In questa pagina: scopri le competenze CX Enterprise Coworker disponibili per prendere decisioni in Adobe Journey Optimizer: scopri perché un’offerta è stata o non è stata mostrata a un profilo o a un segmento e come creare, spiegare, simulare e ottimizzare le regole di idoneità e le formule di classificazione, con istruzioni dettagliate, prompt di esempio e best practice.
Le funzionalità Decisioning di Adobe Journey Optimizer consentono di spiegare le decisioni relative alle offerte e di creare, testare e ottimizzare le regole di idoneità e le formule di classificazione tramite prompt in linguaggio naturale. Utilizza Decisioning Explainer per capire perché un’offerta è stata mostrata o meno a un profilo o a un segmento. Utilizza Regole e classificazione per creare e simulare regole di idoneità e formule di classificazione prima di applicarle alla strategia decisionale.
Ulteriori informazioni:
- Competenze dei collaboratori per Journey Optimizer: panoramica delle competenze dei collaboratori tra Percorsi, fedeltà, gestione dei contenuti e decisioni in Journey Optimizer.
- Documentazione di Coworker: panoramica delle funzionalità Campagne, Chat e Progetti di Coworker.
- Guida all’interfaccia utente di Chat con i collaboratori: come accedere e navigare in Chat con i collaboratori.
Esplora decisioni decisioning-explainer
Decisioning Explainer risponde, in linguaggio naturale, al motivo per cui un’offerta specifica è stata o non è stata mostrata a un determinato profilo — o, più in generale, al motivo per cui un segmento di profili non visualizza un’offerta. Percorre l’intero stack decisionale per il profilo (o segmento) e l’intervallo di tempo richiesti: quali offerte erano idonee, quale regola di idoneità ha incluso o escluso ciascuna di esse, se la limitazione della frequenza o dell’affaticamento ha eliminato l’offerta, i punteggi di classificazione finali e quale strategia o modello di intelligenza artificiale le ha prodotte e su quale pool di candidati (raccolta di elementi) è stato valutato il profilo.
Questo affronta una sfida comune per gli esperti di marketing: spiegare perché un’offerta si è classificata al di sopra di un’altra o perché una decisione di offerta specifica è avvenuta nello stesso modo. Decisioning Explainer è di sola lettura: spiega le decisioni ma non modifica le regole, le formule di classificazione o le strategie di selezione.
Casi d’uso principali
Best practice per la richiesta di informazioni
- ID di riferimento quando noti: fornisci l’ID profilo, il nome dell’offerta o del segmento per ottenere una traccia precisa anziché una risposta generale.
- Includi un intervallo di tempo: specifica una data o un intervallo di date quando ti chiedi perché la visibilità di un’offerta è cambiata, in modo che il collaboratore possa eseguire correttamente l’ambito della traccia.
- Richiedi direttamente la suddivisione della classificazione: se desideri ottenere dettagli sul punteggio, chiedi esplicitamente il punteggio della classificazione o i fattori che hanno influenzato il risultato.
- Utilizza le domande a livello di segmento per le tendenze: quando indaghi il motivo per cui un gruppo di profili non visualizza un’offerta, chiedi informazioni sul segmento anziché su un singolo profilo per ottenere il motivo principale.
Regole e classificazione rules-ranking
Rules & Ranking offre agli esperti di marketing assistenza basata sull’intelligenza artificiale per creare, comprendere e testare la logica decisionale, senza dover scrivere o convalidare manualmente la sintassi PQL. Include quattro funzionalità di base: creazione di regole in linguaggio naturale, spiegazione di regole e formule di classificazione in inglese semplice, simulazione rispetto a un massimo di 3 profili di test e ottimizzazione PQL. Ha l’ambito delle regole di idoneità e delle formule di classificazione, non crea né modifica strategie di selezione o criteri di decisione.
Casi d’uso principali
Best practice per la richiesta di informazioni
- Fornisci la condizione di destinazione in modo esplicito: durante la creazione o la modifica di una regola, specifica il pubblico, l’attributo o la condizione di esclusione desiderati.
- Fai riferimento direttamente alla regola o alla formula: quando chiedi una spiegazione, una simulazione o un’ottimizzazione, assicurati che la regola o la formula che intendi sia aperta o chiaramente identificata.
- Richiedi casi limite: durante la simulazione, chiedi a Coworker di generare profili di casi limite per testare una condizione, non solo quelle tipiche.
- Rivedi prima di pubblicare: controlla la logica e i risultati della simulazione di una regola generata o ottimizzata prima di pubblicarla.
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- TL;DR: This page documents two CX Coworker skills for Decisioning in Adobe Journey Optimizer: Decisioning Explainer, which explains in natural language why a specific offer was or wasn’t shown to a profile or segment; and Decisioning Rule Workflow, which creates, explains, simulates, and optimizes eligibility rules and ranking formulas in natural language, without requiring PQL syntax.
