Tipi di attività di Target
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Scarica un PDF interattivo che descrive i diversi tipi di attività in Adobe Target.
Che cosa fa?
Tipo di attività | Dettagli |
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Manuale A/B Test
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Confronta due o più esperienze per vedere quale migliora in modo più efficace le conversioni durante un periodo di test pre-specificato. Per ulteriori informazioni, consulta Test A/B. |
Auto-Allocate
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Identifica una vincente tra due o più esperienze e poi reindirizza il traffico verso l’esperienza vincente, aumentando la conversione mentre il test continua a essere eseguito e ad apprendere. Per ulteriori informazioni, consulta Allocazione automatica. |
Auto-Target
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Utilizza l’apprendimento automatico avanzato per personalizzare i contenuti e favorire le conversioni individuando più esperienze ad alte prestazioni definite dal marketer. Inoltre, indica l’esperienza più adatta per ogni visitatore in base al suo profilo cliente individuale e al comportamento dei visitatori precedenti con profili simili. Per ulteriori informazioni, consulta Targeting automatico per esperienze personalizzate. |
Automated Personalization (AP)
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Utilizza l’apprendimento automatico avanzato per personalizzare i contenuti e favorire le conversioni combinando offerte o messaggi specifici. Quindi associa diverse varianti di offerte ai visitatori in base al loro profilo cliente individuale. Per ulteriori informazioni, consulta Automated Personalization. |
Multivariate Test (MVT)
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Confronta le combinazioni di offerte tra gli elementi di una pagina per vedere quale combinazione funziona meglio per un pubblico specifico. Inoltre, identifica l'elemento della pagina che migliora le conversioni nella maniera più efficiente durante un periodo di test pre-specificato. Per ulteriori informazioni, consulta Test multivariato. |
Targeting dell’esperienza (XT)
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Fornisce contenuti a un pubblico specifico sulla base di una serie di regole e criteri definiti dal marketing. Per ulteriori informazioni, consulta Targeting dell’esperienza. |
Perché utilizzi questo tipo di attività?
Tipo di attività | Motivo |
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Manuale A/B Test | È un esperimento altamente controllato con le misure di traffico, diviso per percentuali piuttosto che da una regola, che consente di analizzare i dati di prova, raccogliere approfondimenti sul pubblico e determinare quale esperienza funziona meglio. |
Auto-Allocate | Permette di identificare un’esperienza vincente e di regolare l’allocazione del traffico per consegnarla ai visitatori il più velocemente possibile, sostenendo una più veloce e più alta probabilità di conversione. |
Auto-Target | Permette di identificare i vincitori tra più esperienze, e quindi fornire l'esperienza più appropriata per i visitatori specifici. Il targeting si adatta nel tempo in base a come cambiano gli interessi dei visitatori, perché l'algoritmo prevede la propensione di un visitatore per la conversione su una certa esperienza in un certo momento. |
Automated Personalization (AP) | Permette di personalizzare una serie di offerte (create o predefinite, in elementi su una singola pagina o su più pagine) e offrire combinazioni di offerta che funzionano meglio per attirare visitatori specifici. |
Multivariate Testing (MVT) | Un modo per visualizzare più offerte in più elementi e quindi testare le esperienze univoche risultanti in modo simultaneo rispetto a un obiettivo specifico, che consente di determinare quale variante di elementi ha il maggior successo. Un’attività MVT può anche rivelare quali elementi hanno il maggiore impatto positivo o negativo sull’interazione di un visitatore. |
Experience Targeting (XT) | Permette di indirizzare contenuti specifici a un pubblico specifico in base a una serie di regole di allocazione definite. |
Che tipo di marketer deve utilizzare il tipo di attività?
Esperto di statistica.
Dispone del tempo necessario per attendere fino alla fine del periodo di prova prima di analizzare i risultati.
Ha a disposizione un arco temporale breve.
Deve identificare l’esperienza migliore e consegnarla rapidamente.
Vuole essere in grado di “sbirciare” nei risultati durante i test.
Dispone di diverse esperienze ammissibili.
Vuole abbinare le esperienze a specifici visitatori in tempi ottimali in base ai loro profili dinamici e mutevoli.
Dispone di una o più offerte.
Vuole creare combinazioni di offerte che producono esperienze personalizzate ottimali per visitatori specifici attraverso una varietà di profili e comportamenti univoci.
Esperto di statistica.
Dispone di una o più offerte.
Vuole analizzare le tendenze di conversione relative alle interazioni degli elementi di pagina.
Dati statistici
Vantaggi e considerazioni
In un A/B Test, se si esaminano i risultati del test prima che venga raggiunta la dimensione del campione, si rischia di fare affidamento su risultati imprecisi (non è possibile "sbirciare"prima!).
A differenza di Auto-Allocate, in un test A/B la distribuzione del traffico rimane fissa anche dopo che si riconosce che alcune esperienze stanno superando le altre.
Per informazioni sulle best practice per le attività A/B Test, consulta Per quanto tempo si deve eseguire un test A/B e Dieci insidie frequenti per i test A/B e come evitarle.
Auto-Allocate identifica il vincitore ma non distingue tra i perdenti. Se occorre sapere le prestazioni di ciascuna esperienza, il test A/B è preferibile.
La funzione Auto-Allocate funziona con una sola impostazione metrica avanzata: "Conteggio incremento e mantieni l'utente in attività". Ciò significa che se non si desidera contare le conversioni ripetute, è invece necessario eseguire un test A/B.
Quando si combinano più offerte, si verifica un'esplosione combinatoria con conseguente necessità di una notevole quantità di traffico. L'algoritmo Automated Personalization tiene conto di molti fattori, pertanto richiede la maggior quantità di traffico.
Automated Personalization non può utilizzare i report in Analytics for Target (A4T).
Multivariate Test richiede molto tempo e, a causa delle molteplici variabili in gioco, non produce necessariamente un'esperienza vincente con sicurezza.
Spesso è difficile raggiungere la quantità di traffico necessaria per completare il test. Poiché tutti gli esperimenti Multivariate Test sono completamente fattoriali, troppi elementi che cambiano contemporaneamente possono rapidamente sommarsi a molte combinazioni possibili che devono essere testate.
Anche un sito con traffico abbastanza elevato potrebbe avere problemi a completare un test con più di 25 combinazioni in un lasso di tempo fattibile.
Con Experience Targeting, puoi agire rapidamente sulle informazioni dedotte da qualsiasi risultato dell'attività.
Ad esempio, se si è eseguito un test A/B in cui lo sfidante non superava il controllo, ma i risultati indicano che un segmento specifico di visitatori si è convertito quattro volte di più con lo sfidante di quanto abbia fatto con il controllo, allora è possibile utilizzare Experience Targeting per indirizzare l'esperienza dello sfidante a quel particolare segmento.