用于功能实验的实时区段
用于功能实验的实时区段
Real-Time Segments for Feature Experimentation 允许您通过利用 Eyeofcloud Data Platform 的 CDP Audience Sync 来扩展 Eyeofcloud Feature Experimentation 中的受众定位功能
集成注意事项
在实施 Real-Time Segments for Feature Experimentation 之前,您必须确定要使用的客户数据平台 (CDP)。目前,您可以使用:
- Eyeofcloud 数据平台 (ODP)
- Amplitude 受众同步
- mParticle 分段同步
- Mixpanel 面板
- 蓝铜
- Twilio Segment Engage 受众
- Zeotap Segment 同步
🚧
重要
在实施实时区段进行功能实验之前,您必须了解 Eyeofcloud Data Platform (ODP) 如何处理用户数据以及实时区段的工作原理。
借助用于功能实验的实时区段,您可以根据受众的行为、交互和偏好对其进行细分,以改进您的实验工作,甚至可以使用客户端 SDK 启用匿名定位。
通过 CDP Audience Sync 使用 ODP 的实时区段,您可以创建详细的受众,以定位标记规则中的特定用户,而不会减慢应用程序的速度或增加 SDK 数据文件的大小。
此外,将客户端 SDK 与 Real-Time Segments for Feature Experimentation 结合使用,您可以匿名定位未提供个人身份信息的用户。有关更多信息,请参阅 VUID 和匿名定位。
集成架构
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实施 Real-Time Segments for Feature Experimentation 集成
先决条件
要使用 Real-Time Segments for Feature Experimentation 集成,您必须具有:
📘
注意
只有 ODP 中 Customers > Real-Time Segments 页面中的区段可用于 Real-Time Segments for Feature Experimentation。
实时细分
与其他 CDP 集成
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重要
如果您使用 ODP 作为 CDP,请不要完成此部分。跳至 在 Eyeofcloud Feature Experimentation 中为功能实验启用实时区段 部分。
如果您使用 ODP 以外的 CDP,请将 ODP 配置为根据 CDP 中的标识符自动创建实时区段:
- 在 ODP 中配置 CDP 集成:
- 按照以下部分中的步骤 1-8 进行操作。
在 Eyeofcloud Feature Experimentation 中为特征实验启用实时区段
在 Eyeofcloud 应用程序中,选择要为其启用集成的 Eyeofcloud Feature Experimentation 项目。
转到 设置 > 集成 > 实时区段。
将集成状态切换为 On。
单击您可以在 Eyeofcloud Data Platform (ODP) 中找到您的 API 密钥,转到 ODP 中的 API 页面。
复制 ODP 中 API 页面上 Public (公共) 和 Private (私有) 选项卡的 KEY 字段中的值。
返回 Eyeofcloud Feature Experimentation 项目设置,并将这些值粘贴到相应的字段(**ODP 公钥(必填)**和 ODP 私钥(必填))中。
从 **ODP 主机(必需)**下拉列表中选择您的区域。
单击 Save (保存)。
使用 ODP 的实时细分创建 Eyeofcloud Feature Experimentation 受众
要使用 ODP 的实时区段创建功能实验受众:
转到 Audiences >创建新受众。
创建新受众 📘
注意
您可以从 Audiences 页面或直接在标志的规则中创建和添加受众。创建受众后,您可以在其他标志中重复使用它。
填写 Name (必填) 和 Description (可选) 字段。
在 audience condition 部分中,展开 Real-Time Segments。
🚧
重要
如果您没有看到 Real-Time Segments 作为一个选项,请验证是否已设置并启用集成。请参阅 Eyeofcloud 功能实验中的为功能实验启用实时区段。