Intents
- Understand why a specific offer was or wasn’t shown to a profile.
- Understand why an offer’s visibility to a customer or segment changed over time.
- Understand how an offer was ranked or selected over other eligible offers.
- Get an aggregated explanation of why a segment of profiles isn’t seeing an offer.
- Create a new eligibility rule, or edit an existing one, from a plain-language description.
- Get a plain-English explanation of what an existing eligibility rule or ranking formula does.
- Simulate an eligibility rule or ranking formula against test profiles.
- Rewrite a rule or formula to fit within PQL size limits without changing its logic.
Glossary
- Decisioning Explainer (product-specific): CX Coworker skill that explains, in natural language, why an offer was or wasn’t shown to a profile or segment, by tracing eligibility, capping, ranking, and candidate pool evaluation.
- Decisioning Rule Workflow (product-specific): CX Coworker skill that creates, explains, simulates, and optimizes Decisioning eligibility rules and ranking formulas using natural language, without requiring the marketer to write or read PQL syntax directly.
- Eligibility rule: a condition that includes or excludes an offer as a candidate for a given profile; Decisioning Explainer identifies which rule included or excluded each candidate offer, and Decisioning Rule Workflow can create, explain, simulate, or optimize the rule itself.
- Ranking formula: the logic used to score and order eligible offers; Decisioning Rule Workflow can create, explain, simulate, or optimize a ranking formula, the same way it does for eligibility rules.
- Capping: frequency or fatigue suppression logic that can prevent an otherwise-eligible offer from being shown; Decisioning Explainer can identify when capping suppressed an offer.
- Candidate pool (item collection): the set of offers a profile is evaluated against during a decisioning event; Decisioning Explainer reports which candidate pool was used.
- PQL (Profile Query Language): the expression syntax underlying Decisioning eligibility rules and ranking formulas; Decisioning Rule Workflow generates, explains, and optimizes PQL without the marketer needing to write or validate it manually.
Guardrails
- Decisioning Explainer and Decisioning Rule Workflow are both available for all customers who have access to Coworker and Decisioning.
- Decisioning Explainer is read-only: it explains decisions but does not modify rules, ranking formulas, or selection strategies.
- Decisioning Rule Workflow simulation supports up to 3 test profiles at a time, manually entered or AI-generated.
- Decisioning Rule Workflow is scoped to eligibility rules and ranking formulas; it does not create or edit selection strategies or decision policies.
Terminology
- Do not confuse: “eligibility” (whether an offer qualifies as a candidate) is distinct from “ranking” (how qualifying candidates are ordered) and “capping” (frequency/fatigue suppression applied after eligibility and ranking) — Decisioning Explainer reports on all three separately.
- Do not confuse: Decisioning Explainer explains why a decision already made turned out the way it did for a real profile or segment; Decisioning Rule Workflow explains, creates, simulates, or optimizes the rule or formula configuration itself, independent of any specific real-world decisioning event.
FAQ
- Can Decisioning Explainer explain a decision for a single profile? Yes, ask why a specific profile did or didn’t see a specific offer, on a specific date.
- Can Decisioning Explainer explain decisions across a segment? Yes, it can aggregate the explanation across a segment to surface the dominant reason a group of profiles isn’t seeing an offer.
- Does Decisioning Explainer show ranking scores? Yes, it can return the final ranking score for each offer and which strategy or AI model produced it.
- Can Decisioning Explainer change a rule or ranking formula? No, it is read-only and does not modify decisioning configuration.
- Can Decisioning Rule Workflow create a brand-new eligibility rule from scratch? Yes, describe the target audience or condition in plain language and it generates the PQL rule.
- Can Decisioning Rule Workflow explain a rule someone else built? Yes, it can explain any existing eligibility rule or ranking formula in plain English, including what it includes, excludes, and each condition’s meaning.
- How many test profiles can Decisioning Rule Workflow simulate against at once? Up to 3, manually entered or AI-generated, including edge cases.
- Does Decisioning Rule Workflow change a rule’s logic when optimizing it? No, PQL optimization only makes the syntax more concise to fit size limits; it preserves the original logic and outcome.
Personas:
- marketer: Can create an eligibility rule or ranking formula from a plain-language description, without writing PQL syntax. Can simulate the rule or formula against up to three test profiles, including AI-generated edge cases, to see pass-fail results or ranking scores. The page states that Rules & Ranking does not create or edit selection strategies or decision policies. Where: “Rules & Ranking”.
Onboarding:
- Level: Beginner
- First minimal step: Describe the target audience or condition in plain language to create a new eligibility rule.
- Success check: Coworker generates the PQL rule from the plain-language description.
- Previous: Learn about Coworker skills across Journey Optimizer before using the Decisioning-specific skills: Work with AI (start/ai-features.md)