Experimentier-Bedienfeld
Im Bedienfeld Experimentieren können Analysten verschiedene Varianten von Anwendererlebnissen, Marketing oder Messaging miteinander vergleichen, um zu ermitteln, welches die beste Lösung für ein bestimmtes Ergebnis ist. Sie können die Steigerung und Konfidenz jedes A/B-Experiments von jeder beliebigen Experimentierplattform aus bewerten - online, offline, von Adobe-Lösungen wie Target oder Journey Optimizer und sogar von selbst erstellten BYO-Daten.
Mehr über Integration zwischen Adobe Customer Journey Analytics und Adobe Target.
Zugriffssteuerung access
Das Experimentierungsfenster steht allen Customer Journey Analytics-Benutzern zur Verfügung. Es sind keine Administratorrechte oder anderen Berechtigungen erforderlich. Die Einrichtung (Schritte 1 und 2 unten) erfordert jedoch Aktionen, die nur Administratoren durchführen können.
Neue Funktionen in berechneten Metriken functions
Zwei neue erweiterte Funktionen wurden hinzugefügt: Anstieg und Konfidenz. Weitere Informationen finden Sie unter Referenz – Erweiterte Funktionen.
Schritt 1: Einrichten der Verbindung zu Experimentier-Datensätzen connection
Laut dem empfohlenen Datenschema sollten die Experimentdaten in einem Objekt-Array gespeichert sein, in dem die Experiment- und Variantendaten in zwei separaten Dimensionen enthalten sind. Beide Dimensionen müssen in einer single Objekt-Array. Wenn sich Ihre Experimentdaten in einer einzigen Dimension befinden (mit Experiment- und Variantendaten in einer getrennten Zeichenfolge), können Sie die substring in Datenansichten festlegen, um die Dimension zur Verwendung im Bereich in zwei zu unterteilen.
Nachdem Ihre Experimentdaten erfasst nach Adobe Experience Platform, Erstellen einer Verbindung in Customer Journey Analytics zu einem oder mehreren Experimentdatensätzen hinzufügen.
Schritt 2: Hinzufügen von Kontextbezeichnungen in Datenansichten context-labels
In den Einstellungen für Customer Journey Analytics-Datenansichten können Administratoren Kontextbezeichnungen zu einer Dimension oder Metrik und Customer Journey Analytics-Diensten wie Experimentieren -Bedienfeld können diese Beschriftungen für ihre Zwecke verwenden. Für das Bedienfeld „Experimentieren“ werden zwei vordefinierte Beschriftungen verwendet:
- Experimentierexperiment
- Experimentiervariante
Wählen Sie in Ihrer Datenansicht, die Experimentierdaten enthält, zwei Dimensionen aus: eine mit den Experimentierdaten und eine mit den Variantendaten. Geben Sie diesen Dimensionen dann die Beschriftungen Experiment und Variante.
Ohne diese Beschriftungen funktioniert das Bedienfeld „Experiment“ nicht, da keine Experimente vorhanden sind, mit denen gearbeitet werden kann.
Schritt 3: Konfigurieren des Bedienfelds „Experiment“ configure
- Ziehen Sie in Customer Journey Analytics Workspace das Experimentierfeld in ein Projekt.
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Konfigurieren Sie die Einstellungen für die Bedienfeldeingabe.
table 0-row-2 1-row-2 2-row-2 3-row-2 4-row-2 5-row-2 Einstellung Definition Experiment Eine Reihe von Varianten eines Erlebnisses, die Endbenutzern bereitgestellt wurden, um zu ermitteln, welche Erlebnisse am besten dauerhaft beibehalten werden sollten. Ein Experiment besteht aus zwei oder mehr Varianten, von denen eine als Kontrollvariante gilt. Diese Einstellung wird vorab mit den Dimensionen gefüllt, die in den Datenansichten mit der Beschriftung Experiment gekennzeichnet wurden, sowie mit den Experimentdaten der letzten drei Monate. Kontrollvariante Eine von zwei oder mehr Änderungen im Erlebnis eines Endbenutzers, die verglichen werden, um die bessere Alternative zu ermitteln. Eine Variante muss als Kontrolle ausgewählt werden und nur eine Variante kann als Kontrollvariante betrachtet werden. Diese Einstellung wird vorab mit den Dimensionen gefüllt, die in den Datenansichten mit der Beschriftung Variante gekennzeichnet wurden. Mit dieser Einstellung werden die Variantendaten abgerufen, die mit diesem Experiment verknüpft sind. Erfolgsmetriken Die Metrik(en), die ein Anwender verwendet, um Varianten zu vergleichen. Die Variante mit dem wünschenswertesten Ergebnis für die Konversionsmetrik (egal ob am höchsten oder am niedrigsten) wird zur „Variante mit der besten Performance“ eines Experiments erklärt. Sie können bis zu 5 Metriken hinzufügen. Normalisierungsmetrik Grundlage (Personen, Sitzungenoder Veranstaltungen), auf dem ein Test ausgeführt wird. Beispielsweise kann ein Test die Konversionsraten verschiedener Varianten vergleichen, bei denen die Konversionsrate als Konversionen pro Sitzung oder Konversionen pro Person berechnet wird. Datumsbereich Der Datumsbereich wird automatisch festgelegt, basierend auf dem ersten Ereignis, das beim Customer Journey Analytics für das ausgewählte Experiment empfangen wurde. Sie können den Datumsbereich bei Bedarf auf einen spezifischeren Zeitraum beschränken oder erweitern. -
Klicken Sie auf Erstellen.
