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Información general sobre Segmentación automática
Las actividades de Segmentación automática en Adobe Target utilizan aprendizaje automático avanzado para seleccionar entre varias experiencias de alto rendimiento definidas por expertos en marketing para personalizar el contenido y dirigir las conversiones. Segmentación automática ofrece a cada visitante la experiencia más adaptada en función del perfil del cliente y del comportamiento de visitantes anteriores con perfiles similares.
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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.
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Analytics for Target (A4T) admite actividades de Segmentación automática. Para obtener más información, consulte Compatibilidad de A4T con actividades de asignación automática y segmentación automática.
Caso de éxito real con segmentación automática success
Un importante proveedor de retailer de ropa recientemente usó una actividad Segmentación automática con diez experiencias basadas en categorías de productos (además de un control aleatorio) para ofrecer el contenido adecuado a cada visitante. Se eligió “Agregar al carro” como métrica de optimización principal. Las experiencias segmentadas tuvieron un alza media del 29,09 %. Después de crear los modelos Segmentación automática, la actividad se estableció en experiencias personalizadas al 90 %.
En solo diez días, se lograron más de 1.700.000 dólares en alza.
Siga leyendo para aprender a usar la segmentación automática a fin de aumentar el alza y los ingresos de su organización.
Información general section_972257739A2648AFA7E7556B693079C9
Mientras crea una actividad A/B mediante el flujo de trabajo guiado de tres pasos, elige la opción Segmentación automática para experiencias personalizadas en la página Segmentación (paso 2).
La opción 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. Segmentación automática está diseñada para ofrecer la máxima optimización, en comparación con las pruebas A/B tradicionales o Asignación automática, al determinar qué experiencia mostrar para cada visitante. A diferencia de una actividad A/B en la que el objetivo es encontrar un solo ganador, Segmentación automática determina automáticamente la mejor experiencia para un visitante determinado. La mejor experiencia se basa en el perfil del visitante y otra información contextual para ofrecer una experiencia altamente personalizada.
De manera similar a Automated Personalization, Segmentación automática usa 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 Segmentación automática puede adaptarse a los cambios en el comportamiento de los visitantes, puede ejecutarse de manera perpetua para proporcionar un aumento. Este método a veces se denomina modo “siempre-activo”.
A diferencia de 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 Auto Personalization, Segmentación automática, de manera predeterminada, reserva parte del tráfico de la actividad como grupo de control para medir el alza. A los visitantes del grupo de control se les sirve una experiencia aleatoria en la actividad.
Consideraciones
Hay algunas consideraciones importantes que se deben tener en cuenta al usar Segmentación automática:
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Cuidado con la forma de la actividad. El rendimiento depende más del número de ubicaciones × ofertas que del recuento de experiencias sin procesar. Las combinaciones cartesianas grandes pueden ralentizar la carga y la edición en el Compositor de experiencias visuales, incluso por debajo de los límites de experiencia documentados.
Como práctica recomendada, mantenga las actividades de Segmentación automática y Automated Personalization en 4-6 ubicaciones con 4-6 ofertas por ubicación. No se recomiendan configuraciones más grandes. Dado que estas actividades se crean directamente en el paso Experiencias, la interfaz de usuario de Target puede mostrar advertencias dentro de la línea o bloquear el guardado cuando la configuración supera los umbrales admitidos.
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No puede cambiar una actividad específica de Segmentación automática a Automated Personalization, y viceversa.
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No puede cambiar de la asignación de tráfico Manual (tradicional prueba A/B) a la Segmentación automática, y viceversa después de que una actividad se guarde como borrador.
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Un modelo se crea para identificar el rendimiento de la estrategia personalizada en comparación con el tráfico servido aleatoriamente en lugar de enviar todo el tráfico a la experiencia ganadora general. Este modelo considera las visitas y conversiones solo en el entorno predeterminado.
El tráfico de un segundo conjunto de modelos se crea para cada grupo de modelado (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 proporcionan con el mismo modelo, independientemente del entorno. Sin embargo, la pluralidad del tráfico debería proceder del entorno predeterminado para garantizar que la experiencia ganadora general identificada sea coherente con el comportamiento en el mundo real.
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Utilice un mínimo de dos experiencias.
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Los siguientes términos pueden resultar útiles al tratar el tema de la segmentación automática:
Cómo funciona Segmentación automática section_77240E2DEB7D4CD89F52BE0A85E20136
Obtenga más información acerca de los datos y algoritmos subyacentes a Segmentación automática y Automated Personalization en los siguientes enlaces:
Determinación de la asignación de tráfico. section_AB3656F71D2D4C67A55A24B38092958F
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 Personalization (50/50)
- Maximizar el tráfico de Personalization (90/10)
- Asignación personalizada
En la tabla siguiente se explican las tres opciones:
- Maximiza la precisión del aumento entre el control y el personalizado
- Relativamente menos visitantes tienen una experiencia personalizada
- 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
- 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 Experiencias en el panel Asignación del tráfico y, a continuación, ajuste los porcentajes como desee. No se puede reducir el grupo de control por debajo del 10 %.
