Utilizzare Adobe Analytics con Recommendations

L’utilizzo di Adobe Analytics come origine di dati comportamentali consente ai clienti di utilizzare dati comportamentali basati sulla visualizzazione e/o sull’acquisto da Analytics nelle attività di consigli di Adobe Target. Questa funzione è particolarmente utile nelle situazioni in cui la configurazione Target Recommendations è nuova e Analytics contiene molti dati storici da sfruttare.

L’utilizzo di Analytics come origine di dati comportamentali può fungere da ricca fonte di informazioni sul comportamento degli utenti. Ciò potrebbe includere dati provenienti da un’origine o un feed di terze parti condivisi solo con Analytics.

Durante la creazione di criteri in Recommendations, sono disponibili due pulsanti di scelta che consentono di scegliere l'origine dati da utilizzare: mbox o Analytics.

Pulsanti dell’origine dei dati comportamentali

NOTA

Se questi due pulsanti non vengono visualizzati nel tuo account, contatta l’ Assistenza clienti.

Casi d’uso per i dati di Analytics in Target

L’utilizzo di Analytics come origine dei dati comportamentali per i consigli consente inoltre di distribuire casi d’uso specifici senza il requisito di assegnare tag alle pagine di entità con tutti i parametri di entità Target. Anche se ciò richiede l'implementazione di alcuni prerequisiti, la disponibilità di "Variabili di prodotto" è la cosa più importante per il corretto funzionamento di tale funzionalità. Le eVar e le proprietà regolari non sono sufficienti per far sì che questo handshake si verifichi automaticamente tra Analytics e Target.

Puoi utilizzare Analytics come origine dei dati comportamentali per:

  • In una pagina PDP puoi visualizzare raccomandazioni su un sito di vendita al dettaglio per gli utenti, in base a ciò che altri utenti hanno acquistato dalla stessa categoria nell’ultimo mese, utilizzando i dati di Analytics.
  • Visualizza il contenuto nella schermata iniziale di un sito multimediale per i contenuti più popolari in una particolare categoria attualmente in tendenza, in base ai dati Analytics.

Implementazione in Analytics

Le sezioni seguenti sono utili per implementare questa funzione sul lato Analytics.

Prerequisiti: configurare le variabili di prodotto in Analytics

È necessario implementare le variabili di prodotto in Analytics con gli attributi necessari richiesti per Target Recommendations.

Un formato di feed di esempio Target Recommendations fungerà da guida in cui tutti gli attributi devono essere definiti nelle variabili di prodotto. Successivamente, tali valori devono essere "mappati" nell’interfaccia utente Target per i rispettivi valori di entità Target.

NOTA

Se si tratta di un sito di contenuto, le rispettive parti di contenuto devono essere trattate come "prodotti" e gli attributi associati relativi a tale contenuto (ad esempio: nome dell’autore, data di pubblicazione, titolo del contenuto, mese di rilascio, ecc.) devono essere passati come attributi. La granularità del livello di categoria, o dei tipi di categoria, deve essere decisa dall'impresa in base ai requisiti del caso d'uso.

Per ulteriori dettagli su come impostare le variabili di prodotto, consulta products nella Guida all’implementazione di Analytics. Alcune delle note presenti in tale documentazione richiedono discrezione al team che le sta distribuendo (esempio: Categoria). È sempre consigliabile consultare l’Adobe prima di eseguire questa attività.

Considerazioni

Analytics i dati vengono inviati tramite un feed giornaliero. I risultati comportamentali richiederanno fino a 24 ore per essere rispecchiati nei risultati dei consigli sul sito. Come per tutte le impostazioni dei criteri Recommendations, questa origine dati può e deve essere testata.

Per un processo decisionale rapido su quale origine di dati deve essere utilizzata, se gli utenti generano molti dati biologici al giorno e non sono molto dipendenti dai dati storici, l’utilizzo di una Target mbox come origine di dati comportamentali può essere una buona soluzione. In casi di minore disponibilità di dati biologici generati di recente, se desideri effettuare il banking con dati Analytics, l’utilizzo di Analytics come origine di dati comportamentali è una buona soluzione.

Ora è il momento di mappare queste variabili sul lato Target per una fornitura continua di dati comportamentali.

Implementare in Target

  1. In Target, fai clic su Recommendations, quindi fai clic sulla scheda Feed .

    Feed

  2. Fai clic su Crea feed.

  3. Seleziona Classificazioni Analytics, quindi specifica la suite di rapporti.

    Opzione Classificazioni di Analytics

  4. Fai clic su Mappatura, quindi mappare le intestazioni delle colonne dei campi sui nomi di campo Recommendations appropriati.

    Sezione mappatura

  5. Fai clic su Salva.

Domande frequenti

Quando utilizzi Analytics con Target , considera le seguenti domande frequenti:

I valori entity.id e entity.categoryId devono essere trasmessi all'interno della chiamata mbox Target?

Sì, questi due valori sono ancora obbligatori. Gli altri attributi possono essere passati tramite un feed Analytics, come descritto in questo documento.

Posso usare le regole di inclusione dinamica, ad esempio il parametro di entità corrisponde agli attributi di profilo utilizzando l’approccio dei feed Analytics?

Sì, puoi. Il metodo è simile quando si utilizza Target stand-alone. In questo caso, tuttavia, è necessario tenere presente il fattore di temporizzazione. Le variabili di entità che si suppone corrispondano alle variabili di profilo dipendono dal livello di dati che potrebbe apparire molto più tardi sulla pagina.

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