Verfolgen von Experimenten monitor
Auf der Registerkarte Experimente werden das Tracking und die Analyse von Tests aus Adobe Journey Optimizer und Adobe Target zentral zusammengefasst. Sie können alle Experimente anzeigen, KPIs überprüfen und spezifische Tests filtern oder suchen.
Dashboard dashboard
Beim Zugriff auf die Registerkarte „Experimente“ werden alle verfügbaren Experimente aus Journey Optimizer und Adobe Target in einer konsolidierten Ansicht aufgeführt. So können Sie Experimente in beiden Plattformen an einem Ort schnell überprüfen und vergleichen.
Die Liste „Experimente“ enthält:
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Journey Optimizer-Experimente, die entweder in Kampagnen oder Journeys erstellt wurden.
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In der standardmäßigen Produktions-Sandbox von Journey Optimizer verfügbare Adobe Target-Experimente, die mit derselben IMS-Organisation verknüpft sind.
Der KPI-Abschnitt enthält Schlüsselmetriken, einschließlich der Gesamtzahl der erstellten Experimente und der Zahl der aktuell ausgeführten Experimente. Somit bietet er eine Momentaufnahme der gesamten Experimentieraktivitäten.
Greifen Sie auf Filter zu, indem Sie auf
Alternativ können Sie Ihr Experiment schnell finden, indem Sie dessen Namen in die Suchleiste eingeben.
Überwachen Ihrer Experimente monitor-page
Um Ihre Experimente aufzurufen und zu überwachen, wählen Sie Ihr zuvor konfiguriertes Experiment aus der Liste der Experimente auf der Registerkarte Experimente aus oder verwenden Sie das erweiterte Menü, um die Optionen Details anzeigen oder In Quelle öffnen zu nutzen.
Die Seite mit den Experimentdetails ist in die folgenden Abschnitte unterteilt:
Resultat des Experiments experiment-outcome
Das Resultat des Experiments bietet Ihnen einen schnellen Überblick über die erfolgreichste Variante in Ihrem Experiment.
Einrichten set-up
Die Hypothese erfasst die geplanten Änderungen, die getestet werden sollen, und dokumentiert die erwarteten Auswirkungen auf die primäre Metrik. Durch die Definition einer klaren Hypothese wird sichergestellt, dass jedes Experiment ein messbares Ziel hat. Dies erleichtert die Bewertung der Ergebnisse und die Ermittlung, ob die Änderungen zu sinnvollen Verbesserungen führen.
Beachten Sie, dass Sie Hypothesen- und Abwandlungsdetails sowie die zu erreichende statistische Signifikanz bestätigen müssen, um Experimenterkenntnisse generieren zu können.
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Klicken Sie auf Hinzufügen, um eine Hypothese für Ihr Experiment zu erstellen.
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Geben Sie Ihre Hypothese ein, indem Sie die vorgenommenen Änderungen und deren Auswirkungen auf die primäre Metrik detailliert beschreiben.
Klicken Sie auf Speichern.
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Klicken Sie auf Überprüfen, um das Bild für jede Abwandlung hinzuzufügen oder zu ersetzen.
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Abwandlungsbilder werden automatisch generiert. Bei Bedarf können Sie jedoch Bild hinzufügen oder Bild ersetzen auswählen, um für Ihre Abwandlungen einen bevorzugten Screenshot aus Ihren lokalen Dateien hochzuladen.
Beachten Sie, dass der Screenshot die gesamte Seite einnehmen sollte.
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Klicken Sie auf das Symbol
Sobald Sie die Konfiguration Ihrer Hypothese abgeschlossen haben, erhalten Sie wertvolle Erkenntnisse und Opportunities.
Details details
Das Widget Experimenteffekt bietet eine detaillierte Ansicht des Einflusses Ihres Experiments auf die beabsichtigten Zielgruppensegmente. Es liefert wichtige KPIs, mit denen Sie Interaktion und Verhalten bewerten können, darunter:
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Erfolgsmetrik in Journey Optimizer oder Primäre Metrik in Adobe Target, je nachdem, was während der Experimenterstellung konfiguriert wurde.
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Besuchende: Die Gesamtzahl der Unique Visitors, die dem Experiment ausgesetzt waren.
Außerdem können Sie anhand der folgenden Metriken eine Echtzeit-Momentaufnahme der Leistung der führenden Abwandlung anzeigen:
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Aktuell führend: Kennzeichnet die Abwandlung, die derzeit die beste Leistung liefert.
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Steigerung über die Baseline: Misst die prozentuale Verbesserung der führenden Abwandlung im Vergleich zur Kontrolle oder Baseline.
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Erfolgsmetrik in Journey Optimizer oder Primäre Metrik in Adobe Target, je nachdem, was während der Experimenterstellung konfiguriert wurde.
Unten im Widget finden Sie eine kurze Zusammenfassung Ihrer Experimentkonfiguration, einschließlich:
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Erfolgsmetrik in Journey Optimizer oder Primäre Metrik in Adobe Target, je nachdem, was während der Experimenterstellung konfiguriert wurde.
