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Automated Personalization (AP)
Le attività di Automated Personalization (AP) in Adobe Target combinano offerte o messaggi e utilizzano l'apprendimento automatico avanzato per abbinare diverse varianti di offerta a ogni visitatore in base al suo profilo cliente per personalizzare il contenuto e favorire l'incremento.
Analogamente a Auto-Target, Automated Personalization utilizza un algoritmo Foresta casuale, uno dei principali metodi di raccolta di dati scientifici, come algoritmo principale di personalizzazione per determinare l'esperienza migliore da mostrare a un visitatore. Automated Personalization può essere utile nella fase di individuazione dei test. È inoltre utile per consentire all'apprendimento automatico di determinare il contenuto più efficace indirizzato a diversi visitatori. Nel corso del tempo, l'algoritmo impara a prevedere il contenuto più efficace e visualizza il più probabile per raggiungere i tuoi obiettivi.
Per ulteriori informazioni sulle differenze tra Automated Personalization e Auto-Target, vedere Targeting automatico.
Gli addetti al marketing implementano un file sul sito che consente loro di selezionare qualsiasi contenuto e quindi creare visivamente e selezionare opzioni di contenuto aggiuntive per tale area utilizzando il Compositore esperienza visivo Visual Experience Composer. L'algoritmo determina automaticamente quale parte di contenuto distribuire a ogni singolo visitatore, sulla base di tutti i dati comportamentali di cui il sistema dispone su di esso, così da fornire un'esperienza personalizzata. Poiché Automated Personalization può adattarsi ai cambiamenti nel comportamento del visitatore, può essere eseguito senza impostare una data di fine per fornire un incremento e una personalizzazione costanti. Questa modalità è talvolta indicata come "sempre attiva". L’addetto al marketing non deve eseguire un test, analizzare i risultati e quindi stabilire un vincitore per un’idea dell’incremento ottenuto a partire dall’ottimizzazione, il quale è un ordine standard di operazioni per implementare il risultato di una attività A/B standard.
I seguenti termini sono utili quando si parla di Automated Personalization:
Considerare i dettagli seguenti quando si utilizza Automated Personalization:
Automated Personalization utilizza un algoritmo Foresta casuale per personalizzare
Foresta casuale è uno dei principali metodi di apprendimento automatico. In termini di scienza dei dati, si tratta di una classificazione di insieme o di un metodo di regressione che funziona costruendo molti alberi decisionali in base agli attributi del visitatore e della visita. In Target, Foresta casuale viene utilizzato per determinare quale esperienza dovrebbe avere la più alta probabilità di conversione (o il più alto ricavo per visita) per ogni visitatore specifico. Ad esempio, per i visitatori che utilizzano Chrome e sono membri fidelizzati e accedono al tuo sito il martedì, potrebbe essere più probabile la conversione con l’esperienza A. Per i visitatori provenienti da New York potrebbe essere più probabile la conversione con l’esperienza B. Per ulteriori informazioni sulla foresta casuale in Target, vedere Algoritmo foresta casuale.
Il modello di personalizzazione ottimizza per ogni visita
- L'algoritmo prevede la probabilità di conversione di un visitatore (o i ricavi stimati dalla conversione) per fornire l'esperienza migliore.
- Un visitatore è idoneo per una nuova esperienza al termine di una sessione esistente, a meno che non si trovi nel gruppo di controllo. Se il visitatore fa parte del gruppo di controllo, l’esperienza che vede alla prima visita è la stessa delle visite successive.
- L’esperienza presentata non cambia all’interno di una sessione per mantenere la coerenza visiva.
Il modello di personalizzazione si adatta ai cambiamenti nel comportamento del visitatore
- La slot machine assicura che il modello "spenda" sempre una piccola frazione di traffico per continuare a imparare per tutta la durata dell'attività e per prevenire lo sfruttamento eccessivo delle tendenze apprese in precedenza.
- I modelli sottostanti vengono ricreati ogni 24 ore utilizzando i dati di comportamento del visitatore più recenti per garantire che Target utilizzi sempre le preferenze del visitatore in modifica.
- Se l'algoritmo non può determinare le esperienze vincenti per i singoli visitatori, mostra automaticamente l'esperienza con i migliori risultati a livello generale, mentre continua a cercare vincitori personalizzati. L’esperienza che offre prestazioni migliori viene individuata tramite il campione di Thompson.
Il modello ottimizza continuamente una singola metrica di obiettivo
- Questa metrica potrebbe essere basata sulla conversione o sui ricavi (nello specifico, Revenue per Visitor).
Target raccoglie automaticamente informazioni sui visitatori per generare i modelli di personalizzazione
- Per ulteriori informazioni sugli attributi utilizzati in Auto-Target e Automated Personalization, vedere Raccolta dati di Automated Personalization.
Target utilizza automaticamente tutti i Adobe Experience Cloud tipi di pubblico condivisi per generare i modelli di personalizzazione
- Non è necessario eseguire alcuna operazione specifica per aggiungere tipi di pubblico al modello. Per informazioni sull’utilizzo di Experience Cloud Audiences con Target, consulta Audience di Experience Cloud.
Gli addetti al marketing possono caricare dati offline, punteggi di propensione o altri dati personalizzati per creare modelli di personalizzazione
I dati offline, come le informazioni CRM o i punteggi di propensione in base alla customer churn, possono essere estremamente utili nella creazione di modelli di personalizzazione. Esistono diversi modi per immettere dati in algoritmi di personalizzazione Automated Personalization (AP) e Auto-Target.
Per informazioni sui dati raccolti e utilizzati automaticamente dagli algoritmi di personalizzazione Automated Personalization e Auto-Target, vedere Raccolta dati di Automated Personalization.
Video di formazione: Tipi di attività
Questo video spiega i tipi di attività disponibili in Target. Automated Personalization è discusso a partire dalle 5:55.
- Descrizione dei tipi di attività inclusi in Adobe Target
- Selezionare il tipo di attività appropriato per i tuoi obiettivi
- Descrizione del flusso di lavoro guidato in tre passaggi da applicare a tutti i tipi di attività