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Adobe Analytics mit Recommendations verwenden

Mithilfe Adobe Analytics der Verhaltensdatenquelle können Kunden die auf Ansichten und/oder Einkäufen basierenden Verhaltensdaten aus Analytics den Recommendations-Aktivitäten verwenden Adobe Target . Diese Funktion ist besonders hilfreich in Situationen, in denen die Target Recommendations Einrichtung neu ist und viele historische Daten genutzt werden Analytics müssen.
Die Verwendung Analytics als verhaltensbasierte Datenquelle kann als umfassende Informationsquelle über das Benutzerverhalten dienen. Dies kann Daten aus einer Drittanbieter-Quelle oder einem Feed beinhalten, die/der nur für AnalyticsBenutzer freigegeben wird.
Beim Erstellen von Kriterien in Recommendations gibt es zwei Optionsfelder, mit denen Sie auswählen können, welche Datenquelle verwendet werden soll: mboxes oder Analytics.
Wenn diese beiden Schaltflächen nicht in Ihrem Konto angezeigt werden, wenden Sie sich an den Kundendienst .

Anwendungsfälle für Analytics-Daten in der Zielgruppe

Die Verwendung Analytics als Verhaltensdatenquelle für Empfehlungen bietet außerdem die Möglichkeit, bestimmte Anwendungsfälle bereitzustellen, ohne dass Entitätsseiten mit allen Target Entitätsparametern versehen werden müssen. Obwohl dies bestimmte Voraussetzungen erfordert, ist die Verfügbarkeit von "Produktvariablen"das wichtigste Element, damit diese Funktion reibungslos funktioniert. Reguläre eVars und Props reichen nicht aus, damit dieser Handshake automatisch zwischen Analytics und Targeterfolgt.
Sie können Analytics als Verhaltensdatenquelle Folgendes verwenden:
  • Zeigen Sie Benutzern auf einer PDP-Seite Empfehlungen auf einer für den Handel bestimmten Site an, je nachdem, was andere Benutzer im letzten Monat mit Analytics-Daten von derselben Kategorie gekauft haben.
  • Zeigen Sie Inhalte auf dem Startbildschirm einer Mediensite für die beliebtesten Inhalte einer bestimmten Kategorie an, die aktuell auf der Grundlage von Analytics Daten als Trend fungiert.

Implementierung in Analytics

Die folgenden Abschnitte unterstützen Sie bei der Implementierung dieser Funktion auf der Analytics Seite.

Voraussetzungen: Produktvariablen in Analytics einrichten

Sie müssen Produktvariablen in Analytics die erforderlichen Attribute implementieren, für die Target Recommendationsdies erforderlich ist.
Ein Target Recommendations Beispiel-Feed-Format dient als Leitfaden, an dem alle Attribute in den Produktvariablen definiert werden müssen. Später müssen diese Werte innerhalb der Target Benutzeroberfläche für die jeweiligen Target Entitätswerte "zugeordnet"werden.
Wenn es sich um eine Content-Site handelt, müssen die entsprechenden Inhaltselemente als "Produkte"und zugehörige Attribute zu diesem Inhalt behandelt werden (Beispiel: Autorenname, Veröffentlichungsdatum, Inhaltstitel, Veröffentlichungsmonat usw.) muss als Attribute weitergegeben werden. Die Granularität der Kategorie oder der Kategorie sollte vom Unternehmen auf der Grundlage von Anwendungsfällen festgelegt werden.
Weitere Informationen zum Einrichten von Produktvariablen finden Sie unter Produkte im Analytics-Implementierungshandbuch . Einige der Hinweise in dieser Dokumentation erfordern einen Ermessensspielraum des Teams, das sie bereitstellt (Beispiel: Kategorie). Es wird immer empfohlen, sich vor dieser Aktivität mit der Adobe zu beraten.

Zu beachten

Analytics Daten werden über einen täglichen Feed gesendet. Es dauert bis zu 24 Stunden, bis die Ergebnisse der Empfehlungen auf Ihrer Site widergespiegelt werden. Wie bei allen Recommendations Kriterieneinstellungen kann und sollte diese Datenquelle getestet werden.
Für eine schnelle Entscheidungsfindung darüber, welche Datenquelle verwendet werden soll, wenn täglich viele organische Daten von Benutzern generiert werden und keine große Abhängigkeit von historischen Daten erforderlich ist, kann eine Target Mbox als verhaltensbasierte Datenquelle gut geeignet sein. In Fällen, in denen die Verfügbarkeit organischer Daten, die kürzlich generiert wurden, geringer ist, wenn Sie auf Analytics Daten zurückgreifen möchten, ist die Verwendung Analytics als verhaltensbasierte Datenquelle eine gute Wahl.