Schritt 4: Anzeigen der Bedienfeldausgabe view
Das Bedienfeld „Experimentieren“ liefert umfangreiche Daten und Visualisierungen, die Ihnen helfen, die Performance Ihrer Experimente besser zu verstehen. Oben im Bedienfeld wird eine Zusammenfassungszeile angezeigt, die Sie an die ausgewählten Bedienfeldeinstellungen erinnert. Sie können das Bedienfeld jederzeit bearbeiten, indem Sie oben rechts auf den Stift zum Bearbeiten klicken.
Sie erhalten auch eine Textzusammenfassung, die anzeigt, ob das Experiment schlüssig ist oder nicht, und die das Ergebnis zusammenfasst. Das Fazit beruht auf der statistischen Signifikanz. (Siehe unten unter „Statistische Methodik“.) Sie können Zusammenfassungszahlen für die Variante mit der besten Performance mit dem höchsten Anstieg und der höchsten Konfidenz anzeigen.
Für jede ausgewählte Erfolgsmetrik wird eine Freiformtabelle und ein Konversionsraten-Trend angezeigt.
Das Liniendiagramm zeigt Ihnen die Performance von Kontrolle im Vergleich zur Kontrollvariante:
Schritt 5: Interpretieren der Ergebnisse interpret
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Experiment ist abgeschlossen: Jedes Mal, wenn Sie den Experimentbericht anzeigen, werden die bis zu diesem Zeitpunkt im Experiment angesammelten Daten analysiert. Und deklariert ein Experiment als "Fazit", wenn das jederzeit gültige Vertrauen einen Schwellenwert von 95 % für mindestens ein der Varianten (mit einer Benjamini-Hochberg Korrektur, wenn mehr als zwei Arme vorhanden sind, zur Korrektur der Mehrfachhypothesen).
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Variante mit der besten Performance: Wenn ein Experiment als endgültig deklariert wird, wird die Variante mit der höchsten Konversionsrate als „Variante mit der besten Performance“ gekennzeichnet. Beachten Sie, dass es sich bei dieser Variante entweder um die Kontroll- oder Grundvariante oder um eine der Varianten handeln muss, die die 95%-Schwelle jederzeit überschreiten (bei Anwendung von Benjamini-Hochberg-Korrekturen).
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Konversionsrate: Die angezeigte Konversionsrate ist ein Verhältnis zwischen dem Erfolgsmetrikwert und dem normalisierenden Metrikwert. Beachten Sie, dass dieser Wert manchmal größer als 1 sein kann, wenn die Metrik nicht binär ist (1 oder 0 für jede Einheit im Experiment)
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Steigerung: Die Zusammenfassung des Experimentberichts zeigt die Steigerung im Vergleich zur Grundlinie, die einen Messwert für die prozentuale Verbesserung der Konversionsrate einer bestimmten Variante im Vergleich zur Grundlinie darstellt. Genau bestimmt ist dies der Performance-Unterschied zwischen einer bestimmten Variante und der Baseline, geteilt durch die Performance der Baseline und ausgedrückt in Prozent.
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Vertrauen: Die jederzeit gültige Konfidenz, die angezeigt wird, ist ein probabilistischer Messwert dafür, wie viele Beweise dafür vorliegen, dass eine bestimmte Variante mit der Kontrollvariante identisch ist. Eine höhere Konfidenz deutet auf weniger Nachweise hin, die die Annahme stützen, dass die Kontroll- und Nicht-Kontrollvariante die gleiche Performance aufweisen. Genauer gesagt ist die angezeigte Konfidenz eine Wahrscheinlichkeit (ausgedrückt als Prozentsatz), dass Sie einen kleineren Unterschied in den Konversionsraten zwischen einer bestimmten Variante und der Kontrolle beobachtet hätten, wenn in Wirklichkeit kein Unterschied in den zugrunde liegenden tatsächlichen Konversionsraten besteht. Im Hinblick auf p-Werte ist die angezeigte Konfidenz 1 - p-Wert.
