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Usare Adobe Analytics con Recommendations

L'utilizzo Adobe Analytics come origine dati comportamentale consente ai client di utilizzare i dati comportamentali basati sulla visualizzazione e/o sull'acquisto provenienti da Analytics nelle attività delle Adobe Target raccomandazioni. Questa funzione è particolarmente utile nelle situazioni in cui la Target Recommendations configurazione è nuova e Analytics dispone di molti dati storici da sfruttare.
L'utilizzo Analytics come origine dati comportamentale può fungere da ricca fonte di informazioni sul comportamento degli utenti. Ciò può includere dati provenienti da un'origine di terze parti o feed condivisi solo con Analytics.
Durante la creazione di criteri in Recommendations, sono disponibili due pulsanti di scelta che consentono di scegliere l'origine dati da utilizzare: mbox o Analytics.
Se questi due pulsanti non vengono visualizzati nell'account, rivolgiti all'Assistenza Contatta l’Assistenza clienti di Adobe clienti.

Casi di utilizzo per i dati di Analytics in Target

L'utilizzo Analytics come origine dati comportamentale per le raccomandazioni consente inoltre di distribuire casi d'uso specifici senza il requisito di assegnare tag alle pagine di entità con tutti i parametri di Target entità. Anche se ciò richiede l'implementazione di alcuni prerequisiti, la disponibilità di "Variabili di prodotto" è la cosa più importante per il funzionamento di tale funzionalità senza problemi. Le eVar e le prop regolari non sono sufficienti per consentire l'applicazione automatica di questa stretta di mano tra Analytics e Target.
Puoi utilizzare Analytics come origine dati comportamentale per:
  • Mediante l'utilizzo dei dati di Analytics, è possibile visualizzare raccomandazioni su un sito retail per la vendita al dettaglio agli utenti di una pagina PDP, in base agli acquisti effettuati da altri utenti della stessa categoria nell'ultimo mese.
  • Mediante questo componente, potete visualizzare i contenuti presenti nella schermata iniziale di un sito multimediale per i contenuti più popolari in una particolare categoria che attualmente ha un andamento, in base ai Analytics dati.

Implementazione in Analytics

Le sezioni seguenti sono utili per implementare questa funzione sul Analytics lato.

Prerequisiti: configurazione di variabili di prodotto in Analytics

Devi implementare le variabili di prodotto in Analytics con gli attributi necessari per Target Recommendations.
Un formato di feed Target Recommendations di esempio fungerà da guida su cui tutti gli attributi devono essere definiti nelle variabili di prodotto. Successivamente, tali valori devono essere "mappati" nell' Target interfaccia utente per i rispettivi valori di Target entità.
Se si tratta di un sito di contenuti, le rispettive parti di contenuto devono essere trattate come "prodotti" e gli attributi associati relativi a tale contenuto (ad esempio: nome autore, data di pubblicazione, titolo contenuto, mese di rilascio, ecc.) devono essere passati come attributi. La granularità del livello di categoria o dei tipi di categoria dovrebbe essere decisa dall'impresa in base ai requisiti del caso d'uso.
Per ulteriori dettagli su come impostare le variabili di prodotto, vedi prodotti nella Guida all'implementazione di Analytics . Alcune delle note contenute in tale documentazione richiedono discrezione da parte del team che la sta distribuendo (ad esempio: Categoria). È sempre consigliabile consultare Adobe prima di eseguire questa attività.

Considerazioni

Analytics i dati vengono inviati tramite un feed giornaliero. I risultati comportamentali richiederanno fino a 24 ore per essere visualizzati nei risultati delle raccomandazioni sul sito. Come per tutte le impostazioni dei Recommendations criteri, questa origine dati può e deve essere testata.
Per un rapido processo decisionale sull'origine dati da utilizzare, se ci sono molti dati organici generati ogni giorno dagli utenti, e non molta dipendenza richiesta dai dati storici, allora utilizzare una Target mbox come l'origine dati comportamentale può essere una buona misura. In caso di minore disponibilità di dati organici generati di recente, se si desidera eseguire il bank sui Analytics dati, l'utilizzo Analytics come origine dati comportamentale è una buona misura.

