Types d’activités Target
Téléchargez un PDF interactif décrivant les différents types d’activités dans Adobe Target.
Comment est-ce que cela fonctionne ? section_4ECAACC68723402EB3649033190E1BBC
A/B Test manuelle
Compare au moins deux expériences afin de déterminer celle qui améliore le mieux les conversions tout au long d’une période de test prédéfinie.
Pour plus d’informations, voir Test A/B.
Auto-Allocate
Identifie un gagnant parmi au moins deux expériences, puis redirige le trafic vers l’expérience gagnante, en augmentant la conversion au fur et à mesure que le test s’exécute et apprend.
Pour plus d’informations, voir Affectation automatique.
Auto-Target
Utilise le machine learning avancé pour personnaliser le contenu et générer des conversions en identifiant plusieurs expériences hautement performantes définies par les spécialistes marketing, puis en diffusant l’expérience la plus personnalisée aux visiteurs et visiteuses en fonction de leur profil client et des comportements antérieurs similaires.
Pour plus d’informations, voir Ciblage automatique pour les expériences personnalisées.
Automated Personalization (AP)
Utilise le machine learning avancé afin de personnaliser le contenu et de générer des conversions en combinant des offres ou des messages spécifiques, puis en faisant correspondre différentes variations d’offres aux visiteurs et visiteuses, en fonction de leur profil client.
Pour plus d’informations, voir Automated Personalization.
Multivariate Test (VMT)
Compare les combinaisons d’offres parmi les éléments d’une page afin de déterminer la combinaison la plus performante pour une audience spécifique. En outre, identifie l’élément de la page qui améliore le mieux les conversions tout au long d’une période de test prédéfinie.
Pour plus d’informations, voir Test multivarié.
Ciblage d’expérience (XT)
Diffuse du contenu à une audience spécifique selon un ensemble de règles et de critères définis par les spécialistes marketing.
Pour plus d’informations, voir Ciblage d’expérience.
Pourquoi utilisez-vous ce type d’activité ? section_46A70DD7CE3448749E635DDF5EAFC131
Quel spécialiste marketing doit utiliser un type d’activité ? section_A843D663D3E543FFB1A594266B560395
Possède des connaissances en statistiques.
A le temps d’attendre la fin de la durée du test pour analyser les résultats.
Dispose d’un court laps de temps.
A besoin d’identifier la meilleure expérience et de la diffuser rapidement.
Souhaite être en mesure de « jeter un coup d’œil » aux résultats pendant l’exécution du test.
Dispose de plusieurs expériences éligibles.
Souhaite faire correspondre des expériences à des visiteurs et des visiteuses spécifiques à des moments optimaux en fonction de leur profil dynamique et changeant.
Dispose d’une ou de plusieurs offres.
Souhaite créer des combinaisons d’offres générant des expériences personnalisées optimales pour des visiteurs et des visiteuses spécifiques pour plusieurs profils et comportements uniques.
Possède des connaissances en statistiques.
Dispose d’une ou de plusieurs offres.
Souhaite analyser les tendances de conversion relatives aux interactions avec les éléments de page.
Détails statistiques section_22CF2D07DB054505AB5EC702B99A5BB0
Avantages et considérations section_56C46ABEF7B945DDA0C1E6D714377123
Dans une A/B Test, si vous regardez les résultats du test avant que la taille de l’échantillon ne soit atteinte, vous risquez de vous fier à des résultats inexacts (vous ne pouvez pas « jeter un coup d’œil » plus tôt !).
Contrairement à Auto-Allocate, dans un test A/B, la distribution du trafic reste fixe même après avoir reconnu que certaines expériences sont plus performantes que d’autres.
Pour plus d’informations sur les bonnes pratiques relatives aux activités de A/B Test, consultez Combien de temps devez-vous exécuter un test A/Bet Dix pièges courants des tests A/B et comment les éviter.
Auto-Allocate identifie le gagnant mais ne fait pas de distinction entre les perdants. Si vous devez connaître les performances de chaque expérience, le test A/B est préférable.
La fonctionnalité Auto-Allocate fonctionne avec un seul paramètre de mesure avancé, à savoir « Incrémenter le décompte et maintenir l’utilisateur dans l’activité ». Si vous ne souhaitez pas décompter les conversions répétées, vous devez utiliser le test A/B à la place.
Lorsque vous combinez plusieurs offres, une explosion combinatoire se produit, nécessitant un volume important de trafic. L’algorithme Automated Personalization prend en compte de nombreux facteurs et nécessite donc le trafic le plus important.
Automated Personalization ne pouvez pas utiliser les rapports dans Analytics for Target (A4T).
Une Multivariate Test prend du temps et, en raison des multiples variables en jeu, elle ne produit pas nécessairement une expérience gagnante en toute confiance.
Il est souvent difficile d’atteindre le volume de trafic nécessaire pour effectuer le test. Comme toutes les expériences Multivariate Test sont entièrement factorielles, trop d’éléments changeants à la fois peuvent rapidement ajouter de nombreuses combinaisons possibles qui doivent être testées.
Même un site avec un trafic élevé peut rencontrer des difficultés à effectuer un test avec plus de 25 combinaisons dans un délai raisonnable.
Avec Experience Targeting, vous pouvez agir rapidement sur les insights déduits des résultats de toute activité.
Par exemple, si vous avez exécuté un test A/B dans lequel le challenger n’a pas surpassé le contrôle, mais que les résultats indiquent qu’un segment spécifique de visiteurs a converti quatre fois plus avec le challenger qu’avec le contrôle, vous pouvez utiliser Experience Targeting pour diriger l’expérience du challenger vers ce segment particulier.