clique ensuite sur Terminé.
  1. She names her send logging data extension NTOTestSendLog1 and clicks Next. / Elle nomme son extension de données de journalisation d’envoi NTOTestSendLog1 et clique sur Next.
  2. Michele turns on data retention for the data extension and sets it for all records. The data retention policy determines how often data is removed from the data extension. She is trying the default 6-day setting until she better understands how her sends require data—so this value might change later. She clicks Next to review the data extension fields. /Michele active la rétention des données pour l’extension de données et la définit pour tous les enregistrements. La politique de conservation des données détermine la fréquence à laquelle les données sont supprimées de l’extension de données. Elle essaie le paramètre par défaut de 6 jours jusqu’à ce qu’elle comprenne mieux comment ses envois nécessitent des données ; cette valeur pourrait donc changer ultérieurement. Elle clique sur Suivant pour passer en revue les champs de l’extension de données.
  1. Michele adds a JSONData field to the list of attributes, making sure that the field doesn’t exceed 3,000 characters, following best practice. Michele also decides to include a SendDate field that uses the Default Value setting for the current date. That setting becomes very important in the next step. She clicks Complete. / Michele ajoute un champ JSONData à la liste des attributs, en s’assurant que le champ ne dépasse pas 3 000 caractères, conformément aux meilleures pratiques. Michele décide également d’inclure un champ SendDate qui utilise le paramètre Valeur par défaut pour la date du jour. Ce paramètre sera très important à l’étape suivante. Elle clique sur Terminer.

Michele also creates a separate data extension to hold information from the send logging data extension for long-term use. / Michele crée également une extension de données distincte pour conserver les informations de l’extension de données d’enregistrement d’envoi pour une utilisation à long terme.

To move the data from the send logging data extension, she creates an automation using a query activity. / Pour déplacer les données de l’extension de données d’enregistrement des envois, elle crée une automatisation utilisant une activité de requête.

 The query activity pulls out information for the past day based on the SendDate value and copies it into another data extension. / L’activité de requête extrait les informations du jour précédent en fonction de la valeur SendDate et les copie dans une autre extension de données.

Here’s how Michele sets up the automation. /Voici comment Michele configure l’automatisation.

  1. In Marketing Cloud, Michele navigates to Automation Studio and clicks New Automation. / Dans Marketing Cloud, Michele navigue dans Automation Studio et clique sur Nouvelle automatisation.
  2. She drags a Schedule starting source to the canvas and sets it to run every day at  2 AM, then sets a daily repeat and clicks Done. / Elle fait glisser une source de départ Schedule sur le canevas et la configure pour qu’elle s’exécute tous les jours à 2 heures du matin, puis définit une répétition quotidienne et clique sur Done.
  1. She drags the SQL Query activity to the first step in the automation and clicks Choose. / Elle fait glisser l’activité Requête SQL vers la première étape de l’automatisation et clique sur Choisir.
  1. She clicks Create New Query Activity and names the activity NTOTest. She also adds a brief description and an external key, then clicks Next. / Elle clique sur Créer une nouvelle activité de requête et nomme l’activité NTOTest. Elle ajoute également une brève description et une clé externe, puis clique sur Suivant.
  1. She pastes the SQL into the activity and clicks Validate Syntax to make sure everything works correctly. / Elle colle le SQL dans l’activité et clique sur Valider la syntaxe pour s’assurer que tout fonctionne correctement.
  1. After everything passes, she clicks Next. / Une fois que tout est passé, elle clique sur Suivant.
  1. Finally, she chooses the data extension where all of the data ends up and chooses to append the data so that she always sees the most recent version of the data. Any new data goes into new rows. /Enfin, elle choisit l’extension de données où toutes les données aboutissent et choisit d’ajouter les données afin de toujours voir la version la plus récente des données. Toutes les nouvelles données sont placées dans de nouvelles lignes.
  1. Michele saves the activity and starts the automation. /Michele enregistre l’activité et lance l’automatisation.

Now that she’s got the hang of it, Michele goes back and creates send logging data extensions for SMS and push messages as well. / Maintenant qu’elle a pris le coup de main, Michele revient en arrière et crée des extensions de données d’enregistrement d’envoi pour les SMS et les messages push également.

She also creates the accompanying long-term storage data extensions and automations to extract the data. Finally, she chooses which messages she wants to include in the send logging process. / Elle crée également les extensions de données de stockage à long terme correspondantes et les automatismes pour extraire les données. Enfin, elle choisit les messages qu’elle souhaite inclure dans le processus d’enregistrement des envois.

 After the team tests and refines their send logging setup, they can implement their process in the NTO production business units—confident that they’ll get the data they need without bogging down their system with inefficient processes. / Une fois que l’équipe a testé et affiné sa configuration de consignation des envois, elle peut mettre en œuvre son processus dans les unités commerciales de production de NTO, confiante qu’elle obtiendra les données dont elle a besoin sans encombrer son système de processus inefficaces.

Next Up /Suivant

Like any good tool, send logging requires maintenance. Join us in the next unit to learn how you can keep your send logs running smoothly. / Comme tout bon outil, la journalisation des envois nécessite une maintenance. Rejoignez-nous dans la prochaine unité pour apprendre comment vous pouvez assurer le bon fonctionnement de vos journaux d’envoi.


Plan for Send Logging/ Planifier l’enregistrement des envois

Learning Objectives/ Objectifs de formation

After completing this unit, you’ll be able to: / Une fois cette unité terminée, vous pourriez :

  • Describe the purpose of send logging. /Decrire le but des enregistrement des envois.
  • Evaluate your send logging needs./ Évaluez vos besoins en matière d’ enregistrement d’envois.
  • Create a basic send logging plan. / Créer un plan de base de logging d’ enregistrement d’envois.

Time to Capture the Data/ Il est temps de collecter les données

Marketing Cloud offers a vast amount of information through Analytics Builder and its suite of standard reports. However, there are times you may need to collect more specific data—and take action on that data. That’s where send logging comes in! /Marketing Cloud offre une vaste somme d’informations a travers Analytics Builder et sa suite de rapports standards. Cependant, souvent ou parfois  vous aurez besoin de recueillir des donnees specifiques­­__et prendre des decisions bases sur ces donees. C’est justement ici que les enregistrement envois apportent de la valeur.

