Aktivitätstypen in Target

Aktivitätstyp

Details

Manuelle A/B Test

Vergleicht zwei oder mehr Erlebnisse, um zu prüfen, welches Erlebnis über einen zuvor definierten Testzeitraum Konversionen am meisten verbessert.

Weitere Informationen finden Sie unter A/B-Test.

Auto-Allocate

Identifiziert einen Gewinner unter zwei oder mehr Erlebnissen und leitet den Traffic dann an das gewinnende Erlebnis weiter. Die Konversionen steigern sich, während der Test ausgeführt wird und hinzulernt.

Weitere Informationen finden Sie unter Automatische Zuordnung.

Auto-Target

Verwendet das erweiterte maschinelle Lernen zum Personalisieren von Inhalt und Fördern von Konversionen, indem mehrere von Marketing-Fachleuten definierte Erlebnisse mit hoher Leistung identifiziert werden und das passendste Erlebnis für Benutzende bereitgestellt wird. Dies basiert auf den individuellen Kundenprofilen und dem Verhalten ähnlicher vorheriger Besuchenden.

Weitere Informationen finden Sie unter Automatisches Targeting für personalisierte Erlebnisse.

Automated Personalization (AP)

Verwendet das erweiterte maschinelle Lernen zum Personalisieren von Inhalt und Fördern von Konversionen, indem spezielle Angebote oder Nachrichten kombiniert und anschließend basierend auf den individuellen Kundenprofilen verschiedene Angebotsvarianzen zugeordnet werden.

Weitere Informationen finden Sie unter Automated Personalization.

Multivariate Test (MVT)

Vergleicht Kombinationen aus Angeboten für Elemente auf einer Seite, um zu bestimmen, welche Kombination für eine spezielle Zielgruppe die besten Ergebnisse erzielt. Identifiziert zudem das Element der Seite, durch das für Konversionen über einen zuvor definierten Zeitraum die besten Verbesserungen erzielt werden.

Weitere Informationen finden Sie unter Multivarianz-Test.

Erlebnis-Targeting (XT)

Stellt Inhalte für eine spezielle Zielgruppe basierend auf einem Satz aus von Marketing-Fachleuten definierten Regeln und Kriterien bereit.

Weitere Informationen finden Sie unter Erlebnis-Targeting.

Aktivitätstyp

Grund

Manuelle A/B Test

Ein stark gesteuertes Experiment mit Traffic-Messungen, die nach Prozentsätzen statt nach einer Regel aufgeteilt sind. Es ermöglicht Ihnen das Analysieren der Testdaten, das Sammeln von Erkenntnissen zu Ihrer Zielgruppe und das Bestimmen des Erlebnisses mit der besten Leistung.

Auto-Allocate

Eine Methode zum Identifizieren eines Gewinnererlebnisses und zum Anpassen der Traffic-Zuordnung, sodass das gewinnende Erlebnis schnellstmöglich für Besuchende bereitgestellt werden kann. Dadurch wird eine schnellere und höhere Konversionswahrscheinlichkeit erzielt.

Auto-Target

Eine Methode zum Identifizieren der Gewinner unter mehreren Erlebnissen und zum anschließenden Bereitstellen des am besten geeigneten Erlebnisses für spezifische Besucher. Das Targeting wird im Laufe der Zeit im Zuge der sich verändernden Besucherinteressen angepasst, weil der Algorithmus die Neigung eines Besuchers zur Konversion für ein bestimmtes Erlebnis in einer bestimmten Zeit vorhersagt.

Automated Personalization (AP)

Eine Methode zum Personalisieren eines Angebotssatzes (erstellt oder vordefiniert, in Elementen auf einer einzelnen oder auf mehreren Seiten) und Bereitstellen von Angebotskombinationen, mit denen Besuchende am besten angelockt werden.

Multivariate Testing (MVT)

Eine Möglichkeit, mehrere Angebote in mehreren Elementen anzuzeigen und dann die resultierenden einzigartigen Erlebnisse gleichzeitig mit einem bestimmten Ziel zu testen. So kann ermittelt werden, welche Variante des Elements am erfolgreichsten ist. Eine MVT-Aktivität kann auch zeigen, welche Elemente die größten positiven oder negativen Auswirkungen auf die Interaktion einer Besucherin bzw. eines Besuchers haben.