Passaggi per la distribuzione

Presupponendo che tutti i prerequisiti siano stati predisposti, il Adobe Target Recommendations team deve eseguire le seguenti attività:
I passaggi indicati di seguito sono solo a scopo illustrativo. Un membro del Recommendations team deve attualmente eseguire questi passaggi. Contatta l'Assistenza clienti per ulteriori informazioni.
  1. In Target, fate clic su Amministrazione > Implementazione per acquisire il codice Target client.
  2. Acquisisci la tua suite di Analytics rapporti.
    Utilizzate la suite di rapporti del sito Analytics di produzione. Questa è la suite di rapporti che tiene traccia del sito in cui hai Recommendations distribuito.
  3. In Analytics, fai clic su Admin > Data Feeds (Feed di dati) .
  4. Click Add to create a new feed.
  5. Compila le informazioni sui feed:
    • Nome : Feed Recs Prod
    • Suite di rapporti: Suite di rapporti predeterminata
    • E-mail : Specifica l'indirizzo appropriato per un utente Amministratore
    • Intervallo feed: Selezionare l'intervallo desiderato
    • Elaborazione ritardata: Nessun ritardo.
    • Date di inizio e fine: Alimentazione continua
  6. Fill in the details in the Destination section:
    Consultate il Adobe Analytics team prima di eseguire questo passaggio.
    • Tipo : FTP
    • Host : xxx.yyy.com
    • Percorso : Codice Target client
    • Nome utente : Specificare il nome utente
    • Password : Specificare la password
    Lo screenshot è solo a scopo di riferimento. La distribuzione avrà credenziali diverse. Consulta il team Adobe Analytics o l'Assistenza clienti durante questo passaggio.
  7. Compila le definizioni delle colonne di dati:
    • Formato di compressione: Gzip
    • Tipo di pacchetto: File singolo
    • Manifesto: Fine file
    • Colonne incluse:
      Le colonne devono essere aggiunte nello stesso ordine indicato qui. Selezionate le colonne nel seguente ordine e fate clic su Aggiungi per ciascuna colonna.
      • hit_time_gmt
      • visid_high
      • visid_low
      • event_list
      • product_list
      • visit_num
  8. Fai clic su Salva .
Con questo, la configurazione da Analytics lato è completa. Ora è il momento di mappare queste variabili Target sul lato opposto per la fornitura continua di dati comportamentali.

Implementazione in Target

  1. In Target, fate clic su Recommendations , quindi fate clic sulla scheda Feed .
  2. Fate clic su Crea feed .
  3. Seleziona Classificazioni ​Analytics, quindi specifica la suite di rapporti.
  4. Fate clic su Mapping , quindi mappate le intestazioni delle colonne dei campi ai nomi dei campi Recommendations appropriati.
  5. Fai clic su Salva .

Domande frequenti

Considerate le seguenti domande frequenti utilizzate Analytics con Target:

I valori entity.id e entity.categoryId devono essere passati all'interno della chiamata Target mbox?

Sì, questi due valori sono ancora obbligatori. Gli altri attributi possono essere passati tramite un Analytics feed, come descritto in questo documento.

Posso utilizzare le regole di inclusione dinamica, ad esempio il parametro di entità corrisponde agli attributi di profilo utilizzando l'approccio Analytics feed?

Sì, puoi. Il metodo è simile quando si utilizza il metodo Target standalone. In questo caso, tuttavia, dovete essere attenti al fattore di temporizzazione. Le variabili di entità che dovrebbero corrispondere alle variabili di profilo dipendono dal livello dati che potrebbe essere visualizzato molto più tardi sulla pagina.