Offer Decisioning
Dieses Handbuch bietet eine umfassende Implementierungsreferenz für Offer Decisioning mithilfe von Adobe Journey Optimizer (AJO) Decisioning und Adobe Real-Time Customer Data Platform (RT-CDP). Er wurde für Lösungsarchitekten, Marketing-Techniker und Implementierungstechniker entwickelt, die eine zentralisierte Angebotsauswahllogik implementieren müssen, die kanalübergreifend das nächstbeste Angebot für jedes Kundenprofil bestimmt.
Verwenden Sie dieses Handbuch, um zu verstehen, was konfiguriert werden muss, wo Auswahlmöglichkeiten bestehen und welche Kompromisse für jede Entscheidung gelten.
Das Muster entkoppelt die Entscheidung, was angezeigt werden soll, von der Kanallogik, wo es angezeigt werden soll, und ermöglicht eine konsistente, optimierte Angebotsauswahl über E-Mail, Web, Mobile App und jeden anderen Touchpoint. AJO Decisioning verwaltet den gesamten Angebotslebenszyklus: die Angebotserstellung und -katalogverwaltung, Eignungsregeln (wer die einzelnen Angebote sehen kann), Rangfolgestrategien (wie die Auswahl unter geeigneten Angeboten erfolgt), Platzierungen (wo Angebote angezeigt werden) und Entscheidungsrichtlinien (die alles miteinander verbinden).
Anwendungsfall - Übersicht
Unternehmen müssen häufig jedem Kunden zum Zeitpunkt der Interaktion das relevanteste Angebot, die relevanteste Promotion oder den relevantesten Anreiz unterbreiten. Unabhängig davon, ob die Interaktion in einer E-Mail-Kampagne, auf einer Website-Homepage, in einer Mobile App oder an einem Entscheidungspunkt innerhalb einer mehrstufigen Journey stattfindet, ist die Herausforderung dieselbe: Wählen Sie aus einem Katalog verfügbarer Optionen das optimale Angebot aus, je nachdem, wer der Kunde ist, für was er sich qualifiziert und welches Angebot am ehesten das gewünschte Ergebnis erzielt.
Offer Decisioning löst dieses Problem, indem es die gesamte Angebotsauswahllogik in der Entscheidungs-Management-Engine von AJO zentralisiert. Anstatt die Angebotszuweisungen in einzelne Kampagnen oder Kanäle zu hartcodieren, wertet die Entscheidungs-Engine die Attribute jedes Profils, die Zielgruppenzugehörigkeit und kontextuelle Signale aus, um das beste Angebot in Echtzeit zu ermitteln. Durch diese Zentralisierung wird sichergestellt, dass derselbe Kunde konsistente, optimierte Angebote erhält, unabhängig davon, über welchen Kanal er interagiert.
Dieses Muster unterscheidet sich vom Umfang der Web-/App-Personalisierung bekannter Besucher - die Angebotsentscheidung ist kanalunabhängig und zentralisiert, während die Personalisierung bekannter Besucher sich auf die Personalisierung digitaler Oberflächen konzentriert. Sie unterscheidet sich von Verhaltensempfehlungen im Katalogmodell - verwenden Sie Offer Decisioning , wenn der geeignete Elementsatz durch Geschäftsregeln, Eignungsbegrenzungen oder regulatorische Anforderungen (Promotions, Finanzprodukte, Incentives) geregelt ist. Verwenden Sie eine Verhaltensempfehlung, wenn der Elementsatz groß ist und sich ständig ändert und die Auswahl durch Ähnlichkeits- oder Affinitätssignale (Produktkataloge, Inhaltsbibliotheken) gesteuert wird.
Wichtige Geschäftsziele
Die folgenden Geschäftsziele werden durch dieses Anwendungsfallmuster unterstützt.
Bereitstellen personalisierter Kundenerlebnisse
Passen Sie Inhalte, Angebote und Nachrichten an individuelle Voreinstellungen, Verhaltensweisen und Lebenszyklusphasen an.
KPIs:, Konversionsraten, Kundenzufriedenheit (CSAT)
Umsatz durch Crosssell und Upsell steigern
Werben Sie für ergänzende und Premium-Produkte oder -Services für bestehende Kunden auf der Grundlage des Verhaltens und der Kaufhistorie.
KPIs: Upsell-/Crossselling- %, inkrementeller Umsatz, Kundenlebenszeitwert
Steigerung der Kundentreue und des Lebenszeitwerts
Vertiefung der Kundenbeziehungen und Maximierung des langfristigen Nutzens durch Treueprogramme, Prämien und personalisierte Interaktion.
KPIs: Kundenlebenszeitwert, Kundenbindung, Upsell/Crosssell %
Beispiele für taktische Anwendungsfälle
Die folgenden Szenarien veranschaulichen, wie Offer Decisioning in der Praxis angewendet werden kann.
- Nächstbestes Angebot in E-Mail-Kampagnen — Wählen Sie die zum Sendezeitpunkt relevanteste Promotion pro Empfänger aus.
- Werbebanner in Echtzeit auf Website - Decisioning wählt das Angebot beim Laden der Seite auf der Grundlage des Besucherprofils aus
- Personalisierte In-App-Karte mit dem besten Anreiz für die Lebenszyklusphase des Benutzers
- Kanalübergreifende Angebotskonsistenz - Dieselbe Entscheidungslogik dient E-Mail, Web und Push, damit der Kunde ein einheitliches Angebotserlebnis sieht
- Dynamische Gutschein- oder Rabattauswahl auf Basis der Kundenwertstufe (z. B. erhalten hochwertige Kunden ein Premium-Angebot)
- Auswahl von Angeboten für Produktaktualisierungen oder Upsell-Angebote auf Basis der aktuellen Abonnementebene
- Personalisierung des Treueprämienangebots basierend auf der Stufe und dem Aktivitätsverlauf
Wichtige Performance-Indikatoren
Mit den folgenden KPIs kann die Effektivität einer Offer-Decisioning-Implementierung gemessen werden.
Anwendungsfallmuster
In diesem Abschnitt werden die Funktionskette und die Musterdefinition für Offer Decisioning beschrieben.
