決定管理を使用したオファーの作成と表示

データ収集 UI で、「 」を選択します。 データストリーム ​を選択し、例えば、データストリームを選択します。 Luma Mobile App.

選択 対象： Experience Platform を選択し、 編集 を選択します。

Adobe Analytics の データストリーム > > Adobe Experience Platform スクリーン、確認する Offer decisioning, エッジのセグメント化、および Adobe Journey Optimizer が選択されている。 Target のレッスンを実行する場合は、 パーソナライズ機能の宛先、も参照してください。 詳しくは、 Adobe Experience Platform設定 を参照してください。

データストリーム設定を保存するには、 保存 .

に移動します。 タグ モバイルタグプロパティを見つけて、プロパティを開きます。

選択 拡張機能.

選択 カタログ.

を検索します。 Adobe Journey Optimizer — 判定 拡張子。

拡張機能をインストールします。 拡張機能に追加の設定は必要ありません。

Journey Optimizer UI で、 コンポーネント から 決定管理 をクリックします。

選択 配置 上部のバーから。

名前の配置がない場合 モバイル JSON, モバイル as チャネルタイプ および JSON as コンテンツタイプ が表示されたら、配置を作成する必要があります。 それ以外の場合は、 オファーの作成.

選択 配置を作成します。

1. （内） 詳細 セクションに入力 Mobile JSON として 名前 ​を選択します。 モバイル から チャネルタイプ および JSON から コンテンツタイプ.
2. 選択 保存 をクリックして配置を保存します。

Journey Optimizer UI で、 オファー から 決定管理 をクリックします。

Adobe Analytics の オファー 画面、選択 参照 をクリックして、オファーのリストを表示します。

選択 オファーを作成.

Adobe Analytics の 新しいオファー ダイアログ、選択 パーソナライズされたオファー をクリックします。 次へ.

Adobe Analytics の 詳細 一歩 新しくパーソナライズされたオファーを作成:

1. を入力します。 名前 （例：オファー） Luma - Juno Jacketをクリックし、 開始日時 および 終了日時. これらの日付以外では、オファーは Offer Decisioning エンジンによって選択されません。

2. 「次へ」を選択します。

   

Adobe Analytics の 表示域を追加 一歩 新しくパーソナライズされたオファーを作成:

1. 選択 モバイル から チャネル リストと選択 モバイル JSON から 配置 リスト。

2. 選択 カスタム 対象： コンテンツ.

3. 選択 コンテンツを追加. Adobe Analytics の パーソナライゼーションを追加 ダイアログ：

   1. 例： モード セレクターが使用可能な場合は、 JSON.

   2. 次の JSON を入力します。

      code language-json

      { "title": "Juno Jacket", "text": "On colder-than-comfortable mornings, you'll love warming up in the Juno All-Ways Performance Jacket, designed to compete with wind and chill. Built-in Cocona™ technology aids evaporation, while a special zip placket and stand-up collar keep your neck protected.", "image": "https://luma.enablementadobe.com/content/dam/luma/en/products/women/tops/jackets/wj06-purple_main.jpg" }

   3. 「保存」を選択します。

      

4. 「次へ」を選択します。

   

Adobe Analytics の 制約を追加 の手順 新しくパーソナライズされたオファーを作成:

1. 設定 優先度 から 10.

2. 切り替え 制限を含める オフ。

3. 「次へ」を選択します。

   

Adobe Analytics の レビュー 一歩 新しくパーソナライズされたを作成 オファー：

1. オファーを確認し、「 」を選択します。 完了.
2. Adobe Analytics の オファーを保存 ダイアログ、選択 保存して承認.

手順 3 ～ 8 を繰り返して、異なる名前とコンテンツを持つ 4 つのオファーをさらに作成します。 その他すべての設定値（開始日時や優先度など）は、最初に作成したオファーに似ています。 重複するオファーをすばやく作成して編集できます。

1. Journey Optimizer UI で、「 オファー 左側のレールから、上部のバーの「オファー」を選択します。

2. 作成したオファーの行を選択します。

3. 右側のウィンドウで、「 」を選択します。 その他のアクション コンテキストメニューから、 複製.