Send logging data extensions can capture information that standard reporting and tracking doesn’t, especially as it relates to a specific send and what material was included in the send. Send logging can capture things like: /Send logging data extensions peut collecter des informations que des rapports Standards et le tracking ne permettent pas de recueillir, particulierement vu qu’ils sont lies a un envoi specific et du contenu qui fut inclu dans l’envoi. L’enregistrement d’envoi peut collecter des elements tel ques:

  • A single location of the JobID value and any other campaign or custom ID values you want / Un emplacement unique de la valeur JobID et de toute autre valeur de campagne ou custom ID que vous souhaitez.
  • The exact data included in the send, even if you use highly customized and personalized scripted content /Les donnees exacts incluent dans l’envoi, meme si vous utilises des scripts de contenus hautement personalises
  • Any material or attribute values included in the send /Toute valeures de contenus ou attributs inclus dans l’envoi.

All of this information can enhance marketing activities that require information only provided at send time—just keep in mind a few limitations. /Toutes ces informations peut ameliorer les activites marketing qui necessite des informations qui sont fournis uniquement au moment de l’envoi — cependant il existe quelques limites.

  • Send logging data extensions cannot retrieve send information retroactively. / Send logging data extensions ne peuvent pas récupérer les informations d’envoi rétroactivement.
  • Modifying a send logging data extension after you create it can be difficult. /Modifier une send logging data extension apres creation peut etre dificile.
  • Send logging data extensions can capture a lot of information as part of normal sending processes. Extremely large send logging data extensions can cause send delays and affect performance. Therefore, you need to plan your retention policies early. /Send logging data extensions peuvent collecter plusieurs informations dans le cadre des processus d’envoi normaux. Des send looging data extensions de gros volume peuvent causer des retards d’envois et affecter les performances. Par conséquent, vous devez etablir vos politiques de rétention tres tot.

In this module, we give you the tools you need to use send logging effectively and avoid slow sends, broken automations, and other pitfalls. One of the most important first steps is planning ahead—let’s get started! / Dans ce module, nous vous donnons les outils dont vous avez besoin pour utiliser send logging efficacement et d’eviter des envois lents, des automations non fonctionnelles, et autres diffilcultes.

Send Logging Data Extensions

First, let’s start with the send logging data extension. Marketing Cloud provides data extension templates for email, SMS, and push message sends that include some basic information. You can also add custom fields, such as the URL for View as a Web Page functionality or campaign data. / Tout d’abord, commençons par l’extension de données d’enregistrement d’envoi. Marketing Cloud fournit des modèles d’extension de données pour les envois d’e-mails, de SMS et de messages push qui incluent certaines informations de base. Vous pouvez également ajouter des champs personnalisés, tels que l’URL pour la fonctionnalité Afficher comme une page Web ou les données de campagne.

 Keep in mind that these data extensions involve a lot of data and processing, so you need to plan wisely to capture only what you need and ensure that multiple processes don’t try to use a data extension at the same time. /Gardez à l’esprit que ces extensions de données impliquent plusieurs de données et de traitements. Vous devez donc planifier judicieusement pour ne capturer que ce dont vous avez besoin et vous assurer que plusieurs processus n’essaient pas d’utiliser une extension de données en même temps.

Why? Because you can have only one send logging data extension per channel (email, SMS, and push) per MID (top-level account or business unit in your tenant). So make the most of the space you have. / Pourquoi ? Parce que vous ne pouvez avoir qu’une seule extension d’envoi de données d’enregistrement par canal (e-mail, SMS et push) par MID (compte de premier niveau ou unité commerciale). Exploitez donc au maximum l’espace dont vous disposez.


Send logging data extensions always start with a template. By default, each template includes the following fields based on send type. /Send logging data extensions commence toujours avec un template. Par defaut, chaque template inclus les champs suivant base sur le type d’envoi.

NoteThese fields contain information generated by Marketing Cloud, and these values can’t be modified. / Ces champs contiennent des informations générées par Marketing Cloud, et ces valeurs ne peuvent pas être modifiées.

Data Format and Types

Because the send log uses a single data extension, it’s best to keep the data to a minimum. / Étant donné que le send log utilise une seule extension de données, il est préférable de limiter les données au minimum.

 Streamlining the data is important because very large data extensions can take a lot of time to store and index data. /Il est important de rationaliser les données, car le stockage et l’indexation de très grandes extensions de données peuvent prendre beaucoup de temps.

Think of it like streamlining a bicycle for maximum speed and efficiency. Ditch the bell and streamers—we’re aiming for top performance! Here are some data extension guidelines to get you there. / Pensez-y comme la rationalisation d’un vélo pour une vitesse et une efficacité maximales. Oubliez la cloche et les banderoles, nous visons les meilleures performances ! Voici quelques directives d’extension des données pour y parvenir.

  • Use fewer than 20 fields, if possible—and definitely no more than 100 fields. /Utilisez moins de 20 champs, si possible, et certainement pas plus de 100 champs.
  • Use fewer than 3,000 characters worth of information across all fields for an entire row. / Utilisez moins de 3 000 caractères d’informations dans tous les champs pour une ligne entière.
  • Define lengths for text fields to avoid cramming too many characters into a field. / Définissez des longueurs pour les champs de texte afin d’éviter de faire entrer trop de caractères dans un champ.
  • Refrain from setting any custom fields as primary keys. / Évitez de définir des champs personnalisés comme clés primaires.
  • Make any fields added to the send log nullable. / Rendre nuls tous les champs ajoutés au journal d’envoi.

After you define the data you want to include, you have to decide how much data you want to keep. And that can add up. Sends can generate millions of rows of data, so you need to make sure that you manage that amount, extract what you need, and get rid of the rest. / Après avoir défini les données que vous souhaitez inclure, vous devez décider de la quantité de données que vous souhaitez conserver. Et cela peut faire beaucoup. Les envois peuvent générer des millions de lignes de données. Vous devez donc vous assurer de gérer cette quantité, d’extraire ce dont vous avez besoin et de vous débarrasser du reste.

Check out these guidelines for maintaining your send logging data extensions. / Consultez ces directives pour le maintien  vos send logging data extensions.