Offer Decisioning
Verwenden Sie eine zentralisierte Entscheidungslogik, um kanalübergreifend das nächstbeste Angebot oder den nächstbesten Inhalt für ein Profil auszuwählen.
Funktionskette: Zielgruppenbewertung > Angebotseignung > Rangfolgestrategie > Entscheidungsausführung > Versand > Berichterstellung
Im Abschnitt Implementierungsoptionen finden Sie Informationen zur Manifestation jeder Komposition.
Programme
Die folgenden Adobe-Anwendungen werden in diesem Anwendungsfallmuster verwendet.
- Adobe Journey Optimizer (AJO) - Entscheidungs-Management-Engine für die Angebotserstellung, Eignungsregeln, Ranking-Strategien, Platzierungen und Entscheidungsrichtlinien; Kanalkonfiguration und Nachrichtenbearbeitung für den Versand von Angeboten; Kampagnen und Journey-Ausführung
- Adobe Real-Time Customer Data Platform (RT-CDP) - Zielgruppenbewertung für Angebotseignungssegmente; Profildaten und berechnete Attribute, die in Eignung und Ranking verwendet werden
- Adobe Experience Platform (AEP) - Einheitlicher Profilspeicher, Identitätsauflösung und Data Foundation, die sowohl AJO als auch RT-CDP unterstützen
Grundlegende Funktionen
Für dieses Anwendungsfallmuster müssen die folgenden grundlegenden Funktionen vorhanden sein. Für jede Funktion gibt der Status an, ob sie normalerweise erforderlich ist, als vorkonfiguriert gilt oder nicht.
Unterstützende Funktionen
Die folgenden Funktionen ergänzen dieses Anwendungsfallmuster, sind aber für die Ausführung der Kernkomponente nicht erforderlich.
Anwendungsfunktionen
Dieser Plan führt die folgenden Funktionen aus dem Anwendungsfunktionskatalog aus. Funktionen werden Implementierungsphasen und nicht nummerierten Schritten zugeordnet.
Journey Optimizer (AJO)
In der folgenden Tabelle sind die AJO-Funktionen und die Implementierungsphasen aufgeführt, in denen sie konfiguriert werden.
Real-Time CDP (RT-CDP)
In der folgenden Tabelle sind die RT-CDP-Funktionen und die Implementierungsphasen aufgeführt, in denen sie konfiguriert sind.
Voraussetzungen
Führen Sie die folgenden Voraussetzungen aus, bevor Sie mit der Implementierung beginnen.
- [ ] der AJO-Sandbox mit aktivierten Entscheidungs-Management-Funktionen
- [ Benutzerrollen mit Entscheidungs-Management-Berechtigungen ] (Angebote, Platzierungen, Entscheidungen erstellen/bearbeiten)
- [ ] Profilschema enthält Attribute, die für die Angebotseignung erforderlich sind (z. B. Treuestufe, Kundensegment, Abonnementebene)
- [ ] Profildaten sind aktuell und werden aktiv in die Aktualisierung der Eignungsattribute aufgenommen
- [ ] für Option A (E-Mail): E-Mail-Kanaloberfläche, die mit verifizierter Subdomain und erwärmtem IP-Pool konfiguriert ist
- [ ] Für Option B (Web/App): Web-SDK mit aktiviertem AJO-Service im Datenstrom implementiert; Edge-aktive Zusammenführungsrichtlinie konfiguriert
- [ ] Für Option C (Journey): Journey-Leinwand-Berechtigungen und mindestens ein Journey-Eintrittsereignis oder eine Zielgruppe konfiguriert
- [ ] Kreativ-Assets (Bilder, Kopien, CTAs) für jede Kombination aus Angebot und Platzierung
- [ ] Fallback-Angebotsinhalte, die für jede Platzierung vorbereitet werden
- [ Zielgruppen für Regeln zur Angebotseignung ], die in RT-CDP definiert und ausgewertet werden
Implementierungsoptionen
In diesem Abschnitt werden die verfügbaren Implementierungsoptionen für Offer Decisioning beschrieben. Jede Option dient einem anderen Versandkanal und Anwendungsfallkontext.
Option A: E-Mail-Angebotsentscheidung
Diese Option eignet sich am besten zur Auswahl des besten Angebots, das in ausgehende E-Mail-Kampagnen aufgenommen werden soll - Werbe-E-Mails, Newsletter-Personalisierung, Lebenszyklus-E-Mails mit dynamischen Angebotsinhalten. Die Entscheidung wird für jeden Empfänger zur Rendering-Zeit der Nachricht getroffen.
Funktionsweise
Entscheidungsrichtlinien werden beim Rendern von E-Mail-Nachrichten aufgerufen, um das beste Angebot für jede Empfängerin und jeden Empfänger auszuwählen. Die E-Mail-Vorlage enthält einen Platzierungsbereich, in dem die Decisioning-Engine die Inhaltsdarstellung des ausgewählten Angebots (Bild, HTML oder Text) einfügt. Zum Zeitpunkt des Versands bewertet die Engine das Profil jedes Empfängers anhand der Eignungsregeln für Angebote, wendet die Rangfolgestrategie an und bettet den Inhalt des erfolgreichsten Angebots in die E-Mail ein.
Dieser Ansatz funktioniert sowohl mit geplanten Kampagnen (die zur Kampagnenausführungszeit ausgewertet werden) als auch mit Journey-eingebetteten E-Mails (die ausgewertet werden, wenn das Profil den Nachrichtenaktionsknoten erreicht). Der Angebotsinhalt - Bild, Überschrift, Textkörper und CTA - wird je nach Empfänger und Empfängerin auf der Grundlage des Entscheidungsergebnisses personalisiert.
