Types d’activités Target

Type d’activité

Détails

Manuel A/B Test

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 (MVT)

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.

Type d’activité

Motif

Manuel A/B Test

Expérience hautement contrôlée avec des mesures de trafic, divisées par des pourcentages plutôt que par une règle, permettant d’analyser les données de test, de glaner des informations sur votre audience et de déterminer l’expérience la plus performante.

Auto-Allocate

Permet d’identifier une expérience gagnante et d’ajuster l’affectation du trafic afin de la diffuser aux visiteurs et visiteuses le plus rapidement possible, favorisant une probabilité de conversion plus élevée et plus rapide.

Auto-Target

Permet d’identifier les gagnants parmi plusieurs expériences, puis de diffuser l’expérience la plus appropriée à des visiteurs spécifiques. Le ciblage s’adapte au fil du temps à mesure que les centres d’intérêt des visiteurs changent, car l’algorithme prédit la propension de conversion d’un visiteur à une expérience spécifique à un moment donné.

Automated Personalization (AP)

Permet de personnaliser un ensemble d’offres (créées ou prédéfinies, dans des éléments sur une seule page ou sur plusieurs pages) et de diffuser des combinaisons d’offres qui fonctionnent le mieux pour attirer des visiteurs et des visiteuses spécifiques.

Multivariate Testing (MVT)

Permet d’afficher plusieurs offres dans plusieurs éléments, puis de tester simultanément les expériences uniques obtenues par rapport à un objectif spécifique, ce qui permet de déterminer la variation d’élément la plus efficace. Une activité de test multivarié peut également révéler les éléments qui ont le plus grand impact positif ou négatif sur l’interaction avec un visiteur ou une visiteuse.

Experience Targeting (XT)

Moyen de cibler un contenu spécifique sur une audience spécifique, en fonction d’un ensemble de règles d’affectation définies.

Type d’activité

Responsable du marketing

Manuel A/B Test

Possède des connaissances en statistiques.

A le temps d’attendre la fin de la durée du test pour analyser les résultats.

Auto-Allocate

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.

Auto-Target

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.

Automated Personalization (AP)

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.

Multivariate Testing (MVT)

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.

Experience Targeting (XT)

Doit diffuser une expérience ou un contenu spécifique à une audience spécifique.

Type d’activité

Détails

Manuel A/B Test

Le test compare chaque expérience concurrente à une expérience de contrôle, puis classe les performances de toutes les expériences, en identifiant à la fois une expérience gagnante et une expérience perdante, en comparaison avec l’experience de contrôle.

Auto-Allocate

Le test produit immédiatement une garantie statistique relative à un vrai gagnant, puis dirige plus de trafic vers des audiences dont la probabilité de conversion avec cette expérience gagnante est plus grande.

Auto-Target

Le mécanisme d’optimisation identifie l’audience pertinente pour chaque expérience en affichant les augmentations et diminutions de l’effet élévateur au fil du temps, avant de déterminer quelle expérience proposer à quel visiteur ou visiteuse. Le mécanisme d’optimisation est renseigné par les conversions, les segments, les paramètres et les scripts de profil. À partir de là, le mécanisme choisit automatiquement l’algorithme à utiliser afin de générer un effet élévateur et un taux de conversion supérieurs.

Automated Personalization (AP)

Le mécanisme d’optimisation ajuste en permanence les expériences qui sont diffusées aux visiteurs et visiteuses en fonction du nouveau comportement de ceux-ci et des comportements antérieurs similaires, les performances d’une offre étant comparées à des groupes de contrôle simultanés.

Multivariate Testing (MVT)

Le test aide à découvrir l’influence relative que des éléments spécifiques possèdent sur la conversion.

Experience Targeting (XT)

La méthode définit des règles qui ciblent une expérience ou un contenu spécifique sur une audience spécifique. Les clients et clientes peuvent effectuer des mises à jour au niveau de l’expérience.

Type d’activité

Avantages

Considérations

Manuel A/B Test

Les tests A/B permettent d’acquérir une compréhension globale des performances de chaque expérience, pas seulement de l’expérience la plus performante.

Dans un 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’oeil" plus tôt !).

Contrairement à Auto-Allocate, dans un test A/B, la distribution du trafic reste fixe même après avoir reconnu que certaines expériences surpassent les autres.

Pour plus d’informations sur les bonnes pratiques pour les activités A/B Test, voir Quelle doit être la durée d’exécution d’un test A/B et Dix écueils courants des tests A/B et comment les éviter.

Auto-Allocate

Auto-Allocate réduit le coût d’un test A/B standard, car il a un taux de conversion global plus élevé qu’un test A/B manuel. Le taux de conversion est plus élevé car Auto-Allocate envoie plus de trafic vers l’expérience la plus performante, ce qui signifie que vous pouvez réaliser les avantages de cette expérience gagnante avant la fin de la période de test (vous pouvez jeter un coup d’oeil !).

Auto-Allocate identifie le gagnant mais ne fait pas la distinction entre les perdants. Si vous devez connaître les performances de chaque expérience, le test A/B est préférable.

La fonction Auto-Allocate fonctionne avec un seul paramètre de mesure avancé, à savoir "Incrémenter le décompte et laisser l’utilisateur dans l’activité". Si vous ne souhaitez pas décompter les conversions répétées, vous devez utiliser le test A/B à la place.

Auto-Target

Avec Auto-Target, l’apprentissage automatique est appliqué à tout type d’expérience, y compris les expériences multi-pages. Une activité Auto-Target vous permet également d’obtenir la valeur de Automated Personalization tout en utilisant le processus de test A/B familier.

Avec Auto-Target, si vous souhaitez modifier fréquemment ou fréquemment le contenu de vos offres, l’algorithme a besoin de suffisamment de temps après chaque modification pour exploiter ce qu’il apprend et diffuser ce contenu aux bons visiteurs.

Automated Personalization (AP)

Avec Automated Personalization, vous pouvez collecter toutes vos offres à un seul emplacement, et l’algorithme détermine la meilleure combinaison d’offres. Vous n’avez pas besoin de spécifier ou de créer des expériences individuelles. Automated Personalization utilise les mêmes algorithmes d’apprentissage automatique que Auto-Target.

Lorsque vous combinez plusieurs offres, une explosion combinatoire se produit, nécessitant un volume important de trafic. L’algorithme Automated Personalization tient compte de nombreux facteurs et requiert donc le plus de trafic.

Automated Personalization ne peut pas utiliser de rapports dans Analytics for Target (A4T).

Multivariate Testing (MVT)

Avec Multivariate Testing, vous pouvez tester plusieurs éléments simultanément.

Un Multivariate Test prend du temps et, en raison des multiples variables en jeu, il 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 s’ajouter à 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.

Experience Targeting (XT)

Experience Targeting vous permet d’agir rapidement sur les informations déduites des résultats de l’activité.

Par exemple, si vous avez exécuté un test A/B pour lequel l’expérience concurrente n’a pas dépassé l’expérience de contrôle, mais que les résultats indiquent qu’un segment spécifique de visiteurs a effectué quatre fois plus de conversions avec l’expérience concurrente qu’avec l’expérience de contrôle, vous pouvez utiliser Experience Targeting pour diriger l’expérience concurrente vers ce segment particulier.

Experience Targeting ne vous permet pas de contrôler la répartition en pourcentage d’une expérience entre plusieurs audiences.