Tipos de actividades de Target
Descargue un PDF interactivo con descripciones de los diferentes tipos de actividades de Adobe Target.
¿Qué hace? section_4ECAACC68723402EB3649033190E1BBC
Manual A/B Test
Compara dos o más experiencias para ver cuál mejora más las conversiones durante un periodo de prueba previamente establecido.
Para obtener más información, consulte Pruebas A/B.
Auto-Allocate
Identifica un ganador entre dos o más experiencias, y después redirige el tráfico hacia la experiencia ganadora, para aumentar las conversiones mientras la prueba se ejecuta y aprende.
Para obtener más información, consulte Asignación automática.
Auto-Target
Utiliza aprendizaje automático avanzado para personalizar el contenido y dirigir las conversiones identificando múltiples experiencias de alto rendimiento definidas por expertos en marketing; y sirve las experiencias más ajustadas a cada visitante en función de su perfil de usuario y el comportamiento pasado de visitantes similares.
Para obtener más información, consulte Establecimiento de destino automático para experiencias personalizadas.
Automated Personalization (AP)
Utiliza aprendizaje automático avanzado para personalizar el contenido y dirigir las conversiones combinando ofertas o mensajes específicos; a continuación, asigna distintas variaciones de ofertas a los visitantes en función de sus perfiles de cliente.
Para obtener más información, consulte Automated Personalization.
Multivariate Test (MVT)
Compara combinaciones de ofertas entre elementos en una página para ver qué combinación de ofertas ofrece el mejor resultado para un público específico. También identifica qué elemento de la página mejora más las conversiones durante un periodo de prueba previamente establecido.
Para obtener más información, consulte Prueba multivariada.
Segmentación de experiencias (XT)
Ofrece contenido a un público específico en función de un conjunto de reglas y criterios definidos por expertos en marketing.
Para obtener más información, consulte Segmentación de experiencias.
¿Por qué utiliza este tipo de actividad? section_46A70DD7CE3448749E635DDF5EAFC131
¿Qué tipo de experto en marketing debe utilizar este tipo de actividad? section_A843D663D3E543FFB1A594266B560395
Sabe manejar estadísticas.
Tiene tiempo para esperar hasta el final de la prueba antes de analizar los resultados.
Dispone de poco tiempo.
Debe identificar la mejor experiencia y ofrecerla rápidamente.
Quiere poder “cotillear” los resultados mientras la prueba se ejecuta.
Puede elegir entre varias experiencias.
Quiere asignar experiencias a visitantes específicos en momentos óptimos en función de sus perfiles dinámicos y cambiantes.
Tiene una o más ofertas.
Quiere crear combinaciones de ofertas que proporcionen experiencias personalizadas óptimas a visitantes específicos en una variedad de perfiles y comportamientos únicos.
Sabe manejar estadísticas.
Tiene una o más ofertas.
Quiere analizar las tendencias de conversión relativas a las interacciones entre elementos de página.
Detalles estadísticos section_22CF2D07DB054505AB5EC702B99A5BB0
Ventajas y consideraciones section_56C46ABEF7B945DDA0C1E6D714377123
En un A/B Test, si observa los resultados de la prueba antes de alcanzar el tamaño de la muestra, se arriesga a depender de resultados inexactos (¡no puede "asomarse" antes!).
A diferencia de Auto-Allocate, en una prueba A/B, la distribución del tráfico permanece fija incluso después de reconocer que algunas experiencias se comportan mejor que otras.
Para obtener información acerca de las prácticas recomendadas para las actividades de A/B Test, vea Cuánto tiempo se debe ejecutar una prueba A/B y Diez dificultades comunes de las pruebas A/B y cómo evitarlas.
Auto-Allocate identifica al ganador, pero no diferencia entre los perdedores. Si necesita conocer el comportamiento de cada experiencia, es preferible una prueba A/B.
La característica Auto-Allocate solo funciona con una configuración de métrica avanzada, que es "Aumentar recuento y mantener al usuario en la actividad". Esto significa que, si no quiere contar conversiones repetidas, debe utilizar una prueba A/B.
Cuando combina múltiples ofertas se produce una explosión combinatoria que resulta en la necesidad de aumentar el tráfico de forma significativa. El algoritmo Automated Personalization tiene en cuenta muchos factores, por lo que requiere la mayor cantidad de tráfico.
Automated Personalization no puede consumir informes en Analytics for Target (A4T).
Un Multivariate Test requiere tiempo y, debido a las múltiples variables en juego, no produce necesariamente una experiencia ganadora con confianza.
A menudo es complicado alcanzar la cantidad de tráfico necesario para completar la prueba. Como todos los experimentos de Multivariate Test son factoriales completos, en caso de producirse demasiados cambios en los elementos al mismo tiempo, pueden agregarse rápidamente muchas combinaciones posibles que es preciso probar.
Incluso un sitio con tráfico muy elevado puede tener problemas para completar una prueba con más de 25 combinaciones en un tiempo razonable.
Con Experience Targeting, puede actuar rápidamente con las perspectivas deducidas de los resultados de cualquier actividad.
Por ejemplo, si ejecuta una prueba A/B en la que el aspirante no supera al control, pero los resultados indican que un segmento específico de visitantes realizó cuatro veces más conversiones con el aspirante que con el control, puede usar Experience Targeting para dirigir la experiencia del aspirante a ese segmento concreto.