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Utilisation de Adobe Analytics avec Recommendations

L’utilisation de Adobe Analytics comme source de données comportementales permet aux clients d’utiliser les données comportementales basées sur les vues et les achats à partir des Analytics dans des activités Adobe Target Recommendations. Cette fonctionnalité s’avère particulièrement utile dans les cas où la configuration du Target Recommendations est nouvelle et Analytics a beaucoup de données historiques à utiliser.

L’utilisation de Analytics comme source de données comportementales peut constituer une source riche d’informations sur le comportement des utilisateurs et utilisatrices. Ces informations peuvent inclure des données provenant d’une source ou d’un flux tiers partagé uniquement avec Analytics.

Lors de la création de critères dans Recommendations, deux boutons radio permettent de choisir la source de données à utiliser : mboxes ou Analytics. Pour créer un critère, cliquez sur Recommendations > Criteria > Create Criteria > Create Criteria. Pour plus d’informations, voir Création de critères.

Cas d’utilisation de Analytics de données dans Target

L’utilisation de Analytics comme source de données comportementales pour les recommandations vous permet également de déployer des cas d’utilisation spécifiques sans avoir à baliser les pages d’entité avec tous les paramètres d’entité Target. Bien que cela implique la mise en place de certaines conditions préalables, la disponibilité des « variables de produit » est la chose la plus importante pour que cette fonctionnalité fonctionne de manière transparente. Des eVars et des props régulières ne suffisent pas pour que cette liaison se produise automatiquement entre Analytics et Target.

Vous pouvez utiliser Analytics comme source de données comportementales pour :

Mise en œuvre dans Analytics

Les sections suivantes vous aident à implémenter cette fonctionnalité du côté Analytics.

Conditions préalables : configurer des variables de produit dans Analytics

Implémentez des variables de produit en Analytics avec les attributs nécessaires à la Target Recommendations.

Un Target Recommendations exemple de format de flux sert de guide sur lequel tous les attributs doivent être définis dans les variables de produit. Par la suite, ces valeurs doivent être « mappées » dans l’interface utilisateur Target pour les valeurs d’entité Target respectives.

Pour plus d’informations sur la configuration des variables de produit, voir products dans le guide Implémentation d’Adobe Analytics. Certaines des notes de cette documentation nécessitent la discrétion de l’équipe qui la déploie (exemple : Catégorie). Il est toujours conseillé de consulter Adobe avant d’effectuer cette activité.

Considérations

Analytics données sont envoyées via un flux quotidien. Les résultats comportementaux peuvent prendre jusqu’à 24 heures pour se refléter dans les résultats des recommandations sur votre site. Comme pour tous les paramètres de critères de Recommendations, cette source de données peut et doit être testée.

Pour une prise de décision rapide sur la source de données à utiliser, en cas de forte quantité de données organiques générées chaque jour par les utilisateurs et de faible dépendance requise par rapport aux données historiques, l’utilisation d’une mbox Target comme source de données comportementales peut s’avérer pratique. En cas de disponibilité moindre des données organiques générées récemment, si vous souhaitez miser sur des données Analytics, l’utilisation de Analytics comme source de données comportementales est une bonne option.

Il est maintenant temps de mapper ces variables du côté Target pour fournir en continu des données comportementales.

Implémentation dans Target

Questions fréquentes

Tenez compte des questions fréquentes suivantes lorsque vous utilisez Analytics avec Target :

Les valeurs entity.id et entity.categoryId doivent-elles être transmises dans l’appel de mbox Target ?

Oui, ces deux valeurs sont toujours requises. Le reste des attributs peut être transmis via un flux Analytics, comme décrit dans ce document.

Puis-je utiliser des règles d’inclusion dynamiques, telles que les correspondances de paramètres d’entité avec les attributs de profil à l’aide de l’approche de flux Analytics ?

Oui, c'est possible. La méthode est similaire lors de l’utilisation de Target autonome. Dans ce cas, cependant, vous devez être attentif au facteur temps. Les variables d’entité qui sont censées correspondre aux variables de profil dépendent de la couche de données qui peut apparaître beaucoup plus loin sur la page.