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使用 Adobe Experience Platform 資料進行決策 aep-data

Journey Optimizer可讓您利用來自Adobe Experience Platform的資料進行決策。 這可讓您將決策屬性的定義擴充至資料集中的其他資料，以便進行定期變更的大量更新，而無需一次手動更新一個屬性。例如，可用性、等待時間等。

先決條件

啟用資料集以供查詢

開始之前，必須先啟用決策所需的資料集以進行查詢。 請依照本節詳述的步驟操作： 使用Adobe Experience Platform資料。

建立對應

為了使用Adobe Experience Platform的屬性來做出決策，您需要建立對應來定義Adobe Experience Platform資料集如何與Journey Optimizer中的資料結合。 若要這麼做，請依照以下步驟進行：

善用Adobe Experience Platform資料 leverage-aep-data

在資料集啟用查閱並建立對應後，您就可以使用該資料以透過外部資料擴充您的決策邏輯。 這對於經常變更的屬性（例如產品可用性或即時定價）特別有用。

來自Adobe Experience Platform資料集的屬性可用於決定邏輯的兩個部分：

下一節將說明如何在這些內容中使用Adobe Experience Platform資料。

決定規則 rules

在決定規則中使用Adobe Experience Platform資料可讓您根據動態的外部屬性定義資格標準，以確保僅在相關時顯示決定專案。

例如，假設線上retailer想要根據當地商店詳細目錄來促銷產品推薦。 只有在最近位置已有庫存的產品時，才符合建議資格。 包含每日詳細目錄更新的資料集已上傳至Adobe Experience Platform。 規則邏輯會檢查指定產品的inventory_count是否大於客戶偏好存放區的0。 如果是，則決定專案符合資格。

若要將Adobe Experience Platform資料用於決定規則，請遵循下列步驟：

排名公式 ranking-formulas

排名公式定義了決策項目的優先等級。使用Adobe Experience Platform資料集屬性，您可以動態調整排名邏輯，以反映真實世界的狀況。

例如，假設一家航空公司使用排名公式來排定升級優惠方案的優先順序。 如果客戶具有較高的忠誠度等級，且目前座位可用性低（根據每小時更新的資料集），則會給予他們較高的優先順序。 資料集包含flight_number、available_seats和loyalty_score等欄位。

若要將Adobe Experience Platform資料用於排名公式，請執行下列步驟：

上限規則 capping-rules

上限規則用作限制，以定義可顯示決定專案的最大次數。 在上限規則中使用Adobe Experience Platform資料，可讓您根據動態的外部屬性來定義上限條件。 這是透過在上限規則中使用運算式來計算所需的上限臨界值來完成的。

例如，retailer可能會想要根據即時產品詳細目錄來限制優惠方案。 他們使用參照Adobe Experience Platform資料集中inventory_count欄位的運算式，而不是設定500的固定臨界值。 如果資料集顯示275個專案仍有庫存，則選件最多只會傳送該數字。

若要使用Adobe Experience Platform資料來設定規則運算式的上限，請遵循下列步驟：