在构建数据模型来支持您的营销运营时，您需要知道它能够反映您的业务需求。此外，您还需要知道它也可以适应您的营销团队的工作方式。
在这方面，Marketing Cloud Engage 远远领先于竞争对手。原因何在？因为 Marketing Cloud 支持完全关系数据模型。
这意味着您可以构建相关的数据表，通过推理在您需要时获取所需的准确数据。或者更简单地说，您可以对数据提出复杂的问题，它会返回有意义的答案。
例如，我可以创建一个，当我需要时，我可以要求系统返回特定客户的所有购买记录 - 即使购买记录不包含有关该客户的任何特定信息。我们可以这样做，因为我们为客户数据创建了一个表，然后使用客户的唯一 ID 将其链接到购买表。
另一种方法是拥有一个包含其购买信息的扁平客户记录，但这没有意义，因为您不知道客户可能会进行多少次购买，因此，您不知道需要向客户表中添加多少个字段。
是的，其他 MAP 支持一定程度的关系数据建模，但它们都 瑞士电报购物数据 存在局限性。例如，Oracle Eloqua [作者注 - 他们现在可能将其称为其他名称] 有一个关系模型，但仅限于一个关系级别。因此，如果您想将联系人与购买联系起来，然后将购买链接到包含详细产品信息的产品数据库，那么使用 Eloqua 就无法做到这一点。
3.数据查询
结构化查询语言 (SQL) 对于 Salesforce Marketing Cloud 来说既是福音也是祸害。
它不像典型的细分工具那样直观，也更难学习（顺便说一句，对于那些不懂 SQL 的人来说，Marketing Cloud 仍然有细分过滤器）。事实上，对于不熟悉数据科学的人来说，这一切似乎就像在学习古希腊语一样。但它的优势（也是我非常喜欢它的原因）在于能够进行精确的查询，从而提取营销人员所需的精确数据。
更重要的是，您实际上可以将这些数据转换为对特定营销历程真正有意义的东西。您有一个需要定位的角色吗？使用 Marketing Cloud 中的自动化功能构建一个数据表，该表仅反映与该角色相关的属性。您有多个包含类似数据的数据系统，但所有标签都不同？使用 SQL 合并这些数据并创建一个表格，最终营销用户可以放心使用（他们甚至不知道他们正在使用来自不同系统的数据）。
无论如何，这都不容易，但这一切都是可能的，如果你有团队成员或支持来构建这些自动化，那么你能做的事情就非常有限了。你不必一直使用 SQL，但它就在那里，它是最强大的细分构建工具。
4. 程序化支持
是的，这又是一个有点技术性的话题，但 Marketing Cloud Engage 比任何竞争平台提供了更多的程序化支持。
这是什么意思？这是一个大话题，所以我只举一个例子来说明这在营销支持方面意味着什么。假设我想提示客户根据最近的购买进行评论和星级评定，然后将该评论的信息附加到客户记录中，同时调整产品的总体评论分数……在大多数系统中，我都会面临非常艰巨的挑战。