   次の表を使用して、その他の 4 つのオファーを定義します。

   table 0-row-2 1-row-2 2-row-2 3-row-2 4-row-2 layout-fixed
   オファー名	JSON 形式のオファーコンテンツ
   Luma - Affirm Water Bottle	{ "title": "Affirm Water Bottle", "text": "You'll stay hydrated with ease with the Affirm Water Bottle by your side or in hand. Measurements on the outside help you keep track of how much you're drinking, while the screw-top lid prevents spills. A metal carabiner clip allows you to attach it to the outside of a backpack or bag for easy access.", "image": "https://luma.enablementadobe.com/content/dam/luma/en/products/gear/fitness-equipment/ug06-lb-0.jpg" }
   Luma - Desire Fitness Tee	{ "title": "Desiree Fitness Tee", "text": "When you're too far to turn back, thank yourself for choosing the Desiree Fitness Tee. Its ultra-lightweight, ultra-breathable fabric wicks sweat away from your body and helps keeps you cool for the distance.", "image": "https://luma.enablementadobe.com/content/dam/luma/en/products/women/tops/tees/ws05-yellow_main.jpg" }
   Luma - Adrienne Trek Jacket	{ "title": "Adrienne Trek Jacket", "text": "You're ready for a cross-country jog or a coffee on the patio in the Adrienne Trek Jacket. Its style is unique with stand collar and drawstrings, and it fits like a jacket should.", "image": "https://luma.enablementadobe.com/content/dam/luma/en/products/women/tops/jackets/wj08-gray_main.jpg" }
   Luma - Aero Daily Fitness Tee	{ "title": "Aero Daily Fitness Tee", "text": "Need an everyday action tee that helps keep you dry? The Aero Daily Fitness Tee is made of 100% polyester wicking knit that funnels moisture away from your skin. Don't be fooled by its classic style; this tee hides premium performance technology beneath its unassuming look.", "image": "https://luma.enablementadobe.com/content/dam/luma/en/products/men/tops/tees/ms01-black_main.jpg" }

最後の手順では、フォールバックオファーを作成する必要があります。これは、他のオファーを受ける資格がない場合に顧客に送信されるオファーです。

1. 選択 オファーを作成.

2. Adobe Analytics の 新しいオファー ダイアログ、選択 パーソナライズされたオファー を選択し、 次へ.

3. Adobe Analytics の 詳細 一歩 新しいフォールバックオファーを作成、 名前 （例：オファー） Luma - Fallback Offerをクリックし、次を選択します。 次へ.

4. Adobe Analytics の 表示域を追加 一歩 新しいフォールバックオファーを作成:

   1. 選択 モバイル から チャネル リストと選択 モバイル JSON から 配置 リスト。

   2. 選択 カスタム 対象： コンテンツ.

   3. 選択 コンテンツを追加.

   4. Adobe Analytics の パーソナライゼーションを追加 ダイアログで、次の JSON を入力して、 保存:

      code language-json
      { "title": "Luma", "text": "Your store for sports wear and equipment.", "image": "https://luma.enablementadobe.com/content/dam/luma/en/logos/Luma_Logo.png" }

   5. 「次へ」を選択します。

Adobe Analytics の レビュー 一歩 新しいフォールバックを作成 オファー：

1. オファーを確認し、「 」を選択します。 完了.
2. Adobe Analytics の オファーを保存 ダイアログ、選択 保存して承認.

Journey Optimizer UI で、 オファー をクリックします。

選択 コレクション 上部のバーから。

選択 コレクションを作成.

Adobe Analytics の 新しいコレクション ダイアログで、 名前 コレクションの例： Luma - Mobile App Collectionを選択します。 静的コレクションを作成 ​をクリックし、 次へ.

