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Carica dati per gli algoritmi di personalizzazione Target
I dati offline, ad esempio le informazioni CRM o i punteggi di propensione di abbandono dei clienti, possono essere estremamente utili per la creazione di modelli di personalizzazione nelle attività Adobe Target Automated Personalization (AP) e Auto-Target.
Esistono diversi modi per immettere dati in algoritmi di personalizzazione Automated Personalization (AP) e Auto-Target. Oltre ai metodi in Metodi per ottenere dati in Target, Experience Cloud tipi di pubblico condivisi (Adobe Analytics, Audience Manager) e tipi di pubblico di reporting all'interno delle attività sono utilizzati anche in Target algoritmi.
Per informazioni sui dati raccolti e utilizzati automaticamente dagli algoritmi di personalizzazione Automated Personalization e Auto-Target, vedere Raccolta dati di Automated Personalization.
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Nell'elenco seguente vengono illustrate le best practice per il caricamento di dati per gli algoritmi di personalizzazione Target:
- Maggiore è il numero di dati di alta qualità disponibili per gli algoritmi di personalizzazione Target, migliore è la qualità dei modelli risultanti nelle attività Automated Personalization e Auto-Target.
- Limita l'uso di più script di profilo o attributi che hanno lo stesso scopo.
- Non trasmettere un ID univoco, ad esempio un ID sessione se non necessario.
- Esaminare i dati raccolti automaticamente da Target ( Raccolta dati per gli algoritmi Personalization di Target) in modo da non inviare informazioni duplicate. Ad esempio, Target utilizza indirizzi IP per determinare i codici postali dei visitatori. Non è necessario trasmettere queste informazioni come variabili separate.
- Non trasmettere più valori nello stesso attributo o variabile. Se vengono concatenate più variabili, gli algoritmi di personalizzazione Target considerano ogni stringa come un valore univoco, riducendo il valore delle informazioni per la personalizzazione.
- Utilizza una convenzione per i nomi facile da ricordare e significativa per rendere i tuoi rapporti Personalization Insights più comprensibili.