  • Set up a data retention policy to clear out data that is no longer needed or has been extracted—typically a few weeks or months. /Mettez en place une politique de conservation des données pour éliminer les données qui ne sont plus nécessaires ou qui ont été extraites – généralement quelques semaines ou mois.
  • Retain as few rows as possible. /Conserver le minimum de lignes possible.
  • If data written to the send log is in excess of a few million per day, work with your Salesforce team to optimize for this volume. /Si les données écrites dans le journal d’envoi dépassent quelques millions par jour, travaillez avec votre équipe Salesforce pour optimiser ce volume.
  • Keep the data in the send logging data extension only as long as is necessary to export to a different location for long-term storage. /Ne conservez les données dans le send logging data extension que le temps nécessaire à leur exportation vers un autre emplacement pour un stockage à long terme.
  • Perform marketing activities using data in long-term storage as opposed to the send logging data extension. / Réaliser des activités de marketing en utilisant des données stockées à long terme, contrairement à send logging Data extension.

When you capture data, remember that the send logging data extensions capture only data related to a specific send and nothing else. If you want to combine that data with other information for later use, export it into a separate data extension using the ID values to match the data to your contact records. /Lorsque vous capturez des données, n’oubliez pas que les send logging data extensions ne capturent que les données relatives à un envoi spécifique et rien d’autre. Si vous souhaitez combiner ces données avec d’autres informations pour une utilisation ultérieure, exportez-les dans une extension de données distincte en utilisant les valeurs d’identification pour faire correspondre les données à vos enregistrements de contacts.

Finally, if you capture data using programmatic languages, you can store JSON-formatted data in a single field. Meaning one field can store a great deal of information to improve the performance of the send logging data extension. / Enfin, si vous capturez des données à l’aide de langages programmatiques, vous pouvez stocker des données au format JSON dans un seul champ. Cela signifie qu’un seul champ peut stocker une grande quantité d’informations pour améliorer les performances du send logging Data Extension.

Send Logging for Business Units

Earlier in this module, you learned that you can only use one send logging data extension per MID. And if your tenant uses multiple business units, there’s a good chance you’ll be sending many messages that log information to your send logging data extension. Consider setting up send logging data extensions for each of your business units. Here are some ideas for how you can divide up sending responsibilities across business units. / Plus tôt dans ce module, vous avez appris que vous ne pouvez utiliser qu’une seule extension de données d’enregistrement d’envoi par MID. Et si votre entreprise utilise plusieurs unités commerciales, il y a de fortes chances que vous envoyiez de nombreux messages qui enregistrent des informations vers votre extension de données d’enregistrement d’envoi. Envisagez de configurer des extension de données d’enregistrement d’envoi pour chacune de vos unités commerciales. Voici quelques idées sur la façon dont vous pouvez répartir les responsabilités d’envoi entre les unités commerciales.

  • Dedicate a business unit to test sends, so you can try out new approaches without affecting the quality of your send data. Dédier une business unit pour tester les envois, afin de pouvoir essayer de nouvelles approches sans affecter la qualité de vos send data.
  • Dedicate a business unit to transactional sends to keep that data separate and keep send log entries to a minimum. / Dédier une business unit pour les transactional sends afin de garder ces données séparées et de réduire au minimum les entrees de send log.
  • Dedicate a business unit to large, planned bulk email sends to separate those events from ad hoc and Journey Builder-based sends, allowing both those sends and the send log writing process to continue smoothly. / Dédier une business unit aux envois massifs et planifiés d’e-mails afin de séparer ces événements des envois ad hoc et des envois basés sur Journey Builder, ce qui permet à ces envois et au processus de rédaction du journal des envois de se poursuivre sans problème.

Using different send logs ensures you can capture all the necessary attributes and related send data you need. /L’utilisation de different Send log vous permet de capturer tous les attributs nécessaires et les données d’envoi afférentes dont vous avez besoin.

  • Next Up/ Prochaine étape

You’ve got the basics for how to think about and plan for send logging. In the next unit, let’s take a look at how exactly you get send logging data extensions into your account. /Vous avez maintenant les bases de reflexion et une strategie pour les enregistrement d’envoi. Dans la prochaine unite, nous verrons comment vous obtenir une send logging data extensions dans votre compte.


Installed package

How to interact with Salesforce Marketing Cloud API by creating an Installed package. Let’s get started

1.First log in to Marketing Cloud and go to Setup (to be found under your username, as per the image below)

2. Under Platform tools, expand the Apps section and click on Installed Packages, then click on New.

3. Name the package, enter the Description and Save

4.  You will see the Package Details below after the package is saved. Then click on Add Component.

5. Select a Component Type. For our interacting purposes, select API Integration.

6.Select Server to Server and click on Next

7. Click on Add component and set up the package permissions

8. Select just the permissions you need according to your use case to perform the REST API call.

For more details about permissions check out this https://developer.salesforce.com/docs/atlas.en-us.mc-apis.meta/mc-apis/rest-permissions-and-scopes.htm

In your case you will use this permission:

For interacting purposes, we choose Read access for “Documents and Images, Audiences, List and Subscriber, Email and Data Extension” then click on “save”.

After saving, you will see the page below

Note: Client Id and Client Secret are the keys to access your Marketing Cloud, you should store them securely. Never put them public on the client-side.

Once this is done, you have all information your need to get the token which enables to interact with Marketing Cloud and other systems using RESP API. You can do a test call by using your preferred developer tool such as Postman tool.

I wish you a better year!

Live with pleasure 😊


How to create a PDF page

Hello everyone!

Today we will learn how to create a PDF page in Salesforce!
Imagine for a minute that, after choosing Salesforce to better manage your business, your HR  Dpt needs to extract a candidate’s information as a PDF. Knowing it is not part of the standard functionality of Salesforce, how will you do?
We will proceed in two steps
1) Creation of a Visualforce page
2) Creation of static resource page

This is your Applicant detail page


Here your PDF page you wish to have!

1) Creation of a Visualforce page

<apex:page standardController = ″Applicant__c″ RENDerAs = ″PDF″ >

<apex:image id=″popo″ value = ″{!$Resource.toto}″ width = ″100″ /><br/><br/>

<apex:stylesheet value = ″{!$Resource.logo}″/>

<apex:form >

<apex:pageBlock >

<!– Fields –>
<h2> Détails Applicant</h2>


<apex:pageBlockSection columns =″1″ >
{!Applicant__c.Profile__c} &nbsp;&nbsp; <br/><br/>
<b>Address:</b> {!Applicant__c.Address__c} &nbsp;&nbsp; <br/><br/>
<b>Phone:</b> {!Applicant__c.Phone__c} &nbsp;&nbsp;<br/><br/>

<b>Nom:</b> {!Applicant__c.Name} &nbsp;&nbsp; <br/><br/>

<b>Salary Requirements:</b> {!Applicant__c.Salary_Requirements__c} &nbsp;&nbsp; <br/>

