Fórmulas de classificação create-ranking-formulas

Sobre fórmulas de classificação about-ranking-formulas

As fórmulas de classificação permitem definir regras que determinarão qual oferta deve ser apresentada primeiro para determinado posicionamento, em vez de levar em conta as pontuações de prioridade das ofertas.

As fórmulas de classificação são expressas em sintaxe PQL e podem aproveitar atributos de perfil, dados de contexto e atributos de oferta. Para obter mais informações sobre como usar a sintaxe do PQL, consulte a documentação dedicada.

Depois que uma fórmula de classificação é criada, é possível atribuí-la a uma inserção em uma decisão. Para obter mais informações, consulte Configurar seleção de ofertas em decisões.

Criar uma fórmula de classificação create-ranking-formula

Para criar uma fórmula de classificação, siga as etapas abaixo:

Exemplos de fórmula de classificação ranking-formula-examples

Você pode criar muitas fórmulas de classificação diferentes de acordo com suas necessidades. Abaixo estão alguns exemplos.

Aumente as ofertas com determinado atributo de oferta com base no atributo de perfil

Se o perfil estiver na cidade correspondente à oferta, duplique a prioridade para todas as ofertas nessa cidade.

Fórmula de classificação:

if( offer.characteristics.get("city") = homeAddress.city, offer.rank.priority * 2, offer.rank.priority)

Impulsione ofertas em que a data final seja anterior a 24 horas a partir de agora

Fórmula de classificação:

if( offer.selectionConstraint.endDate occurs <= 24 hours after now, offer.rank.priority * 3, offer.rank.priority)

Aumente as ofertas com determinado atributo de oferta com base nos dados de contexto

Aumente determinadas ofertas com base nos dados de contexto transmitidos na chamada de decisão. Por exemplo, se contextData.weather=hot for passado na chamada de decisão, a prioridade de todas as ofertas com attribute=hot deverá ser aumentada.

Fórmula de classificação:

if (@{_xdm.context.additionalParameters;version=1}.weather.isNotNull()
and offer.characteristics.get("weather")=@{_xdm.context.additionalParameters;version=1}.weather, offer.rank.priority + 5, offer.rank.priority)

Observe que, ao usar a API de decisão, os dados de contexto são adicionados ao elemento do perfil no corpo da solicitação, como no exemplo abaixo.

Trecho do corpo da solicitação:

"xdm:profiles": [
{
    "xdm:identityMap": {
        "crmid": [
            {
            "xdm:id": "CRMID1"
            }
        ]
    },
    "xdm:contextData": [
        {
            "@type":"_xdm.context.additionalParameters;version=1",
            "xdm:data":{
                "xdm:weather":"hot"
            }
        }
    ]
 }],

Aumente as ofertas com base na propensão dos clientes para comprar o produto oferecido

Você pode aumentar a pontuação de uma oferta com base em uma pontuação de propensão do cliente.

Neste exemplo, o locatário da instância é _salesvelocity e o esquema de perfil contém um intervalo de pontuações armazenadas em uma matriz:

Diante disso, para um perfil como:

{"_salesvelocity": {"individualScoring": [
                    {"core": {
                            "category":"insurance",
                            "propensityScore": 96.9
                        }},
                    {"core": {
                            "category":"personalLoan",
                            "propensityScore": 45.3
                        }},
                    {"core": {
                            "category":"creditCard",
                            "propensityScore": 78.1
                        }}
                    ]}
}

As ofertas conteriam um atributo para propensityType que corresponde à categoria das pontuações:

Sua fórmula de classificação pode então definir a prioridade de cada oferta para igualar a propensityScore dos clientes para esse propensityType. Se nenhuma pontuação for encontrada, use a prioridade estática definida na oferta:

let score = (select _Individual_Scoring1 from _salesvelocity.individualScoring
             where _Individual_Scoring1.core.category.equals(offer.characteristics.get("propensityType"), false)).head().core.propensityScore
in if(score.isNotNull(), score, offer.rank.priority)