Wichtige Aspekte
- Die Angebotseignung wird zum Sendezeitpunkt anhand des aktuellen Status des Profils bewertet
- Die Batch-Zielgruppenauswertung ist ausreichend, da während des Nachrichtenrenderings Entscheidungen getroffen werden
- Jedes Angebot benötigt eine HTML- oder Bildinhaltsdarstellung für die E-Mail-Platzierung
- Das Fallback-Angebot muss für jede verwendete E-Mail-Platzierung Inhalt haben
Vorteile
- Einfachster Implementierungspfad - Verwendet Standard-Kampagnen- oder Journey-E-Mail-Versand
- Keine Client-seitigen SDK-Anforderungen
- Funktioniert mit vorhandener E-Mail-Infrastruktur und Kanaloberflächen
- Unterstützt große Zielgruppenvolumen durch die Batch-Kampagnenausführung
Einschränkungen
- Entscheidung wird zum Zeitpunkt des Versands getroffen; kann nicht an das Verhalten nach dem Versand angepasst werden
- Der Angebotsinhalt ist statisch, sobald die E-Mail zugestellt wurde (keine Echtzeit-Updates)
- Auf im Hub-Profilspeicher verfügbare Profilattribute beschränkt (nicht Edge)
Experience League-Ressourcen
Option B: Echtzeit-Angebotsentscheidung über Web/App
Diese Option eignet sich am besten für die Auswahl von Angeboten in Echtzeit auf Web-Seiten oder mobilen Apps - Homepage-Werbebanner, Angebots-Widgets des Konto-Dashboards, In-App-Angebotskarten oder beliebigen digitalen Oberflächen, auf denen das Angebot zum Zeitpunkt des Ladens der Seite oder des Bildschirmrenderns ausgewählt werden soll.
Funktionsweise
Entscheidungsrichtlinien werden beim Laden der Seite oder beim Rendern des App-Bildschirms über das Edge Decisioning-Netzwerk oder Code-basierte Erlebnisse aufgerufen. Wenn ein Besucher eine Seite lädt, sendet die Web-SDK eine Anfrage an die Edge Network, die das Edge-Profil des Besuchers anhand der Angebotseignungsregeln und Ranking-Strategien auswertet. Das ausgewählte Angebot wird in der Antwort zurückgegeben und an der konfigurierten Position auf der digitalen Oberfläche gerendert.
Bei Code-basierten Erlebnissen ruft das Programm die Entscheidungsantwort ab und rendert den Angebotsinhalt mithilfe benutzerdefinierter Frontend-Logik. Für Web-Kanalerlebnisse kann der AJO-Webkanal den Angebotsinhalt mithilfe von visueller oder Code-basierter Inhaltserstellung direkt in die Seite einfügen.
Wichtige Aspekte
- Erfordert die Implementierung von Web SDK oder Mobile SDK mit aktiviertem AJO-Service im Datenstrom
- Für die Echtzeit-Profilsuche ist eine Edge-aktive Zusammenführungsrichtlinie erforderlich
- Zielgruppen, die für die Eignung verwendet werden, müssen die Edge-Evaluierung unterstützen (einfache Attributprüfungen und Segmentzugehörigkeit)
- Angebotsinhaltsdarstellungen sollten JSON- oder Bild-URL-Formate für das Client-seitige Rendering verwenden
- Das Impression-Tracking muss implementiert werden, um Angebotsansichten und Klicks zu erfassen
Vorteile
- Auswahl von Angeboten in Echtzeit während der Sitzung basierend auf dem aktuellen Profilstatus des Besuchers
- Latenz der Entscheidung in der zweiten Sekunde über Edge Network
- Angebote passen sich an die neuesten am Edge verfügbaren Profildaten an
- Unterstützt A/B-Tests von Angebotsstrategien durch Inhaltsexperimente
Einschränkungen
- Erfordert Client-seitige SDK-Implementierung (Web SDK oder Mobile SDK)
- Das Edge-Profil hat eine Untergruppe von vollständigen Hub-Profilattributen. Komplexe Eignungsregeln werden möglicherweise nicht korrekt ausgewertet
- Edge-Segmente verfügen über Segmentkomplexitätsbeschränkungen (keine Zeitreihenabfragen)
- Erfordert Frontend-Entwicklung für das benutzerdefinierte Rendering in Code-basierten Erlebnissen
Experience League-Ressourcen
Wie sich dies von der Web-/App-Personalisierungsoption B für bekannte Besucher unterscheidet:
Die Infrastruktur ist identisch - beide verwenden AJO Decisioning am Edge mit Web SDK und eine Edge-aktive Zusammenführungsrichtlinie. Der Unterschied liegt im Katalog-Governance-Modell. Diese Option regelt einen Angebotskatalog mit eingeschränkten Eignungsregeln, Begrenzungszählern und Gültigkeitsdaten - verwenden Sie diese Option, wenn geschäftliche oder behördliche Einschränkungen bestimmen, welche Angebote angezeigt werden können und wie oft. Web-/App-Personalisierung für bekannte Besucher Option B wählt aus Inhaltselementen mithilfe von Segmentzugehörigkeit oder Ranking-Strategien ohne Angebotslebenszyklus-Management aus. Wenn Ihr Elementsatz groß ist und sich ständig ändert und keine Begrenzung oder Eignungs-Governance erfordert, verwenden Sie stattdessen die Option B für bekannte Besucher.
Option C: Journey-Entscheidungsknoten
Diese Option eignet sich am besten für die Angebotsauswahl in einem mehrstufigen Journey. Dabei wird das beste Angebot an einem Entscheidungspunkt auf einer Kunden-Journey ausgewählt und dann über den nächsten Aktionsknoten bereitgestellt. Verwenden Sie diese Option, wenn die Angebotsentscheidung Teil eines umfassenderen Orchestrierungsflusses mit Wartezeiten, Bedingungen und mehreren Nachrichtenaktionen ist.
Funktionsweise
Entscheidungsrichtlinien werden von einem Entscheidungsknoten auf einer AJO Journey-Arbeitsfläche aufgerufen. Wenn ein Profil den Entscheidungsknoten erreicht, bewertet die Engine die Angebotseignung und das Ranking, um das optimale Angebot auszuwählen. Das ausgewählte Angebot informiert über die nächste Nachrichtenaktion - welche Angebotsinhalte einbezogen werden sollen, welcher Kanal verwendet werden soll oder welche Journey-Verzweigung je nach Angebotsergebnis durchgeführt werden soll.
Dieser Ansatz ermöglicht adaptive Journey, bei denen die Angebotsentscheidung nachfolgende Journey-Schritte beeinflusst. Beispielsweise kann eine Journey das beste Angebot auswählen, es per E-Mail versenden, auf Interaktionen warten und dann mit einer Push-Benachrichtigung nachgehen, wenn das Angebot nicht geöffnet wurde.
