자동 할당을 통해 수동 테스트보다 더 빠른 테스트 결과와 더 높은 매출을 얻을 수 있음

수동 A/B 활동을 사용하면 활동이 완료되기 전까지 전체 대상자에게 우승 경험을 전달할 수 없기 때문에 전환을 잃을 수 있습니다. 일부 경험이 다른 경험보다 뛰어난 성과를 보인다는 사실을 인식하더라도 트래픽 분산이 고정된 상태를 유지하며, 우승자에게 조치를 취하려면 먼저 활동이 전체 과정을 실행해야 합니다.

트래픽 자동 할당

샘플 크기, 신뢰 수준 및 기타 통계 개념에 대한 설정 및 계산 비용을 동시에 제거하거나 줄이면서 활동에서 보다 자주 및 더 일찍 우승 경험을 제공하는 옵션을 원하는 경우, 자동 할당 가장 좋은 선택이에요

자동 할당은 어떻게 작동합니까?

자동 할당 multi-armed bandit 원칙을 사용합니다. 익숙치 않은 용어로 친숙하면 '원-암 산적'은 슬롯머신의 구어법이다(생각해보자. 라스베가스) 트래픽의 자동 할당을 여러 슬롯 시스템이 있는 것으로 시각화합니다. 이 경우 테스트 변형을 적용하고 먼저 모든 핸들을 동일하게 당깁니다. 시간이 지남에 따라, 하나 이상의 기계나 테스트 변형이 다른 것보다 더 많은 돈을 지불할 수 있습니다. 도박꾼이 되면 돈을 더 많이 받는 쪽의 손잡이를 잡아 당기기 마련이다. 트래픽 할당 조건에서는 Adobe Target 은 더 많은 방문자에게 더 많은 우승 경험을 제공합니다.

2주 A/B 활동에 대한 다음 그림을 생각해 보십시오. 사용 자동 할당우승 경험이 나타나면서 Target 그 테스트에서 일찍 그 승자에게 더 많은 트래픽을 돌렸다.

자동 할당 그림

자동 할당은 더 빠른 결과를 어떻게 제공합니까?

네, 네… 더 많은 방문자가 가장 성과가 좋은 변형을 봅니다. 그리고 단일 변형이 진행됨에 따라 테스트가 계속 실행되는 동안 더 많은 방문자가 우승 경험으로 전환됩니다. 이 활동은 휴가일, 제품 출시 또는 세계 뉴스 이벤트와 같은 핵심 비즈니스 상황에서 실행 중인 A/B 활동이 발생하는 경우에 특히 유용합니다.

자동 할당을 통해 더 높은 수익을 얻을 수 있습니까?

자동 할당 수동 A/B 분할보다 더 빨리 승자를 찾고 기존 또는 수동 방식으로 손실되었을 수 있는 매출 상승률을 즉시 캡처하여 활용할 수도 있습니다. 왜냐면 자동 할당 에서는 활동이 실행되고 학습되는 동안 더 많은 트래픽을 전환율이 가장 높은 경험으로 전송하므로 매출이 증가할 수 있습니다.

다음 예제에서는 자동 할당 전환율이 가장 높은 경험 D에 더 많은 트래픽(40%)을 푸시하여 테스트 중 더 많은 수익을 올렸습니다.

자동 할당은 더 높은 매출 일러스트레이션을 제공합니다

어떤 경우 수동 트래픽 할당을 사용해야 합니까?

다른 경험과 비교하여 모든 경험이 어떻게 수행되었는지 등급을 매겨야 하는 경우 수동 A/B 테스트를 가장 잘 적용할 수 있습니다. 자동 할당 최고 실적을 찾아서 활용하지만 성과가 낮은 경험 간에 차별화를 보장하지는 않습니다. 수동 트래픽 할당을 사용하여 각 테스트 변형을 보는 방문자 트래픽의 양을 완벽하게 제어하고 비즈니스에 관련된 통계 임계값을 사용자 지정해야 합니다.

시작

첫 번째 실행 준비 자동 할당 활동? 여기에서 방법을 알아보십시오.

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