In Luma - Mobile App Collection」で、コレクションに含めるオファーを選択します。 このチュートリアルでは、作成した 5 つのオファーを選択します。 検索フィールドを使用して、例えば次のように入力することで、リストを簡単にフィルタリングできます。 Luma.

「保存」を選択します。

Journey Optimizer UI で、 オファー をクリックします。

選択 決定 上部のバーから。

選択 決定を作成.

Adobe Analytics の 詳細 一歩 新しいオファーの決定を作成:

1. を入力します。 名前 （例：決定） Luma - Mobile App Decision，と入力します。 開始日時 および 終了日時.
2. 「次へ」を選択します。

Adobe Analytics の 決定範囲を追加 一歩 新しいオファーの決定を作成:

1. 選択 モバイル JSON から 配置 リスト。

2. Adobe Analytics の 評価条件 タイル、選択 追加.

   1. Adobe Analytics の オファーコレクションを追加 ダイアログで、オファーコレクションを選択します。 例：Luma - Mobile App Collection。

   2. 「追加」を選択します。

      

3. 以下を確認します。 なし 次の項目が選択されています： 適格要件、および オファーの優先度 が ランキングメソッド.

4. 「次へ」を選択します。

   .

Adobe Analytics の フォールバックオファーを追加 一歩 新しいオファーの決定を作成:

1. フォールバックオファー ( 例えば、 Luma - Fallback offer.
2. 「次へ」を選択します。

Adobe Analytics の 概要 一歩 新しいオファーの決定を作成:

1. 「完了」を選択します。
2. Adobe Analytics の オファーの決定を保存 ダイアログ、選択 保存してアクティブ化.
3. Adobe Analytics の 決定 タブに、決定がステータスと共に表示されます。 ライブ.

Journey Optimizer UI で、 オファー.

選択 決定 上部のバーから。

決定を選択します（例： ）。 Luma - Mobile App Decision.

Adobe Analytics の 決定範囲 タイル、選択 コピー.

コンテキストメニューで、「 」を選択します。 決定範囲.

任意のテキストエディターを使用して、後で使用するために決定範囲を貼り付けます。 決定範囲は、次の JSON 形式になります。

{
    "xdm:activityId":"xcore:offer-activity:xxxxxxxxxxxxxxx",
    "xdm:placementId":"xcore:offer-placement:xxxxxxxxxxxxxxx"
}

Xcode で、 AEP 最適化 は、パッケージの依存関係にパッケージのリストに追加されます。 詳しくは、 Swift Package Manager.

に移動します。 Luma > Luma > AppDelegate 」をクリックします。

確認 AEPOptimize は、インポートのリストの一部です。

import AEPOptimize

確認 Optimize.self は、登録する拡張機能の配列の一部です。

let extensions = [
    AEPIdentity.Identity.self,
    Lifecycle.self,
    Signal.self,
    Edge.self,
    AEPEdgeIdentity.Identity.self,
    Consent.self,
    UserProfile.self,
    Places.self,
    Messaging.self,
    Optimize.self,
    Assurance.self
]

に移動します。 Luma > Luma > Model > Data > 決定 」をクリックします。 を更新します。 activityId および placementId 値と、Journey Optimizerインターフェイスからコピーした決定範囲の詳細。

に移動します。 Luma > Luma > Utils > MobileSDK 」をクリックします。 次を検索： func updatePropositionOD(ecid: String, activityId: String, placementId: String, itemCount: Int) async 関数に置き換えます。 次のコードを追加します。

// set up the XDM dictionary, define decision scope and call update proposition API
Task {
   let ecid = ["ECID" : ["id" : ecid, "primary" : true] as [String : Any]]
   let identityMap = ["identityMap" : ecid]
   let xdmData = ["xdm" : identityMap]
   let decisionScope = DecisionScope(activityId: activityId, placementId: placementId, itemCount: UInt(itemCount))
   Optimize.clearCachedPropositions()
   Optimize.updatePropositions(for: [decisionScope], withXdm: xdmData)
}