Wichtige Aspekte
- Die Journey muss mit einem Entscheidungsknoten und einem oder mehreren Nachrichtenaktionsknoten entworfen werden
- Die Angebotseignung wird anhand des Profilstatus zu dem Zeitpunkt bewertet, zu dem das Profil den Entscheidungsknoten erreicht
- Das Journey von Warteschritten zwischen der Entscheidung und dem Versand kann zu einer Änderung des Profilstatus führen
- Kann mit der Journey-Verzweigung kombiniert werden, um je nach ausgewähltem Angebot unterschiedliche Pfade zu wählen
Vorteile
- Integriert die Angebotsauswahl in mehrstufige Orchestrierungsflüsse
- Aktiviert adaptive Journey , bei denen die Angebotsauswahl Einfluss auf nachfolgende Schritte hat
- Unterstützt einen kanalübergreifenden Versand innerhalb derselben Journey (E-Mail, Push, SMS)
- Kann mit Journey-Bedingungen für das Tracking von Interaktionen nach dem Angebot kombiniert werden
Einschränkungen
- Komplexer einzurichten als die eigenständige Kampagnenentscheidung
- Es gelten Journey-Durchsatzbeschränkungen (Eintragsrate von 5.000 Profilen pro Sekunde)
- Entscheidung ist an den Journey-Kontext gebunden - Änderungen erfordern Journey-Versionierung
- Journey muss erneut veröffentlicht werden, damit Angebotskatalog- oder Entscheidungsrichtlinienaktualisierungen wirksam werden
Experience League-Ressourcen
Vergleich von Optionen
In der folgenden Tabelle werden die drei Implementierungsoptionen anhand von Schlüsselkriterien verglichen.
Wählen der richtigen Option
Verwenden Sie die folgenden Anleitungen, um die beste Implementierungsoption für Ihren Anwendungsfall auszuwählen.
- Wählen Sie Option A, wenn der primäre Anwendungsfall die Auswahl des besten Angebots pro Empfänger in ausgehenden E-Mail-Kampagnen ist und keine Client-seitige SDK verfügbar ist. Dies ist der einfachste Implementierungspfad und eignet sich gut für Werbe-E-Mails, Newsletter und Lebenszyklus-Kampagnen.
- Option B auswählen wenn Angebote in Echtzeit ausgewählt werden müssen, wenn ein Besucher eine Web-Seite lädt oder eine Mobile App öffnet. Dies erfordert Web SDK oder Mobile SDK und eine Edge-aktive Zusammenführungsrichtlinie, bietet jedoch die schnellste und kontextuellste Angebotsauswahl.
- Wählen Sie Option C, wenn die Angebotsentscheidung Teil einer umfassenderen Kunden-Journey mit mehreren Schritten, Wartezeiten und bedingter Verzweigung ist. Dies ist die richtige Wahl, wenn das ausgewählte Angebot nachgelagerte Journey-Aktionen beeinflussen soll oder wenn eine kanalübergreifende Weiterverfolgung auf der Grundlage der Angebotsinteraktion erforderlich ist.
- Kombinieren von Optionen wenn Angebote kanalübergreifend konsistent bereitgestellt werden müssen. Verwenden Sie dieselbe Entscheidungsrichtlinie für alle drei Optionen, um sicherzustellen, dass ein Kunde dasselbe Angebot in E-Mail (Option A), auf der Website (Option B) und im Rahmen eines Journey-Follow-ups (Option C) sieht.
Implementierungsphasen
In den folgenden Phasen wird die End-to-End-Implementierungssequenz für Offer Decisioning beschrieben.
Phase 1: Validieren der grundlegenden Voraussetzungen
Anwendungsfunktion: AEP: Datenmodellierung und -vorbereitung, AEP: Identitäts- und Profilkonfiguration
In dieser Phase wird überprüft, ob die grundlegende Datenschicht Offer Decisioning unterstützt. Profilschemata müssen die in den Eignungsregeln für Angebote verwendeten Attribute enthalten, und die Identitätskonfiguration muss eine kanalübergreifende Profilauflösung ermöglichen.
Entscheidung: Profilattribute für die Eignung
Legen Sie fest, welche Profilattribute in den Eignungsregeln des Angebots verwendet werden.
Wichtige Konfigurationsdetails
- Überprüfen, ob das Profilschema Felder enthält, auf die in Eignungsregeln verwiesen wird (z. B.
_tenantId.loyaltyTier,_tenantId.subscriptionType) - Bestätigen, dass das Tracking-Schema für Angebotsinteraktionen für Impression-, Klick- und Konversionsereignisse vorhanden ist
- Für Option B: Überprüfen, ob die Edge-aktive Zusammenführungsrichtlinie konfiguriert ist und der Web SDK-Datenstrom den AJO-Service aktiviert hat
Dokumentation zu Experience League
Phase 2: Konfigurieren der Zielgruppenauswertung
Anwendungsfunktion: RT-CDP: Zielgruppenauswertung
In dieser Phase werden die Zielgruppen definiert und ausgewertet, die als Kriterien für die Angebotseignung verwendet werden. Diese Zielgruppen bestimmen, welche Kundensegmente für bestimmte Angebote qualifiziert sind (z. B. qualifizieren sich „hochwertige Kunden“ für Premium-Angebote, „Testbenutzer“ für Konversionsangebote).
Entscheidung: Methode zur Zielgruppenauswertung
Legen Sie fest, wie schnell die Zielgruppenzugehörigkeit für die Angebotseignung aktualisiert werden muss.
Benutzeroberflächennavigation: Kunde > Zielgruppen > Zielgruppe erstellen > Regel erstellen
Wichtige Konfigurationsdetails
- Definieren Sie Zielgruppen für die Angebotseignung (z. B. „Treueprogramm-Gold-Stufe“, „hochwertige Kunden“, „Testbenutzer„).
- Definieren Sie Unterdrückungszielgruppen bei Bedarf (z. B. „Kürzlich empfangenes Angebot X„)
- Für Option B: Überprüfen, ob geeignete Zielgruppen für die Edge-Evaluierung qualifiziert sind - vermeiden Sie Zeitreihenabfragen und komplexe Aggregationen in Segmentregelausdrücken.
