Formules de classement create-ranking-formulas

À propos des formules de classement about-ranking-formulas

Les formules de classement vous permettent de définir des règles déterminant quelle offre doit être présentée en premier pour un emplacement donné au lieu de prendre en compte les scores de priorité des offres.

Les formules de classement sont exprimées en syntaxe PQL et peuvent exploiter les attributs de profil, les données contextuelles et les attributs d'offre. Pour plus d'informations sur l'utilisation de la syntaxe PQL, reportez-vous à la documentation dédiée.

Après avoir créé une formule de classement, vous pouvez l’affecter à un emplacement dans une décision. Voir à ce propos la section Configurer la sélection des offres dans les décisions.

Création d'une formule de classement create-ranking-formula

Pour créer une formule de classement, procédez comme suit :

Exemples de formules de classement ranking-formula-examples

Vous pouvez créer de nombreuses formules de classement différentes en fonction de vos besoins. Voici quelques exemples.

Booster les offres avec un attribut d’offre spécifique basé sur l’attribut de profil

Si le profil réside dans la ville correspondant à l’offre, doublez la priorité de toutes les offres de cette ville.

Formule de classement:

if( offer.characteristics.get("city") = homeAddress.city, offer.rank.priority * 2, offer.rank.priority)

Booster les offres pour lesquelles la date de fin est inférieure à 24 heures

Formule de classement:

if( offer.selectionConstraint.endDate occurs <= 24 hours after now, offer.rank.priority * 3, offer.rank.priority)

Booster les offres en fonction de la propension des clients à acheter le produit proposé

Vous pouvez augmenter le score d’une offre en fonction d’un score de propension du client.

Dans cet exemple, le client d’instance est _salesvelocity et le schéma de profil contient une plage de scores stockés dans un tableau :

Ainsi, pour un profil tel que :

{"_salesvelocity": {"individualScoring": [
                    {"core": {
                            "category":"insurance",
                            "propensityScore": 96.9
                        }},
                    {"core": {
                            "category":"personalLoan",
                            "propensityScore": 45.3
                        }},
                    {"core": {
                            "category":"creditCard",
                            "propensityScore": 78.1
                        }}
                    ]}
}

Booster les offres basées sur des données contextuelles context-data

Journey Optimizer permet de booster certaines offres en fonction des données contextuelles transmises dans l’appel. Par exemple, si la valeur contextData.weather=hot est transmise, la priorité de toutes les offres avec la valeur attribute=hot doit être boostée. Des informations détaillées sur la manière de transmettre des données contextuelles à l’aide des API Edge Decisioning et Decisioning sont disponibles dans cette section.

Notez que lorsque vous utilisez l’API Decisioning, les données contextuelles sont ajoutées à l’élément de profil dans le corps de la requête, comme dans l’exemple ci-dessous.

"xdm:profiles": [
{
    "xdm:identityMap": {
        "crmid": [
            {
            "xdm:id": "CRMID1"
            }
        ]
    },
    "xdm:contextData": [
        {
            "@type":"_xdm.context.additionalParameters;version=1",
            "xdm:data":{
                "xdm:weather":"hot"
            }
        }
    ]

}],

Voici des exemples illustrant comment utiliser les données contextuelles dans les formules de classement pour booster la priorité des offres. Développez chaque section pour obtenir des détails sur la syntaxe de la formule de classement.