Tarjouskampanjat ja tarjouksen suosittelijat

Miksi tarjoukset tarvitsevat eri signaalien joukon

Tarjouskampanjat toimivat eri tavalla kuin tuotekatalogit monella tavalla.

• Tarjouksilla on elinkaaret. Tarjoaa käynnistyksen, suoritetaan tietylle ajanjaksolle ja poistetaan käytöstä. Osallistumishistoria on luonteeltaan vähäistä.
• Käyttäjien osallistuminen on rajoitettu. Useimmat käyttäjät käyttävät paljon vähemmän tarjouksia kuin tuotteita.
• Relevanssi riippuu oikeutuksesta. Yhdelle käyttäjälle sopiva tarjous ei aina koske toista käyttäjää.

Näiden eroavaisuuksien vuoksi kartoitat tarjouskohtaiset osallistumisviestit ja tarjouskampanjan katalogin suosittelijalle tuotekatalogin sijaan.

Miten tarjouskampanjan suosittelija toimii

DLPR noudattaa samaa suositus-havaitse-palkitse-oppimalla-palautelukkia kuin kohteiden suosittelijat, mutta oppii siitä, miten käyttäjät käyttävät tarjouksia ja kohteita, joihin ne kohdistuvat. Suosittelija käyttää käyttäjän viimeaikaisia toimintoja, tarjouskampanjan katalogia ja tarjousten ja kohteiden välisiä suhteita. Suosittelija luokittelee sitten tarjoukset siten, että ne vastaavat käyttäjälle tärkeitä asioita ja liiketoimintatavoitteitasi.

Osallistumisen signaalit

Tarjoa signaaleja kahdella eri alueella saadaksesi kaiken hyödyn irti tarjouskampanjan suosittelijasta:

• Tarjoa osallistumistoiminto: Miten käyttäjät käyttävät itse tarjouksia, kuten tarkastelukertoja, napsautuksia, lunastuksia ja mukautettuja signaaleja, jotka liittyvät tarjouksen elinkaariin.
• Tavoitettu kohteen osallistumistoiminto: Miten käyttäjät käyttävät kohteita, joihin kukin tarjous koskee, kuten tuotenäkymiä, ostoksia ja ostoksia.

Molempien alueiden signaalien kartoittaminen tarjoaa suosittelijalle selkeämmän kuvan siitä, mitkä tarjoukset vaikuttavat todellisuudessa tavoitteeseesi liittyvään toimintatapaan.

Voit myös tarjota muita signaaleja, jotka vaikuttavat asiaankuuluvuuteen, kuten osallistua asiaan liittyvään sisältöön (artikkeleihin, kampanjoihin, laskeutumissivuille) ja profiilien metadataan (valinnat, segmentit, kanta-asiakastilat). Mitä kattavampi signaalien yhdistelmä on, sitä paremmin suosittelija voi räätälöidä tarjouksia kullekin asiakkaalle.

Tarjousten kylmä alkamisaika

Tarjouskampanjoiden osallistuminen on usein vähäistä. Tästä syystä kylmä alkamisaika on usein normaali, eikä poikkeus. Suosittelija käyttää yhtä tai useampaa sisältöön perustuvaa strategiaa näyttääkseen asiaankuuluvia tarjouksia, vaikka osallistumistietoja olisi rajoitettu.

Tarjouskampanjan vastaavuus

DLPR oppii tarjouskampanjan metadatasta, mukaan lukien tarjouksen nimi, kuvaus, tyyppi, kategoria ja termit, luodakseen semanttisia upotuksia jokaiselle tarjoukselle katalogissasi. Suosittelija tunnistaa käyttäjän viimeksi osallistuneen tarjouksen ja palauttaa vastaavat tarjoukset.

Voit käynnistää tarjousten suosituksia, joilla on vähäinen osallistumishistoria, jos tarjouskampanjan katalogissasi on kuvaava metadata.

Tarjouskampanjan vastaavuudet

Suosittelija voi myös suositella tarjouksia, jotka perustuvat tuotteisiin, joita käyttäjä on käyttänyt, yhdistämällä tuotteiden ja tarjousten metadatan näyttämään tarjouksia, jotka liittyvät käyttäjän jo kiinnostamiin kohteisiin.

Mallin syöttämät tiedot

Tarjouksen suosittelija käyttää seuraavia syötteitä lajitellakseen tarjoukset:

• Mainoskatalogin metadata. Tarjousten nimet, kuvaukset, tarjoustyypit, kategoriat, oikeutukset ja kaikki tarjoamasi määritteet.
• Mainososallistumistietojen signaalit. Tarkastelukerrat, napsautukset, lunastukset ja muut vuorovaikutukset tarjousten kanssa.
• Tavoitteiden kokoonpano. Liiketoimintatavoite, jolle suositukset optimoidaan.

Ohjeita tarjouskampanjan katalogillesi

Hyvin rakenteellinen tarjouskampanjakatalogi on kylmän alkamisen laadun perusta. Noudata näitä suositeltuja käytäntöjä maksimoidaksesi suositusten relevanttiuden ensimmäisestä päivästä alkaen.

• Anna jokaiselle tarjoukselle täydelliset ja kuvaavat nimet ja kuvaukset.
• Tarjoa yhdenmukaiset tarjoustyypit ja kategoriat.
• Anna oikeutusattribuutit tarvittaessa.