Wo die Optionen auseinander gehen
Für Option A (E-Mail-Entscheidungsfindung):
Batch- oder Streaming-Auswertung ist ausreichend. Audiences werden vor oder während der Ausführung der Kampagne ausgewertet. Komplexe Segmentregelausdrücke einschließlich zeitbasierter Bedingungen und Ereignisaggregationen werden vollständig unterstützt.
Für Option B (Web/App in Echtzeit):
Edge-Auswertung ist erforderlich. Zielgruppen müssen einfache Attributprüfungen oder Segmentzugehörigkeitsbedingungen verwenden. Testen Sie die Edge-Eignung, indem Sie überprüfen, ob der Segmentregelausdruck für die Edge-Segmentierung geeignet ist.
Für Option C (Journey-Entscheidungsknoten):
Jede Auswertungsmethode funktioniert abhängig von den Journey-Eingabekriterien. Wenn die Journey einen zielgruppenbasierten Eintrag verwendet, entspricht die Zielgruppenauswertungsmethode den Anforderungen der Journey.
Dokumentation zu Experience League
Phase 3: Einrichten der Entscheidungsfindung
Anwendungsfunktion: AJO: Decisioning
Dies ist die Kernphase, in der der Angebotskatalog, Eignungsregeln, Rangfolgestrategien und Entscheidungsrichtlinien erstellt werden. In dieser Phase wird die Konfiguration der Entscheidungs-Engine erstellt, die alle Bereitstellungsoptionen (A, B, C) nutzen.
Entscheidung: Platzierungskanal und Inhaltsformat
Legen Sie fest, wo und in welchem Format Angebote angezeigt werden.
Entscheidung: Rangfolgestrategie
Legen Sie fest, wie das beste Angebot aus geeigneten Angeboten ausgewählt werden soll.
Entscheidung: Angebotsbegrenzung
Legen Sie fest, ob es Beschränkungen für die Häufigkeit der Anzeige eines Angebots geben soll.
UI-Navigation: Komponenten > Entscheidungs-Management > Platzierungen / Regeln / Angebote / Entscheidungen
Wichtige Konfigurationsdetails
-
Platzierungen erstellen - Definieren Sie, wo Angebote angezeigt werden, indem Sie den Kanaltyp und das Inhaltsformat für jede Platzierung angeben.
- Benutzeroberfläche: Komponenten > Entscheidungs-Management > Platzierungen
- Erstellen Sie eine Platzierung pro Kanal-/Formatkombination (z. B. „E-Mail-Hero-Banner - HTML", „Web-Homepage - JSON“, „Mobile-App-Karte - JSON„).
-
Eignungsregeln definieren - Erstellen Sie Regeln mithilfe von Segmentregelausdrücken, die auf Profilattribute oder die Zielgruppenzugehörigkeit verweisen.
- Benutzeroberfläche: Komponenten > Entscheidungs-Management > Regeln
- Regeln können auf Zielgruppenzugehörigkeit, Profilattribute (Treuestufe, Abonnementtyp), Datumsbeschränkungen oder kontextuelle Daten verweisen
-
Personalisierte Angebote erstellen - Erstellen Sie jedes Angebot mit Inhaltsdarstellungen für jede Platzierung, weisen Sie Eignungsregeln zu, legen Sie die Priorität fest und konfigurieren Sie eine optionale Begrenzung.
- Benutzeroberfläche: Komponenten > Entscheidungs-Management > Angebote > Angebot erstellen
- Jedes Angebot benötigt eine Inhaltsdarstellung pro Platzierung (z. B. HTML für E-Mail, JSON für Web)
- Weisen Sie Eignungsregeln zu, um zu steuern, welche Profile die einzelnen Angebote sehen können
- Festlegen des Gültigkeitsdatums des Angebots (Start/Ende) und optionale Frequenzlimitierung
- Jedes Angebot validieren, um es für eine Entscheidung infrage zu stellen
-
Fallback-Angebote erstellen — Für jede Platzierung, die angezeigt wird, wenn kein personalisiertes Angebot geeignet ist, wird ein Standardangebot erstellt.
- Benutzeroberfläche: Komponenten > Entscheidungs-Management > Angebote > Fallback-Angebot erstellen
- Fallback muss für jede in der Entscheidung verwendete Platzierung repräsentativ sein
-
Erstellen von Sammlungsqualifizierern und Sammlungen - Organisieren Sie Angebote mithilfe von Qualifizierer-Tags in Sammlungen.
- Benutzeroberfläche: Komponenten > Entscheidungs-Management > Sammlungsqualifizierer
- Gruppenbezogene Angebote (z. B. „Sommerangebote“, „Treueprämien„) zur Verwendung in Entscheidungsumfängen
-
Entscheidungsrichtlinien erstellen - Binden Sie Platzierungen, Sammlungen, Rangfolgestrategien und Fallback-Angebote an ausführbare Entscheidungen.
- Benutzeroberfläche: Komponenten > Entscheidungs-Management > Entscheidungen > Entscheidung erstellen
- Jeder Entscheidungsumfang verknüpft eine Platzierung mit einer Sammlung und gibt die Rangfolgenmethode an
Dokumentation zu Experience League
Phase 4: Konfigurieren von Kanal und Oberfläche
Anwendungsfunktion: AJO: Kanalkonfiguration
In dieser Phase werden die Kanaloberflächen konfiguriert, über die Angebote bereitgestellt werden. Die Konfiguration hängt davon ab, welche Implementierungsoptionen verwendet werden.
Entscheidung: Kanaltyp
Bestimmen Sie, welchen Messaging-Kanal der Anwendungsfall erfordert.
