Data Explorer - 概述、優點和使用案例

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。

概述

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。

福利

使用Data Explorer以多種方式最佳化您的受眾建構：

• 專注於高價值受眾。監控頁面上搜尋和瀏覽行為的趨勢變化，然後建立其行為的特定特徵。 毋需建立「萬無一失」的特性，並專注於相關信號。
• 避免資料遺失。以歷史實現回填特徵，如此您就不會錯失受眾細分，因為您在收到訊號之前並未建立特徵。
• 改善您的工作流程。發現趨勢信號，並快速將其轉化為可操作的特徵。

使用個案

範例 1

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。

範例 2

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。

使用資料總管來驗證已登入資料的特徵建立

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。