Usare Adobe Analytics con Recommendations

L'utilizzo di Adobe Analytics come origine dati comportamentale consente ai client di utilizzare i dati comportamentali basati sulla vista e/o sull'acquisto di Analytics nelle attività di Adobe Target Recommendations. 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 dati comportamentale può fungere da ricca fonte di informazioni sul comportamento degli utenti. Ciò può includere dati da un'origine o 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 delle origini dati comportamentali

NOTA

Se questi due pulsanti non vengono visualizzati nell'account, contattare l' Assistenza clienti.

Casi di utilizzo per i dati di Analytics in Target

L'utilizzo di Analytics come origine dati comportamentale per le raccomandazioni 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 funzionamento di tale funzionalità senza problemi. Le eVar e le prop regolari non sono sufficienti per consentire l'applicazione automatica di questo handshake tra Analytics e Target.

È possibile utilizzare Analytics come origine dati comportamentale per:

  • Mediante l'utilizzo dei dati di Analytics, è possibile visualizzare raccomandazioni su un sito retail per la vendita al dettaglio agli utenti di una pagina PDP, in base agli acquisti effettuati da altri utenti della stessa categoria nell'ultimo mese.
  • Mediante questo componente, potete visualizzare il contenuto presente nella schermata iniziale di un sito multimediale per individuare il contenuto più popolare in una particolare categoria attualmente in tendenza, in base ai dati Analytics.

Implementazione in Analytics

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

Prerequisiti: configurazione di variabili di prodotto in Analytics

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

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

NOTA

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

Per ulteriori dettagli su come impostare le variabili di prodotto, vedere products nella Guida all'implementazione di Analytics. Alcune delle note contenute in tale documentazione richiedono discrezione da parte del team che la sta distribuendo (ad esempio: Categoria). È sempre consigliabile consultare 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 visualizzati nei risultati delle raccomandazioni sul sito. Come per tutte le impostazioni di criteri Recommendations, questa origine dati può e deve essere testata.

Per un rapido processo decisionale sull'origine dati da utilizzare, se ci sono molti dati organici generati ogni giorno dagli utenti, e non molta dipendenza richiesta dai dati storici, allora utilizzare una Target mbox come origine dati comportamentale può essere una buona misura. In caso di minore disponibilità di dati organici generati di recente, se si desidera eseguire il bank su Analytics dati, l'utilizzo di Analytics come origine dati comportamentale è una buona misura.

Passaggi per la distribuzione

Presupponendo che tutti i prerequisiti siano in vigore, il team Adobe Target Recommendations deve eseguire le seguenti attività:

IMPORTANTE

I passaggi indicati di seguito sono solo a scopo illustrativo. Un membro del team Recommendations deve attualmente eseguire questi passaggi. Contatta l'Assistenza clienti per ulteriori informazioni.

  1. In Target, fare clic su Amministrazione > Implementazione per acquisire il codice client Target.

    Codice cliente

  2. Acquisisci la suite di rapporti Analytics.

    Utilizzate la suite di rapporti del sito di produzione Analytics. Si tratta della suite di rapporti che tiene traccia del sito in cui Recommendations è stato distribuito.

  3. In Analytics, fare clic su Admin > Feed di dati.

    Configurazione > Feed dati

  4. Fate clic su Aggiungi per creare un nuovo feed.

    Aggiungi feed

  5. Compila le informazioni sui feed:

    • Nome: Feed Recs Prod
    • Suite di rapporti: Suite di rapporti predeterminata
    • E-mail: Specifica l'indirizzo appropriato per un utente Amministratore
    • Intervallo feed: Selezionare l'intervallo desiderato
    • Elaborazione ritardata: Nessun ritardo.
    • Date di inizio e fine: Alimentazione continua

    Sezione Informazioni sui feed

  6. Compila i dettagli nella sezione Destinazione:

    NOTA

    Consultate il team Adobe Analytics prima di eseguire questo passaggio.

    • Tipo: FTP
    • Host: xxx.yyy.com
    • Percorso: Codice Target client
    • Nome utente: Specificare il nome utente
    • Password: Specificare la password

    Lo screenshot è solo a scopo di riferimento. La distribuzione avrà credenziali diverse. Consulta il team Adobe Analytics o l'Assistenza clienti durante questo passaggio.

    Sezione di destinazione

  7. Compila le definizioni Colonna dati:

    • Formato di compressione: Gzip

    • Tipo di pacchetto: File singolo

    • Manifesto:File Fine

      Impostazioni Formato compressione, Tipo di pacchetto e Manifest

    • Colonne incluse:

      IMPORTANTE

      Le colonne devono essere aggiunte nello stesso ordine indicato qui. Selezionate le colonne nell'ordine seguente e fate clic su Aggiungi per ciascuna colonna.

      • hit_time_gmt
      • visid_high
      • visid_low
      • event_list
      • product_list
      • visit_num
  8. Fai clic su Salva.

    Sezione definizioni colonna dati

Con questo, la configurazione sul lato Analytics è completa. Ora è il momento di mappare queste variabili sul lato Target per la fornitura continua di dati comportamentali.

Implementazione in Target

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

    Feed

  2. Fare clic su Crea feed.

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

    Classificazioni di Analytics, opzione

  4. Fare clic su Mapping, quindi mappare le intestazioni delle colonne dei campi ai nomi dei campi Recommendations appropriati.

    Sezione mapping

  5. Fai clic su Salva.

Domande frequenti

Considerate le seguenti domande frequenti durante l'utilizzo di Analytics con Target:

È necessario trasmettere i valori entity.id e entity.categoryId 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 utilizzare le regole di inclusione dinamica, come il parametro di entità corrisponde agli attributi di profilo utilizzando l'approccio di feed Analytics?

Sì, puoi. Il metodo è simile se si utilizza Target autonoma. In questo caso, tuttavia, dovete essere attenti al fattore di temporizzazione. Le variabili di entità che dovrebbero corrispondere alle variabili di profilo dipendono dal livello dati che potrebbe essere visualizzato molto più tardi sulla pagina.

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