So exportierst du Klaviyo-Daten nach Databricks

Übersicht

Erfahre, wie du Databricks als Ziel für eine Outbound-Synchronisierung einrichtest, damit Klaviyo deine Profil-, Ereignis- und Metrikdaten kontinuierlich in Delta-Tabellen in deinem eigenen Databricks-Workspace schreibt. Nach der Verbindung kann dein Datenteam Klaviyo-Daten mit dem Rest deines Lakehouse für Analyse, Modellierung und Reporting verknüpfen.

Möchtest du stattdessen Daten aus Databricks in Klaviyo übertragen? Siehe Klaviyo und Databricks verbinden.

Bevor du anfängst

Stelle sicher, dass du Folgendes hast:

• Einen Databricks-Arbeitsbereich mit aktiviertem Unity Catalog. Arbeitsbereiche nur mit Hive-Metastore werden nicht unterstützt. Wenn du den Hive-Metastore verwendest, ziehe Hive-Metastore-Verbund in Betracht.
• Ein SQL-Data-Warehouse, das VARIANT Spalten und sitzungsbezogene temporäre Tabellen unterstützt, damit Klaviyo Daten schreiben kann. Serverlose SQL-Data-Warehouses werden empfohlen; Classic- und Pro-Data-Warehouses können mehrere Minuten zum Starten benötigen, was Synchronisierungen verzögern kann.
• Berechtigung, Schemata, Tabellen und Berechtigungen im Katalog zu erstellen, den du verwenden wirst (oder Unterstützung durch eine*n Databricks-Admin).
• Berechtigung zum Verwalten von Integrationen in Klaviyo.
• Klaviyos ausgehende IP-Adressen auf die Zulassungsliste gesetzt, wenn dein Workspace eingehenden Traffic mit IP-Zugriffslisten einschränkt:
  • 184.72.183.187/32
  • 52.206.71.52/32
  • 3.227.146.32/32
  • 44.198.39.11/32
  • 35.172.58.121/32
  • 3.228.37.244/32
  • 54.88.219.8/32
  • 3.214.211.176/32

Schritt 1: Ein Schema für Klaviyo-Daten erstellen

In Databricks befinden sich Schemas innerhalb eines Katalogs. Erstelle ein dediziertes Schema, in dem die Tabellen gespeichert werden, in die Klaviyo schreibt. Die SQL-Beispiele in diesem Artikel verwenden main als Katalog und KLAVIYO_EXPORT als Schema. Wenn du andere Namen verwendest, ersetze sie in allen SQL-Beispielen und gib in Klaviyo während Schritt 5 dieselben Namen ein.

USE CATALOG main;  -- or your organization's designated catalog
CREATE SCHEMA IF NOT EXISTS KLAVIYO_EXPORT;

Schritt 2: Die Zieltabellen erstellen

Führe das folgende Skript in dem Schema aus, das du in Schritt 1 erstellt hast. Klaviyo schreibt in 3 Tabellen:

• klaviyo_profile: Eine Zeile pro Profil, einschließlich Standardfeldern, Standort und benutzerdefinierten Eigenschaften.
• klaviyo_event: Eine Zeile pro Ereignis (zum Beispiel Placed Order oder Opened Email), verknüpft mit einem Profil und einer Metrik.
• klaviyo_metric: Eine Zeile pro Metrik, die verwendet wird, um den Metriknamen und die Quellintegration für jedes Ereignis nachzuschlagen.

Benutzerdefinierte Profileigenschaften und Ereigniseigenschaften werden in VARIANT -Spalten gespeichert, sodass du verschachteltes JSON direkt abfragen kannst, ohne Hunderte einzelner Spalten verwalten zu müssen.

USE SCHEMA main.KLAVIYO_EXPORT;

CREATE TABLE klaviyo_profile (
  id                 STRING NOT NULL,
  external_id        STRING,
  email              STRING,
  phone_number       STRING,
  first_name         STRING,
  last_name          STRING,
  title              STRING,
  organization       STRING,
  properties         VARIANT,
  image              STRING,
  created            TIMESTAMP,
  updated            TIMESTAMP,
  location_address1  STRING,
  location_address2  STRING,
  location_city      STRING,
  location_country   STRING,
  location_latitude  STRING,
  location_longitude STRING,
  location_region    STRING,
  location_zip       STRING,
  PRIMARY KEY (id)
)
TBLPROPERTIES ('delta.feature.variantType-preview' = 'supported');