Wo die Optionen auseinander gehen
Für Option A (E-Mail-Entscheidungsfindung):
- Benutzeroberfläche: Administration > Kanäle > Kanaloberflächen > Oberfläche erstellen (E-Mail)
- Konfigurieren von Subdomain, IP-Pool, Absendername/E-Mail, Antwort-an, Abmeldeeinstellungen
- Überprüfen der SPF-, DKIM- und DMARC-Einträge für die sendende Subdomain
Für Option B (Web/App in Echtzeit):
- Benutzeroberfläche: Administration > Kanäle > Kanaloberflächen > Oberfläche erstellen (Web oder In-App)
- Für Web: Konfigurieren des URL-Musters der Web-Oberfläche
- Für Code-basierte Erlebnisse: Definieren der Oberflächen-URI für das Programm
- Überprüfen, ob für den Datenstrom der AJO-Service aktiviert ist
Für Option C (Journey-Entscheidungsknoten):
- Kanaloberflächen für jeden Kanal konfigurieren, der in der Journey verwendet wird (E-Mail, Push, SMS oder Web)
- Jede Journey-Nachrichtenaktion erfordert eine entsprechende aktive Kanaloberfläche
Dokumentation zu Experience League
Phase 5: Konfigurieren von Inhalt und Bereitstellung
Anwendungsfunktion: AJO: Nachrichtenbearbeitung, AJO: Kampagnenausführung
In dieser Phase werden die Nachrichtenvorlagen oder Erlebnisoberflächen entworfen, die das ausgewählte Angebot anzeigen, und dann der Versandmechanismus (Kampagne, Journey oder Code-basiertes Erlebnis) konfiguriert.
Entscheidung: Inhaltsansatz für die Angebotswiedergabe
Legen Sie fest, wie der Angebotsinhalt in die Nachricht oder das Erlebnis integriert werden soll.
Entscheidung: Kampagnentyp (nur Option A)
Ermitteln, ob es sich um eine geplante Marketing-Kampagne oder eine API-ausgelöste Kampagne handelt.
Wo die Optionen auseinander gehen
Für Option A (E-Mail-Entscheidungsfindung):
-
Verfassen Sie die E-Mail-Nachricht mit der E-Mail-Designer
- Benutzeroberfläche: Kampagnen > Kampagne erstellen > E-Mail auswählen > Inhalt bearbeiten
- Fügen Sie eine Angebotsentscheidungs -Komponente in das E-Mail-Layout ein, um die Platzierungszone zu definieren
- Personalisierungs-Token für Inhalte auf Profilebene hinzufügen (Name, Treuestufe)
- Konfigurieren von Betreffzeile und Preheader mit optionaler Personalisierung
-
Erstellen und Konfigurieren der Kampagne
- Benutzeroberfläche: Kampagnen > Kampagne erstellen > Geplant oder API-ausgelöst
- Binden der Zielgruppe und Auswählen der Kanaloberfläche
- Festlegen des Ausführungsplans oder der API-Trigger-Konfiguration
- Kampagne überprüfen und aktivieren
Für Option B (Web/App in Echtzeit):
-
Konfigurieren des Code-basierten Erlebnisses oder Webkanals
- Benutzeroberfläche: Kampagnen > Kampagne erstellen > Code-basiertes Erlebnis (oder Web)
- Verknüpfen der Entscheidungsrichtlinie mit der Erlebnisoberfläche
- Rendering-Format definieren (JSON-Antwort für Code-basierten Visual Editor für Webkanal)
-
Client-seitiges Rendering implementieren
- Verwenden Sie die Web SDK
sendEvent-Antwort, um das ausgewählte Angebot abzurufen - Rendern des Angebotsinhalts an der vorgesehenen Platzierung auf der Seite
- Implementieren von Impression- und Klick-Tracking
- Verwenden Sie die Web SDK
Für Option C (Journey-Entscheidungsknoten):
-
Entwerfen der Journey mit einem Entscheidungsknoten
- Benutzeroberfläche: Journey > Journey erstellen > Entscheidungsknoten hinzufügen
- Konfigurieren Sie den Entscheidungsknoten, um die Entscheidungsrichtlinie aus Phase 3 aufzurufen
-
Hinzufügen von Nachrichtenaktionsknoten nach der Entscheidung
- Konfigurieren von E-Mail-, Push- oder SMS-Aktionen, die auf das ausgewählte Angebot verweisen
- Hinzufügen von Warteschritten, Bedingungen oder Verzweigungen basierend auf der Angebotsinteraktion
-
Journey veröffentlichen
Dokumentation zu Experience League
Phase 6: Testen und Validieren
Anwendungsfunktion: AJO: Decisioning, AJO: Nachrichtenbearbeitung
In dieser Phase wird überprüft, ob die Decisioning-Engine die richtigen Angebote für Testprofile zurückgibt und ob der Angebotsinhalt in jedem Versandkanal ordnungsgemäß gerendert wird.
Entscheidungslogik testen
Verwenden Sie Testprofile mit bekannten Attributen, um zu überprüfen, ob die richtigen Angebote basierend auf Eignung und Ranking ausgewählt wurden.
- Erstellen von Testprofilen, die unterschiedlichen Eignungskriterien entsprechen (z. B. Gold-Stufe, Silber-Stufe, Testbenutzer)
- Überprüfen Sie, ob jedes Testprofil das erwartete Angebot erhält
- Überprüfen Sie, ob Profile, die keinen Eignungsregeln entsprechen, das Fallback-Angebot erhalten
Testen des Inhalts-Renderings
Anzeigen des Angebotsinhalts in jedem Versandkanal in der Vorschau.
- Für Option A: Verwenden Sie die E-Mail-Vorschau mit Testprofilen, um zu überprüfen, ob der Angebotsinhalt korrekt dargestellt wird
- Für Option B: Testen der Edge Decisioning-Antwort in einer Staging-Umgebung
- Für Option C: Verwenden Sie den Journey-Testmodus, um zu überprüfen, ob der Entscheidungsknoten korrekt ausgewählt wird
Impression-Tracking validieren
Vergewissern Sie sich, dass Angebotsimpressionen, Klicks und Konversionen verfolgt werden.
- Überprüfen Sie, ob die Interaktionsereignisse des Angebots in den Tracking-Datensätzen angezeigt werden
- Attribution zwischen Angebotsimpressionen und nachgelagerten Konversionen bestätigen
Dokumentation zu Experience League
Phase 7: Konfigurieren von Reporting und Leistungsüberwachung
Anwendungsfunktion: AJO: Reporting und Leistungsanalyse
In dieser Phase wird ein Reporting zur Nachverfolgung der Angebotsauswahl, der Verteilung der Akzeptanzraten, der Konversionsauswirkungen und der Fallback-Raten eingerichtet. In dieser Phase werden sowohl native Berichte von AJO als auch die CJA-basierte kanalübergreifende Analyse behandelt.