<th>Product Manager </th>
<th> Consultant </th>
<td>{!Applicant__c.second_experience__c }</td>

<td> {!Applicant__c.First_Experience__c }</td>



<apex:pageBlockSection columns = ″1″ showHeader = ″true″ >

<b> Previous Experience: </b> {!Applicant__c.Previous_Experience__c }<br/>
<b> Education: </b> {!Applicant__c.Education__c}&nbsp;&nbsp;<br/>
<apex:pageBlockSection columns = ″4″ showHeader = ″true″ >
<b>Languages:</b> {!Applicant__c.Languages__c} <br/>
<b>Interests:</b> {!Applicant__c.Interests__c}


2) Creation of static resource page

For the beautiful look at your page PDF, create resource static!

body { font-family: Arial Unicode MS;background-color:Aqua;}

h1 { color:Maroon;}
h2 {text-align: center; margin: 0; font-size: 1.5em; font-weight: normal;background-color:Maroon; color:white;}

After do the two steps, you will obtain your PDF page and add your visualforce page in bouton impression.

Automate Audience Segmentation /Automatiser la segmentation d’audience

Learning Objectives /Objectifs de formation

After completing this unit, you’ll be able to: /Une fois cette unité terminée, vous pourrez :

  • Describe two ways you can automate segmentation. /Décrire deux manières d’automatiser la segmentation
  • Automate segmentation with a filter activity. /Automatiser la segmentation à l’aide d’une activité de filtrage

The Main Event /Le nerf de la guerre

Automation is what it’s all about. As your marketing efforts grow, you have to scale up in a way that saves time, money, staff time, and resources. Automation does just that. It’s likely why you’d acquire a product like Marketing Cloud to begin with. /De nos jours, tout repose sur l’automatisation. Plus vos initiatives marketing se développent, plus vous devez évoluer de manière à économiser du temps, de l’argent, du temps, du personnel et des ressources. C’est justement ce que permet l’automatisation. Il est probable que vous commenciez par acquérir un produit tel que Marketing Cloud.

There are several ways you can automate segmentation in Marketing Cloud: filter activities, query activities, and Audience Builder. We focus on filter activities, since they are the most common way to segment an audience. /Marketing Cloud vous permet d’automatiser la segmentation de plusieurs manières, par le biais d’activités de filtrage, d’activités de requête et d’Audience Builder. Nous nous concentrerons ici sur les activités de filtrage, car elles constituent le moyen le plus courant de segmenter une audience.

Creating a Filter Activity /Création d’une activité de filtrage

Automating segmentation with a filter activity is a two-step process: First you define which filter is used—the filter activity. Then you schedule the filter activity to run—the automation. That comes in handy when you have a large number of customer transactions or interactions each day. /L’automatisation de la segmentation à l’aide d’une activité de filtrage est un processus en deux étapes : vous devez tout d’abord définir le filtre utilisé, c’est-à-dire paramétrer l’activité de filtrage. Ensuite, vous programmez cette activité pour qu’elle s’exécute automatiquement : c’est l’automatisation. Il s’agit d’un outil très utile lorsque vous effectuez chaque jour un grand nombre de transactions ou d’interactions avec vos clients.

Paulo created a data filter for his new Northern Trail Outfitters birthday campaign. Here’s how he creates a filter activity that applies the data filter. /Paulo a créé un filtre de données pour sa nouvelle campagne d’anniversaire Northern Trail Outfitters. Voici comment il crée une activité de filtrage qui applique le filtre de données.

  1. Hover over the Salesforce blue cloud to display the main Marketing Cloud navigation bar. /Passez votre souris sur le nuage bleu Salesforce pour afficher la barre de navigation principale de Marketing Cloud.
  2. Hover over Journey Builder. /Passez votre souris sur Journey Builder.
  3. Select Automation Studio. /Sélectionnez Automation Studio.
  4. Click Activities. /Cliquez sur Activités.
  5. Click Create Activity. /Cliquez sur Créer une activité.
  6. Select Filter. /Sélectionnez Filtre.
  7. Click Next. /Cliquez sur Suivant.
  8. Configure the filter activity properties. /Configurez les propriétés de l’activité de filtrage.
    • Name: Birthday of Today Filter Activity. /Nom : Activité de filtrage Anniversaire du jour.
    • External Key: Enter a key or leave this blank. /Clé externe : saisissez une clé ou laissez ce champ vide.
    • Description: Enter a description. /Description : Saisissez une description.
    • In the Filter Definition section, click the Data Filters folder and select the Birthday of Today data filter. /Dans la section Définition de filtre, cliquez sur le dossier Filtres de données et sélectionnez le filtre de données Anniversaire du jour.
  9. Click Next. /Cliquez sur Suivant.
  10. Configure the resulting data extension. /Configurez l’extension de données résultante.
    • Name: Weekly Promotion Birthday of Today. /Nom : Promotion hebdomadaire Anniversaire du jour.
    • External Key: Enter a key or leave this blank. /Clé externe : saisissez une clé ou laissez ce champ vide.
    • Description: Enter a description. /Description : Saisissez une description.
      • Note: This step creates the data extension that contains your filtered data. Each time the filter activity runs, the data refreshes to here. /Remarque : cette étape crée l’extension de données contenant vos données filtrées. À chaque fois que l’activité de filtrage est exécutée, les données dans l’extension sont actualisées.
  11. Click Next. /Cliquez sur Suivant.
  12. Click Finish. /Cliquez sur Terminer.

Check out this video to see creating the filter activity in action. /Regardez cette vidéo qui vous montre comment créer l’activité de filtrage.

Creating the Automation /
Création de l’automatisation

Paulo has created his import and filter activities. Now he’s ready to schedule them for use with an automation. /Paulo a créé ses activités d’importation et de filtrage. Il est maintenant prêt à les programmer pour les utiliser avec une automatisation.

