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使用 Adobe Experience Platform 数据进行决策制定 aep-data

Journey Optimizer允许您将Adobe Experience Platform中的数据用于决策。 通过该功能，您可以将决策属性的定义扩展到数据集中的其他数据，以便进行定期更改的批量更新，而无需手动更新每个属性。例如，可用性、等待时间等。

先决条件

为查找启用数据集

在开始之前，必须先为查找启用决策所需的数据集。 按照本节中详述的步骤操作：使用Adobe Experience Platform数据。

创建映射

为了将Adobe Experience Platform中的属性用于决策，您需要创建一个映射来定义Adobe Experience Platform数据集如何与Journey Optimizer中的数据联接。 为此，请执行以下步骤：

利用Adobe Experience Platform数据 leverage-aep-data

为查找启用数据集并创建映射后，您可以使用该数据通过外部数据扩充您的决策逻辑。 这对于经常更改的属性（如产品可用性或实时定价）特别有用。

Adobe Experience Platform数据集中的属性可用于决策逻辑的两个部分：

以下部分将说明如何在这些上下文中使用Adobe Experience Platform数据。

决策规则 rules

在决策规则中使用Adobe Experience Platform数据允许您根据动态的外部属性定义资格标准，确保仅在相关时显示决策项目。

例如，假设某个在线retailer想要根据本地商店库存来促销产品推荐。 只有在最近位置有现货时，产品才有资格获得推荐。 将包含每日清单更新的数据集上传到Adobe Experience Platform。 规则逻辑检查给定产品的inventory_count对于客户的首选存储是否大于0。 如果是，则决策项目符合条件。

要将Adobe Experience Platform数据用于决策规则，请执行以下步骤：

排名公式 ranking-formulas

排序公式用于定义决策项的优先级。通过使用Adobe Experience Platform数据集属性，您可以动态调整排名逻辑以反映真实情况。

例如，假设一家航空公司使用排名公式来排列升级优惠的优先级。 如果客户具有较高的忠诚度等级并且当前名额可用性较低（基于每小时更新一次的数据集），则会为他们分配较高的优先级。 数据集包含flight_number、available_seats和loyalty_score等字段。

要将Adobe Experience Platform数据用于排名公式，请执行以下步骤：

上限规则 capping-rules

上限规则用作约束，以定义决策项可显示的最大次数。 在上限规则中使用Adobe Experience Platform数据允许您根据动态的外部属性定义上限标准。 通过使用上限规则中的表达式计算所需上限阈值来完成此操作。

例如，retailer可能希望根据实时产品库存来限制选件。 他们使用引用Adobe Experience Platform数据集中的inventory_count字段的表达式，而不是将固定阈值设置为500。 如果数据集显示有275个项目保留库存，则选件最多只能交付该数字。

要将Adobe Experience Platform数据用于设置规则表达式的上限，请执行以下步骤：