[22/10/25] Weekly Release
#72 Release Note sẽ được phát hành định kỳ hàng tuần để cập nhật các thay đổi về tính năng của PangoCDP kèm hướng dẫn sử dụng (nếu có)
Trong bảng Release tuần này có gì?
Pango Model: hỗ trợ hiển thị đầy đủ tùy chọn system field
Cập nhật mới trên Pango Model cho phép hiển thị đầy đủ các System Field hiện có hỗ trợ trong Model. Điều này giúp người vận hành dễ dàng theo dõi các trường thông tin mà không cần yêu cầu hỗ trợ 'bổ sung thêm' như trước đây.
Hiện các System Field hiển thị đầy đủ trên Model đang hỗ trợ cho các Model Type:
Data Tracking: App Log, Xtrack Log, IUID Identified, Cookie Identified
User Event
Social: Facebook PSID
Interaction data: Email Interaction, Message Interaction, Zalo OA Event, Facebook Event, Product Interaction, Product Comments, Product Reviews, Coupon Interaction, Call Logs, Product Subscription
Lead Data: Lead Info, Lead Status Change
Contact: Contact Tags
Để hiển thị các trường System Field trên Model thực hiện bằng cách:
Truy cập vào Module CDP, chọn Model muốn kiểm tra dữ liệu
Trên giao diện quản lý dữ liệu chọn Custom Columns để chọn hiện thị danh sách Data Field
Chọn trường muốn hiển thị trên giao diện
Transform Data: bổ sung hàm assign value vào danh sách hỗ trợ
Bổ sung thêm hàm mới trong danh sách các hàm hỗ trợ trong tính năng Transform Data được hỗ trợ trên các nội dung xử lý dữ liệu toàn hệ thống PangoCDP.
Ý nghĩa hàm cho phép dùng để gán một giá trị cụ thể (cố định hoặc tính toán) vào một field trong quá trình xử lý chuyển đổi dữ liệu trước khi lưu vào hệ thống. Ví dụ: khi một User hoàn thành đăng ký tham gia sự kiện thành công ⇒ phân bổ một đại lý chăm sóc bất kỳ trong danh sách ⇒ khi User này được lưu vào Model sẽ có trường Center Code chứa tên/ký hiệu/tag phân biệt đại lý được phân bổ.
Hàm phân bổ hỗ trợ hai logic bao gồm:
assign_Random: phân bổ giá trị trong danh sách theo tỉ lệ bằng nhau
Cấu trúc mẫu:
// >> assign_Random(value1::value2::value3::value4::valueN)=field_nameVí dụ: >> assign_Random(Store01::Store02::Store03::Store04)=Store ID
Hệ thống phân bổ sẽ thả 1 trong 4 giá trị bất kỳ vào Store ID với tỉ lệ bằng nhau (trong trường hợp này là 25%)
assign_Probability: phân bổ giá trị trong danh sách theo số lượng được nhập ⇒ hệ thống sẽ tự chia tỉ lệ và trả kết quả
Cấu trúc mẫu:
// >> assign_Probability(value1|quantity1::value2|quantity2::valuen|quantityN)=field_nameVí dụ: >> assign_Probability(Store1|20::Store02|80::Store03|10::Store04|200)=Store ID
Hệ thống phân bổ sẽ thả 1 trong 4 giá trị bất kỳ vào Store ID với tỉ lệ được tính lại tương ứng số lượng được phân bổ cho từng giá trị
Lưu ý quan trọng: hàm phân bổ dựa trên tỉ lệ nên sẽ có sai số dựa trên tổng số dự liệu được xử lý. Không thể tạo ra giá trị chính xác tuyệt đối
Chú ý: điền đúng định dạng của hàm và các giá trị được khai báo như Value và Number ⇒ khi tỉ lệ phân bổ không phù hợp hệ thống sẽ bỏ ra giá trị đó hoặc đưa về 0 và không thể cấp phát được giá trị.
Tham khảo thêm tại tài liệu: Transform Data Document
Trong quá trình triển khai các Use Case có sử dụng element User Approval trên DMA Workflow người vận hành chỉ có thể chọn 1 trong 2 tuỳ chọn:
Reject: từ chối xác nhận yêu cầu của User và Cancel Workflow - nghĩa là dừng ngay lập tức mà không tiếp tục đến Step tiếp theo.
Approve: xác nhận yêu cầu của User và tiếp tục đến Step tiếp theo trên Workflow.
Một số ngữ cảnh, nếu thông tin của User không hợp lệ ⇒ nếu người vận hành Reject thì cũng không thể thực hiện gửi tin cho User chỉnh sửa thông tin hoặc thông báo không hợp lệ.
Cập nhật mới cho phép thêm 1 tuỳ chọn Reject & Next Step để thực hiện từ chối nội dung cần Approve của User nhưng vẫn cho phép đi đến Step tiếp theo. Người vận hành có thể sử dụng tuỳ chọn này để từ chối nội dung User xác thực và gửi lại thông tin cho họ như: chỉnh sửa nội dung hoặc cơ bản là thực hiện lại việc xác thực thông tin.
Gợi ý: người dùng có thể thực hiện element Context Data Filter ngay sau đó và sử dụng key "user_approval_action" và kiểm tra value theo mong đợi, ví dụ "RejectedAndContinue" để đến Step tiếp theo.
BigQuery: bổ sung Query Sample tại BigQueryOutput V2
Bản cập nhật mới đã bổ sung tính năng Query Dry Run nhằm hỗ trợ người vận hành có thể xem dữ liệu mẫu trước khi thực hiện thao tác với dữ liệu trên BigQuery. Điều này giúp người vận hành dễ dàng theo dõi các trường thông tin, hạn chế sai sót trong quá trình sử dụng.
Hướng dẫn sử dụng tính năng:
Truy cập vào Connection BigQuery trên Module Console
Tại Outpu Table V2, chọn icon
Setting tại job cần thực hiện xem sample dataChọn Query Dryrun để xem sample data
Form Builder: bổ sung CustomField cho phép hiển thị tiêu đề phụ tại element Master Data
Trước đây, element Master Data chỉ hỗ trợ hiển thị danh sách item được import tại Master Data - Module Activation. Tuy nhiên, một số trường hợp các item này có tên giống/ gần giống nhau, khiến người dùng khó phân biệt.
Bản cập nhật hiện tại đã bổ sung tính năng cho phép hiển thị một tiêu đề phụ (subtitle) ngay bên dưới tên item chính. Người vận hành có thể chọn một trong các trường CustomField (customField01 đến customField10) từ file Master Data để làm giá trị hiển thị. Cải tiến này giúp người dùng dễ dàng phân biệt các item, mang lại trải nghiệm chọn lựa chính xác và rõ ràng hơn.
Để sử dụng tính năng này, người vận hành cần:
Tại module Console, chọn Form cần cấu hình
Chọn element Master Data, tại cấu hình Settings, bật toggle Allow showing subtitle
Hệ thống sẽ hiển thị trường thông tin Subtitle Value, người vận hành cần chọn customField muốn được hiển thị lên giao diện. Hệ thống đang hỗ trợ chọn từ customField01 đến customField10.
Khi này, trên giao diện app Form, giá trị được nhập tại customField đã chọn trước đó, sẽ được hiển thị dưới dạng subtitle
Đây là bản cập nhật số #72 của chúng tôi cho tuần này. Hãy chờ đón nhiều cập nhật và thông tin thú vị hơn trong bản tin tiếp theo của chúng tôi. Cảm ơn sự góp ý và chờ đợi từ phía các bạn!
Product Team
Last updated
Was this helpful?