Carregar dados para o Target algoritmos de personalização

Dados offline, como informações de CRM ou pontuações de propensão de churn do cliente, podem ser incrivelmente valiosos ao criar modelos de personalização no Adobe Target Automated Personalization (AP) atividades.

Há várias maneiras de inserir dados em algoritmos de Personalização automatizada (AP) e Direcionamento automático. ​ Além dos métodos em Métodos para colocar os dados no Target, Experience Cloud shared audiences (Adobe Analytics, Audience Management){target=“_blank”} e os públicos-alvo de relatório na atividade também são usados em nossos algoritmos.

Para obter informações sobre os dados coletados e usados automaticamente pelos algoritmos de Personalização automatizada e Direcionamento automático, consulte Coleção de dados de personalização automatizada.

Práticas recomendadas

A lista a seguir apresenta as práticas recomendadas para fazer o upload de dados para os algoritmos de personalização do Target:

  • Quanto mais dados de alta qualidade estiverem disponíveis para os algoritmos de personalização do Target, melhor será a qualidade dos modelos resultantes em suas atividades de AP e de Direcionamento automático.
  • Limite o uso de vários scripts de perfil ou atributos que atendem o mesmo propósito.
  • Não passe uma ID exclusiva, como uma ID de sessão, se não for necessária.
  • Analise quais dados o Target coleta automaticamente ( Coleta de dados para os algoritmos de personalização do Target) para que você não envie informações duplicadas. Por exemplo, o Target usa endereços IP para determinar os códigos postais de visitantes. Não é necessário transmitir essas informações como uma variável separada.
  • Não transmita vários valores no mesmo atributo/variável. Se várias variáveis forem concatenadas, os algoritmos de personalização do Target tratarão cada string como um valor único, reduzindo o valor das informações para personalização.
  • Use uma convenção de nomenclatura memorável e significativa para tornar seus Relatórios de insights de personalização mais fáceis de entender.

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