Data Explorer - 概述、优点和用例

使用Data Explorer根据已使用和未使用的信号构建特征,并利用历史受众,并用历史数据回填这些特征以避免相关受众的潜在损失。

概述

根据与受众相关的现有洞察创建特征是一个相当简单的过程,只要您始终了解受众。 但这种情况多久发生一次?

Data Explorer 简化特征管理流程,在分类特选方面提供更高的灵活性。两个Data Explorer组件可帮助您实现以下目标:

  • 信号 仪表 Signals Search 板,帮助您跟踪收到的信号, Audience Manager 这些信号可用来构建新特征或添加到现有特征。

  • 特征实现 背景可帮助您为新创建的特征确定历史受众,以便在将来的定位工作中包括这些特征。

优点

使用Data Explorer以多种方式优化受众构建:

  • 专注于高价值受众。监视页面上搜索和浏览行为的趋势变化,然后为其行为创建特定特征。 消除创建“万无一失”特征的需要,专注于相关信号。
  • 避免数据丢失。用历史认识回填特征,这样您就不会错过受众细分,因为您在收到信号之前没有创建特征。
  • 改进您的工作流程。发现趋势信号并快速将其转化为可行特征。

用例

示例 1

一家全球电子零售商的访客流量很大,但转化率量低于预期,尽管他们已针对多个平台优化了内容。 使用信号仪表板,它们识别大量未使用的信号,表示访客正在搜索当前未库存的特定电子品牌。 公司可以通过刷新库存并利用个性化活动来定位这些访客,从而充分利用这一洞察。

示例 2

在旅游服务提供商将新目的地添加到其预订网站后,他们希望向历史受众投放广告,尽管他们没有任何为其创建的特征。 他们可以使用“信号搜索”来识别与新目标相关的未使用信号,将这些信号包含在新特征中,并用历史实现回填它们。 然后,使用新特征创建新细分,并立即使用专用目标进行活动。

使用Data Explorer验证已载入数据的特征创建

Audience Manager的最强大功能之一是能够载入离线数据并将其与在线数据绑定在一起。 在以下视频中,了解如何使用Data Explorer验证您是否已创建了利用此载入数据的所有必要特征。

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