Rangfolgenmethoden rankings
Mit Rangfolgenmethoden können Elemente, die für ein bestimmtes Profil angezeigt werden sollen, nach Rang geordnet werden. Nachdem eine Rangfolgenmethode erstellt wurde, kann sie einer Entscheidungsstrategie zugewiesen werden, um festzulegen, welche Elemente zuerst ausgewählt werden sollen.
Es stehen zwei Arten von Rangfolgemethoden zur Verfügung:
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Mithilfe von Formeln kann festgelegt werden, welches Element zuerst angezeigt werden soll, anstatt die Prioritätswerte der Elemente zu berücksichtigen.
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KI-Modelle ermöglichen es, trainierte Modellsysteme zu verwenden, die mehrere Datenpunkte nutzen, um zu bestimmen, welches Element zuerst angezeigt werden soll.
Erstellen von Rangfolgenmethoden create
Gehen Sie wie folgt vor, um eine Rangfolgenmethode zu erstellen:
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Navigieren Sie zum Menü Strategie-Setup und wählen Sie dann das Menü Formeln oder KI-Modelle je nach dem Rangfolgetyp aus, den Sie verwenden möchten.
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Klicken Sie oben rechts im Bildschirm auf die Schaltfläche Formel erstellen oder KI-Modell erstellen.
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Konfigurieren Sie die Formel oder das KI-Modell entsprechend Ihren Anforderungen und speichern Sie sie die Formel bzw. das Modell.
Detaillierte Informationen zum Erstellen von Rangfolgeformeln und KI-Modellen finden Sie in der Dokumentation zum Entscheidungs-Management:
note note NOTE Die Verschachtelungstiefe in einer Rangformel ist auf 30 Ebenen beschränkt. Dies wird durch Zählen der )schließenden Klammern in der PQL-Zeichenfolge gemessen. Eine Regelzeichenfolge kann für UTF-8-kodierte Zeichen bis zu 8 KB groß sein. Dies entspricht 8.000 ASCII-Zeichen (jeweils 1 Byte) oder 2.000-4.000 Nicht-ASCII-Zeichen (jeweils 2-4 Byte). Weitere Informationen zu den Limits und Einschränkungen bei der Entscheidungsfindung
Eine Entscheidungspolitik unterstützt bis zu 10 Auswahlstrategien und Entscheidungselemente zusammen. Weitere Informationen zu den Limits und Einschränkungen bei der Entscheidungsfindung
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| Diese Funktion steht nur Customer Journey Analytics -Kunden mit Administratorrechten zur Verfügung. |
| Stellen Sie vor dem Start sicher, dass Sie Journey Optimizer mit Customer Journey Analytics integriert haben, um Journey Optimizer-Datensätze in Ihre standardmäßigen Datenansichten zu exportieren. Erfahren Sie, wie Sie Journey Optmizer Daten in Customer Journey Analytics nutzen |
Personalisierte Optimierungsmodelle sind eine Art KI-Modell, mit dem Sie Geschäftsziele definieren und Kundendaten nutzen können, um geschäftsorientierte Modelle zu trainieren, um personalisierte Angebote bereitzustellen und KPIs zu maximieren. Detaillierte Informationen zum Erstellen eines personalisierten AI-Modells finden Sie in der Dokumentation zur Entscheidungsverwaltung.
Standardmäßig verwenden personalisierte Optimierungsmodelle Angebotsklicks als Optimierungsmetrik. Wenn Sie mit Customer Journey Analytics arbeiten, können Sie mit Decisioning Ihre eigenen benutzerspezifischen Metriken nutzen, um Ihr Modell zu optimieren.
Rufen Sie dazu den Bildschirm zur Erstellung des personalisierten KI-Modells auf und erweitern Sie die Dropdown-Liste Konversionsereignis . Alle Metriken aus Ihrer standardmäßigen Customer Journey Analytics Datenansicht werden in der Liste angezeigt. Wählen Sie die Metrik aus, für die Sie Ihr Modell optimieren möchten, und schließen Sie dann die Erstellung des KI-Modells wie gewohnt ab.
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| Standardmäßig verwenden Metriken in Customer Journey Analytics ein Attributionsmodell "Letztkontakt", mit dem 100 % des Guthabens dem Touchpoint zugewiesen wird, der zuletzt vor der Konvertierung auftritt. |
| Es ist zwar möglich, das Attributionsmodell zu ändern, aber nicht alle Attributionsmodelle eignen sich ideal für die Optimierung des KI-Modells. Es wird empfohlen, ein Attributionsmodell sorgfältig auszuwählen, das Ihren Optimierungszielen entspricht, um die Modellgenauigkeit und -leistung sicherzustellen. |
| Weitere Informationen zu verfügbaren Attributionsmodellen und Anleitungen zu ihrer Verwendung finden Sie in der Customer Journey Analytics Dokumentation |
Nutzen von Entscheidungselementattributen in Formeln items
Rangfolgeformeln werden in PQL-Syntax ausgedrückt und können verschiedene Attribute wie Profilattribute, Kontextdaten und Attribute im Zusammenhang mit Ihren Entscheidungselementen nutzen.
Um Attribute im Zusammenhang mit Ihren Entscheidungselementen in Formeln zu nutzen, befolgen Sie die unten stehende Syntax im Code Ihrer Rangfolgeformel. Erweitern Sie jeden Abschnitt, um weitere Informationen zu erhalten:
