Información general sobre PREMIUMAuto-Target

Las actividades de segmentación automática en Adobe Target utilizan aprendizaje automático avanzado para seleccionar entre varias experiencias de alto nivel de rendimiento definidas por expertos en marketing para personalizar el contenido y dirigir las conversiones. La segmentación automática proporciona la experiencia más adaptada a cada visitante en función del perfil del cliente individual y el comportamiento de visitantes anteriores con perfiles similares.

NOTA

La segmentación automática está disponible como parte de la solución Target Premium. Esta característica no está disponible en Target Standard sin una licencia de Target Premium. Para obtener más información sobre las funciones avanzadas que proporciona esta licencia, consulte Target Premium.

Analytics para Target (A4T) es compatible con las actividades de segmentación automática. Para obtener más información, consulte Compatibilidad de A4T con actividades de asignación automática y segmentación automática.

Historia de éxito real con Segmentación automática

Un gran minorista de ropa ha utilizado recientemente una actividad de Segmentación automática con diez experiencias basadas en categorías de productos (además del control aleatorio) para ofrecer el contenido correcto a cada visitante. Se eligió "Agregar al carro" como métrica de optimización principal. Las experiencias segmentadas tuvieron un alza promedio del 29,09 %. Después de crear los modelos de Segmentación automática, la actividad se estableció en un 90 % de experiencias personalizadas.

En tan solo diez días, se lograron más de 1.700.000 dólares en alza.

Siga leyendo para aprender a utilizar la Segmentación automática para aumentar el alza y los ingresos de su organización.

Información general

Al crear una actividad A/B mediante el flujo de trabajo guiado de tres pasos, tiene la opción de asignar el tráfico con la opción Segmentación automática para experiencias personalizadas:

Opción de segmentación automática para experiencias personalizadas

La opción de segmentación automática dentro del flujo de actividad A/B le permite aprovechar el aprendizaje automático para personalizar en un solo clic basándose en un conjunto de experiencias definidas por el especialista en marketing. La segmentación automática está diseñada para ofrecer una optimización máxima, en comparación con las pruebas A/B tradicionales o la asignación automática, determinando qué experiencia mostrar para cada visitante. Al contrario que en una actividad A/B, cuyo objetivo es encontrar un único ganador, la segmentación automática determina la mejor experiencia para un visitante específico (según su perfil e información adicional) y así ofrecerle una experiencia con un alto nivel de personalización.

De forma parecida a la Personalización automatizada, la segmentación automática utiliza un algoritmo de bosque aleatorio (un método puntero de ensamblado de la ciencia de datos) para determinar la mejor experiencia para mostrar a un visitante. Debido a que la segmentación automática se puede adaptar a los cambios en el comportamiento de los visitantes, se puede ejecutar de forma perpetua para proporcionar un aumento. A veces, este modo se denomina “siempre-activo”.

Al contrario que en una actividad A/B, en la que la asignación de experiencias para un visitante dado es fija, la segmentación automática optimiza el objetivo comercial especificado en cada visita. Al igual que en la Personalización automática, la segmentación automática, de forma predeterminada, reserva parte del tráfico de la actividad como grupo de control para medir el aumento. A los visitantes del grupo de control se les sirve una experiencia aleatoria en la actividad.

Consideraciones

Hay que tener en cuenta algunas consideraciones importantes al utilizar la Segmentación automática:

  • No puede cambiar una actividad específica de Segmentación automática a Automated Personalization y viceversa.

  • No puede pasar de la asignación de tráfico manual (prueba tradicional A/B) a la Segmentación automática y viceversa después de que una actividad esté activa.

  • Se ha creado un modelo para identificar el rendimiento de la estrategia personalizada frente al tráfico servido aleatoriamente frente al envío de todo el tráfico a la experiencia ganadora general. Este modelo solo tiene en cuenta las visitas y las conversiones en el entorno predeterminado.

    El tráfico de un segundo conjunto de modelos se crea para cada grupo de modelos (AP) o experiencia (AT). Para cada uno de estos modelos, se tienen en cuenta las visitas y conversiones en todos los entornos.

    Las solicitudes se sirven con el mismo modelo, independientemente del entorno, pero la pluralidad de tráfico debe proceder del entorno predeterminado para garantizar que la experiencia ganadora general identificada sea coherente con el comportamiento real.

  • Utilice un mínimo de dos experiencias.