In Automation Studio: /Dans Automation Studio :

  1. Select Overview. /Sélectionnez Vue d’ensemble.
  2. Click New Automation. / Cliquez sur Nouvelle automatisation.
  3. In the Untitled Automation field, enter Birthday Campaign Automation. /Dans le champ Automatisation sans titre, saisissez Automatisation de campagne d’anniversaire.
  4. Drag and drop Schedule to Start with a Starting Source. Or, you can choose File Drop if you want the automation to run based on a file drop. /Faites glisser et déposez Planification sur Commencer avec une source de départ. Vous pouvez également choisir Dépôt de fichier si vous souhaitez que l’automatisation s’exécute en fonction d’un dépôt de fichier.
    • Click Configure. /Cliquez sur Configurer.
    • Choose a start date and time. /Choisissez une date et une heure de début.
      • Note that the start date must be after current date and time. /Attention : la date de début doit être postérieure à la date et à l’heure actuelle.
    • Set the time zone. /Définir le fuseau horaire.
    • Choose Daily from the repeat picklist. /Choisissez Quotidien dans la liste de sélection de répétition.
    • Choose Never from the end picklist. /Choisissez Jamais dans la liste de sélection de fin.
    • Click Done. /Cliquez sur Terminé.
  5. Drag Import File from the Activities section onto the canvas under Workflow. /Faites glisser l’élément Importation d’un fichier de la section Activités vers la zone de dessin figurant sous Workflow.
  6. Click Choose. /Cliquez sur Choose.
  7. Select the import activity you created in unit 2. /Sélectionnez l’activité d’importation que vous avez créée dans l’unité 2.
  8. Click Done. /Cliquez sur Terminé.
  9. Drag Filter from the Activities section onto the canvas under Workflow after the import activity. /Faites glisser l’élément Filtre de la section Activités vers la zone de dessin figurant sous Workflow, en le plaçant après l’activité Importation d’un fichier.
  10. Click Choose. /Cliquez sur Choose.
  11. Select the filter activity you just created: Birthday of Today Filter Activity. /Sélectionnez l’activité de filtrage que vous venez de créer : Activité de filtrage Anniversaire du jour.
  12. Click Done. /Cliquez sur Terminé.
  13. Click Save. /Cliquez sur Enregistrer.

Check out this video to see automating the import and filter activities in action. /Regardez cette vidéo qui vous montre comment automatiser les activités d’importation et de filtrage.

That’s it. Now Paulo has an import and data filter that refreshes daily for his new birthday campaign. Easy peasy. /Voilà ! Paulo dispose maintenant pour sa nouvelle campagne d’anniversaire d’un filtre d’importation et de données qui s’actualise quotidiennement. Rien de sorcier !

Activation is the final step. /Il ne reste plus qu’à procéder à son activation.

  1. Under Schedule, select Active. /Sous Planification, sélectionnez Actif.
  2. Click Activate. /Cliquez sur Activer.
    • Note: Once activated, this automation will run indefinitely until you pause it. If you prefer to test it first, select None (run once) in the Schedule step, and then click Run Once after the final Save step. /Remarque : une fois activée, cette automatisation fonctionnera indéfiniment jusqu’à ce que vous l’interrompiez. Si vous préférez d’abord la tester, sélectionnez Aucune (exécuter une fois) à l’étape Planification, puis cliquez sur Exécuter une fois après la dernière étape d’enregistrement.
This screen is showing the schedule confirmation and automation activation button.

Query Activities and Audience Builder /Activités de requête et Audience Builder

Automating segmentation with a query activity is slightly more involved, since it requires experience with SQL. However, it has a number of benefits. For example—more complex segmentation—because with queries, you can evaluate more than one data extension at a time. You can learn more about using query activities for segmentation in the Trailblazer Community. /L’automatisation de la segmentation à l’aide une activité de requête est un processus légèrement plus complexe, car il nécessite d’avoir de l’expérience avec SQL. Cependant, cela présente de nombreux avantages. Vous pouvez ainsi obtenir une segmentation plus poussée, car les requêtes permettent d’évaluer plusieurs extensions de données à la fois. Vous pouvez en apprendre plus sur l’utilisation des activités de requête aux fins de segmentation dans la communauté Trailblazer.

What if you want the complexity in segmentation but don’t have anyone who can write SQL? We have you covered there too, with Audience Builder. The Audience Builder app has an intuitive, easy-to-use interface that lets you automate segmentation of your subscribers in more sophisticated ways, giving you a deep understanding of your customers’ attributes and behavior. That, in turn, helps you better target your email sends. You can learn more about using Audience Builder for segmentation in the Trailblazer Community. /Que faire si vous voulez obtenir une segmentation élaborée, mais que personne dans votre équipe ne maîtrise le langage SQL ? Pas de panique, Audience Builder est là pour vous aider. L’application Audience Builder, avec son interface intuitive et conviviale, vous permet d’automatiser la segmentation de vos abonnés de manière sophistiquée, vous permettant ainsi de comprendre en profondeur les attributs et le comportement de vos clients. Vous pouvez ainsi mieux cibler vos envois d’e-mails. La communauté Trailblazer est une véritable mine d’informations sur l’utilisation d’Audience Builder pour la segmentation, aussi n’hésitez pas à la visiter.

Throughout this module, you’ve learned the importance of audience segmentation, how to organize your data, and how to create a simple import activity. You’ve also learned about various segmentation tools, in particular data filters, and how to automate segmentation with filter activities and automations. /Tout au long de ce module, vous avez certes appris l’importance de la segmentation de l’audience, mais vous avez également découvert comment organiser vos données et créer une activité d’importation simple. Vous connaissez maintenant plusieurs outils de segmentation, notamment les filtres de données, et avez appris à automatiser la segmentation à l’aide d’activités de filtrage et d’automatisations.

Now you’re ready to start successfully segmenting your subscribers, ensuring the right message to the right person at the right time! /Vous êtes maintenant prêt à segmenter vos abonnés et à transmettre le bon message, à la bonne personne, au bon moment !

Resources /Ressources

Learn About Segmentation Tools /En savoir plus sur les outils de segmentation

Learning Objectives /Objectifs de formation

After completing this unit, you’ll be able to: /Une fois cette unité terminée, vous pourrez :

  • Explain the two ways you can segment lists. /Présenter les deux manières de segmenter des listes
  • Explain the two ways you can segment data extensions. /Présenter les deux manières de segmenter des extensions de données
  • Segment a data extension using a data filter. /Segmentation d’une extension de données à l’aide d’un filtre de données.

Marketing Cloud has a number of segmentation tools designed and optimized to help you send the right message to the right person and the right time. Let’s take a quick look at each of them. /Marketing Cloud dispose d’un certain nombre d’outils de segmentation conçus et optimisés pour vous aider à envoyer le bon message, à la bonne personne, au bon moment. Examinons de plus près chacun d’eux.

Segmenting Lists /Segmentation de listes.