この関数：

• XDM 辞書の設定 xdmData：オファーを提示する必要があるプロファイルを識別する ECID が含まれます。

• 定義 decisionScope: Journey Optimizer - Decision Management インターフェイスで定義した決定に基づくオブジェクトで、次の場所からコピーした決定スコープを使用して定義されます。 決定の作成. Luma アプリは設定ファイル (decisions.json) を呼び出し、次の JSON 形式に基づいてスコープパラメーターを取得します。

  code language-swift
  "scopes": [ { "name": "name of the scope", "activityId": "xcore:offer-activity:xxxxxxxxxxxxxxx", "placementId": "xcore:offer-placement:xxxxxxxxxxxxxxx", "itemCount": 2 } ]

  ただし、あらゆる種類の実装を使用して、Optimize API が適切なパラメーター (activityId, placementId そして itemCount) を呼び出し、有効な DecisionScope オブジェクトを設定します。
  使用する情報： decisions.json ファイルは将来の使用のためのもので、このレッスンでは現在、チュートリアルの一部として使用されています。

• は、2 つの API を呼び出します。 Optimize.clearCachePropositions および Optimize.updatePropositions. これらの関数は、キャッシュされた提案をすべて消去し、このプロファイルの提案を更新します。

に移動します。 Luma > Luma > Views > パーソナライズ > EdgeOffersView 」をクリックします。 次を検索： func onPropositionsUpdateOD(activityId: String, placementId: String, itemCount: Int) async 関数を参照し、この関数のコードを調べます。 この関数の最も重要な部分は、 Optimize.onPropositionsUpdate API 呼び出し (

• は、(Journey Optimizer — 決定管理で定義した ) 決定範囲に基づいて、現在のプロファイルの提案を取得します。
• 提案からオファーを取得します。
• オファーのコンテンツをアプリに正しく表示できるようにアンラップし、
• トリガー displayed() オファーが表示されたことを通知するイベントを Edge ネットワークに送り返す、オファーに対するアクション。

まだ EdgeOffersView ​を使用して、次のコードを .onFirstAppear 修飾子 このコードにより、オファーを更新するためのコールバックが 1 回だけ登録されるようになります。

// Invoke callback for offer updates
Task {
    await self.onPropositionsUpdateOD(activityId: decision.activityId, placementId: decision.placementId, itemCount: decision.itemCount)
}

まだ EdgeOffersView ​を使用して、次のコードを .task 修飾子 このコードは、ビューが更新されるとオファーを更新します。

// Clear and update offers
await self.updatePropositionsOD(ecid: currentEcid, activityId: decision.activityId, placementId: decision.placementId, itemCount: decision.itemCount)

を使用して、シミュレーターまたは Xcode の物理デバイスでアプリを再構築し、実行します。 .

「Personalisation」タブに移動します。

Edge Personalisation を選択します。

上部にスクロールすると、 DECISION LUMA - MOBILE APP DECISION タイル。

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w-300

すべてのオファーに同じ優先順位を付け、判定のランクは優先度に基づいているので、オファーはランダムです。

以下を確認します。 設定手順 シミュレーターまたはデバイスを Assurance に接続するには、「 」セクションを参照してください。

選択 設定 左側のパネルで、「 」を選択します。 次の レビューとシミュレーション underthen ADOBE JOURNEY OPTIMIZER DECISIONING.

「保存」を選択します。

選択 レビューとシミュレーション をクリックします。 データストリームの設定と、アプリケーションでの SDK の設定の両方が検証されます。

選択 リクエスト 上部のバーに 表示される オファー リクエスト。

参照可能 シミュレート および イベントリスト タブをクリックして機能を追加します。Journey Optimizer Decision Management の設定を確認します。