Experience Targeting (XT)

Eine Methode für das Targeting spezieller Inhalte für eine spezielle Zielgruppe basierend auf einem Satz mit definierten Zuordnungsregeln.

Aktivitätstyp

Vermarkter

Manuelle A/B Test

Kennt sich mit Statistiken aus.

Hat die Zeit, das Ende des Testzeitraums abzuwarten, um die Ergebnisse zu analysieren.

Auto-Allocate

Hat ein kurzes Zeitfenster.

Muss das beste Erlebnis ermitteln und schnell bereitstellen.

Möchte in der Lage sein, während der Testausführung einen Blick auf die Ergebnisse zu werfen.

Auto-Target

Hat verschiedene qualifizierte Erlebnisse.

Möchte speziellen Besuchenden zur optimalen Zeit Erlebnisse basierend auf ihren dynamischen und sich ändernden Profilen zuordnen.

Automated Personalization (AP)

Hat ein oder mehrere Angebote.

Möchte Angebotskombinationen erstellen, die für eine Vielzahl von einzigartigen Profile und Verhaltensweisen optimale personalisierte Erlebnisse für spezifische Benutzende liefern.

Multivariate Testing (MVT)

Kennt sich mit Statistiken aus.

Hat ein oder mehrere Angebote.

Möchte Konversions-Trends bezüglich der Interaktionen mit Seitenelementen analysieren.

Experience Targeting (XT)

Muss für eine spezifische Zielgruppe ein bestimmtes Erlebnis oder einen bestimmten Inhalt bereitstellen.

Aktivitätstyp

Details

Manuelle A/B Test

Der Test vergleicht alle Challenger-Erlebnisse mit einem Kontrollerlebnis und weist dann allen Erlebnissen einen Rang zu. Dabei wird sowohl ein erfolgreichstes als auch ein Verlierererlebnis im Vergleich zum Kontrollerlebnis bestimmt.

Auto-Allocate

Der Test erzeugt direkt eine statistische Garantie für einen echten Gewinner und leitet dann mithilfe des erfolgreichsten Erlebnisses mehr Traffic zu den Zielgruppen mit höherer Konversionswahrscheinlichkeit.

Auto-Target

Der Optimierungsmechanismus identifiziert die relevante Zielgruppe für jedes Erlebnis, indem er Steigerungen und Rückgänge im Zeitverlauf anzeigt, und bevor er bestimmt, welches Erlebnis für welche Besuchenden bereitgestellt werden soll. Der Optimierungsmechanismus wird durch Konversionen, Segmente, Parameter und Profilskripte informiert. An dieser Stelle wird der zu verwendende Algorithmus ausgewählt, um eine höhere Steigerungs- und Konversionsrate zu generieren.

Automated Personalization (AP)

Der Optimierungsmechanismus passt fortlaufend an, welche Erlebnisse für welche Besucher bereitgestellt werden. Dies basiert auf dem Verhalten neuer Besuchenden und dem bisherigen Verhalten ähnlicher Besuchenden, wobei die Leistung eines Angebots anhand gleichzeitiger Kontrollgruppen gemessen wird.

Multivariate Testing (MVT)

Der Test hilft bei der Bestimmung des relativen Einflusses, den spezielle Elemente auf die Konversion haben.

Experience Targeting (XT)

Die Methode definiert Regeln für das Targeting eines speziellen Erlebnisses oder eines speziellen Inhalts für eine spezifische Zielgruppe. Kundinnen und Kunden können auf Erlebnisebene Aktualisierungen vornehmen.

Aktivitätstyp

Vorteile

Zu beachten

Manuelle A/B Test

A/B-Tests vermitteln Ihnen ein umfassendes Verständnis bezüglich der Leistung der einzelnen Erlebnisse, statt dass Sie nur erfahren, welches Erlebnis die beste Leistung erzielt.

Wenn Sie in einem A/B Test die Testergebnisse betrachten, bevor die Stichprobengröße erreicht ist, riskieren Sie, sich auf ungenaue Ergebnisse zu verlassen (Sie können nicht früher „hineinlinsen“!).

Im Gegensatz zu Auto-Allocate bleibt die Traffic-Verteilung bei einem A/B-Test unverändert, selbst wenn Sie erkennen, dass einige Erlebnisse andere übertreffen.