Schritte zur Bereitstellung

Sofern alle Voraussetzungen erfüllt sind, muss das Adobe Target Recommendations Team die folgenden Aufgaben durchführen:
Die folgenden Schritte dienen nur zur Veranschaulichung. Ein Mitglied des Recommendations Teams muss diese Schritte derzeit ausführen. Weitere Informationen erhalten Sie beim Kundendienst .
  1. Klicken Sie Targetauf Administration > Implementierung , um Ihren Target Clientcode zu erhalten.
  2. Erwerben Sie Ihre Analytics Report Suite.
    Verwenden Sie die Report Suite Ihrer Analytics Produktions-Site. Dies ist die Report Suite, die die Site verfolgt, auf der Sie Recommendations bereitgestellt haben.
  3. Klicken Sie Analyticsin " Admin "> " Datenfeeds ".
  4. Click Add to create a new feed.
  5. Füllen Sie die Feed-Informationen aus:
    • Name : Recs Prod Feed
    • Report Suite : Ihre vorab festgelegte Report Suite
    • E-Mail : Geben Sie eine geeignete Adresse für einen Admin-Benutzer an
    • Feed-Intervall : Wählen Sie das gewünschte Intervall
    • Verarbeitung verzögern: Keine Verzögerung.
    • Beginns- und Enddaten : Kontinuierlicher Feed
  6. Fill in the details in the Destination section:
    Sprechen Sie mit dem Adobe Analytics Team, bevor Sie diesen Schritt durchführen.
    • Typ : FTP
    • Host : xxx.yyy.com
    • Pfad : Ihr Target Clientcode
    • Benutzername : Geben Sie Ihren Benutzernamen ein
    • Kennwort : Kennwort angeben
    Screenshot dient nur zu Referenzzwecken. Ihre Bereitstellung hat andere Anmeldeinformationen. Wenden Sie sich bei diesem Schritt an das Adobe Analytics Team oder den Kundendienst.
  7. Füllen Sie die Datenspaltendefinitionen aus:
    • Komprimierungsformat : Gzip
    • Verpackungstyp : Einzeldatei
    • Manifest: Datei beenden
    • Spalten einschließen :
      Die Spalten müssen in der hier beschriebenen Reihenfolge hinzugefügt werden. Wählen Sie die Spalten in der folgenden Reihenfolge aus und klicken Sie für jede Spalte auf Hinzufügen .
      • hit_time_gmt
      • visid_high
      • visid_low
      • event_list
      • product_list
      • visit_num
  8. Klicken Sie auf Speichern .
Damit ist das auf der Analytics Seite eingerichtete Setup abgeschlossen. Jetzt ist es an der Zeit, diese Variablen für eine kontinuierliche Bereitstellung von Verhaltensdaten Target nebeneinander zu ordnen.

Implementierung in Zielgruppe

  1. Klicken Sie in Zielgruppe auf Recommendations und dann auf die Registerkarte Feeds .
  2. Klicken Sie auf Feed erstellen .
  3. Wählen Sie Analytics-Klassifizierungen und geben Sie dann die Report Suite an.
  4. Klicken Sie auf Zuordnung und ordnen Sie dann die Spaltenüberschriften der Felder den entsprechenden Recommendations -Feldnamen zu.
  5. Klicken Sie auf Speichern .

Häufig gestellte Fragen

Berücksichtigen Sie die folgenden häufig gestellten Fragen, wenn Sie Analytics mit Target:

Müssen die entity.id und entity.categoryId Werte innerhalb des Target mbox-Aufrufs weitergegeben werden?

Ja, diese beiden Werte sind weiterhin erforderlich. Die übrigen Attribute können über einen Analytics Feed übergeben werden, wie in diesem Dokument beschrieben.

Kann ich dynamische Inklusionsregeln verwenden, z. B. Entitätsparameter stimmen mit Profil-Attributen mit dem Analytics Feed-Ansatz überein?

Ja, das kannst du. Die Methode ist bei Target eigenständiger Verwendung ähnlich. In diesem Fall müssen Sie sich jedoch um den Zeitfaktor kümmern. Die Entitätsvariablen, die mit den Profil-Variablen übereinstimmen sollen, sind von der Datenschicht abhängig, die später auf der Seite angezeigt wird.