If your data model is lists, you can segment with groups and data filters. /Si votre modèle de données est constitué de listes, vous pouvez les segmenter à l’aide de groupes et de filtres de données.

group is a subset of subscribers you’ve taken from a list. There are two types of groups: filtered and random. /Un groupe est un sous-ensemble d’abonnés que vous avez choisis dans une liste. Il existe deux types de groupes : les groupes filtrés et les groupes aléatoires.

You can filter groups by profile and preference attributes using a simple drag-and-drop interface. /Vous pouvez filtrer les groupes par attributs de profil et de préférence à l’aide d’une interface simple, fonctionnant par glisser-déposer.

  • Profile attributes contain information about your subscribers. For example, name, location, gender, age, opt-in date. /Les attributs de profil contiennent des informations sur vos abonnés, comme leur nom, leur emplacement géographique, leur genre, leur âge et leur date d’abonnement.
  • Preference attributes contain your subscribers’ preferences. A common preference is communication—that is, what type of information each subscriber prefers to get from you. For example, special promotions, new products, and coupons. /Les attributs de préférence contiennent les préférences de vos abonnés. Parmi les préférences courantes, on retrouve celles relatives à la communication, c’est-à-dire le type d’informations que chaque abonné préfère recevoir de votre part, comme des promotions spéciales, des bons de réduction ou la présentation de nouveaux produits.

You can also use a group to create a random sample of subscribers. For example, if you want to see how subscribers react to a new email template, you can generate a random sample of subscribers to send to, then track the results. /Vous pouvez également utiliser un groupe pour créer un échantillon aléatoire d’abonnés. Par exemple, si vous souhaitez voir comment les abonnés réagissent à un nouveau modèle d’e-mail, vous pouvez générer un échantillon aléatoire d’abonnés à qui envoyer des messages, puis suivre les résultats.

data filter is a group of criteria that segments a list or data extension. For example, you can use a data filter to find all the subscribers on a list who have interests in boots or sneakers and live in the state of Indiana or Ohio. /Un filtre de données est un groupe de critères qui segmente une liste ou une extension de données. Par exemple, vous pouvez utiliser un filtre de données pour rechercher tous les abonnés d’une liste s’intéressant aux chaussures ou aux baskets et vivant dans l’État de l’Indiana ou de l’Ohio.

Data filters, like groups, have an easy-to-use drag-and-drop interface. The benefit of using a data filter is that when you create a stand-alone filter definition and choose not to associate it with a subscriber list or data extension, you can reuse the same filter definition with many lists or data extensions. For example, if targeting women over the age of 50 is important to your business, you can create one data filter that segments out women over the age of 50 and use it to filter any of your subscriber data extensions or lists. /Les filtres de données, comme les groupes, ont une interface facile à utiliser, fonctionnant par glisser-déposer. L’utilisation d’un filtre de données présente un avantage certain : lorsque vous créez une définition de filtre autonome et choisissez de ne pas l’associer à une liste d’abonnés ou à une extension de données, vous pouvez réutiliser cette même définition de filtre avec plusieurs listes ou extensions de données. Par exemple, si le ciblage des femmes de plus de 50 ans est important pour votre entreprise, vous pouvez créer un filtre de données créant un segment composé des femmes de plus de 50 ans et l’appliquer à toutes les extensions ou listes de données de vos abonnés.

Segmenting Data Extensions /Segmentation d’extensions de données

If your data model is data extensions, you can segment with queries and data filters. /Si votre modèle de données est constitué d’extensions de données, vous pouvez les segmenter avec des requêtes et des filtres de données.

As with lists, a data filter is simply a group of criteria that segments your data extension. Ready for less talk and more action? Let’s take a detailed look at segmentation using a data filter. /Un filtre de données est simplement un groupe de critères qui segmente votre extension de données, comme il est possible de le faire avec les listes. Prêt à discuter moins et à agir plus ? Alors découvrons de manière détaillée comment réaliser une segmentation à l’aide d’un filtre de données.

Segmenting a Data Extension Using a Data Filter /Segmentation d’une extension de données à l’aide d’un filtre de données

At Northern Trail Outfitters, marketing specialist Paulo is ready to begin thinking more strategically about his marketing efforts. He’s decided he wants to set up a campaign to send a special promotion to subscribers on their birthday. To get started, he needs to set up a data filter to segment out those subscribers whose birthday it is on any given day. Here’s how he does that in the Email Studio app. /Chez Northern Trail Outfitters, Paulo, l’expert marketing, est prêt à entamer une réflexion plus stratégique sur ses activités marketing. Il a décidé de lancer une campagne envoyant une promotion spéciale aux abonnés le jour de leur anniversaire. Pour commencer, il doit configurer un filtre de données afin de segmenter les abonnés dont l’anniversaire a lieu un jour donné. Voici comment procéder dans l’application Email Studio.

  1. Hover over the Salesforce blue cloud to display the main Marketing Cloud navigation bar. /Passez la souris sur le nuage bleu Salesforce pour afficher la barre de navigation principale de Marketing Cloud.
  2. Hover over Email Studio. /Passez votre curseur sur Email Studio.
  3. Click Email. /Cliquez sur E-mail.
  4. Hover over Subscribers. /Passez la souris sur Abonnés.
  5. Select Data Filters. /Sélectionnez Filtres de données.
  6. Click Create. /Cliquez sur Créer.
  7. Select Data Extension. /Sélectionnez Extension de données.
  8. Select the source data extension: MasterSubscriber. /Sélectionnez l’extension de données source : AbonnéPrincipal.
  9. Click Ok. /Cliquez sur OK.
  10. Drag and drop Birthday to the filter workspace. /Faites glisser et déposez Anniversaire dans l’espace de travail du filtre.
    • Select is anniversary of from the picklist. /Sélectionnez est l’anniversaire de dans la liste de sélection.
      • Selecting “is anniversary of” ensures that Marketing Cloud ignores the year associated with the date. /La sélection de « est l’anniversaire de » permet à Marketing Cloud d’ignorer l’année associée à la date.
    • Select Today from the picklist. /Sélectionnez Aujourd’hui dans la liste de sélection.
    • Check Account Time Zone. /Vérifiez le champ Fuseau horaire du compte.
      • This evaluates “today” based on the time zone of the account rather than the time zone of the Marketing Cloud servers. /Il évalue la valeur de « aujourd’hui » en fonction du fuseau horaire du compte plutôt que du fuseau horaire des serveurs Marketing Cloud.
  11. Click Save. /Cliquez sur Enregistrer.
  12. Name the filter Birthday of Today. /Nommez le filtre Anniversaire du jour.
  13. Click Save. /Cliquez sur Enregistrer.