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Anzahl der Abwandlungen: Die Gesamtzahl der getesteten Varianten.
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Zielgruppe: Die definierten Benutzersegmente, auf die sich das Experiment bezieht.
Opportunities opportunities
Das Panel Opportunities zeigt KI-generierte Empfehlungen an, die darauf ausgelegt sind, die Testleistung zu verbessern und sie an breiter gefasste Geschäftsziele und KPIs anzupassen.
Beachten Sie, dass Sie zur Generierung von Experiment-Opportunities zunächst die Hypothesen- und Abwandlungsdetails bestätigen müssen.
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Durchsuchen Sie die vorgeschlagene Opportunity und klicken Sie auf Opportunity anzeigen.
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Wenn Sie eine Opportunity auswählen, wird das Fenster Opportunity-Details geöffnet, in dem eine bestimmte von Journey Optimizer Experimentation Accelerator vorgeschlagene Abwandlung oder Variante beschrieben wird. Zu dieser Ansicht gehören:
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Hypothese: Eine KI-generierte Hypothese, die das erwartete Ergebnis der vorgeschlagenen Abwandlung erklärt.
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Begründung: Eine Erklärung dafür, warum Journey Optimizer Experimentation Accelerator diese Opportunity vorgeschlagen hat.
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Auswertung der Opportunity: Eine doppelte Bewertung der Empfehlung auf der Grundlage von:
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Lernpotenzial: Eine Schätzung, wie viel neue Erkenntnisse die Opportunity bereitstellen könnte, basierend auf den Unterschieden zu dem, was bereits zuvor getestet wurde.
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Konversionspotenzial: Eine Schätzung der Wahrscheinlichkeit, dass die Opportunity aktuelle Abwandlungen übertrifft, basierend auf Ähnlichkeiten mit Strategien, die in der Vergangenheit gut funktioniert haben.
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Sie können diese Schätzung dann direkt zu Ihrem Experiment hinzufügen, indem Sie Experiment öffnen auswählen.
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Wenn das Originalexperiment in Adobe Journey Optimizer erstellt und verwaltet wurde, wird durch diese Aktion das Panel Inhaltsexperiment in dieser Kampagne geöffnet.
Bei Experimenten, die aus Adobe Target stammen, werden die vorgeschlagenen Änderungen stattdessen in den Experimentier-Workflow von Adobe Target geladen.
➡️ Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation zu Adobe Target.
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Innerhalb der Experimentansicht können Sie auf dieselben KI-gestützten Experiment-Opportunities zugreifen, die auch von Journey Optimizer Experimentation Accelerator angezeigt werden.
Wählen Sie Anzeigen, um die Opportunity-Details zu öffnen.
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Um die vorgeschlagenen Änderungen anzuwenden, wählen Sie Experiment ändern. Dadurch wird eine direkte Bearbeitung des vorhandenen Experiments möglich.
Ergebnisse results
Die Tabelle Ergebnisse liefert eine detaillierte Leistungsaufschlüsselung der einzelnen Abwandlungen in einem Experiment. Diese Indikatoren helfen beim Bewerten der Effektivität, der Benutzerinteraktion und der Gesamtwirkung auf wichtige Geschäftsergebnisse:
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Position: Position der Abwandlung in der Rangliste nach Leistung, wobei angegeben wird, wie sie im Vergleich zu anderen Abwandlungen abschneidet.
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Erfolgsmetrik in Journey Optimizer oder Primäre Metrik in Adobe Target, je nachdem, was bei der Experimenterstellung konfiguriert wurde.
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Personen: Anzahl der Benutzerprofile, die sich als Zielgruppenprofile für Ihre Nachrichten eignen.
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Steigerung: Messung der prozentualen Verbesserung der Konversionsrate einer bestimmten Abwandlung im Vergleich zur Baseline.
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Konfidenz: Belege dafür, dass eine bestimmte Abwandlung mit der Baseline-Abwandlung identisch ist. Weitere Informationen
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Konversionsrate: Prozentsatz der Profile, die die gewünschte Aktion (z. B. Kauf, Anmeldung) abgeschlossen haben, nachdem sie die Abwandlung gesehen haben.
Experimenterkenntnisse insights
Experimenterkenntnisse sind KI-generierte Lerninhalte, die aus diesem Experiment abgeleitet wurden. Diese Erkenntnisse werden verfügbar, sobald das Experiment statistische Signifikanz erreicht hat, und bieten ein kontextuelles Verständnis dessen, was zu seinem Erfolg beigetragen hat. Sie heben die Schlüsselattribute hervor, die in der erfolgreichsten Abwandlung vorhanden sind und sich von der Kontrolle unterscheiden, die das Ergebnis wahrscheinlich beeinflusst hat.
Beachten Sie, dass Sie zum Generieren von Experimenterkenntnissen zunächst die Hypothesen- und Behandlungsdetails sowie die zu erreichende statistische Signifikanz bestätigen müssen.
Klicken Sie auf Details anzeigen, um mehr über die einzelnen Erkenntnisse zu erfahren.
