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，并回填历史数据以避免相关受众的潜在损失，从而利用历史受众。

概述

只要您始终知道受众是谁，那么基于与受众相关的现有分析创建特征就是一个相当简单的过程。 但这种情况发生的频率是多久？

Data Explorer 简化了特征管理流程，同时在分类管理方面提供了更高的灵活性。有两个Data Explorer组件可帮助您实现以下目标：

• 信号 功能板 Signals Search ，可帮助您跟踪收到的信号， Audience Manager 您可以使用这些信号构建新特征或添加到现有特征。

• 特征实现 回溯可帮助您确定新创建特征的历史受众，以便在将来的定位工作中包含这些特征。

优点

使用Data Explorer可通过多种方式优化受众构建：

• 重点关注高价值受众。监控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。 无需创建“万无一失”特征并专注于相关信号。
• 避免数据丢失。使用历史实现回填特征，这样您就不会错过受众区段，因为在收到信号之前您没有创建特征。
• 改进您的工作流。发现趋势信号，并快速将其转换为可操作特征。

用例

示例 1

一家全球电子产品零售商的访客流量很高，但转化率低于预期，尽管他们已针对多个平台优化了内容。 使用信号功能板标识大量未使用的信号，表示访客正在搜索当前没有库存的特定电子产品品牌。 公司可以通过刷新其库存并通过个性化促销活动定位这些访客来利用这一洞察。

示例 2

在旅游服务提供商将新目标添加到其预订网站后，他们希望向历史受众投放广告，不过他们没有为这些目标创建任何特征。 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，将它们包含在新特征中，并通过历史实现回填它们。 然后，使用新特征创建新区段，并立即通过专用营销活动定位这些区段。

使用Data Explorer验证已载入数据的特征创建

Audience Manager最强大的功能之一是载入离线数据并将其与在线数据绑定的功能。 在以下视频中，了解如何使用Data Explorer来验证您是否已创建所有必要特征以利用此载入的数据。