Terminología

Los siguientes términos pueden resultar útiles al tratar el tema de la segmentación automática:

Término Definición
Multi-armed bandit Un método multi-armed bandit en la optimización equilibra el aprendizaje de exploración y la explotación de dicho aprendizaje.
Bosque aleatorio El bosque aleatorio es una solución pionera de aprendizaje automático. En el ámbito de la ciencia de datos, se trata de un método de clasificación o regresión de ensamblado que funciona creando muchos árboles de decisión basados en los atributos del visitante y de la visita. En Target, el bosque aleatorio se utiliza para determinar qué experiencia se prevé que tendrá la mayor probabilidad de conversión (o los mayores ingresos por visita) para cada visitante específico. Para obtener más información sobre el bosque aleatorio, consulte Algoritmo de bosque aleatorio.
Muestreo Thompson El objetivo del muestreo Thompson es determinar qué experiencia es la mejor globalmente (sin personalizar), al mismo tiempo que se minimiza el “coste” de encontrar dicha experiencia. El muestreo Thompson siempre selecciona un ganador, aunque no haya diferencias estadísticas entre las dos experiencias. Para obtener más información, consulte Muestreo Thompson.

Cómo funciona la segmentación automática

Obtenga más información acerca de los datos y algoritmos detrás de la segmentación automática y la Personalización automatizada en los siguientes vínculos:

Término Detalles
Algoritmo de bosque aleatorio El algoritmo de personalización principal de Target que se utiliza en la Segmentación automática y en la Personalización automatizada es el de bosque aleatorio. Los métodos de ensamblado, como el bosque aleatorio, utilizan varios algoritmos de aprendizaje para obtener un rendimiento más predictivo que el que podría obtenerse de cualquier algoritmo de aprendizaje constituyente. El algoritmo de bosque aleatorio del sistema Automated Personalization es un método de clasificación o regresión que funciona creando una multitud de árboles de decisión en tiempo de aprendizaje.
Carga de datos para los algoritmos de personalización de Target Hay varias formas de introducir datos para los modelos de Segmentación automática y Personalización automatizada.
Recopilación de datos para los algoritmos de personalización de Target Los algoritmos de personalización de Target recopilan automáticamente varios datos.

Determinación de la asignación de tráfico.

Dependiendo del objetivo de su actividad, puede elegir una asignación de tráfico diferente entre control y experiencias personalizadas. Lo mejor es determinar este objetivo antes de realizar su actividad en vivo.

La lista desplegable Asignación personalizada le permite elegir entre las siguientes opciones:

  • Evaluar el Algoritmo de personalización
  • Maximice el tráfico de personalización
  • Asignación personalizada

Lista desplegable Objetivo de asignación

Objetivo de la actividad Asignación de tráfico sugerida Compensaciones
Evaluar el algoritmo de personalización (50/50): Si su objetivo es probar el algoritmo, utilice una división del 50/50 por ciento de los visitantes entre el control y el algoritmo seleccionado. Esta división proporciona la estimación más precisa del alza. Se sugiere utilizar con “experiencias aleatorias” como control. 50 % de control/50 % de experiencia personalizada dividida
  • Maximiza la precisión del aumento entre el control y el personalizado
  • Relativamente, menos visitantes tienen una experiencia personalizada
Maximización del tráfico de personalización (90/10): Si su objetivo es crear una actividad “siempre activada”, ponga el 10% de los visitantes en el control a fin de asegurarse de que haya suficientes datos para que los algoritmos continúen aprendiendo a lo largo del tiempo. Tenga en cuenta que la compensación aquí es que a cambio de personalizar una mayor proporción de su tráfico, tiene menos precisión en cuál es exactamente el alza. Independientemente del objetivo, esta es la división de tráfico recomendada al usar una experiencia específica como control. Lo mejor es usar una división de Experiencia personalizada del 10 % - 30 %/70 % - 90 %
  • Maximiza el número de visitantes que tienen una experiencia personalizada
  • Maximiza el alza
  • Menos precisión en cuanto a lo que significa el aumento para la actividad
Asignación personalizada Divida manualmente el porcentaje según lo desee.
  • Puede que no consiga los resultados deseados. Si no está seguro, siga las sugerencias de cualquiera de las opciones anteriores

Para ajustar el porcentaje de Control, haga clic en los iconos de la columna Asignación. No se puede reducir el grupo de control por debajo del 10 %.

Cambiar la asignación del tráfico de segmentación automática

Puede seleccionar una experiencia específica para utilizarla como control o utilizar la opción de experiencia aleatoria.

¿Cuándo se debe elegir la Segmentación automática en lugar de la Personalización automatizada?

Hay varios escenarios en los que puede preferir usar la Segmentación automáticasobre la Personalización Automatizada:

  • Si quiere definir la experiencia completa y no ofertas individuales que se combinarán automáticamente para formar una experiencia.
  • Si desea utilizar el conjunto completo de características del Compositor de experiencias visuales (VEC) que no admite Personalización automática: el editor de código personalizado, varias audiencias de experiencia y mucho más.
  • Si desea realizar cambios estructurales en su página en diferentes experiencias. Por ejemplo, si desea reorganizar los elementos en su página de inicio, la Segmentación automática sería más apropiada para usar que Automated Personalization.

¿Qué tienen en común la Segmentación automática y la Personalización automatizada?

El algoritmo se optimiza para lograr un resultado positivo en cada visita.

