使用Data Explorer根據使用和未使用的信號建立特徵,利用歷史受眾,並回填歷史資料,以避免相關受眾的潛在損失。
根據與受眾相關的現有見解建立特徵是一個相當直接的過程,只要您一直知道受眾是誰。 但這種情況多常發生?
Data Explorer 簡化特徵管理流程,同時在分類法組織方面提供更高的彈性。兩個Data Explorer元件可協助您達成此目標:
Signals Dashboard並 Signals Search 協助您追蹤可用來建立新特 Audience Manager 徵或新增至現有特徵的訊號。
特徵實現 回填功能可協助您為歷史受眾篩選新建立的特徵,以便將其納入未來的定位工作。
使用Data Explorer以多種方式最佳化您的受眾建構:
全球電子零售商的訪客流量很高,但轉換率低於預期,儘管他們已針對多種平台最佳化內容。 使用Signals Dashboard,它們可識別大量未使用的訊號,指出訪客正在搜尋目前未存貨的特定電子品牌。 該公司可透過重新整理其庫存,並透過個人化促銷活動鎖定訪客,以利用此一洞見。
當旅行社將新目的地新增至訂房網站後,他們會想向歷史受眾廣告,儘管他們沒有為他們建立任何特徵。 他們可以使用「信號搜索」來識別與新目標相關的未用信號,將它們包含在新特徵中,並以歷史實現方式回填。 然後,使用新特性建立新區段,並立即透過專用促銷活動鎖定這些區段。
Audience Manager最強大的功能之一,就是讓離線資料上線,並將其與線上資料連結。 在以下視訊中,瞭解如何使用Data Explorer來驗證您已建立所有必要特性,以運用此已登入的資料。