Puede seleccionar una experiencia específica para utilizarla como control o utilizar la opción de experiencia aleatoria.
¿Cuándo debería elegir Segmentación automática en lugar de Automated Personalization? section_BBC4871C87944DD7A8B925811A30C633
Hay varios escenarios en los que puede preferir usar Segmentación automática sobre Automated Personalization:
- Si desea definir la experiencia completa y no ofertas individuales que se combinan automáticamente para formar una experiencia.
- Si desea usar el conjunto completo de características de Compositor de experiencias visuales (VEC) que no admite Auto Personalization: el editor de código personalizado, las audiencias de experiencias múltiples y más.
- Si desea realizar cambios estructurales en su página en diferentes experiencias. Por ejemplo, si deseas reorganizar elementos en tu página de inicio, la segmentación automática es más apropiada para usar que Automated Personalization.
¿Qué tienen en común Segmentación automática y Automated Personalization? section_2A601F482F9A44E38D4B694668711319
El algoritmo se optimiza para obtener un resultado favorable para cada visita.
- El algoritmo predice la tendencia de un visitante a la conversión (o los ingresos estimados procedentes de la conversión) para ofrecer la mejor experiencia.
- Un visitante es elegible 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 permanece igual para las visitas posteriores).
- En una sesión, la predicción no cambia para mantener la coherencia visual.
El algoritmo se adapta a los cambios en el comportamiento de los visitantes.
- El método multi-armed bandit garantiza que el modelo siempre “gasta” una pequeña fracción del tráfico para seguir aprendiendo a lo largo de la vida de la actividad y para evitar la sobreexplotación de las tendencias aprendidas anteriormente.
- Los modelos subyacentes se reconstruyen cada 24 horas utilizando los datos de comportamiento del visitante más recientes para garantizar que Target siempre aproveche los cambios en las preferencias de visitante.
- 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 una métrica de objetivo único.
- Esta métrica puede estar basada en conversiones o en ingresos (más específicamente Ingresos por visita).
Target recopila automáticamente información sobre los visitantes para crear los modelos de personalización.
- Para obtener más información sobre los parámetros utilizados en Segmentación automática y Automated Personalization, consulte Recopilación de datos de Automated Personalization.
Target utiliza automáticamente todas las Adobe Experience Cloud audiencias compartidas para crear los modelos de personalización.
- No es necesario que haga nada para agregar públicos al modelo. Para obtener información sobre el uso de Experience Cloud Audiences con Target, consulte Audiencias de Experience Cloud.
Los especialistas en marketing pueden cargar datos sin conexión, puntuaciones de tendencia u otros datos personalizados para crear modelos de personalización.
- Más información sobre cargar datos para Segmentación automática y Automated Personalization.
¿En qué se diferencian Segmentación automática y Automated Personalization? section_BA4D83BE40F14A96BE7CBC7C7CF2A8FB
La segmentación automática requiere con frecuencia menos tráfico que Automated Personalization para crear un modelo personalizado.
Aunque la cantidad de tráfico por experiencia requerido para que los modelos de Segmentación automática o Personalization automático se creen es la misma, usualmente hay más experiencias en una actividad de Automated Personalization que una actividad de Segmentación automática.
Por ejemplo, si tuvo una actividad Auto Personalization en la que creó dos ofertas por ubicación con dos ubicaciones, habría cuatro (2 = 4) experiencias totales incluidas en la actividad (sin exclusiones). Con Segmentación automática, podría establecer 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 Segmentación automática le permite elegir tener múltiples cambios dentro de una experiencia, puede reducir la cantidad total de experiencias en su actividad.
Para Segmentación automática, se pueden usar reglas simples para comprender los requisitos de tráfico:
- Cuando Conversión es tu métrica de éxito: 1000 visitas y al menos 50 conversiones por día y experiencia, además la actividad debe tener al menos 7000 visitas y 350 conversiones.
- Cuando Ingresos por visita es su métrica de éxito: 1000 visitas y al menos 50 conversiones por día y experiencia, 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.
Segmentación automática tiene una funcionalidad de configuración completa.
- Dado que Segmentación automática está integrada en el flujo de trabajo de la actividad A/B, Segmentación automática se beneficia del Compositor de experiencias visuales (VEC), que es un producto más maduro y completo. También puede usar vínculos de control de calidad con Segmentación automática.
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 Adobe 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 la plataforma de aprendizaje automático de Adobe a clientes expertos en datos para que puedan incorporar sus propios modelos y aumentar los modelos de Target.
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Para obtener más información, consulte Informes y segmentación automática.