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Cargar datos para los algoritmos de personalización de Target
Los datos sin conexión, como información de CRM o puntuaciones de inclinación de cancelación por parte del cliente, pueden ser muy valiosos al crear modelos de personalización en actividades Adobe Target Automated Personalization (AP) y Auto-Target.
Hay varias formas de introducir datos en los algoritmos de personalización Automated Personalization (AP) y Auto-Target. Además de los métodos de Métodos para obtener datos en Target, también se usan Experience Cloud audiencias compartidas (Adobe Analytics, Audience Manager) y audiencias de informes de actividad en los algoritmos Target.
Para obtener información acerca de los datos que los algoritmos de personalización Automated Personalization y Auto-Target recopilan y usan automáticamente, consulte Recopilación de datos de Automated Personalization.
Prácticas recomendadas section_DE96C7B7D114491DBB67FB5B7DA3D37B
La siguiente lista presenta las prácticas recomendadas para cargar datos para los algoritmos de personalización de Target:
- Cuantos más datos de alta calidad haya disponibles para los algoritmos de personalización de Target, mejor será la calidad de los modelos resultantes en las actividades Automated Personalization y Auto-Target.
- Limite el uso de múltiples scripts de perfil y atributos que tengan el mismo propósito.
- No pase un ID único, como un ID de sesión, si no es necesario.
- Revise qué datos Target recopila automáticamente (Recopilación de datos para los algoritmos de Personalization de Target) para que no envíe información duplicada. Por ejemplo, Target utiliza direcciones IP para determinar el código postal de los visitantes. No es necesario pasar esta información como variable independiente.
- No pase varios valores en el mismo atributo o variable. Si se concatenan varias variables, los algoritmos de personalización de Target tratan cada cadena como un valor único, lo que reduce el valor de la información para la personalización.
- Use una convención de nombres significativa y fácil de recordar para que sus informes de Personalization Insights sean más comprensibles.