Informationen zu Best Practices für A/B Test-Aktivitäten finden Sie unter Wie lange sollten A/B- ausgeführt werden? und Zehn häufige Fehler bei A/B-Tests und wie diese vermieden werden.

Auto-Allocate

Auto-Allocate reduziert die Kosten für einen typischen A/B-Test, da die Konversionsrate insgesamt höher ist als bei einem manuellen A/B-Test. Die Konversionsrate ist höher, da Auto-Allocate mehr Traffic an das Erlebnis mit der besten Leistung weiterleitet. Das heißt, Sie können den Vorteil des erfolgreichsten Erlebnisses noch vor dem Ende des Testzeitraums erkennen (Sie können vorab hineinlinsen!).

Auto-Allocate ermittelt den Gewinner, unterscheidet jedoch nicht zwischen den Verlierern. Wenn Sie wissen müssen, welche Leistung mit den einzelnen Erlebnissen erzielt wurde, ist der A/B-Test vorzuziehen.

Die Auto-Allocate funktioniert nur mit einer erweiterten Metrikeinstellung, nämlich „Anzahl erhöhen und Benutzer in Aktivität halten“. Wenn wiederholte Konversionen nicht gezählt werden sollen, sollten Sie den A/B-Test verwenden.

Auto-Target

Mit Auto-Target wird maschinelles Lernen auf alle Arten von Erlebnissen angewendet, einschließlich mehrseitiger Erlebnisse. Eine Auto-Target Aktivität ermöglicht es Ihnen auch, den Wert von Automated Personalization zu erreichen, während Sie den bekannten Workflow für A/B-Tests verwenden.

Wenn Sie mit Auto-Target den Inhalt Ihrer Angebote häufig oder häufig ändern möchten, benötigt der Algorithmus nach jeder Änderung genügend Zeit, um das Gelernte zu nutzen und diesen Inhalt den richtigen Besuchern bereitzustellen.

Automated Personalization (AP)

Mit Automated Personalization können Sie alle Ihre Angebote an einem Ort erfassen, und der Algorithmus bestimmt die beste Kombination von Angeboten. Die Angabe oder Erstellung individueller Erlebnisse ist nicht erforderlich. Automated Personalization verwendet dieselben Algorithmen für maschinelles Lernen wie Auto-Target.

Wenn Sie mehrere Angebote kombinieren, kommt es zu einer kombinatorischen Explosion, für die wiederum viel Traffic erforderlich ist. Der Automated Personalization Algorithmus berücksichtigt viele Faktoren und benötigt daher den meisten Traffic.

Automated Personalization können keine Berichte in Analytics for Target (A4T) verwenden.

Multivariate Testing (MVT)

Mit Multivariate Testing können Sie mehrere Elemente gleichzeitig testen.

Ein Multivariate Test ist zeitaufwendig und führt aufgrund der Vielzahl von Variablen nicht unbedingt mit Sicherheit zu einem erfolgreichsten Erlebnis.

Den zum Abschließen des Tests benötigten Traffic zu erreichen, ist oftmals eine große Herausforderung. Da alle Multivariate Test Experimente vollständig fakultativ sind, können zu viele sich ändernde Elemente gleichzeitig schnell zu vielen möglichen Kombinationen führen, die getestet werden müssen.

Selbst bei einer Website mit ziemlich hohem Traffic-Aufkommen kann es schwierig werden, einen Test mit mehr als 25 Kombinationen innerhalb einer vernünftigen Zeit abzuschließen.

Experience Targeting (XT)

Mit Experience Targeting können Sie schnell auf Einblicke reagieren, die aus beliebigen Aktivitätsergebnissen abgeleitet werden.

Wenn Sie beispielsweise einen A/B-Test durchgeführt haben, bei dem der Challenger die Kontrolle nicht übertroffen hat, aber die Ergebnisse darauf hindeuten, dass ein bestimmtes Segment von Besuchern mit dem Challenger viermal mehr konvertiert hat als mit dem Control, können Sie Experience Targeting verwenden, um das Challenger-Erlebnis auf dieses bestimmte Segment zu lenken.

Experience Targeting ermöglicht es Ihnen nicht, die prozentuale Aufspaltung eines Erlebnisses auf mehrere Zielgruppen anzuwenden.