Check out this video to see creating the data filter in action. /Regardez cette vidéo qui vous montre comment créer le filtre de données.

Segmenting a Data Extension with Queries /Segmentation d’une extension de données à l’aide de requêtes

Queries let you request and retrieve data and place it in a single or in multiple data extensions. Some considerations for using queries include the following. /Les requêtes vous permettent de rechercher et de récupérer des données, puis de les placer dans une ou plusieurs extensions de données. Voici quelques éléments à prendre en compte lors de l’utilisation de requêtes.

  • You must know SQL (Structured Query Language), since it’s the language that defines the criteria. /Vous devez connaître le langage SQL (Structured Query Language), car c’est celui employé pour définir les critères.
  • Marketing Cloud places the results in a data extension (or extensions). /Marketing Cloud place les résultats des requêtes dans une extension de données (ou plusieurs).
  • You must create the data extension (or extensions) where Marketing Cloud places the results before defining and executing the query activity. /Avant de définir et d’exécuter l’activité de requête, vous devez créer l’extension (ou les extensions) de données où Marketing Cloud placera les résultats.
  • The SQL query activity in Automation Studio initiates queries. /Dans Automation Studio, les requêtes sont lancées à l’aide de l’activité de requête SQL.

You’ve learned about various segmentation tools and their setup, in particular data filters. Let’s move on to automating segmentation. Automation is what really lets you sit back and relax while Marketing Cloud does the heavy lifting. /Vous avez découvert divers outils de segmentation, dont les filtres de données, ainsi que la manière de les configurer. Nous allons maintenant nous intéresser à l’automatisation de la segmentation, qui vous permettra de prendre une pause bien méritée pendant que Marketing Cloud fait le gros du travail pour vous.

Resources /Ressources

Organize Your Data /Organiser vos données

Learning Objectives/Objectifs de formation

After completing this unit, you’ll be able to: /Une fois cette unité terminée, vous pourrez :

  • Describe the difference between a list and a data extension. /Expliquer la différence entre une liste et une extension de données
  • Describe the use cases for lists and data extensions. /Décrire les cas d’utilisation des listes et des extensions de données
  • Explain how Marketing Cloud manages external data and data relationships./Expliquer comment Marketing Cloud gère les données externes et les relations de données

Let’s Get Organized /Tout repose sur l’organisation

Organizing and managing your data is key to segmenting effectively. Marketing Cloud organizes data in two ways: lists and data extensions. /Une organisation et une gestion adéquate de vos données est la clé d’une segmentation efficace. Marketing Cloud peut organiser les données de deux manières, à l’aide de listes et d’extensions de données.

  • list is a collection of subscribers who receive your communications. Lists have attributes, such as name, address, interest and birthday, that contain information about subscribers. One thing to note about lists is that attribute-related information cannot exist alone without a subscriber. You can create as many lists as you need to segment your subscribers and target your email communications. /Une liste représente un ensemble d’abonnés qui reçoivent vos communications. Les listes ont des attributs contenant des informations sur les abonnés, tels que leur nom, leur adresse, leurs centres d’intérêt et leur date de naissance. Un élément important à noter concernant les listes est que les informations relatives aux attributs ne peuvent exister sans être rattachées à un abonné. Vous pouvez créer autant de listes que nécessaire pour segmenter vos abonnés et cibler vos communications par e-mail.
  • data extension is a table within the application database that contains your data. You can use a data extension to store not only sendable subscriber data—just like with a list—but also relational data, such as purchases, inventory, and rewards program data. /Une extension de données est un tableau dans la base de données de l’application dans lequel figurent vos données. Vous pouvez utiliser une extension de données pour stocker non seulement les données des abonnés pouvant être envoyées (comme dans une liste), mais également des données relationnelles, telles que l’historique des achats, l’état des stocks et les informations relatives au programme de fidélité.

How you organize your data influences the tools you use to segment it. When it comes to choosing a data model, in general, we recommend the following. /La façon dont vous organisez vos données a des répercussions sur la manière dont fonctionnent les outils que vous utilisez pour les segmenter. Pour choisir le modèle de données correspondant à vos besoins, suivez ces recommandations :

Use lists when: /Utilisez des listes lorsque :

  • Your lists contain 500,000 subscribers or fewer—even over the long term /Il est prévu que vos listes contiennent moins de 500 000 abonnés, même à long terme
  • You prefer simplicity over performance /Vous préférez la simplicité à la performance
  • You do not require fast import speed /Vous n’avez pas besoin de pouvoir importer des données rapidement
  • You plan to use a limited number of subscriber attributes /Vous prévoyez d’utiliser un nombre limité d’attributs d’abonné

Use data extensions when: /Utilisez des extensions de données lorsque :

  • Your lists contain more than 500,000 subscribers /Vos listes contiennent plus de 500 000 abonnés
  • You support multiple subscriber data sets, with separate values /Vous utilisez plusieurs ensembles de données d’abonné présentant des valeurs distinctes
  • You send global messages /Vous envoyez des messages globaux
  • You require fast import speeds /Vous avez besoin de pouvoir importer des données rapidement
  • You implement triggered sends /Vous mettez en place des envois déclenchés
  • You use the SOAP or REST APIs /Vous utilisez les API SOAP ou REST
  • You prefer a flexible subscription model /Vous préférez que votre modèle d’abonnement soit flexible
  • You want to leverage relational data, such as purchase history or location references /Vous souhaitez exploiter des données relationnelles telles des historiques d’achats ou des références de localisation

Creating an Import Activity /Création d’une activité d’importation

What if you have data flowing in from elsewhere? No problem! You can set up a simple import activity in Automation Studio to bring data from outside of Marketing Cloud—for example, CRM or point-of-sale data—into your lists or data extensions. /Comment procéder si certaines de vos données proviennent d’une source externe ? Ce n’est pas un problème ! Automation Studio vous permet de configurer une activité d’importation simple afin que vous puissiez importer des données ne provenant pas de Marketing Cloud (telles que celles issues des systèmes CRM ou des points de vente) dans vos listes ou extensions de données.

