Målinställd aktivering för butikslager retail-inventory-targeted-activation

I följande exempel visas tre olika bilder baserat på värdena i Google-bladet.

Beskrivning description

Det här exemplet visar butikslagret för tre olika färgade tröjor. Beroende på hur många tröjor som finns i lager och som finns i Google Sheets, visas bilden (röd, grön eller blå tröja) med det högsta antalet.

Den röda, gröna eller blå tröjan visas baserat på det högsta värdet av antalet tillgängliga tröjor.

Förhandsvillkor preconditions

Innan du börjar implementera aktiveringen av målinriktningen för detaljhandelslager ska du lära dig hur du konfigurerar datalagret, målgruppssegmentering och Aktivera målinriktning för kanaler i ett AEM Screens-projekt.

Mer information finns i Konfigurera ContextHub i AEM Screens.

Grundläggande flöde basic-flow

Följ stegen nedan för att implementera användningsexemplet för butikslageraktivering:

  1. Fylla i Google-blad

    1. Navigera till ContextHubDemo Google Sheet.
    2. Lägg till tre kolumner (röd, grön och blå) med motsvarande värden för tre olika tröjor.

    screen_shot_2019-05-06at101755am

  2. Konfigurera målgrupperna enligt kraven

    1. Navigera till segmenten i målgruppen (mer information finns i Steg 2: Konfigurera målgruppssegmentering i Konfigurera ContextHub på AEM Screens -sidan).

    2. Lägg till tre nya segment, For_Red, For_Green och For_Blue.

    3. Klicka på For_Red och klicka på Redigera i åtgärdsfältet.

    4. Dra och släpp Jämförelse: Egenskap - Egenskap till redigeraren.

    5. Klicka på ikonen Konfiguration .

    6. Klicka på Googlesheets/value/1/2 i listrutan i First Property name.

    7. Klicka på Operator och som större än i listrutan.

    8. Klicka på Datatyp och som nummer.

    9. Klicka på Googlesheets/value/1/1 i listrutan i Andra egenskapsnamnet.

    10. Dra och släpp en annan jämförelse: Egenskap - Egenskap till redigeraren och klicka på ikonen Konfiguration .

    11. Klicka på Googlesheets/value/1/2 i listrutan i First Property name.

    12. Klicka på Operator och som större än i listrutan.

    13. Klicka på Datatyp och som nummer.

    14. Klicka på Googlesheets/value/1/0 i listrutan i Andra egenskapsnamnet.

    screen_shot_2019-05-06at102600am

    Du kan på liknande sätt redigera och lägga till egenskapsregler för jämförelse i segmentet For_Blue enligt bilden nedan:

    screen_shot_2019-05-06at103728am

    Du kan på liknande sätt redigera och lägga till egenskapsregler för jämförelse i segmentet For_Green enligt bilden nedan:

    screen_shot_2019-05-06at103418am

    note note
    NOTE
    Observera att för segmenten For_Green och For_Green går det inte att matcha data i redigeraren eftersom endast den första jämförelsen är giltig från och med nu enligt värdena i Google Sheet.
  3. Navigera och klicka på din DataDrivenRetail-kanal (en sekvenskanal).

  4. Klicka på Redigera i åtgärdsfältet.

    screen_shot_2019-05-06at104257am

    note caution
    CAUTION
    Du bör redan ha konfigurerat din ContextHub Configurations med kanalens Egenskaper > Personalization-flik.

    screen_shot_2019-05-06at105214am

    note note
    NOTE
    Klicka på både Varumärke och Område för att aktiviteterna ska visas korrekt när du startar målprocessen.
  5. Lägger till en standardbild

    1. Lägg till en standardbild i kanalen och klicka på Mål.
    2. Klicka på Varumärke och Aktivitet i listrutan och klicka på Starta målgruppsanpassning.
    3. Klicka på Starta målanpassning.

    screen_shot_2019-05-06at121253pm

    note note
    NOTE
    Innan du börjar målinrikta lägger du till segmenten (For_Green, For_Red och For_Blue) genom att välja + Add Experience Targeting från sidospåret enligt bilden nedan.

    screen_shot_2019-05-06at123554pm

  6. Lägg till bilderna i alla tre olika scenarier enligt nedan.

    retail_targeting

  7. Kontrollerar förhandsvisningen

    1. Klicka på Förhandsgranska. Öppna även Google-bladet och uppdatera värdet.
    2. Ändra värdet för alla tre olika kolumner. Lägg märke till att visningsbilden uppdateras enligt det högsta värdet i lagret.

    retail_result

recommendation-more-help
adce462a-f916-4dbe-9ab5-0b62cfb0f053