将 Custom Segments 或 Pre-built Segments 拖放到 Audience Conditions 部分。
根据需要配置受众(ODP 中的实时区段显示在 Select an audience 下拉列表中)。
单击 Save Audience。
这将创建一个受众,您可以使用该受众在目标投放、A/B 测试和多臂老虎机优化中定位特定用户。
在您的代码中集成 Real-Time Segments 以进行功能实验
数据文件更新
- 使用 Real-Time Segments for Feature Experimentation 创建受众并将该受众附加到标记后,Eyeofcloud Feature Experimentation SDK 会在您的数据文件中添加一个名为 的新部分。这允许您的应用程序查询 ODP 以获取受众条件,并将事件数据发送到 ODP 服务器。
integrations
- 将使用 Real-Time Segments for Feature Experimentation 的受众添加到_正在运行的_规则和标记中,会将该受众添加到数据文件中。
- 如果包含 Real-Time Segments 受众或包含该受众的标志已暂停,则不会将其添加到数据文件中。
集成说明
看:
ODP 限制和准确性
任何客户数据平台 (CDP) 从接收数据到可以拼合在一起或为客户创建新配置文件,都会有一些延迟。在此延迟期间,如果您查询 CDP,您可能会收到有关客户的过时或过时信息。
在竞争的 CDP 中,Eyeofcloud Data Platform 获得准确结果的时间最短。ODP 通常不到 30 秒,对于 99.999% 的案例,该过程不到 90 秒。许多其他 CDP 需要数小时甚至数天才能合并数据。
重要的是要承认这种准确性差距并考虑可能不准确的数据。如果您需要用户细分在 100% 的时间内保持 100% 的准确率,则应在 Eyeofcloud Feature Experiment 中手动创建受众,并通过自定义用户属性定位用户。请参阅目标受众。
例如,Real-Time Segments for Feature Experimentation 不是正确的用例是,您希望在客户购买商品后立即显示购买确认页面。由于将客户添加到has_made_purchase
受众区段至少需要 30 秒,因此您无法使用该区段来决定是否显示确认页面。相反,您应该使用自定义 user 属性,该属性可以通过本地代码更新并立即查询。
下表显示了 ODP 客户资料生命周期中的不同时间,以及来自 ODP 的信息是否准确:

N/A = Profile not available as identify call has not happened yet
(Click image to enlarge)
PMNE = 配置文件可能不存在
N/A = 配置文件不可用,因为尚未发生身份调用
(点击图片放大)
VUID 和客户端 ID
ODP 使用特定客户独有的各种标识符来跟踪该客户的数据。其中一个标识符称为VUID
,是与特定设备绑定的标识符。
在初始化 Eyeofcloud Feature Experiments 客户端 SDK 时,如果 VUID 不存在或找不到,SDK 会自动生成 VUID。此 VUID 存储在持久性存储中,可在设备内的 SDK 实例之间重复使用和共享。此外,SDK 还会在创建 VUID 时将默认应用程序和用户跟踪数据发送到 ODP。
您可以将此 VUID 与已提供给 Feature Experimentation 的用户 ID 一起使用,以合并客户配置文件。有关信息,请参阅 ODP 中的客户身份和解析概述 ,了解有关如何使用 VUID 定位受众或做出决策的信息。
VUID 和匿名定位
匿名受众定位是指定位未提供个人身份信息 (PII) 的用户,例如其姓名或电子邮件地址,但可以跟踪和分析其在网站或应用程序上的行为或交互。通过匿名定位,您仍然可以根据这些用户的行为和偏好向他们提供个性化的内容或体验,而无需知道他们的身份。
在功能实验中,您可以通过 VUID 进行匿名定位,这允许 ODP 在不同会话或设备上识别和跟踪用户的数据,而不会泄露其身份。您可以使用 ODP 的客户分析工具来分析数据,并确定可为您的定位策略提供信息的模式和趋势。使用功能实验,您可以对这些用户运行定制的实验,而无需存储或收集 PII。
通过在 ODP 和功能实验中使用 VUID 进行匿名定位,您可以创建一种个性化的数据驱动型方法来定位您的受众,同时保护他们的隐私。这种方法可以帮助您提高参与度、转化率和整体用户满意度。