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Caricare dati per gli algoritmi di personalizzazione Target

I dati offline, ad esempio le informazioni CRM o i punteggi di propensione di abbandono dei clienti, possono essere estremamente utili nella generazione di modelli di personalizzazione.
Sono disponibili diversi modi per immettere dati in algoritmi di Personalizzazione automatizzata (AP) e Targeting automatico. Oltre ai metodi descritti in Metodi per immettere i dati in Target , nei nostri algoritmi vengono utilizzati anche i tipi di pubblico condivisi in Experience Cloud (Adobe Analytics, Audience Management) e quelli di reporting all’interno delle attività.
Per informazioni sui dati raccolti e utilizzati automaticamente dagli algoritmi di Personalizzazione automatizzata e Targeting automatico, consulta Raccolta dati di Personalizzazione automatizzata .

Best practice

Nell'elenco seguente sono riportate le procedure ottimali per caricare dati per gli algoritmi di personalizzazione di Target:
  • Maggiore è la quantità di dati di alta qualità disponibili per gli algoritmi di personalizzazione di Target, migliore è la qualità dei modelli risultanti nelle attività personalizzazione automatizzata e di Auto Target.
  • Limita l'uso di più script di profilo o attributi che hanno lo stesso scopo.
  • Non trasmettere un ID univoco, ad esempio un ID di sessione, se non necessario.
  • Esamina i dati che Target raccoglie automaticamente ( Raccolta di dati per gli algoritmi di personalizzazione di Target ) così da non inviare informazioni duplicate. Ad esempio, Target utilizza indirizzi IP per determinare i codici postali dei visitatori. Non è necessario trasmettere queste informazioni come variabili separate.
  • Non trasmettere più valori nello stesso attributo/variabile. Se più variabili sono concatenate, gli algoritmi di personalizzazione di Target considerano ogni stringa come valore univoco, riducendo il valore delle informazioni per la personalizzazione.
  • Utilizza una convenzione di denominazione facile da ricordare e significativa per rendere i tuoi rapporti Approfondimenti personalizzazione più comprensibili.