CREATE TABLE klaviyo_event (
  id               STRING NOT NULL,
  metric_id        STRING NOT NULL,
  profile_id       STRING,
  event_properties VARIANT,
  datetime         TIMESTAMP,
  uuid             STRING,
  PRIMARY KEY (id)
)
TBLPROPERTIES ('delta.feature.variantType-preview' = 'supported');

CREATE TABLE klaviyo_metric (
  id                   STRING NOT NULL,
  name                 STRING NOT NULL,
  integration_id       STRING,
  integration_name     STRING,
  integration_category STRING,
  created              TIMESTAMP,
  updated              TIMESTAMP,
  PRIMARY KEY (id)
);

Schritt 3: Service Principal und Zugriffstoken erstellen

Klaviyo authentifiziert sich bei Databricks mit einem persönlichen Zugriffstoken (PAT). Wir empfehlen, eine*n dedizierte*n Service Principal zu erstellen, der nur für diese Integration verwendet wird, statt das Konto einer Person zu nutzen.

1. Erstelle einen Dienstprinzipal (oder eine*n Workspace-Nutzer*in) für Klaviyo.
2. Ein persönliches Zugriffstoken generieren:
   • Serviceprinzipal: Bitte eine*n Workspace-Admin bitten, das anfängliche Token mit der Databricks CLI zu erstellen.
   • Workspace-Benutzer*in: Erstelle ein Token in der Databricks-UI.
3. Speichere das Token an einem sicheren Ort. Du fügst es in Schritt 5 in Klaviyo ein.

Wenn du bereits einen Dienstprinzipal für den Import aus Databricks erstellt hast, kannst du ihn wiederverwenden. Füge einfach die Exportberechtigungen in Schritt 4 hinzu.

Schritt 4: Berechtigungen erteilen

Gewähre dem Klaviyo-Dienstprinzipal Zugriff auf den Katalog, das Schema und das SQL-Warehouse. Ersetze klaviyo_service_user durch die Anwendungs-ID oder den Benutzernamen deines Dienstprinzipals.

GRANT USE CATALOG ON CATALOG main TO `klaviyo_service_user`;
GRANT USE SCHEMA, SELECT, MODIFY ON SCHEMA main.KLAVIYO_EXPORT TO `klaviyo_service_user`;

Gib dem Serviceprinzipal für das SQL Warehouse, das du verwenden möchtest, außerdem die Berechtigung Can use. Gehe in Databricks zu SQL Warehouses, wähle dein Warehouse aus, klicke auf Permissions, und füge den Serviceprinzipal hinzu.

Richte dein Setup ein (optional)

Bestätige mit derselben Identität und demselben Token, die du Klaviyo gibst, die Tabellen und Berechtigungen:

SHOW TABLES IN main.KLAVIYO_EXPORT;
SHOW GRANTS ON SCHEMA main.KLAVIYO_EXPORT;

Du solltest alle 3 Tabellen sehen, und der Service Principal sollte mit USE SCHEMA, SELECT und MODIFY aufgeführt sein.

Schritt 5: Databricks in Klaviyo verbinden

1. Navigiere in Klaviyo zu Erweitert > Datenmanagement > Synchronisierung.
2. Wenn du bereits eine Synchronisierung hast, klicke auf Synchronisierung erstellen.
3. Wähle Daten in dein Data Warehouse exportieren aus.
4. Wähle Databricks aus, und klicke dann auf Mit Databricks verbinden.
5. Gib deine Verbindungsdetails ein:

Klicke auf Weiter, um deine Synchronisierung zu konfigurieren.

Du findest Databricks auch im Marketplace für Apps von Klaviyo, indem du zu Integrationen > Apps erkunden gehst und nach Databricks suchst.

Schritt 6: Konfiguriere deine Datensynchronisierung

Wähle aus, was Klaviyo an Databricks sendet und wann es synchronisiert wird.

Datenobjekte

Wähle aus, ob du Profile, Events oder beides synchronisieren möchtest. Metrikdaten werden zusammen mit Events synchronisiert, damit du den Metriknamen und die Quelle jedes Events nachschlagen kannst.

Auszuschließende Integrationen

Wähle alle Integrationen aus, deren Ereignisse du nicht an Databricks senden möchtest. Dies gilt nur für Ereignisdaten; Profile werden dadurch nicht ausgeschlossen.

Selektive Synchronisierung

Wähle die Metriken aus, deren Ereignisse du synchronisieren möchtest, z. B. Placed Order. Lasse Selective sync leer, um alle Ereignisse aus Integrationen zu synchronisieren, die du nicht ausgeschlossen hast. Dieses Feld wird nur angezeigt, wenn du das Datenobjekt Events auswählst.