Paulo is the marketing specialist at Northern Trail Outfitters. He’s been sending his weekly promotional email for several weeks, and he’s seen great success—a lot of opens, a lot of clicks, and a lot of purchases. The only problem is that he has to manually update his MasterSubscriber data extension with data from other systems./Paulo est expert marketing chez Northern Trail Outfitters. Cela fait plusieurs semaines qu’il envoie des e-mails promotionnels hebdomadaires, et le succès est au rendez-vous : il a constaté un nombre important d’ouvertures, de clics et d’achats. Son seul problème est qu’il est obligé de mettre à jour manuellement son extension de données AbonnéPrincipal lorsque ses données proviennent d’autres systèmes.

Paulo is the marketing specialist for Northern Trail Outfitters

Manual work for something that can easily be automated is a bad use of his limited time, he decides. He plans to set up an import activity and automation to update his MasterSubscriber data extension daily. Let’s first take a look at how to set up an import activity. /Il estime que faire manuellement quelque chose qui peut facilement être automatisé, c’est employer à mauvais escient le peu de temps dont il dispose déjà. Il décide donc de mettre en place une activité d’importation et une automatisation qui mettra à jour quotidiennement son extension de données AbonnéPrincipal. Pour ce faire, voyons d’abord comment configurer une activité d’importation.

Note /Remarque

If you’re following along in your own instance of Marketing Cloud, you see your assets and data. In this module, we’re illustrating what you can do with Marketing Cloud by showing you the steps that Brandon takes and the data he sees. The data in your own org is different, of course. /Si vous suivez ces instructions dans votre propre instance Marketing Cloud, vous verrez s’afficher les ressources et les données de votre organisation. Dans ce module, nous illustrons ce que vous pouvez faire avec Marketing Cloud en vous montrant les étapes suivies et les données vues par Paulo. Les données de votre propre organisation sont, bien entendu, différentes.

  1. Hover over the Salesforce blue cloud to display the main Marketing Cloud navigation bar. /Passez la souris sur le nuage bleu Salesforce pour afficher la barre de navigation principale de Marketing Cloud.
  2. Hover over Journey Builder. /Passez votre souris sur Journey Builder.
  3. Select Automation Studio. /Sélectionnez Automation Studio.
  4. Click Activities. /Cliquez sur Activités.
  5. Click Create Activity. /Cliquez sur Créer une activité.
  6. Select Import File. /Sélectionnez Importation d’un fichier.
  7. Click Next. /Cliquez sur Suivant.The import file activity type selected in Automation Studio activities.
  8. Configure the import activity properties. /Configurez les propriétés de l’activité d’importation
    • Name: Enter a name. /Nom : Saisissez un nom.
    • Description: Enter a description. /Description : Saisissez une description.
    • External Key: Enter a key or leave this blank. /Clé externe : saisissez une clé ou laissez ce champ vide.
    • Check Send notification email to checkbox. /Cochez la case Envoyer un e-mail de notification à.
    • Email: Enter the email address where you would like the notification to be sent. /E-mail : saisissez l’adresse e-mail à laquelle vous souhaitez que la notification soit envoyée.
    • Click Next. /Cliquez sur Suivant.The "send notification email" property added to the import file activity in Automation Studio activities.
  9. Configure the file import. /Configurez l’importation de fichier.
    • Select the file location. /Sélectionnez l’emplacement du fichier.
      • Set up FTPs in Admin under Data Management. /Configurez les différents FTP dans Administration, sous Gestion des données.
    • Enter the file naming pattern. /Définissez un modèle de dénomination de fichier
      • This allows any associated automation to run when a file whose name matches the pattern is dropped into an Enhanced FTP folder. /Cela permet à toute automatisation associée de s’exécuter lorsqu’un fichier dont le nom correspond au modèle est déposé dans un dossier FTP optimisé
    • Click Next. /Cliquez sur SuivantThe file naming pattern added to the import file activity in Automation Studio Activities.
  10. Configure the destination. /Configurez la destination.
    • Select MasterSubscriber. /Sélectionnez AbonnéPrincipal.
    • Click Next. /Cliquez sur Suivant.The selected file destination for the import activity in Automation Studio Activities.
  11. Configure the mapping. /Configurez les mises en correspondance
    • Select the appropriate data action: Add OnlyUpdate OnlyAdd and Update, or Overwrite. /Sélectionnez l’action de données appropriée : Ajouter seulementMettre à jour seulementAjouter et mettre à jour ou Remplacer.
    • Select how you want to map columns between the source and the destination: HeaderOrdinally, or Manually. /Sélectionnez le mode de mise en correspondance des colonnes entre la source et la destination : En-têteOrdinale ou Manuelle.
    • Click Next. /Cliquez sur SuivantMapping of the imported file to a specific destination in Automation Studio Activities.
  12. Review the import activity details. /Vérifiez les détails de l’activité d’importation.
  13. Click Finish. /Cliquez sur Terminer.

Now that Brandon has his import activity, he can automate it to run daily. He decides to hold off on this for now, since he can actually include the import activity in with the automation that segments his subscribers. /Maintenant que Paulo dispose de son activité d’importation, il peut l’automatiser pour qu’elle s’exécute de manière quotidienne. Toutefois, il décide pour le moment de s’en abstenir, car il peut l’intégrer dans l’automatisation qui segmente ses abonnés.

Scrub Your Data /Nettoyage de vos données

A final note on organization. Make sure your data is clean, clear, and easy to find. To do this, frequently remove data that is incorrect, incomplete, improperly formatted, or duplicated. Implement naming conventions for lists, data extensions, folders, and content to provide structure and consistency across your account or business unit. For example, your naming conventions can reflect how you organize your data—either by campaign, publication type, frequency, or some combination thereof. /Une dernière remarque sur l’organisation : assurez-vous que vos données sont propres, claires et facilement accessibles. Pour ce faire, supprimez fréquemment les données incorrectes, incomplètes, mal formatées ou dupliquées. Mettez en place des conventions de nommage relatives aux listes, aux extensions de données, aux dossiers et au contenu afin que votre unité commerciale ou votre compte soit structuré et cohérent. Vos conventions de nommage peuvent, par exemple, refléter la manière dont vous organisez vos données : vous pouvez ainsi définir un nommage par campagne, par type de publication, par fréquence ou encore en combinant plusieurs de ces aspects.

Now you know what segmentation is, why it’s important to your business, how to get your data organized, and how to set up a data import activity. Let’s move on to segmentation tools. /Vous savez maintenant ce qu’est la segmentation et pourquoi elle est importante pour votre entreprise. Vous avez également appris à organiser vos données et à configurer une activité d’importation de données. Intéressons-nous maintenant aux pages d’application.

Resources /Ressources