[Premium]{class="badge positive" title="Vedi cosa è incluso in Target Premium."}

Usa Adobe Analytics con Recommendations

L'utilizzo di Adobe Analytics come origine dei dati comportamentali consente ai client di utilizzare i dati comportamentali basati sulla visualizzazione e/o sull'acquisto di Analytics nelle attività di Adobe Target Recommendations. Questa funzione è particolarmente utile nelle situazioni in cui la configurazione di Target Recommendations è nuova e Analytics ha molti dati storici da utilizzare.

L'utilizzo di Analytics come origine dei dati comportamentali può rappresentare una fonte completa di informazioni sul comportamento degli utenti. Queste informazioni potrebbero includere dati provenienti da un'origine o un feed di terze parti condiviso solo con Analytics.

Durante la creazione di criteri in Recommendations, sono disponibili due pulsanti di scelta che consentono di scegliere l'origine dati da utilizzare: mboxes o Analytics. Per creare un criterio, fare clic su Recommendations > Criteria > Create Criteria > Create Criteria. Per ulteriori informazioni, vedere Creare i criteri.

Pulsanti origine dati comportamentali

NOTE
Se questi due pulsanti non vengono visualizzati nel tuo account, contatta l'Assistenza clienti.

Casi d’uso per i dati di Analytics in Target

L'utilizzo di Analytics come origine dei dati comportamentali per i consigli consente inoltre di distribuire casi d'uso specifici senza la necessità di assegnare tag alle pagine delle entità con tutti i parametri delle entità Target. Anche se questo richiede l’esistenza di alcuni prerequisiti, la disponibilità di "Variabili di prodotto" è la cosa più importante per il corretto funzionamento di tale funzionalità. Le eVar e le proprietà regolari non sono sufficienti per consentire l'esecuzione automatica di questo handshake tra Analytics e Target.

È possibile utilizzare Analytics come origine dei dati comportamentali per:

  • Visualizzare i suggerimenti su un sito di vendita al dettaglio agli utenti in una pagina dei dettagli di un prodotto, in base agli altri utenti che hanno acquistato dalla stessa categoria nell'ultimo mese, utilizzando i dati di Analytics.
  • Visualizza contenuto nella schermata iniziale di un sito multimediale per i contenuti più popolari in una particolare categoria che è attualmente in tendenza, in base ai dati di Analytics.

Implementazione in Analytics

Le sezioni seguenti sono utili per implementare questa funzionalità sul lato Analytics.

Prerequisiti: configurare le variabili di prodotto in Analytics

Implementare le variabili di prodotto in Analytics con gli attributi necessari necessari per Target Recommendations.

Un formato di feed di esempio Target Recommendations funge da guida su cui tutti gli attributi devono essere definiti nelle variabili di prodotto. Successivamente, tali valori devono essere "mappati" nell'interfaccia utente Target per i rispettivi valori di entità Target.

NOTE
Se si tratta di un sito di contenuti, le rispettive parti di contenuto devono essere trattate come "prodotti" e gli attributi associati a tale contenuto devono essere passati come attributi. Tali attributi possono includere il nome dell’autore, la data di pubblicazione, il titolo del contenuto, il mese di rilascio e così via. La granularità del livello di categoria, o dei tipi di categoria, deve essere decisa dall’azienda in base ai requisiti del caso d’uso.

Per ulteriori dettagli sulla configurazione delle variabili di prodotto, vedi products nella Guida all'implementazione di Adobe Analytics. Alcune delle note in tale documentazione richiedono discrezione da parte del team che la sta distribuendo (ad esempio: Categoria). È sempre consigliabile consultare Adobe prima di eseguire questa attività.

Considerazioni

I dati di Analytics vengono inviati tramite un feed giornaliero. I risultati comportamentali possono richiedere fino a 24 ore per essere rispecchiati nei risultati dei consigli sul sito. Come per tutte le impostazioni dei criteri Recommendations, questa origine dati può e deve essere testata.

Per un processo decisionale rapido su quale origine dati deve essere utilizzata, se ogni giorno gli utenti generano molti dati organici e non è necessaria una grande dipendenza dai dati storici, l'utilizzo di una mbox Target come origine dati comportamentali può essere una buona soluzione. Nei casi di minore disponibilità di dati organici generati di recente, se desideri basarti sui dati Analytics, l'utilizzo di Analytics come origine di dati comportamentali è una buona soluzione.

Ora è il momento di mappare queste variabili sul lato Target per la fornitura continua di dati comportamentali.

Implementare in Target

  1. In Target, fare clic su Recommendations, quindi sulla scheda Feeds.

    Feed

  2. Fare clic su Create Feed.

  3. Seleziona Analytics Classifications, quindi specifica la suite di rapporti.

    Opzione Classificazioni di Analytics

  4. Fare clic su Next per passare alle impostazioni di Schedule e selezionare un periodo di frequenza per il feed:

    • Daily
    • Weekly
    • Every 2 weeks
    • Never

    Puoi anche selezionare l’ora del giorno in cui il feed deve essere elaborato.

  5. Fai clic su Next per passare alle impostazioni di Mapping, quindi mappa le intestazioni delle colonne di campo ai nomi di campo Recommendations appropriati.

    Sezione mappatura

  6. Fare clic su Save.

Domande frequenti

Considera le seguenti domande frequenti mentre utilizzi Analytics con Target:

I valori entity.id e entity.categoryId devono essere trasmessi entro la chiamata mbox Target?

Sì, questi due valori sono ancora obbligatori. Gli altri attributi possono essere trasmessi tramite un feed Analytics, come descritto in questo documento.

È possibile utilizzare le regole di inclusione dinamica, ad esempio il parametro di entità corrisponde agli attributi del profilo utilizzando l'approccio feed Analytics?

Sì, puoi. Il metodo è simile quando si utilizza Target in modalità autonoma. In questo caso, tuttavia, devi prestare attenzione al fattore temporale. Le variabili di entità che devono corrispondere alle variabili di profilo dipendono dal livello dati che potrebbe apparire molto più tardi sulla pagina.

recommendation-more-help
3d9ad939-5908-4b30-aac1-a4ad253cd654