대상 랩 사용 사례 audience-lab-use-cases
Audience Lab을(를) 사용하면 테스트 그룹을 만드는 데 기준선 세그먼트를 사용할 수 있으므로 여러 사용 사례를 사용할 수 있습니다. 테스트 그룹을 여러 상호 배타적인 테스트 세그먼트로 나누고, 이들을 서로 다른 대상에 매핑한 다음 어느 세그먼트가 전환 유도에 가장 효과적인지를 결정할 수 있습니다.
대상 랩의 모델 비교 compare-models
Audience Manager에서 모델의 여러 유형과 소스를 사용할 수 있습니다. Audience Lab은(는) 활성 모델에서 고객의 전환율을 쉽게 비교할 수 있는 방법을 제공합니다.
이 사용 사례에서는 서로 다른 모델을 비교하고 있습니다. 사내 데이터 웨어하우스를 통해 만든 모델을 사용하여 Audience Manager에서 온보딩된 특성(으)로 가져오거나 Audience Manager에서 알고리즘 모델 기능을 사용할 수 있습니다.
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모델 빌더나 외부 플랫폼을 통해 두 개의 모델을 만듭니다.
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알고리즘 모델에서 알고리즘 트레이트를 만들거나 자체 모델을 온보딩된 트레이트로 가져옵니다.
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두 모델의 사용자가 겹치지 않도록 함께 사용할 수 없는 세그먼트를 만듭니다.
- 모델 1 세그먼트 및 모델 2 세그먼트 를 만듭니다.
- 모델 1 세그먼트 에 대한 세그먼트 규칙이 모델 1 트레이트 AND NOT 모델 2 트레이트이거나 모델 2 세그먼트 의 세그먼트 규칙이 그 반대입니다.
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두 개의 세그먼트 테스트 그룹을 Audience Lab에 만듭니다. 하나는 모델 1 세그먼트 를 기준으로 하고 다른 하나는 모델 2 세그먼트 를 기준으로 합니다.
- 동일한 대상, 크리에이티브, 전환 트레이트의 두 테스트 그룹에 대해 변수를 동일하게 유지합니다.
- 테스트 세그먼트에 유사한 사용자 수가 있는지 확인합니다(예: 160만 및 180만 이 괜찮음, 160만 및 1600만 은 그렇지 않음).
- 각 테스트 세그먼트 테스트 그룹에서 제어 세그먼트를 예약합니다. 이렇게 하면 각 세그먼트의 작은 부분을 제외하고 테스트에서 명시적으로 타겟팅하지 않을 수 있습니다.
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결과를 검사합니다.
- 대상 랩 보고 보기에서는 각 모델이 유도하는 전환 수를 보여 줍니다. 전환 기반 캠페인의 경우, 가장 많은 전환을 유도하는 테스트 세그먼트는 가장 성과가 좋은 모델을 나타냅니다.
- 제어 세그먼트가 있으므로 모델이 "표준 타깃팅"에 대해 수행한 방법을 평가할 수도 있습니다. 단지 한 모델을 다른 모델에 대해 테스트하는 것뿐만 아니라 "이 모델이 일반적인 사례보다 더 잘했습니까?"라는 질문을 테스트하는 것입니다.
대상 간 크리에이티브 테스트 testing-creatives
Audience Lab을(를) 사용하여 크리에이티브가 다른 대상으로 이동하는 전환 수를 측정합니다. 이 사용 사례에서는 자연적으로 발생하는 전환에 대한 크리에이티브의 전환을 측정할 수도 있습니다.
- 세그먼트 테스트 그룹을 만듭니다. 기준 세그먼트로 크리에이티브를 테스트할 세그먼트를 선택합니다.
- 기준선 세그먼트를 테스트 세그먼트와 컨트롤 세그먼트로 분할합니다.
- 테스트 세그먼트를 테스트할 다른 대상에 매핑합니다.
- 제어 세그먼트는 보류될 수 있으며 어떤 대상에도 매핑되지 않습니다. 자연적으로 발생하는 전환에 대한 결과 기준선을 설정하기 위해 컨트롤 세그먼트를 테스트 크리에이티브의 대상으로 해서는 안 됩니다.
- 테스트의 시작 날짜와 종료 날짜를 지정합니다.
- 대상에서 세그먼트 및 크리에이티브를 설정합니다.
- 대상 랩 보고 보기에서는 크리에이티브가 대상 간에 이동하는 전환 수를 보여 줍니다.
- 제어 세그먼트를 만들었으므로 크리에이티브가 자연적으로 발생하는 전환에 대해 어떻게 했는지 평가할 수도 있습니다. "이 크리에이티브가 일반적인 사례보다 높은 전환율을 생성했습니까?"라는 질문을 테스트하는 것입니다.
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