Statistische Methodik von Adobe statistics
Um leicht verständliche und sichere statistische Rückschlüsse zu ermöglichen, hat Adobe eine statistische Methodik eingeführt, die auf Immer gültige Konfidenzsequenzen basiert.
Eine Konfidenzsequenz ist sequenziell Analogon eines Konfidenzintervalls. Um zu verstehen, was eine Konfidenzsequenz ist, stellen Sie sich vor, Ihre Experimente hundertmal zu wiederholen und eine Schätzung der durchschnittlichen Geschäftsmetrik (z. B. Öffnungsrate einer E-Mail) und der zugehörigen Konfidenzsequenz von 95 % für Jeder neue Benutzer , der in das Experiment eintritt.
Eine Konfidenzsequenz von 95 % umfasst den "true"-Wert der Geschäftsmetrik in 95 der 100 Experimente, die Sie ausgeführt haben. (Ein Konfidenzintervall von 95 % kann nur einmal pro Experiment berechnet werden, um die gleiche 95-%-Garantie zu erhalten, nicht bei jedem neuen Benutzer.) Konfidenzsequenzen ermöglichen es Ihnen daher, Experimente kontinuierlich zu überwachen, ohne die Falsch-Positiv-Fehlerrate zu erhöhen, d. h. sie ermöglichen einen "Peeking" bei den Ergebnissen.
Nicht randomisierte Dimensionen interpretieren non-randomized
Mit Customer Journey Analytics können Analysten eine beliebige Dimension als "Experiment"auswählen. Aber wie interpretieren Sie eine Analyse, bei der die als Experiment gewählte Dimension nicht diejenige ist, für die Personen randomisiert werden?
Betrachten Sie beispielsweise eine Anzeige, die eine Person sieht. Sie können an der Messung der Veränderung in einer Metrik interessiert sein (z. B. Durchschnittsumsatz), wenn Sie Personen "Anzeige B"anstelle von "Anzeige A"anzeigen. Der kausale Effekt, dass anstelle von Anzeige A Anzeige B angezeigt wird, ist für die Marketing-Entscheidung von zentraler Bedeutung. Dieser kausale Effekt kann als durchschnittlicher Umsatz über die gesamte Population gemessen werden, wenn Sie den Status quo der Anzeige von Anzeige A durch die alternative Strategie der Anzeige B ersetzt haben.
A/B-Tests sind der Goldstandard innerhalb der Branche zur objektiven Messung der Auswirkungen solcher Interventionen. Der entscheidende Grund, warum ein A/B-Test zu einer kausalen Schätzung führt, liegt in der Randomisierung der Personen, eine der möglichen Varianten zu erhalten.
Betrachten wir nun eine Dimension, die nicht durch Randomisierung erreicht wird, z. B. den US-Bundesstaat der Person. Nehmen wir einmal an, dass Personen hauptsächlich aus zwei Staaten kommen, New York und Kalifornien. Der durchschnittliche Umsatz der Verkäufe einer Winterbekleidungsmarke kann in den beiden Bundesstaaten aufgrund der unterschiedlichen regionalen Wetterbedingungen unterschiedlich sein. In einer solchen Situation kann das Wetter der wahre ursächliche Faktor für den Verkauf von Winterkleidung sein, und nicht die Tatsache, dass die geografischen Status der Personen unterschiedlich sind.
Im Experimentierbereich in Customer Journey Analytics können Sie Daten als durchschnittliche Umsatzdifferenz nach Personenstand analysieren. In einem solchen Fall hat die Ausgabe keine kausale Interpretation. Eine solche Analyse kann jedoch dennoch von Interesse sein. Er enthält eine Schätzung (zusammen mit Unsicherheitsmessungen) der Differenz der durchschnittlichen Einnahmen nach Staaten der Personen. Dieser Wert wird auch als "Testen statistischer Hypothesen"bezeichnet. Die Ergebnisse dieser Analyse können interessant, aber nicht unbedingt umsetzbar sein, da Sie Personen nicht und manchmal nicht auf einen der möglichen Werte der Dimension zuordnen können.
Die folgende Abbildung widerspricht diesen Situationen:
Wenn Sie die Wirkung von Intervention X auf das Ergebnis Y messen möchten, ist es möglich, dass die wahre Ursache für beide der verwirrende Faktor C ist. Wenn die Daten nicht durch eine zufällige Personalisierung auf X erreicht werden, ist die Auswirkung schwieriger zu messen, und die Analyse berücksichtigt explizit C. Randomisierung unterbricht die Abhängigkeit von X auf C, sodass wir die Wirkung von X auf Y messen können, ohne sich um andere Variablen kümmern zu müssen.
Berechnete Metriken im Experimentierungsbereich verwenden
Weitere Informationen finden Sie in diesem Blogpost . Verwendung abgeleiteter Metriken im Experimentierungsbereich.