  • El algoritmo predice la tendencia de un visitante a la conversión (o el resultado estimado de la conversión) para poder ofrecer la mejor experiencia.
  • Un visitante es apto para una nueva experiencia al final de una sesión existente (a menos que el visitante esté en el grupo de control, en cuyo caso la experiencia que se asigna al visitante en la primera visita sigue siendo la misma para las visitas posteriores).
  • En una sesión, la predicción no cambia para mantener la coherencia visual.

El algoritmo se adapta a los cambios de comportamiento de los visitantes.

  • El método multi-armed bandit garantiza que el modelo siempre esté "gastando" una pequeña fracción de tráfico para seguir aprendiendo a lo largo de la vida del aprendizaje de la actividad y para evitar la sobreexplotación de las tendencias aprendidas anteriormente.
  • Los modelos subyacentes se regeneran cada 24 horas a partir de los últimos datos de comportamiento de los visitantes para garantizar que Target siempre aproveche los cambios de preferencias de los visitantes.
  • Si el algoritmo no es capaz de determinar experiencias ganadoras para usuarios individuales, pasa automáticamente a mostrar la experiencia con mejor rendimiento general, sin dejar por ello de buscar ganadores personalizados. La experiencia con mejor rendimiento se determina empleando Muestreo Thompson.

El algoritmo se optimiza continuamente para lograr una única métrica de objetivos.

  • Esta métrica puede estar basada en la conversión o en los ingresos (más concretamente, Ingresos por visita).

Target recopila automáticamente información sobre los visitantes para crear los modelos de personalización.

Target utiliza automáticamente todas las audiencias compartidas por Experience Cloud para crear los modelos de personalización.

  • No es necesario que haga nada para agregar audiencias al modelo. Para obtener información sobre el uso de Audiencias de Experience Cloud con Target, consulte Audiencias de Experience Cloud

Los expertos en marketing pueden cargar datos sin conexión, puntuaciones de inclinación u otros datos personalizados para crear modelos de personalización.

¿En qué se diferencian la segmentación automática y la personalización automatizada?

La segmentación automática requiere frecuentemente menos tráfico que la personalización automatizada para crear un modelo personalizado.

Aunque la cantidad de tráfico por experiencia requerida para los modelos de segmentación automática o personalización automática para compilar es la misma, usualmente hay más experiencias en una actividad de personalización automatizada que una actividad de segmentación automática. Por ejemplo, si tuvo una actividad de personalización automática en la que creó dos ofertas por ubicación con dos ubicaciones, habría cuatro (2 = 4) experiencias totales incluidas en la actividad (sin exclusiones). Utilizando la segmentación automática, puede configurar la experiencia 1 para incluir la oferta 1 en la ubicación 1 y la oferta 2 en la ubicación 2, y la experiencia 2 para incluir la oferta 1 en la ubicación 1 y la oferta 2 en la ubicación 2. Debido a que la segmentación automática le permite elegir tener múltiples cambios dentro de una experiencia, puede reducir la cantidad total de experiencias en su actividad.

Para la segmentación automática, se pueden usar reglas simples para comprender los requisitos de tráfico:

  • Cuando la conversión es su métrica de éxito: 1000 visitas y al menos 50 conversiones por día por experiencia; además, la actividad debe tener al menos 7000 visitas y 350 conversiones.
  • Cuando los ingresos por visita son su métrica de éxito: 1000 visitas y al menos 50 conversiones por día por experiencia, y además la actividad debe tener al menos 1000 conversiones por experiencia. Por lo general, el RPV requiere más datos para construir modelos debido a la mayor varianza de datos que normalmente existe en los ingresos de visita en comparación con la tasa de conversión.

La segmentación automática cuenta con una funcionalidad de configuración completa.

  • Al estar integrado en el flujo de trabajo de la actividad A/B, la segmentación automática utiliza el compositor de experiencias visuales (VEC), una herramienta más antigua y completa. También puede aprovechar los vínculos de control de calidad con la segmentación automática.

La segmentación automática proporciona un amplio marco de pruebas en línea.

  • El método multi-armed bandit forma parte de un marco de pruebas en línea más amplio que permite a nuestros científicos de datos e investigadores comprender los beneficios de sus continuas mejoras en condiciones reales.
  • En el futuro, este banco de pruebas nos permitirá abrir nuestra plataforma de aprendizaje automático a nuestros clientes expertos en datos para que puedan traer sus propios modelos para aumentar los modelos de Target.

Informes y segmentación automática

Para obtener más información, consulte Informe Resumen de la segmentación automática en la sección Informes.

Vídeo de formación: Información sobre las actividades de segmentación automática Distintivo de información general

Este vídeo explica cómo configurar una actividad A/B de Segmentación automática.

Tras completar esta formación, debe ser capaz de:

  • Definición de las pruebas de Segmentación automática
  • Comparación y contraste entre la Segmentación automática y la Personalización automatizada.
  • Creación de actividades de Segmentación automática

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