Entscheidung: Berichtsmethode
Bestimmen Sie, welche Reporting-Tools für die Analyse der Angebotsleistung benötigt werden.
Wichtige Konfigurationsdetails
-
Natives Reporting in AJO - Überwachen Sie die Kampagnen- oder Journey-Performance mithilfe integrierter Berichte.
- Benutzeroberfläche: Kampagnen > Kampagne auswählen > Alle Zeitberichte (oder Live-Bericht)
- Überprüfen der angebotsspezifischen Metriken: Impressionen pro Angebot, Klickrate pro Angebot, Fallback-Rate
- Versand überwachen funnel: Zielgruppe > Gesendet > Zugestellt > Öffnungen > Klicks
-
CJA-Analyse (empfohlen) - Erstellen von kanalübergreifenden Angebots-Performance-Dashboards.
- Konfigurieren einer CJA-Verbindung einschließlich AJO-Angebotsinteraktions-Datensätzen
- Erstellen Sie eine Datenansicht mit angebotsspezifischen Dimensionen (Angebotsname, Platzierung, Entscheidung) und Metriken (Impressionen, Klicks, Konversionen)
- Arbeitsbereich erstellen für Analyse: Angebotsauswahl, Verteilung der Akzeptanzrate nach Segment, Auswirkungen auf den Umsatz, Konsistenz der kanalübergreifenden Angebote
Dokumentation zu Experience League
Überlegungen bei der Implementierung
Dieser Abschnitt enthält Informationen zu Leitplanken, allgemeinen Fallstricken, Best Practices und Entscheidungen bei der Entscheidungsfindung bei Offer Decisioning-Implementierungen.
Leitplanken und Beschränkungen
Beachten Sie die folgenden Leitplanken und Einschränkungen bei der Planung Ihrer Implementierung.
- Maximal 10.000 genehmigte personalisierte Angebote pro Sandbox - Leitplanken im Entscheidungs-Management
- Maximal 30 Platzierungen pro Entscheidung
- Maximal 30 Sammlungsbereiche pro Entscheidungsanfrage
- KI-Rangfolgemodelle erfordern mindestens 1.000 Konversionsereignisse für das Training.
- Angebotsbegrenzungszähler können in Szenarien mit hohem Durchsatz eine Verzögerung von bis zu einigen Sekunden aufweisen
- Edge-Entscheidungen sind auf Profilattribute beschränkt, die im Edge-Profilspeicher verfügbar sind
- Maximal 4.000 Segmentdefinitionen pro Sandbox - Platform-Leitplanken
- Pro Sandbox kann nur eine Zusammenführungsrichtlinie in Edge aktiv sein
- Maximal 500 aktive Live-Kampagnen pro Sandbox
- Journey-Einstiegsrate-Limit: 5.000 Profile pro Sekunde
- Maximal 10 Kanaloberflächen pro Kanaltyp pro Sandbox
Häufige Fehler
Vermeiden Sie diese häufig auftretenden Probleme während der Implementierung.
- Entscheidung gibt immer Fallback-Angebot zurück: Dies bedeutet in der Regel, dass personalisierte Angebote nicht genehmigt werden, außerhalb des Gültigkeitsdatums liegen oder die Eignungsregeln nicht mit den Attributen des Testprofils übereinstimmen. Überprüfen Sie jede Bedingung: Genehmigungsstatus, Datumsbereich und Genauigkeit des Segmentausdrucks. Stellen Sie außerdem sicher, dass die Begrenzungen nicht erreicht wurden.
- Angebot wird nicht in Sammlung angezeigt Stellen Sie sicher, dass das Angebot mit dem richtigen Sammlungsqualifizierer getaggt wurde und dass der Sammlungsfilter übereinstimmt. Angebote müssen sowohl getaggt als auch genehmigt sein, damit sie in sammlungsbasierten Entscheidungsumfängen angezeigt werden.
- Rangfolgenformel nicht angewendet: Überprüfen Sie, ob die Formel syntaktisch gültig ist und auf barrierefreie Profilattribute verweist. Formelfehler kehren im Hintergrund zur prioritätsbasierten Rangfolge zurück, ohne dass ein Fehler sichtbar ist.
- Edge-Versand gibt eine leere Personalisierung zurück: Stellen Sie sicher, dass der Datenstrom mit aktiviertem Adobe Journey Optimizer-Service konfiguriert ist und dass der Entscheidungsumfang korrekt formatiert ist. Überprüfen Sie, ob die Edge-aktive Zusammenführungsrichtlinie vorhanden ist.
- Inkonsistente Angebote über verschiedene Kanäle hinweg: Wenn separate Entscheidungsrichtlinien pro Kanal verwendet werden, kann dasselbe Profil verschiedene Angebote erhalten. Verwenden Sie eine einzige Entscheidungsrichtlinie für alle Kanäle, um Konsistenz zu gewährleisten, oder akzeptieren Sie absichtliche Abweichungen basierend auf kanalspezifischen Platzierungen.
- Angebotsinhalte werden nicht in E-Mails gerendert Überprüfen Sie, ob das Angebot über eine Inhaltsdarstellung verfügt, die dem E-Mail-Platzierungsformat (HTML oder Bild-URL) entspricht. Fehlende Darstellungen führen zu leeren Platzierungszonen.
Best Practices
Befolgen Sie diese Empfehlungen für eine erfolgreiche Offer Decisioning-Implementierung.
- Beginnen Sie mit einem kleinen Angebotskatalog und iterieren Sie - Beginnen Sie mit 5 bis 10 Angeboten und erweitern Sie sie, wenn das Entscheidungs-Framework validiert wird. Dies vereinfacht die Fehlerbehebung und stellt sicher, dass die Eignungsregeln vor der Skalierung korrekt funktionieren.
- Sammlungsqualifizierer strategisch verwenden - Taggen Sie Angebote nach Kategorie (z. B. Akquise, Bindung, Upsell), um flexible sammlungsbasierte Entscheidungsumfänge zu ermöglichen, die in Kampagnen und Journey wiederverwendet werden können.
- Erstellen Sie immer aussagekräftige Fallback-Angebote - Fallback-Angebote sind nicht nur ein Sicherheitsnetz, sondern das Standarderlebnis für Profile, die keiner Eignungsregel entsprechen. Investieren Sie in Fallback-Inhalte, die auch ohne Personalisierung Mehrwert bieten.
