PREMIUM Utilizzo Adobe Analytics con Recommendations

Utilizzo Adobe Analytics come origine di dati comportamentali consente ai client di utilizzare i dati comportamentali basati sulla visualizzazione e/o sull’acquisto da Analytics in Adobe Target Recommendations attività. Questa funzione è particolarmente utile nelle situazioni in cui Target Recommendations la configurazione è nuova e Analytics ha molti dati storici da utilizzare.

Utilizzo Analytics come l’origine dei dati comportamentali può fungere da ricca fonte di informazioni sul comportamento degli utenti. Queste informazioni possono includere dati provenienti da un’origine o un feed di terze parti condivisi solo con Analytics.

Quando creazione di criteri in Recommendations, sono disponibili due pulsanti di scelta che consentono di scegliere l’origine dati da utilizzare: mbox o Analytics. Per creare un criterio, fai clic su Recommendations > Criteri > Creare criteri > Creare criteri. Per ulteriori informazioni, consulta Creare i criteri.

Pulsanti dell’origine dei dati comportamentali

NOTA

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

Casi d’uso per i dati di Analytics in Target

Utilizzo Analytics come origine di dati comportamentali per i consigli è inoltre possibile distribuire casi d’uso specifici senza il requisito di assegnare tag alle pagine di entità con tutti i Target parametri di entità. 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.

È possibile utilizzare Analytics come origine dei dati comportamentali per:

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

Implementazione in Analytics

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

Prerequisiti: imposta le variabili di prodotto in Analytics

Implementare le variabili di prodotto in Analytics con gli attributi necessari per Target Recommendations.

A Target Recommendations il formato di feed di esempio funge da guida su cui tutti gli attributi devono essere definiti nelle variabili di prodotto. Successivamente, tali valori devono essere "mappati" all'interno della Target Interfaccia per i rispettivi Target valori di entità.

NOTA

Se si tratta di un sito di contenuto, le rispettive parti di contenuto devono essere trattate come "prodotti" e gli attributi associati a tale contenuto devono essere passati come attributi. Tali attributi possono includere nome dell’autore, data di pubblicazione, titolo del contenuto, mese di rilascio e così via. 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 maggiori dettagli su come impostare le variabili di prodotto, vedi products in Implementare Adobe Analytics guida. Alcune delle note presenti in tale documentazione richiedono discrezione al team che le sta distribuendo (esempio: Categoria). Si consiglia sempre di consultare con Adobe prima di eseguire questa attività.

Considerazioni

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

Per prendere rapidamente decisioni 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, utilizza un Target mbox come origine di dati comportamentali può essere una buona misura. In caso di minore disponibilità di dati biologici generati di recente, se si desidera effettuare un'analisi Analytics i dati, quindi l'utilizzo Analytics poiché l’origine dei dati comportamentali è una buona soluzione.

Ora è il momento di mappare queste variabili su Target per la fornitura continua di dati comportamentali.

Implementa in Target

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

    Feed

  2. Fai clic su Creazione di un feed.

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

    Opzione Classificazioni di Analytics

  4. Fai clic su Successivo per passare al Pianificazione , seleziona un periodo di frequenza per il feed:

    • Giornaliero
    • Settimanale
    • Ogni 2 settimane
    • Mai

    Puoi anche selezionare l’ora del giorno in cui il feed deve elaborare.

  5. Fai clic su Successivo per passare al Mappatura , quindi mappare le intestazioni della colonna del campo in base alle impostazioni appropriate Recommendations nomi di campo.

    Sezione mappatura

  6. Fai clic su Salva.

Domande frequenti

Considera le seguenti domande frequenti mentre utilizzi Analytics con Target:

Sono entity.id e entity.categoryId valori che devono essere trasmessi all'interno del Target Chiamata mbox?

Sì, questi due valori sono ancora obbligatori. Il resto degli attributi può essere trasmesso tramite un Analytics feed, come descritto in questo documento.

Posso utilizzare regole di inclusione dinamiche, ad esempio il parametro di entità corrisponde agli attributi di profilo utilizzando Analytics approccio ai mangimi?

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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