Synchronisierungshäufigkeit

Wähle unter Alle aus, wie oft neue und aktualisierte Daten synchronisiert werden sollen: alle 1, 2, 4, 6, 12 oder 24 Stunden. Der Standardwert beträgt 1 Stunde. Lege Startdatum, Startzeit und Zeitzone für den Zeitplan fest.

Historische Daten

Wähle aus, wie viele historische Daten während der ersten Synchronisierung gesendet werden sollen:

• 30 Tage
• 90 Tage
• 1 Jahr
• Alle Zeiträume

Schritt 7: Überprüfe, verbinde und überwache deine Synchronisierung

1. Klicke auf Weiter, um Überprüfen zu öffnen. Überprüfe deine Verbindungsdetails, geteilten Daten, ausgeschlossenen Integrationen, ausgewählten Metriken und den Bereich der initialen Datensynchronisierung.
2. Klicke auf Verbinden. Klaviyo testet die Verbindung und erstellt den Export, wenn der Test erfolgreich ist.

Wenn die Einrichtung erfolgreich ist, zeigt Klaviyo eine Bestätigungsnachricht an und bringt dich zurück zu Synchronisierung. Dein Export ist aktiviert, und du kannst dort seinen Synchronisierungsstatus überwachen.

Wenn der Verbindungstest fehlschlägt, prüfe die Fehlerdetails. Klicke auf Anmeldedaten bearbeiten, um deine Verbindungsdaten zu korrigieren, und klicke dich dann in den Dateneinstellungen über Weiter zurück zu Überprüfen und klicke erneut auf Verbinden.

Um deinen Sync zu überwachen, gehe zu Advanced > Data management > Syncing und klicke in der Zeile mit der Kennzeichnung Export auf Databricks. Verwende diese Tabs:

• Historisch: Der Status deines anfänglichen Backfills.
• Periodisch: Der Status der Synchronisierungen in deiner ausgewählten Frequenz, einschließlich Datenaktualität (wie weit deine Databricks-Tabellen hinter Klaviyo zurückliegen).
• Einstellungen: Zeige deine Verbindungsdetails, Datenauswahl, Synchronisierungsintervall und historischen Zeitraum an und bearbeite sie. Klicke auf Informationen aktualisieren im Abschnitt, den du änderst, um zu speichern.

Weitere Details zu Synchronisierungsstatus, zum Pausieren und Fortsetzen von Synchronisierungen sowie zum Anzeigen von Fehlerprotokollen findest du unter Grundlagen zur Data-Warehouse-Synchronisierung in Klaviyo.

Deine Klaviyo-Daten in Databricks abfragen

Hier sind ein paar Beispiele für den Einstieg.

Ereignisse nach Metriknamen in den letzten 7 Tagen zählen:

SELECT m.name AS metric, COUNT(*) AS events
FROM main.KLAVIYO_EXPORT.klaviyo_event e
JOIN main.KLAVIYO_EXPORT.klaviyo_metric m ON e.metric_id = m.id
WHERE e.datetime >= current_timestamp() - INTERVAL 7 DAYS
GROUP BY m.name
ORDER BY events DESC;

Lies eine benutzerdefinierte Profileigenschaft aus der properties -VARIANT-Spalte:

SELECT id, email, properties:loyalty_tier::STRING AS loyalty_tier
FROM main.KLAVIYO_EXPORT.klaviyo_profile
WHERE properties:loyalty_tier IS NOT NULL;

Bestellwert aus Placed-Order-Ereignissen abrufen:

SELECT e.profile_id, e.datetime, e.event_properties:`$value`::DOUBLE AS order_value
FROM main.KLAVIYO_EXPORT.klaviyo_event e
JOIN main.KLAVIYO_EXPORT.klaviyo_metric m ON e.metric_id = m.id
WHERE m.name = 'Placed Order';

Fehlerbehebung

Einen Databricks-Export entfernen

Wenn du den Export entfernst, werden zukünftige Synchronisierungen beendet. Daten, die bereits in deine Databricks-Tabellen geschrieben wurden, werden nicht gelöscht.

1. Gehe zu Integrationen in Klaviyo.
2. Öffne das Menü neben der Databricks-Export-Integration und wähle Integration entfernen aus.
3. Klicke im Bestätigungsdialog auf Integration entfernen.

Weitere Ressourcen

• Klaviyo und Databricks verbinden (Import)
• Grundlegendes zur Data-Warehouse-Synchronisierung in Klaviyo
• Erste Schritte mit Advanced KDP