- Eignungsregeln sollten nach Möglichkeit gegenseitig ausschließen Wenn sich die Eignungskriterien mehrerer Angebote überschneiden, wird die Rangfolgestrategie kritisch. Wenn geschäftliche Anforderungen ein bestimmtes Angebot für ein bestimmtes Segment erfordern, schließen sich die Eignungsregeln gegenseitig aus und verlassen sich nicht nur auf das Ranking.
- Testen mit Edge-repräsentativen Profilen für Option B - Edge-Profile enthalten eine Untergruppe von Hub-Profilattributen. Testen Sie mit Profilen, die über Edge-verfügbare Attribute verfügen, um sicherzustellen, dass die Eignung in der Produktion korrekt ausgewertet wird.
- Fallback-Raten als Konsistenzmetrik überwachen - Eine hohe Fallback-Rate (über 20-30 %) deutet darauf hin, dass der Angebotskatalog nicht genügend Kundensegmente abdeckt. Erweitern Sie den Angebotskatalog oder erweitern Sie die Eignungsregeln.
- Entscheidungsrichtlinien versionieren anstatt Live-Richtlinien zu bearbeiten - Erstellen Sie eine neue Version der Entscheidungsrichtlinie, anstatt eine aktive zu ändern. Dies verhindert Unterbrechungen von Live-Kampagnen und ermöglicht A/B-Vergleiche von Entscheidungsstrategien.
Entscheidungen über Kompromisse
Beachten Sie bei Architektur- und Konfigurationsentscheidungen die folgenden Kompromisse.
Eignungsgenauigkeit vs. Angebotsabdeckung
Strenge Eignungsregeln stellen sicher, dass jedes Angebot nur die relevantesten Profile erreicht, können jedoch zu hohen Fallback-Raten führen, wenn die Profile mit keinem Angebot übereinstimmen. Umfassende Eignungsregeln maximieren die Angebotsabdeckung, verringern jedoch die Personalisierungsgenauigkeit.
- Enge Eignungsfavoriten: Höhere Akzeptanzraten, bessere Personalisierung, geringere Angebotsmüdigkeit
- Umfassende Eignungsfavoriten: Niedrigere Fallback-Raten, mehr Profile erhalten personalisierte Angebote, einfachere Regelverwaltung
- Empfehlung: Sie mit umfassenderen Eignungsregeln beginnen und diese auf der Grundlage von Leistungsdaten verschärfen. Überwachen Sie Fallback-Raten und Akzeptanzraten, um das richtige Gleichgewicht zu finden. Verwenden Sie Rangfolgestrategien, um zwischen allgemein geeigneten Angeboten zu unterscheiden.
Prioritätsbasiert vs. KI-Rangfolge
Das prioritätsbasierte Ranking gibt dem Unternehmen die volle Kontrolle darüber, welche Angebote angezeigt werden, während das KI-Ranking für die Konversion optimiert ist, aber die menschliche Kontrolle über die Angebotsauswahl reduziert.
- Prioritätsbasierte Vorteile: Geschäftskontrolle, Vorhersehbarkeit, keine Anforderung von Schulungsdaten, sofortige Bereitstellung
- KI-Rangfolge-Favoriten: Konversionsoptimierung, Erkennung unerwarteter Muster, automatische Anpassung an sich änderndes Kundenverhalten
- Empfehlung: Verwenden Sie die prioritätsbasierte Rangfolge für erste Launches und regulatorisch sensible Angebote, bei denen die Geschäftssteuerung von größter Bedeutung ist. Der Wechsel zur KI-Rangfolge für leistungsoptimierte Anwendungsfälle mit hohem Volumen erfolgt, sobald ausreichende Konversionsdaten (über 1.000 Ereignisse) verfügbar sind.
Richtlinien zu einzelnen Entscheidungen im Vergleich zu Richtlinien pro Kanal
Eine einzige Entscheidungsrichtlinie gewährleistet die Angebotskonsistenz über alle Kanäle hinweg, beschränkt jedoch die Optimierung pro Kanal. Kanalspezifische Richtlinien ermöglichen eine kanalspezifische Rangfolge und Eignung, bergen jedoch das Risiko inkonsistenter Kundenerlebnisse.
- Eine Richtlinie begünstigt Kanalübergreifende Konsistenz, einfacheres Management, einheitliches Reporting
- Richtlinien pro Kanal begünstigen: kanaloptimierte Rangfolge, kanalspezifische Eignung (z. B. Nur-Web-Angebote), unabhängige Iteration
- Empfehlung Beginnen Sie mit einer einzigen Entscheidungsrichtlinie für Cross-Channel-Konsistenz. Erstellen Sie Richtlinien pro Kanal nur, wenn geschäftliche Anforderungen kanalspezifische Angebotsstrategien erfordern (z. B. Vertrieb ausschließlich über das Web).
Hub Decisioning (Option A/C) vs. Edge Decisioning (Option B)
Hub Decisioning hat Zugriff auf das gesamte Profil, funktioniert jedoch zum Sendezeitpunkt. Edge Decisioning arbeitet in Echtzeit mit einer Latenz von Unter-Sekunden, ist jedoch auf Edge-verfügbare Profilattribute beschränkt.
- Hub-Entscheidungsvorteile: Zugriff auf vollständige Profildaten, komplexe Eignungsregeln, Batch-Kampagnen-Volumes
- Edge Decisioning-Vorteile: Echtzeit-Kontext, Personalisierung in der Sitzung, Antwort in Untersekunden
- Empfehlung: Verwenden von Hub Decisioning für ausgehende Kanäle (E-Mail, Push), bei denen vollständige Profildaten die Angebotsrelevanz verbessern. Verwenden Sie Edge Decisioning für eingehende Kanäle (Web, App), bei denen die Echtzeit-Antwort wichtig ist. Stellen Sie sicher, dass die Eignungsregeln nur für Edge-verfügbare Attribute verwendet werden.
Verwandte Dokumentation
Die folgenden Ressourcen bieten zusätzliche Details zu den Komponenten, die in diesem Anwendungsfallmuster verwendet werden.