本文作為這個系列的第二篇，將會給大家介紹SAP Marketing Cloud裡的營銷活動內容設計和產品推薦這兩大模組的功能。

營銷負責人員透過第二篇文章介紹的步驟確定了Target Group之後，下一步就是設計活動的內容。這部分工作在Content Studio中完成。

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我們可以建立不同型別的營銷活動內容。在內容中可以進行針對客戶的個性化設定，如新增使用者的購物車內產品、使用者姓名等。同時還可以將自己建立的內容設定為模板和可重用塊，方便之後重用。

個性化內容的設計，透過在需要插入的地方點選Insert Attribute，選擇需要的個性化屬性來實現。這一功能使得營銷活動能夠更加智慧和精準地實施。
例如根據使用者畫像提供不同的折扣、推薦不同產地商品等等。

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在Condition Assignment介面可以配置內容元素根據某些條件的動態顯示規則。例如在內容元素顯示佈局裡，如果能夠獲得使用者的First name，那麼就顯示該名稱，否則顯示預設值。

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為不同年齡的人提供不同折扣的操作方式類似。點選加號設定不同年齡段的顯示情況。

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當Target Group和活動內容都準備好之後，我們就可以開始執行營銷活動(下文都用Campaign這個詞來表述)了。

可以選擇的Campaign模板有很多，我們可以根據需求選擇，也可以自己建立營銷活動的模板，方便重用。

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以下以Email Campaign為例進行說明。

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如下圖所示，我們為營銷活動選取Target Group。

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為營銷活動新增內容，如加入A/B測試，向Target Group傳送兩種不同內容的郵件，然後收集這些群體的業務資料，以此檢視營銷效果，幫助我們調整營銷策略。

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點選這個垃圾桶狀的圖示可以刪去不需要的內容。

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對A/B測試設定進行修改。在進行大規模營銷活動之前進行A/B測試，有助於找出更好的實施方案。

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為郵件模組選擇之前準備好的Email進行填充。

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可以為郵件新增觸發器，例如選擇“開啟郵件”作為觸發條件：

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如果郵件5天內(可以更改天數)未被開啟，傳送訊息給使用者進行提醒。要實現這個行為，只需要新增事件後，選擇相應的內容進行填充即可。

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設定結束後，我們選擇Done，並且點選Start即可開始執行營銷活動。點選Save as Template建立為營銷活動模板。若設定的開始時間還未到達，活動會在時間到達時自動進行。

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在Campaigns明細頁面中檢視營銷活動的效果。

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既然是營銷活動，產品推薦當然少不了。

首先明確一些概念和術語：

(1) 推薦場景 Recommendation Scenarios

每個推薦場景只能有一個模型型別。 在推薦場景中維護分配至場景的模型型別。除了向客戶端應用程式提供推薦外，推薦場景還可以將互動資料釋出到 SAP HANA資料庫。

(2) 模型型別 Model Type

代表模型提供的推薦型別。任何時間內每個模型型別只能有一個活動模型。活動模型向客戶端應用程式提供推薦。

(3) 模型 Model

建立Model時會為其分配模型型別。模型的模型型別屬性在建立後無法更改。

(4) 演算法 Algorithm

模型由一個或多個演算法組成。演算法使用歷史資料來檢索推薦。
在Manage Recommendation的Scenario Overview介面，我們可以搜尋、檢視和維護推薦場景。

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## 場景一：在定義的時期內根據熱銷產品在網頁上顯示產品推薦

透過搜尋，我們找到並選擇Top Sellers In Web Home Page場景。

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我們可以為該場景新增一個新Model。輸入模型名稱並選擇模型模板，此處選擇“過去60天互動銷售訂單中的銷售額排名”模板，此外，還有“過去15天檢視次數最多的專案”、“Web 產品詳細資訊頁面中一同檢視的專案”等多種模型模板可選。

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選中模型包含的演算法，進入演算法詳情頁面。

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我們可以對演算法引數進行修改，刪除不需要的預過濾器和新增預過濾器。

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對模型描述進行修改：

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還有這些設定需要維護：

- 最大的推薦數量：預設值為20；
- 演算法生成重新整理率：預設值為1天。

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儲存並啟用，模型會在設定的日期開始生效。

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## 場景二：Web產品詳細資訊頁面中的交叉銷售

產品詳情頁上顯示的推薦，基於常與詳情頁上的專案一起購買的專案。例如，買了膝上型電腦的人通常會買滑鼠。

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選擇“Web 產品詳細資訊頁面中的交叉銷售”場景，併為該場景新增一個新的Model，輸入名稱並選擇“基於過去 60 天的互動採購歷史記錄的交叉銷售”作為模型模板。

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如果只關心同一銷售訂單中購買的商品，那麼可以將Model中預先設定的不需要的演算法刪去。

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此處檢視演算法詳情：

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更改引數的方式與之前相同：

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可以使用預過濾器為我們的演算法設定Target Group：

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使用Add Algorithm or Rule功能，增加具有不同的Target Group的演算法，達到在同一個模型中為不同的目標組分別進行推薦的目的。

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儲存與啟用Model的方式與上文提到的相同。

## 場景三： 自定義Model進行推薦

在建立Model選擇模型模板時，前邊提到諸多選項，如：“過去60天互動銷售訂單中的銷售額排名”、“過去15天檢視次數最多的專案”、“Web 產品詳細資訊頁面中一同檢視的專案”、“基於過去 60 天的互動採購歷史記錄的交叉銷售”等。但是，我們也可以選擇空模板，根據自己的需求選擇演算法，並設定演算法引數。

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# 總結

本文既該系列前一篇文章介紹了 SAP Marketing Cloud Contacts, Profiles 和 Target Groups 的概念之後，繼續關於SAP Marketing Cloud的營銷活動內容設計和產品推薦功能進行展開介紹。

SAP Marketing Cloud 功能概述(二)

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